콘텐츠 지식 그래프로 AI 검색에 노출되는 브랜드 전략
Google의 Gemini, Microsoft의 Copilot, Grok, 그리고 다양한 특화 챗봇 등 생성형 AI 기술을 기반으로 한 플랫폼들이 이제 디지털 검색의 새로운 출발점이 되고 있습니다. 검색의 방식도 달라졌습니다. AI가 주도하는 시대에 접어들면서, 여러 플랫폼에 흩어진 콘텐츠를 AI가 수집하고 요약해, 사용자에게 필요한 정보를 맥락에 맞게 전달해 주고 있습니다.
사람들은 더 이상 ‘키워드를 입력하고 웹사이트를 찾는’ 단순한 경로를 따르지 않습니다. 대신 AI와 대화를 주고받으며 정보를 얻고, 다양한 채널과 환경을 넘나들며 탐색하는 방식으로 바뀌고 있죠.
이러한 변화는 새로운 정보 탐색 방식의 등장과 함께 가속화되고 있습니다. 예를 들어, 다양한 출처에서 정보를 끌어와 요약해 보여주는 Google의 AI 개요, 후속 질문을 통해 탐색이 이어지는 ChatGPT와 Gemini 같은 대화형 검색, 검색 자체가 콘텐츠 소비와 연결되는 인터랙티브한 소셜 검색이 있죠.
이제는 ‘어떻게 검색될 것인가’보다 ‘어떻게 발견될 것인가’가 더 중요한 시대입니다. 브랜드 역시 이 새로운 환경에서 어떻게 존재감을 드러낼지 다시 고민해야 할 때입니다.
이번 글에서는 스키마 마크업부터 콘텐츠 지식 그래프 구축까지, AI 시대에도 브랜드의 검색 가능성을 어떻게 확보할 수 있을지 살펴보겠습니다. 특히 디지털 환경에서 장기적인 존재감을 구축하려는 대기업 브랜드에게 중요한 전략이 될 수 있습니다.
스키마 마크업이 브랜드에 중요한 이유
“스키마 마크업이란 게 그냥 검색 결과에 별점이나 이미지처럼 리치 결과를 보여주는 기술 아닌가요?” 이렇게 생각하셨다면, 이제 그 역할을 다시 살펴볼 필요가 있습니다.
스키마 마크업은 단순한 기술적 SEO 요소를 넘어, 웹사이트 내 콘텐츠의 의미를 정의하고 브랜드 안의 다양한 정보 간 관계를 체계적으로 설명하는 도구로 활용되고 있습니다. 스키마 마크업을 일관성 있게 적용하면, 검색엔진과 AI가 콘텐츠의 맥락을 더 정확하게 이해하고, 사용자 질문이나 프롬프트에 정교하게 응답할 수 있게 됩니다.
실제로 2025년 5월, Google과 Microsoft는 구조화 데이터를 활용해 콘텐츠를 ‘기계가 읽을 수 있는 형태’로 만드는 것이 검색과 AI 기능에서 중요한 노출 기회를 만든다고 다시 한 번 강조했습니다. 결국 스키마 마크업은 콘텐츠를 AI가 ‘이해 가능한 정보’로 전환해 주는 핵심 연결고리입니다. 기술처럼 보이지만, 본질은 여전히 콘텐츠입니다.
스키마 마크업을 적용하면 무엇이 달라질까요?
엔티티 정의
스키마 마크업은 콘텐츠가 다루는 제품, 서비스, 인물, 장소 등의 ‘대상’을 명확하게 정의해 줍니다. 정확한 태그를 통해 AI나 검색엔진이 콘텐츠의 내용을 더 잘 이해하고 분류할 수 있게 도와줍니다.
관계 설정
스키마 마크업은 단순히 개별 엔티티를 정의하는 데 그치지 않습니다. 각 개체가 서로 어떤 관계를 맺고 있는지, 그리고 웹상에서 더 넓은 주제들과 어떻게 연결되어 있는지도 함께 설명합니다. 인간이 맥락을 이해하듯 AI도 정보 간의 관계를 파악할 수 있는 의미망을 형성하게 됩니다.
기계가 이해할 수 있는 맥락 제공
스키마 마크업은 콘텐츠를 기계가 이해할 수 있도록 구조화해, 의미와 맥락을 명확히 전달하는 데 도움을 줍니다. 덕분에 검색 시스템은 콘텐츠의 주제를 보다 정확하게 파악하고, 관련성 높은 상황에서 적절하게 노출할 수 있게 됩니다. 결과적으로 브랜드가 핵심 타깃에게 필요한 순간에 노출될 수 있도록 합니다.
스키마 마크업을 도입하면, 브랜드의 전문성, 서비스, 주제 권위를 체계적으로 정리한 콘텐츠 지식 그래프(Knowledge Graph)를 만들 수 있습니다. 이처럼 정리된 데이터는 검색엔진과 AI 플랫폼에서 활용되며, 대형 언어 모델(LLM)이 콘텐츠를 보다 정확하게 이해하고 추론할 수 있게 합니다. 그 결과, 브랜드의 검색 가시성도 자연스럽게 높아질 수 있습니다.
콘텐츠 지식 그래프란 무엇인가?
콘텐츠 지식 그래프는 웹사이트의 데이터를 Schema.org 체계를 기반으로 스키마 마크업을 적용해, 서로 연결된 개체와 주제의 네트워크로 구성한 구조입니다. 브랜드의 전문성과 주제 권위를 디지털 지도처럼 시각화한 형태라고 볼 수 있죠.
웹사이트를 하나의 도서관으로 생각해 보세요. 지식 그래프 없이 AI 시스템이 웹사이트를 읽으려면 수천 개의 페이지를 샅샅이 뒤지며 단어와 문장을 조합해 의미를 추정해야 합니다. 하지만 콘텐츠 지식 그래프가 있다면 이야기가 달라집니다. 다음과 같은 이점이 생깁니다.
- 개체가 정의됩니다.
콘텐츠가 다루는 인물, 장소, 개념이 무엇인지 기계가 정확히 파악할 수 있습니다. - 주제 간의 관계가 드러납니다.
다양한 주제가 어떻게 연결되어 있는지 구조적으로 설명되기 때문에, AI가 더 정확한 맥락을 이해할 수 있습니다. 예를 들어, ‘심장학’이라는 주제와 심장 질환, 콜레스테롤, 특정 시술 등이 서로 연관되어 있다는 점을 AI가 스스로 파악할 수 있게 됩니다. - 사용자 질문에 즉시 응답할 수 있는 콘텐츠로 전환됩니다.
콘텐츠가 구조화된 데이터 형태로 정리되면, AI가 이를 인용하거나 참조하고 사용자 질문에 대한 답변 생성에 활용하기 쉬워집니다.
콘텐츠가 지식 그래프로 정리되면, 브랜드의 제품과 서비스, 전문성에 대한 정보를 AI 플랫폼에 직접 전달하는 효과를 가집니다. 이는 AI 기반 검색 환경에서 브랜드가 어떻게 표현되고 인식될지를 어느 정도 주도할 수 있는 강력한 수단이 되는데요. AI가 웹 콘텐츠를 어떻게 해석할지 ‘운에 맡기는 것’이 아니라, 브랜드 스스로 서사를 설계하고, 올바른 시그널을 기계에 전달해 대화, 요약, 추천 등에 포함될 가능성을 높일 수 있는 것이죠.
이제는 기업 전략의 일환으로 콘텐츠 지식 그래프를 고려해야 할 시점입니다. 콘텐츠 지식 그래프는 곧 검색 노출, 브랜드 평판, 시장 경쟁력에도 직접적인 영향을 미치는 요소입니다. 또한 AI가 생성하는 답변에 브랜드 콘텐츠가 포함될 가능성을 높여주며, 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 콘텐츠 전략과 최적화 방향을 명확히 설정할 수 있도록 해줍니다.
기업에서 콘텐츠 지식 그래프를 구축하는 방법
이번에는 기업에서 검색 노출 가능성을 높이고, SEO와 콘텐츠 전략을 효과적으로 통합하기 위해 콘텐츠 지식 그래프를 어떻게 실질적으로 운영할 수 있는지 살펴보겠습니다.
우리가 어떤 주제로 알려지고 싶은지 정의하라
브랜드는 먼저 자사가 주도하고자 하는 핵심 주제 영역을 명확히 해야 합니다. 다음과 같은 질문을 통해 전략적 방향을 구체화할 수 있습니다.
- 우리 브랜드와 고객에게 가장 중요한 주제는 무엇인가?
- 어떤 분야에서 업계 리더로 인식되고 싶은가?
- 업계에서 새롭게 떠오르는 주제 중 우리가 선점해야 할 것은 무엇인가?
이렇게 정리된 전략적 우선순위는 콘텐츠 지식 그래프를 설계하는 데 중심 축이 됩니다.
스키마 마크업으로 핵심 엔티티 정의하기
다음 단계에서는 스키마 마크업을 활용해 브랜드의 주요 주제를 구성하는 핵심 개체를 명확히 정의합니다.
- 브랜드의 우선순위 주제와 관련된 주요 개체(제품, 서비스, 인물, 장소, 개념 등)를 식별합니다.
- 이 개체들을 Schema.org의 속성(예:
about,mentions,sameAs등)을 사용해 서로 유기적으로 연결합니다. - 사이트 전반에서 동일한 개체는 일관된 정의와 표현 방식을 유지하도록 설정해, AI 시스템이 신뢰할 수 있는 정보로 인식하게 만듭니다.
이러한 구조화 작업을 통해 콘텐츠는 기계가 쉽게 이해할 수 있는 형태로 정리되며, AI 기반의 검색 결과나 추천 콘텐츠에 브랜드가 정확하게 포함될 가능성이 높아집니다.
기존 콘텐츠를 지식 그래프 기준으로 점검하기
단순히 키워드만 살펴보지 말고, 엔티티 커버리지 기준으로 콘텐츠를 점검해 보세요. 다음과 같은 질문이 체크리스트가 될 수 있습니다.
- 사이트에 모든 핵심 엔티티가 제대로 등장하고 있는가?
- 각 엔티티에 대한 신뢰할 수 있는 중심 콘텐츠(예: 엔티티 홈 또는 필러 페이지)는 마련되어 있는가?
- 엔티티 커버리지에 누락된 부분은 없는가? 이로 인해 검색 결과나 AI 응답에서 제외될 위험은 없는가?
- 이러한 공백을 채우기 위해 어떤 신규 콘텐츠가 필요할까?
이처럼 구조화된 점검은 콘텐츠 전략을 기계가 이해하고 해석하는 방식에 맞게 조정할 수 있는 분명한 방향을 제시합니다. 이에 따라 브랜드는 AI 중심의 검색 환경에서도 검색 가시성과 노출 가능성을 안정적으로 확보할 수 있습니다.
필러 페이지 제작 및 콘텐츠 공백 메우기
3단계에서 파악한 내용을 바탕으로, 주요 개체별로 전용 필러 페이지를 제작하세요. 이 페이지는 해당 개체에 대한 ‘권위 있는 출처’ 역할을 하며, 다음 요소를 포함해야 합니다.
- 개체에 대한 명확한 정의
- 사례 연구, 블로그 글, 서비스 페이지 등 관련 콘텐츠로의 연결
- 검색엔진과 AI가 ‘신뢰 가능한 정보가 이곳에 있다’고 인식할 수 있는 구조적 신호
이후, 관련된 하위 주제나 연관 개체에 대한 콘텐츠를 추가로 제작하고, 이를 필러 페이지와 상호 연결하면 하나의 주제를 중심으로 한 깊이 있고 일관된 커버리지를 구축할 수 있습니다.
개체 및 주제 기준으로 성과 측정하기
이제 마지막 단계는 콘텐츠가 개체 단위와 주제 단위에서 얼마나 효과를 내고 있는지 지속적으로 추적하는 일입니다.
- 어떤 개체가 AI 기반 검색 결과에 노출되고, 실제 클릭으로 이어지고 있는가?
- 업계에서 새롭게 주목받는 엔티티는 무엇이며, 우리는 그에 대한 콘텐츠를 보유하고 있는가?
- 우리가 구축한 주제 권위는 경쟁사와 비교했을 때 어느 수준에 와 있는가?
이러한 데이터 기반 접근 방식은 지속적인 최적화를 가능하게 하며, AI 검색 환경이 계속 변화하더라도 브랜드의 가시성을 안정적으로 유지할 수 있게 해줍니다.
오늘날의 검색 환경에서는 사용자가 웹사이트를 방문하기도 전에 AI가 질문에 대한 답을 먼저 생성합니다. 이러한 흐름 속에서 스키마 마크업과 콘텐츠 지식 그래프는 브랜드가 주도적으로 통제할 수 있는 몇 안 되는 핵심 접점입니다.
기업 입장에서는 이는 단순한 SEO 기술이 아니라 변화하는 디지털 생태계 속에서 브랜드의 노출과 인식, 그리고 영향력을 지키기 위한 전략적 필수 요소입니다.
‘당신의 브랜드는 어떤 주제로 기억되고 싶은가?’ 콘텐츠 지식 그래프는 AI는 물론, 미래의 잠재 고객이 그 질문에 대한 올바른 답을 찾도록 돕는 인프라입니다.
