같은 사실도 어떻게 구조화하느냐에 따라 AI가 인용하기 쉬워지거나 어려워집니다. 표, 정의, 명확한 제목은 기계가 근거로 삼기 좋습니다.
스키마(구조화 데이터)는 사람에겐 안 보이지만 기계에겐 ‘이건 가격, 이건 리뷰 수, 이건 제조사’라고 알려줍니다. 애매함이 줄면 인용 가능성이 올라갑니다.
그래서 콘텐츠 개선은 글을 더 많이 쓰는 게 아니라, 사실을 더 또렷하게 구조화하는 일에 가깝습니다. Nexus의 개선 과제가 대부분 구조에 관한 이유입니다.
참고 자료
- schema.org — 기계가 읽는 사실을 위한 공용 어휘.
- Google, Intro to Structured Data — 구조화 데이터가 기계 이해·인용에 기여하는 방식.