제품에 대한 특정 Google 검색 결과가 가격, 평점, 리뷰, 이미지 등의 세부 정보와 함께 어떻게 눈에 띄고 표준 목록과 차별화되는지 궁금한 적이 있습니까? 이러한 향상된 결과를 제품 구현을 통해 달성한 제품 리치 결과라고 합니다. 스키마 마크 업 (일명 제품 구조 데이터).

이 기사에서는 무엇에 대해 알아보겠습니다. 프로덕트 스키마 마크업은 그 이점과 제품 웹 페이지에서 이를 활용하여 검색에 대한 가시성과 참여도를 높이는 방법입니다.

다양한 이점을 확장하여 제품 스키마 마크업을 추가하면 다음 두 가지 방식으로 전자상거래 웹사이트에 도움이 될 수 있습니다.

1. 제품 스키마 마크업은 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 상점과 제품이 표시되는 방식을 향상시킵니다.

이전에는 리치 스니펫이라고 불렸으나 현재는 풍부한 결과, 별점, 리뷰, 가격, 가용성 등을 포함할 수 있습니다!

별표 평점과 리뷰는 Ariat에 대한 다음 예에서처럼 검색 결과에서 눈에 띄기 때문에 아마도 익숙할 것입니다. 평가 및 리뷰 외에도 제품 리치 결과에서는 배송 및 반품 정보를 강조할 수도 있습니다.

2. 제품 스키마 마크업은 검색 엔진이 제품을 더 잘 이해하고 사용자의 검색 의도와 일치시킬 수 있도록 웹 페이지 콘텐츠에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

스키마 마크업에는 풍부한 결과 달성 이상의 이점 귀하의 제품과 서비스가 검색됩니다. 스키마 마크업을 통해 웹 페이지의 개체를 고유하게 정의할 수 있습니다. 엔티티 고유한 속성과 다른 엔터티와의 관계를 가지고 있습니다. 일단 정의되면 이러한 엔터티를 검색 엔진의 지식 그래프, 관련 검색어와 일치하도록 콘텐츠를 간소화합니다.

예를 들어 전자상거래 매장에서 완전 채식 스낵과 대체품을 판매하는 경우 구조화된 데이터 마크업은 이러한 스낵이 판매용 제품이며 간식으로 먹을 수 있는 최고의 완전 채식 대안에 대한 블로그 게시물이 아니라는 사실을 Google에 알립니다.

제품 스니펫과 판매자 목록의 구별

구글에 따르면, 제품 리치 결과에는 제품 스니펫과 판매자 목록 환경이라는 두 가지 클래스가 있습니다.

판매자 목록은 제품 스니펫 항목의 확장 역할을 하여 지속적으로 가격이 표시되는 보다 포괄적인 검색 결과를 제공합니다. 캐러셀은 다양한 판매자의 유사한 제품과 함께 또는 SERP의 지식 패널 내에 이러한 목록을 표시할 수 있습니다.

제품 리치 결과는 쇼핑 탭에 표시되지 않지만 판매자 목록에는 표시됩니다. 특히 쇼핑 탭 내에서는 다르게 나타납니다. 판매자 목록을 통합하면 추가 속성으로 대상 제품을 향상하면서 접근 방식을 맞춤 설정할 수 있습니다. 이는 제품 마크업의 통합이 필요한 프로세스입니다.

판매자 목록에는 제품 스니펫에 비해 더 광범위한 권장 속성 세트가 제공됩니다. 이러한 확장된 기능을 사용하면 판매자, 브랜드, 패턴, 크기 등과 같은 요소를 기반으로 결과를 분류할 수 있습니다.

판매자 목록에 필요하고 권장되는 속성은 더욱 철저하여 더욱 자세하고 미묘한 표현을 제공합니다. 예를 들어 제품 스니펫에는 이미지가 필요하지 않지만 판매자 목록에는 이미지가 필요합니다.

판매자 목록 경험의 효율성은 가격, 재고 등 특정 제품 데이터에 따라 달라집니다. 제품 구매를 직접 지원하는 페이지만 판매자 목록 환경에 적합하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 제품을 판매하는 다른 사이트에 대한 링크가 포함된 페이지는 기준을 충족하지 않습니다.

참고로 향상된 판매자 목록을 달성한 다른 Ariat 제품의 다음 예를 참조하세요. 특히 가격이 표시되어 있고 제품의 크고 선명한 이미지, 배송 정보, 평점, 배송 정보가 표시되어 있습니다.

제품 결과 보고

각 유형의 리치 결과(제품 스니펫 및 판매자 목록)에는 고유한 개선 사항 및 보고 기능이 제공되며, 각 유형은 고유한 요구 사항 및 권장 사항을 준수합니다.

에 따라 Google 검색 센터의 공지, 이들은 트윗을 통해 “2024년 XNUMX월부터 [GSC]는 성과 보고서와 API 모두에서 제품 결과 검색 노출 보고를 중단합니다”라고 전달했습니다.

제품 결과를 더 이상 사용하지 않기로 한 결정은 이전에 판매자 목록과 제품 스니펫으로 분할했던 것과 논리적으로 일치합니다. 제품 결과가 본질적으로 두 가지의 조합을 나타낸다는 점을 감안할 때 이를 더 이상 사용하지 않기로 결정한 것은 각각에 대해 더 자세하고 미묘한 보고를 향한 움직임입니다.

제품 구조적 데이터의 필수 및 권장 속성

구글은 유지 선적 서류 비치 '제품' 구조화된 데이터에 필요한 것이 무엇인지 설명합니다.

아래에는 가장 일반적인 필수 및 권장 필드가 나와 있습니다. 그러나 요구 사항과 권장 사항은 제품 스니펫과 판매자 목록 자격에 따라 다를 수 있다는 점을 명심하는 것이 중요합니다.

판매자 목록 및 제품 조각에 대한 전체 요구 사항 및 권장 사항 목록을 보려면 다음을 방문하세요. 제품 정보 제품에 대한 구조화된 데이터 문서의 섹션을 참조하세요.

아래 예에서는 "제품 조각"과 "판매자 목록"의 특정 속성 간에 전환할 수 있음을 확인할 수 있습니다.

콘텐츠가 검색 시 리치 결과로 표시되려면 필수 속성을 입력해야 합니다. 권장 속성은 구조화된 데이터에 더 많은 정보를 추가하여 더 나은 사용자 환경을 제공할 수 있습니다.

제품의 구조화된 데이터를 구현하는 추가 지침을 찾고 계십니까? 우리 기사 읽기 "제품 리치 결과로 인해 발생할 수 있는 6가지 일반적인 실수"를 참조하세요.

프로덕트

https://schema.org/Product

구조화된 제품 데이터에는 다음 속성 중 하나만 필요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

• 검토
• aggregateRating
• 제공

이러한 요구 사항 중 하나를 충족하면 나머지 속성은 필수가 아닌 권장 속성이 됩니다. 즉, 리치 결과에 더 많은 정보를 제공할 수 있으므로 세 가지 속성을 모두 마크업하는 것이 항상 가장 좋습니다.

💡 팁! 리뷰, AggregateRating 및 Offers 속성을 추가하여 리치 결과에 더 많은 정보를 제공하세요.

제품 스키마 마크업의 구조를 개념화하는 데 도움이 되도록 다음 시각적 개체를 만들었습니다. 제품을 시작점으로 사용하면 필수 속성을 사용하여 텍스트, URL 또는 자체 속성이 포함된 기타 데이터 항목 형식의 정보에 연결됩니다.

필수 및 권장 속성 검토, 종합평가및 제공 데이터 항목은 다음과 같습니다.

검토

https://schema.org/Review

종합평가

https://schema.org/AggregateRating

*참고: ratingCount 또는 reviewCount 중 하나 이상이 있어야 합니다.
**참고: 평가 시스템이 5점 척도가 아닌 경우에만 필요합니다(1 = 최저 평가, 5 = 최고 평가).

제공

https://schema.org/Offer

💡 팁! itemReviewed는 독립형 Review 및 AggregateRating 데이터 항목에 필요하지만 제품 템플릿에 포함된 경우에는 사용하면 안 됩니다.

참고 : 필수 및 권장 필드에 대한 최신 지침은 다음을 참조하세요. Google 개발자 참조 가이드.

제품 구조화된 데이터를 생성하는 방법

일반적으로 구조화된 제품 데이터를 생성하는 페이지에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 단일 제품을 나열하는 제품 페이지와
2. 해당 제품을 제공하는 다른 판매자의 정보와 함께 단일 제품을 나열하는 쇼핑 집계 페이지입니다.

Google에서 자세히 알아보세요. 제품의 구조화된 데이터 문서.

시작하는 데 도움이 되도록 구조화된 제품 데이터를 생성하기 위한 기본 단계를 정리했습니다.

1단계: 구조화된 제품 데이터에 대한 필수 속성 추가

위의 참조를 사용하여 제품의 구조화된 데이터 마크업에 필요한 Schema.org 속성을 추가하세요. 우리는 우리 자신의 도구를 권장합니다 스키마 앱 편집기 와 스키마 앱 하이라이터, 하지만 거기에는 다양한 옵션이 있습니다.

권장 및 필수 속성을 모두 추가해야 하지만 사이트의 엔터티가 연결되어 있는지도 확인해야 합니다. 예를 들어 웹사이트에 있는 제품의 브랜드가 귀하의 조직이기도 한 경우 '브랜드' 속성이 조직의 법인과 다시 연결되는지 확인하려고 합니다.

스키마 앱 하이라이터는 스키마 앱 브랜드의 제품입니다. 따라서 브랜드 속성 아래에 스키마 앱 조직 마크업을 중첩하여 스키마 앱 하이라이터와 스키마 앱 간의 연결을 반영할 수 있습니다.

{
  "@context": "http://schema.org/",
  "@type": "제품",
  "@id": "https://schemaapp.com/highlighter/#Product",
  "name": "스키마 앱 하이라이터",
  "브랜드": {
    "@type": "조직",
    "@id": "https://schemaapp.com/#Organization",
    "name": "스키마 앱",
  }
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "등급값": 4.7,
    "reviewCount": 63,
  }
}

2단계: 제품의 구조화된 데이터를 검토하여 Google의 구조화된 데이터 가이드라인을 준수하는지 확인하세요.

Google의 구조화된 제품 데이터 기능 가이드에는 기술 지침 만큼 잘 콘텐츠 가이드 라인.

제품 리치 결과를 얻으려면 구조화된 데이터와 웹사이트 콘텐츠가 구조화된 데이터 가이드라인을 모두 준수해야 합니다. 알아보려면 기사를 읽어보세요. Google의 풍부한 결과를 달성하기 위해 콘텐츠를 최적화하는 방법.

3단계: 관련 페이지에 구조화된 제품 데이터 배포

마크업 작성을 마치고 콘텐츠가 Google 가이드라인에 부합하는지 확인한 후에는 마크업을 배포할 차례입니다.

Google에서는 배포에 가장 선호하는 형식인 JSON-LD 사용을 권장합니다.

4단계: 페이지의 유효성을 검사하여 구조화된 데이터가 작동하는지 확인

구조화된 제품 데이터가 제대로 작동하는지 테스트하려면 다음을 사용해야 합니다.

1. SMV(스키마 마크업 유효성 검사기)
2. Google의 리치 결과 테스트 도구

스키마 마크업 유효성 검사기 사용

XNUMXD덴탈의 스키마 마크업 유효성 검사기 (SMV)를 모델로 하여 공식적으로 대체했습니다. Google의 구조화 된 데이터 테스트 도구 (SDTT). SMV는 Schema.org 구문만 검증하고 리치 결과에 대한 적격성은 표시하지 않기 때문에 많은 SEO는 여전히 SDTT를 선호합니다.

리치 결과 테스트 도구 사용

Google의 리치 결과 테스트 도구 포함된 구조화된 데이터로 어떤 리치 결과가 생성될 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

모든 작업을 올바르게 수행했다면 페이지에 대한 제품 리치 결과를 달성해야 합니다. 하지만 리치 결과에 대한 자격이 있다고 해서 페이지에 리치 결과가 부여된다는 보장은 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

Google의 목표는 사용자에게 가장 관련성이 높은 검색결과를 제공하는 것입니다. 리치 결과가 검색자의 검색어와 관련성이 없다고 판단되면 귀하의 페이지가 일반 검색결과로 표시될 가능성이 높습니다.

5단계: 구조화된 데이터를 지속적으로 관리하세요.

앞서 언급했듯이 사이트에 구조화된 데이터를 추가하면 리치 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 콘텐츠에 대한 검색 엔진의 이해도도 높아집니다. 이를 통해 검색 엔진은 사용자에게 보다 관련성이 높고 정확한 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

그러므로 계속해서 진행하는 것이 필수적입니다. 구조화된 데이터 관리 풍부한 결과를 얻은 후에도 지속적으로. 리치 결과 자격을 유지하려면 페이지의 콘텐츠가 구조화된 데이터와 일치하는지 확인해야 합니다.

AI 검색으로 전환함에 따라 구조화된 데이터를 유지하면 AI 검색 엔진이 브랜드와 콘텐츠를 해석하는 방식을 제어하는 ​​데 도움이 될 수도 있습니다. 이를 통해 조직의 웹 가시성을 미래에 대비하고 시맨틱 웹 개발에 기여합니다.

다음과 같은 동적 스키마 마크업 솔루션 보유 스키마 앱 하이라이터 페이지의 콘텐츠가 변경될 때마다 마크업을 업데이트하는 데 도움이 됩니다. 연락처 우리 팀과 함께 자세히 알아보세요.

제품 스키마 마크업 확장

Schema App에서는 제품이 풍부한 결과를 달성하는 데만 집중하는 것이 아니라 콘텐츠의 의미론적 잠재력을 최대한 활용하는 데 전념하고 있습니다.

제품 페이지에 스키마 마크업을 적용하면 페이지가 풍부한 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 콘텐츠 마크업을 통해 검색 엔진에 명확성과 문맥적 이해를 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 귀하의 브랜드가 검색에 어떻게 나타나는지 관리하여 가시성을 높이고 검색 결과의 관련성을 높일 수 있습니다.

스키마 마크업 전문 지식과 고급 의미 체계 기술의 강력한 결합을 통해 디지털 팀이 SEO 전략과 AI 기반 검색의 미래를 준비하는 데 더욱 민첩하고 효과적이도록 지원합니다.

우리는 다음과 같은 전자상거래 브랜드를 도왔습니다. 아비드 테크놀로지 와 날카로운 신발 정형화된 데이터로 검색의 고유한 가치를 선보여 온라인 쇼핑 업계의 선두주자로 거듭나세요.

제품의 풍부한 결과를 향상하고 성능을 향상하기 위한 확장 가능한 솔루션을 찾는 데 어려움을 겪고 있다면 Schema App이 도움을 드릴 것입니다. 우리와 연락하기 .

제품 스키마 마크업에 대해 자주 묻는 질문

제품 구조화된 데이터란 무엇입니까?

제품 스키마 마크업이라고도 알려진 제품 구조적 데이터는 검색 엔진이 제품 리치 결과와 같은 향상된 기능을 통해 검색 시 제품에 대한 추가 정보를 제공할 수 있도록 웹사이트의 백엔드에 추가할 수 있는 코드입니다.

스키마 마크업은 2011년에 Google, Microsoft, Yandex 및 Yahoo가 만든 SEO용 리소스인 Schema.org에 정의된 속성과 유형을 사용하는 표준화된 어휘입니다.

제품의 구조화된 데이터를 어떻게 생성합니까?

1. 필수 제품 Schema.org 속성을 모두 개별 제품 페이지에 추가하세요. Google JSON-LD 사용을 권장합니다., 우리도 마찬가지입니다!
2. Google을 사용하여 구조화된 데이터 마크업을 확인하세요. 리치 결과 테스트 도구.
3. 구조화된 데이터 마크업을 배포하고 스키마 마크업 유효성 검사기 오류가 있는지 Schema.org 구문을 분석합니다.
4. 다음을 사용하여 새로 마크업된 웹페이지를 다시 크롤링하도록 Google에 요청하세요. Google 검색 콘솔.

제품의 구조화된 데이터 오류를 어떻게 수정합니까?

구조화된 제품 데이터는 이러한 유형의 구조화된 데이터에 나타나는 세 가지 일반적인 오류('제안', '리뷰', '총평')로 인해 복잡해 보입니다. ''제안', '검토' 또는 'aggregateRating' 중 하나를 지정해야 합니다.' 이 오류를 해결하려면 제품 마크업에 이 세 가지 스키마를 사용해야 합니다. 구조화된 제품 데이터에는 스키마 마크업에 '제안', '리뷰' 또는 'aggregateRating'이 포함되어야 합니다.

이들 중 하나가 충족되면 나머지 속성은 필수 속성이 아닌 권장 속성이 됩니다. 리치 결과에 더 많은 정보를 제공할 수 있으므로 항상 세 가지 속성을 모두 마크업하는 것이 가장 좋습니다. 스키마 마크업이 작동하는지 확인하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 안내.

Martha van Berkel은 온타리오 주 구엘프에 본사를 둔 엔드투엔드 스키마 마크업 솔루션 제공업체인 Schema App의 공동 창립자이자 CEO입니다. 그녀는 SEO 팀이 전 세계적으로 스키마 마크 업 스키마 마크업을 활용하여 SEO 전략을 강화하고 결과를 도출하는 방법을 알아보세요.

Schema App 이전에 Martha는 Cisco Systems에서 14년 동안 글로벌 온라인 지원 전략을 담당하는 수석 관리자였습니다. 그녀는 응용수학과 공학 학위를 갖고 있으며 혁신과 전략을 위해 MIT에 다녔으며 두 아이의 엄마이자 열렬한 노 젓는 사람입니다.

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• 출처: https://www.schemaapp.com/schema-markup/creating-product-schema-markup-using-the-schema-app-highlighter/