Ranktracker의 웹 감사 도구로 스키마를 감사하는 방법

소개

구조화된 데이터는 검색 엔진과 AI 시스템에 콘텐츠가 말하는 내용뿐만 아니라 그 의미를 알려주는 AEO(답변 엔진 최적화) 의 기초입니다.

하지만 스키마가 잘못 구성되거나 중복되거나 주요 엔티티 관계가 누락되면 아무리 좋은 스키마 구현도 조용히 실패할 수 있습니다.

그렇기 때문에 구조화된 데이터를 정기적으로 감사하는 것이 필수적이며, Ranktracker의 웹 감사 도구를 사용하면 대규모로 이를 수행할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Ranktracker를 사용하여 스키마 마크업을 감사, 수정 및 최적화하여 2025년 이후에도 검색 엔진 친화적이고 AI에 적합한 사이트를 유지하는 방법에 대해 알아봅니다.

스키마 감사가 SEO와 AEO에 중요한 이유

검색 엔진과 답변 엔진은 구조화된 데이터에 의존하여 문맥, 개체, 신뢰도를 이해합니다. 스키마가 유효하지 않거나 불완전하거나 일관되지 않으면 콘텐츠가 두 엔진 모두에서 가시성을 잃을 수 있습니다:

• 기존 검색 결과(SEO)

• AI가 생성한 요약 및 음성 결과(AEO)

문제	SEO 영향	AEO 영향
스키마 누락	리치 스니펫 손실	AI가 콘텐츠를 분류할 수 없음
잘못된 JSON-LD	크롤러에 의해 무시된 스키마	끊어진 데이터 관계
중복 마크업	엔티티 계층 구조 혼동	AI 신뢰 신호 감소
오래된 어휘	더 이상 사용되지 않는 스키마	AI가 데이터를 잘못 해석함
누락된 엔티티 링크	약한 토픽 컨텍스트	AI 인용 가능성 없음

적절한 스키마 감사를 통해 사이트 전체가 사용자뿐만 아니라 기계와도 명확하게 소통할 수 있습니다.

Ranktracker의 웹 감사 도구의 기능

Ranktracker의 웹 감사는 표준 검사를 뛰어넘는 전체 사이트 크롤러 및 기술 SEO 스캐너입니다.

대부분의 플랫폼이 간과하는 다음과 같은 스키마 문제를 감지합니다. ✅ 누락되거나 잘못된 구조화된 데이터

✅ 중복된 JSON-LD 스니펫

✅ 잘못 사용된 스키마 유형

✅ 끊어진 엔티티 관계

✅ 오래된 Schema.org 속성

✅ 주요 마크업이 누락된 페이지(예: 조직, 문서, 제품)

또한 Ranktracker 에코시스템의 일부이므로 감사 결과를 키워드 찾기, SERP 검사기 및 순위 추적기에 즉시 연결하여 스키마 문제가 순위 및 가시성에 미치는 영향을 전체적으로 파악할 수 있습니다.

Ranktracker를 사용하여 스키마를 감사하는 방법

프로세스를 단계별로 살펴보겠습니다.

1단계: 새 웹 감사 시작

1. Ranktracker 대시보드에 로그인합니다.

2. 메인 메뉴에서 웹 감사를 선택합니다.

3. "새 감사 시작"을 클릭하고 웹사이트 URL을 입력합니다.

4. 원하는 크롤링 깊이를 선택합니다(전체 감사를 원하는 경우, 모든 페이지 사용).

Ranktracker가 사이트 스캔을 시작하여 내부 링크, HTML 구조 및 페이지에 포함된 모든 구조화된 데이터를 분석합니다.

2단계: 구조화된 데이터 보고서로 이동하기

크롤링이 완료되면 감사 결과에서 구조화된 데이터 섹션을 엽니다.

여기에 표시됩니다:

• 유효한 스키마가 있는 페이지 수

• 감지된 스키마 유형 (예: 문서, FAQ 페이지, 제품)

• 페이지당 오류 및 경고 수

• 영향에 따라 우선 순위가 지정된 스키마 문제 목록

이 보기에서는 사이트의 시맨틱 상태에 대한 즉각적인 개요를 볼 수 있습니다 .

3단계: 누락되거나 잘못된 스키마 식별하기

Ranktracker는 자동으로 플래그를 지정합니다:

• 구조화된 데이터가 없는 페이지

• 유효성 검사에 실패한 JSON-LD 블록

• 잘못된 중첩(예: 제품 내부의 FAQPage )

• 엔티티 참조의 끊어진 링크(같은As, mainEntityOfPage)

플래그가 지정된 문제의 예

❌ "잘못된 속성 '브랜드 이름'이 감지되었습니다 - 인식된 Schema.org 속성이 아닙니다."

수정: ** 잘못된 속성을 "브랜드" 또는 "제조업체"와 같이 인식되는 속성으로 바꿉니다.

4단계: 중복 또는 충돌하는 스키마 확인

중복 스키마는 여러 개의 JSON-LD 블록이 동일한 엔티티를 설명할 때 발생합니다. 이는 크롤러와 AI 시스템 모두를 혼동할 수 있습니다.

Ranktracker의 감사는 다음과 같은 중복을 강조합니다:

• 단일 페이지에 여러 개의 문서 태그

• 중복된 조직 마크업

• 혼합 스키마 형식(예: JSON-LD + 마이크로데이터)

수정: 엔티티 유형당 하나의 유효한 JSON-LD 블록으로 통합합니다.

5단계: 엔티티 관계 검토

AEO에서는 문서, 조직 및 개인 스키마가 연결되는 방식인 엔티티 관계를 통해 컨텍스트가 구축됩니다.

Ranktracker는 주요 관계가 누락된 경우를 감지합니다:

• 작성자 또는 게시자가 누락된문서

• 브랜드에 연결되지 않은제품

• 메인 엔티티 참조가 없는FAQ 페이지

• 이동 경로목록이 웹페이지에 연결되지 않음 **

수정:** about, mentions, isPartOf, mainEntityOfPage와 같은 구조화된 속성을 사용하여 엔티티를 연결합니다.

예시:

"mainEntityOfPage": "https://www.ranktracker.com/blog/structured-data-for-aeo/", "about": { "@type": "사물", "이름": "응답 엔진 최적화" }

6단계: 오래되었거나 더 이상 사용되지 않는 스키마 속성 감지하기

Schema.org는 지속적으로 발전하고 있으며 오래된 필드는 조용히 마크업을 망칠 수 있습니다.

Ranktracker는 더 이상 사용되지 않는 용어(예: interactionCount 또는 aggregateReview)에 플래그를 지정하고 이에 상응하는 최신 용어(aggregateRating, reviewCount)를 권장합니다.

이렇게 하면 스키마가 Google의 리치 결과 및 AI 해석 프레임워크와 호환성을 유지할 수 있습니다 .

7단계: 사이트 섹션 전반의 스키마 적용 범위 비교

'스키마 유형별 페이지' 보고서를 사용하면 사이트의 어느 부분에 구조화된 데이터가 부족한지 확인할 수 있습니다:

페이지 유형	스키마 발견	상태
블로그 기사	기사, 브레드크럼리스트	✅ 유효
가격 페이지	Offer	⚠️ 누락된 제품
정보 페이지	조직	✅ 유효
도구 페이지	제품, 소프트웨어애플리케이션	⚠️ 불완전

이 인사이트를 사용하여 수정의 우선 순위를 정하세요(예: 모든 SaaS 기능 페이지에 제품 및 소프트웨어 애플리케이션 스키마가 포함되도록 하는 것).

8단계: 수정 사항의 유효성 검사 및 재감사

변경 사항을 구현한 후 다른 웹 감사를 실행하여 수정 사항을 확인합니다.

Ranktracker의 감사는 스키마 상태 이전과 이후를 비교하여 개선 사항을 보여줍니다:

• 유효한 JSON-LD 비율

• 완전한 스키마를 가진 페이지 수

• 경고 및 오류 감소

이 검증 루프를 통해 구조화된 데이터가 지속적으로 최적화되도록 보장합니다.

고급 스키마 감사를 위한 전문가 팁

1. 워크플로우에 스키마 통합

스키마 감사를 분기별 SEO 루틴의 일부로 만드세요. Ranktracker에서 월간 크롤링을 자동화하여 문제를 조기에 포착하세요.

2. 스키마를 페이지뿐만 아니라 엔티티에 매핑하기

모든 콘텐츠 유형이 브랜드, 제품, 사람 또는 주제와 같은 핵심 엔티티에 연결되도록 하세요. 이렇게 하면 사이트의 내부 지식 그래프가 강화됩니다.

3. 다국어 스키마 버전 감사

Ranktracker는 다국어 감사를 지원합니다. 다국어 사이트의 경우 모든 스키마 블록에 inLanguage 및 표준 URL이 포함되어 있는지 확인하세요.

4. AI 가시성 변화 감시

SERP 검사기를 사용하여 AI가 생성한 요약이 콘텐츠를 인용하거나 생략하기 시작하는 시기(종종 스키마 이해도 변화의 징후)를 추적하세요.

5. 스키마를 단순하고 깔끔하게 유지

스키마가 과도하게 중첩되거나 불필요하게 복잡해지지 않도록 하세요. AI 시스템은 구조화된 데이터의 창의성보다 일관성을 더 중요하게 생각합니다.

Ranktracker가 감지한 일반적인 스키마 문제

이슈	설명	권장 수정 사항
누락된 조직 스키마	AI가 콘텐츠를 브랜드에 연결할 수 없음	글로벌 조직 마크업 추가
잘못된 JSON 구문	중괄호 또는 따옴표가 잘못 정렬됨	JSON 구조 유효성 검사
잘못된 스키마 유형	예: FAQ 콘텐츠에 문서 사용	올바른 Schema.org 유형 사용
중복된 JSON-LD 블록	동일한 엔티티를 설명하는 여러 마크업	하나의 블록으로 통합
오래된 어휘	더 이상 사용되지 않는 Schema.org 속성	최신 버전에 따라 스키마 업데이트

Ranktracker가 AEO 스키마 감사에 이상적인 이유

Ranktracker는 단순한 SEO 크롤러가 아니라 엔티티 우선 최적화를 위해 설계되었습니다.

웹 감사 도구를 사용하면 가능합니다:

• 수천 페이지의 구조화된 데이터 일관성 감사

• 몇 초 만에 유효하지 않거나 누락된 스키마 감지

• 대규모로 스키마 유형, 엔티티 및 유효성 검사 상태 보기

• 감사 결과를 순위 추적기 성능 데이터에 직접 연결

• 실행 가능한 보고서를 생성하여 개발팀 또는 콘텐츠 팀과 공유하세요.

따라서 AI 기반 검색을 최적화하는 기술 SEO, SaaS 브랜드 및 퍼블리셔에게 완벽한 도구입니다.

스키마 감사가 AI 가시성을 개선하는 방법

구조화된 데이터를 감사하고 수정하면 AI 시스템에 도움이 됩니다:

• 콘텐츠를 신뢰할 수 있는 출처로 인식

• 정확한 엔티티 관계 구축(브랜드 → 제품 → 주제)

• AI가 생성한 답변 및 비교에 사이트를 포함하세요.

• SERP에 향상된 리치 스니펫 표시

다시 말해, 스키마 감사는 기술적 토대를 의미론적 명확성으로 전환하여 AEO 성공의 초석이 됩니다.

최종 생각

구조화된 데이터는 AI가 브랜드를 이해하는 방식이며, 감사를 통해 정확하고 일관성 있으며 완전한 이해를 유지할 수 있습니다.

랭크트래커의 웹 감사 도구를 사용하면 손상된 태그를 감지하는 것을 넘어 전체 사이트에 걸쳐 기계가 읽을 수 있는 신뢰 기반을 구축할 수 있습니다.

감사, 수정, 검증, 측정을 통해 기술적 SEO를 개선할 뿐만 아니라 미래의 AI 기반 답변에서 지속적인 입지를 확보할 수 있습니다.

AEO의 세계에서 가시성은 명확성에서 시작되며 , 명확성은 깨끗한 스키마에서 시작되기 때문입니다.