웹사이트 구조화, GEO 성패를 가르는 핵심 전략 [AIEO]

이성규

2025년 8월 14일

[Top 1] 웹사이트 구조화, GEO 성패를 가르는 핵심 전략

내비게이션부터 내부 링크까지, 최적의 사이트 아키텍처 구축법

웹사이트의 구조는 검색 엔진 최적화(SEO)와 사용자 경험(UX), 그리고 검색 순위에 결정적인 영향을 미칩니다. 효과적인 사이트 아키텍처는 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾도록 돕고, 검색 엔진 크롤러가 사이트 내 페이지를 효율적으로 탐색할 수 있게 하며, 주제별 권위를 강화하는 동시에 향후 콘텐츠 확장에도 유연하게 대응할 수 있어야 합니다.

사이트 아키텍처란 웹사이트 내 페이지들이 어떻게 조직되고 상호 연결되어 있는지를 의미합니다. 성공적인 사이트 구조를 설계할 때는 세 가지 핵심 목표를 염두에 두어야 합니다.

첫째, 방문자가 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있도록 내비게이션이 직관적이어야 하며,
둘째, 크롤러가 사이트를 원활히 탐색할 수 있어야 하고,
셋째, 페이지 구성은 콘텐츠의 토픽 권위와 관련성을 명확히 보여주어야 합니다.

특히 사용자 경험은 매우 중요합니다. 방문자가 원하는 정보를 찾지 못하거나 내비게이션이 복잡하면 이탈률이 높아지고 경쟁사로 이동할 가능성이 커집니다. 동시에 SEO 측면에서도 크롤러가 사이트를 쉽게 탐색해 모든 페이지를 발견하고 색인화할 수 있어야 합니다.

좋은 사이트 아키텍처는 크롤링 깊이(crawl depth)와 크롤 예산(crawl budget)에 직접적인 영향을 미칩니다. 크롤링 깊이는 홈페이지에서 특정 페이지에 도달하기 위해 클릭해야 하는 횟수를 의미하며, 클릭 수가 적을수록 해당 페이지의 중요도가 높게 평가됩니다. 반대로 네 번 이상의 클릭이 필요한 깊은 위치에 있는 페이지는 검색 엔진에서 덜 중요하게 인식되어 순위 하락 위험이 있습니다. 또한 구글은 사이트별로 제한된 크롤 예산을 할당하기 때문에, 복잡한 구조는 중요한 페이지가 크롤되지 못하는 문제를 초래할 수 있습니다.

내부 링크 구조도 매우 중요합니다. ‘링크 에퀴티(link equity)’라 불리는 가치가 권위 있는 페이지에서 다른 관련 페이지로 전달되기 때문에, 적절한 내부 링크는 노출도가 낮은 페이지의 가시성을 높이고 주제적 연관성을 강화하는 데 기여합니다.

사용자 참여도 역시 사이트 아키텍처에 크게 좌우됩니다. 명확하고 사용하기 쉬운 내비게이션은 방문자가 더 오래 머무르며 다양한 콘텐츠를 탐색하도록 유도합니다. 반면 불편한 구조는 이탈률 증가와 브랜드 이미지 저하로 이어질 수 있습니다.

웹사이트 구조의 대표적인 유형으로는 계층형(hierarchical), 순차형(sequential), 매트릭스(matrix), 데이터베이스(database) 모델이 있습니다. 계층형 구조는 대다수 비즈니스 및 디렉토리 사이트에 적합하며, 트리 형태로 홈페이지에서 카테고리 및 하위 카테고리가 분기되는 방식입니다. 이는 명확한 URL 경로와 쉬운 내비게이션을 제공해 SEO 친화적입니다만, 너무 많은 콘텐츠가 추가되면 깊이가 지나치게 깊어져 문제가 발생할 수 있습니다.

순차형 구조는 온라인 강의나 결제 과정처럼 사용자가 정해진 순서대로 콘텐츠를 소비해야 할 때 적합하지만, 유연성이 떨어지고 중간 진입 시 혼란을 초래할 수 있습니다. 매트릭스 구조는 뉴스나 대규모 전자상거래 사이트에 적합하며 다차원적 접근 방식을 제공하지만, 검색 엔진 크롤링과 사용자 내비게이션 측면에서 도전 과제가 존재합니다. 데이터베이스 구조는 대규모 정보나 재고 관리에 최적화되어 있으며 동적으로 콘텐츠를 생성하지만 동적 URL 문제 등 SEO 관리가 까다롭습니다.

사이트 아키텍처 설계 시 ‘플랫(flat)’과 ‘딥(deep)’ 구조 간 균형도 고려해야 합니다. 플랫 구조는 대부분의 페이지가 3회 클릭 이내에 도달 가능해 SEO와 UX 모두에 유리하지만, 딥 구조는 방대한 콘텐츠를 체계적으로 분류하는 데 도움이 됩니다. 예컨대 아마존과 같은 대형 쇼핑몰은 딥 구조를 활용해 사용자의 선택 장애를 줄이고 있습니다.

또한 허브 앤 스포크(hub-and-spoke) 모델은 중심 주제(허브)와 세부 주제(스포크)를 연결해 주제별 권위를 강화하는 데 효과적이며, 실로(siloed) 아키텍처는 관련 콘텐츠 그룹을 묶어 검색 엔진에 명확한 신호를 보내지만 과도한 분리는 오히려 발견성을 저해할 수 있습니다.

전자상거래에서는 페이시티드 네비게이션(faceted navigation)이 자주 활용되며, 이는 사용자가 브랜드나 색상 등 다양한 필터로 원하는 제품을 쉽게 찾도록 돕습니다. 그러나 중복 콘텐츠 문제와 URL 관리 등 SEO 측면에서 세심한 대응이 필요합니다.

SEO 친화적인 사이트 아키텍처 구축을 위해서는 다음과 같은 원칙들을 지켜야 합니다.

원칙	설명	SEO 효과	UX 효과	미래 확장성
얕은 계층구조 유지	홈페이지에서 3~4회 클릭 이내 모든 페이지 접근 가능	크롤러가 쉽게 모든 페이지 색인 가능	방문자가 원하는 정보 빠르게 탐색 가능	신규 콘텐츠 추가 시 명확한 위치 지정 가능
논리적인 URL 구조	카테고리 > 주제 > 세부페이지 순으로 일관성 있게 URL 구성	검색엔진이 콘텐츠 관계 이해 용이	사용자가 현재 위치 및 상위 카테고리 파악 용이	신규 URL도 기존 패턴 따라 깔끔하게 관리 가능
의도적인 내부 링크	관련된 콘텐츠 간 연결 고리 형성 및 키워드 포함 앵커 텍스트 활용	주제별 권위 강화 및 색인 촉진	사용자 관심사 따라 자연스러운 탐색 유도	신규 콘텐츠 기존 클러스터에 자연스럽게 통합 가능
확장 가능한 내비게이션 및 분류체계	새로운 제품/콘텐츠 추가 시에도 일관성 유지 가능한 유연한 메뉴 및 분류체계 구축	검색엔진에게 일관된 신호 제공	필터 기능 등으로 맞춤형 탐색 지원	신규 항목 추가 시 기존 체계 손상 없이 통합 가능

또한 XML 사이트맵은 크롤러가 발견하기 어려운 새롭거나 고립된 페이지를 찾아내도록 돕는 안전망 역할을 하지만, 올바른 아키텍처 설계를 대신하지는 않습니다.

페이지네이션(pagination)은 사용자 편의를 위해 긴 목록을 나누지만 잘못 구현하면 중복 콘텐츠 문제와 크롤링 난항으로 이어질 수 있으므로 각 페이지마다 고유한 주제를 유지하고 자기 참조 캐노니컬 태그 적용 등 최선의 방법을 따라야 합니다. 내부 링크가 없는 ‘고아 페이지(orphan page)’ 역시 크롤링과 색인화 성능 저하 요인이므로 전문 도구(예: Semrush Site Audit)를 활용해 식별하고 적절히 연결하거나 삭제해야 합니다. 마지막으로 허브 앤 스포크 모델처럼 명확한 토픽 클러스터 구성을 통해 웹사이트 전체의 주제 권위를 높이는 전략이 경쟁 심한 검색 결과에서 특히 효과적입니다.

결론적으로 훌륭한 웹사이트 콘텐츠만큼이나 체계적이고 전략적인 사이트 아키텍처 설계가 필수입니다. 이를 통해 검색 엔진과 사용자 모두에게 명확하고 효율적인 경로를 제공함으로써 트래픽 증대와 전환율 향상을 기대할 수 있습니다.

추천 태그 : #사이트아키텍처 #SEO최적화 #내부링크전략
출처 : Site architecture: Creating a website structure that ranks

[Top 2] LLM 지식 그래프 분석: AI 마케팅 성공의 열쇠

검색 엔진 최적화에서 생성 엔진 최적화(GEO)로 전환하는 마케팅 패러다임

밀레니엄 전환기를 기점으로 마케터들은 검색 엔진 최적화(SEO)의 과학을 정복해왔다. 순위 산정의 규칙, 백링크의 기술, 알고리즘의 흐름을 숙지하며 디지털 마케팅의 기본 틀을 다졌다. 그러나 현재는 생성형 엔진 최적화(GEO)라는 새로운 국면에 접어들었다.

기존 10개의 파란색 링크가 주를 이루던 시대는 대형 언어 모델(LLM)이 대화형 파트너로서 단일하고 종합적인 답변을 제공하는 시대로 대체되고 있다. 이에 따라 마케팅의 핵심 과제도 ‘순위 경쟁’에서 ‘이해와 설득’으로 바뀌었다. 브랜드가 단순히 언급되는 것을 넘어 기계 속 ‘유령’인 AI에게 정확히 이해되고 긍정적으로 표현되는 방법이 중요해졌다.

이러한 변화는 다양한 철학과 접근법을 지닌 도구들의 경쟁 구도를 낳았다. “GEO”, “GSE”, “AIO”, “AISEO” 등 명칭 또한 혼재하며 새로운 용어 전쟁이 벌어지고 있다. 이 가운데 각기 다른 철학을 이해하는 것은 단순한 모니터링을 넘어 적극적인 영향력 전략으로 나아가는 첫걸음이다.

첫 번째 접근법은 ‘감사의 진화’라 할 수 있는 프롬프트 기반 가시성 모니터링이다. 기존 SEO 전문가들에게 가장 직관적인 방식으로, LLM에 반복적으로 프롬프트를 던져 응답을 수집·분석한다. 이 방식은 크게 세 가지 유형으로 나뉜다.

유형	설명	대표 도구 및 특징
바이브 코더(Vibe Coders)	단순 자동화된 프롬프트 실행 및 응답 저장	누구나 쉽게 제작 가능, 차별성 부족 우려
벤처 자금 지원 언급 추적기	브랜드가 AI 대화에서 얼마나 자주 언급되는지 측정	Peec.ai, TryProfound, Blouedot Intelligence 등, 점유율 및 사용자 질문 분석 제공
기존 SEO 기업의 전환	기존 키워드 중심 플랫폼에 AI 추적 기능 통합	Semrush, Ahrefs 등, 통합 대시보드 제공, 브랜드 가시성 관리 가능

이 방법은 브랜드가 ‘언급되는지’를 관찰하는 데 강점을 지니지만, ‘왜’ 그런지 혹은 ‘대화를 어떻게 바꿀 것인지’에 대한 해답은 부족하다. 또한 통계적으로 유효한 데이터 확보를 위해서는 수십억 건에 달하는 프롬프트 응답 데이터베이스 구축이 필요해 비용 부담도 만만치 않다.

두 번째 철학은 ‘디지털 영혼 조형’이라 할 수 있는 근본 지식 분석이다. 이는 단일 출력 결과를 추적하는 대신 LLM 내부에 내재된 브랜드와 관련 개념에 대한 근본적인 이해를 파악하려 한다. Waikay.io와 Conductor 등이 대표적이며, 이들은 LLM의 지식 그래프와 명명된 개체명 인식(NER, Named Entity Recognition) 기술을 활용해 브랜드 인식 구조를 분석한다.

이 과정은 다음과 같다:

1단계: 키워드가 아닌 주제로 시작한다(예: “기업용 클라우드 저장소”).
2단계: 자체 지식 그래프를 통해 관련 개체와 핵심 개념을 맵핑한다.
3단계: API 호출로 LLM 내부 지식을 점검하여 브랜드 연관성 및 정확성을 평가한다.
4단계: 분석 결과를 토대로 구체적인 전략 로드맵을 제시한다(예: 경쟁사 대비 잘못 인식된 타깃 고객층 수정).

이 접근법은 단순한 언급 추적을 넘어 LLM의 핵심 지식을 지속적으로 개선하여 장기적으로 긍정적인 브랜드 표현을 유도한다는 점에서 차별화된다.

양쪽 모두 장단점이 존재한다는 점도 주목할 필요가 있다. 프롬프트 기반 방식은 방대한 데이터에도 불구하고 본질적으로 반응적이며 내부 작동 원리를 완전히 파악하기 어렵다. 반면 근본 지식 분석 방식은 독점 알고리즘과 API 활용이라는 특성상 투명성과 맥락 반영 측면에서 한계가 존재한다는 비판도 있다.

결국 이 두 가지 접근법은 상호 보완적일 수 있으며, 마케터들은 자신의 목표와 자원에 맞춰 적절한 전략을 선택해야 한다고 전문가들은 조언한다. 생성형 엔진 최적화 시대에는 단순히 AI가 우리 브랜드를 언급하는지를 넘어서 AI가 우리 브랜드를 제대로 이해하고 있는지를 묻는 것이 핵심이다.

마케팅 업계는 이제 모니터링 중심에서 벗어나 LLM의 디지털 영혼 속에 우리 브랜드가 필수불가결한 존재로 자리매김하도록 만드는 전략으로 진화하고 있다.

추천 태그 : #생성엔진최적화 #브랜드전략 #대형언어모델

🌟 [Tip] AI 시대 SEO : 전 부서가 참여해야 하는 이유

AI 가시성 확보 위해 전사적 협력 필요성 대두

AI 결과에서 브랜드의 가시성을 확보하는 일은 더 이상 SEO 단독으로 해결할 수 있는 과제가 아닙니다. AI 도구가 신뢰하는 출처에 브랜드가 인용되려면 콘텐츠, 커뮤니케이션, 제품 마케팅, PR, 데이터, 엔지니어링 등 모든 부서가 역할을 수행해야 한다고 전문가들은 전합니다. 이에 따라 SEO의 역할은 기존의 소유 페이지 최적화 범위를 넘어 내부 컨설턴트로서 전략 수립과 비소유 플랫폼에서의 발견 가능성 조언, 캠페인이나 제품 출시 전 단계부터 참여하는 방향으로 확장되고 있습니다.

콘텐츠 팀과 협업 시에는 AI가 인용하기 용이한 주제와 형식을 발굴하고, 제목과 구조, 메타데이터를 최적화해 AI가 내용을 쉽게 요약할 수 있도록 지원합니다. 또한 게스트 포스팅이나 블로그 콘텐츠를 Quora 답변 등으로 재활용해 권위 있는 언급을 얻는 전략도 권장됩니다. 결과적으로 검색 순위뿐 아니라 AI 답변에 인용되는 콘텐츠를 만드는 것이 목표입니다.

제품 마케팅 부문에서는 제품 명명과 핵심 메시지 작성 시 검색 및 AI 인사이트를 제공하며, ‘최고의 도구’와 같은 고의도 키워드를 포함한 카테고리 리스트에 제품이 노출되도록 지원합니다. G2, Capterra 같은 관련 마켓플레이스 프로필 최적화도 병행되어야 한다고 밝혔습니다. 이를 통해 AI 기반 추천에서 제품이 노출되는 효과를 기대할 수 있습니다.

PR 및 커뮤니케이션 팀과는 검색 관심도를 반영한 스토리 앵글 제안과 대형 권위 매체 타깃팅을 통해 LLM(대형 언어 모델)이 선호하는 출처에 노출을 극대화합니다. 언급 및 백링크 구조 역시 AI가 쉽게 파악할 수 있도록 설계해야 하며, 자주 AI 답변에 등장하는 매체에 대한 피칭도 시험해볼 만하다고 조언합니다.

연구팀은 명확한 헤드라인과 인용 가능한 통계, 간결한 요약을 통해 검색 공백을 메우거나 트렌드와 맞는 질문에 집중하며 연구 랜딩 페이지를 외부 공유와 인용에 최적화해야 합니다. LinkedIn 등에서 주요 통계를 게시해 AI 요약에 반영되는지 테스트하는 것도 유효한 방법입니다.

엔지니어링 부서는 사이트 속도 유지와 크롤링·인덱싱 용이성 확보에 집중하며 구조화된 데이터 적용, LLMs.txt 파일 또는 IndexNow 같은 기술을 도입해 봇 접근성을 높여야 합니다. 지속적인 기술 상태 모니터링 역시 필수라고 전문가들은 강조합니다.

고객팀은 신뢰할 만한 고객 후기와 제3자 리뷰 플랫폼에서의 평판 관리에 주력하며 Reddit 스레드나 카테고리 토론에서 브랜드 언급 현황을 점검해야 합니다. 이를 통해 AI가 관련 답변에 활용할 수 있는 진정성 있는 사회적 증거를 마련할 수 있습니다.

이러한 협업은 캠페인이나 자산이 출시되기 전에 SEO 팀이 조기 개입하여 방향성을 제시할 때 가장 큰 효과를 발휘한다고 업계 관계자들은 전했습니다. 반면 변화하지 않으면 브랜드는 서서히 성장 동력을 잃게 됩니다. 이는 명확한 실패라기보다 잠재력을 놓치는 결과로 나타납니다. 경쟁사는 AI 요약, Reddit 토론, 유튜브 설명 영상, 리뷰 리스트 등 다양한 채널에서 존재감을 강화하는 반면, 여러분들의 브랜드는 보이지 않을 위험이 큽니다.

예컨대 뛰어난 제품이라도 사람들이 검색하지 않는 이름이라면 적절히 노출되지 못하고, 가치 있는 연구 결과라도 AI가 참고하기 쉽도록 구조화하거나 배포하지 않으면 무시당하기 쉽습니다. 결국 오늘날 뒤처진다는 것은 ‘답변 생성 과정’에서 제외된다는 의미라고 분석됩니다.

현재 가시성 확보는 소유하지 않은 플랫폼과 시작하지 않은 대화 속에서도 언급되는 것을 뜻합니다. 전통적인 SEO는 여전히 중요하지만 소유 사이트 중심이라는 한계를 가지고 있어 변화가 요구됩니다.

작게 시작하되 현명하게 전환해야 합니다. Reddit, 유튜브, LinkedIn, 인스타그램 등 고객 활동이 활발한 두세 개 플랫폼을 선택해 간단한 개선 작업(예: 자막 개선 또는 관련 토론 참여)을 시험하고 동시에 SEO 팀 운영 방식을 조기에 바꾸어야 합니다.

조기 대화 참여와 타 부서 협력 강화로 가시성이 가능한 모든 곳에서 영향을 미치는 것이 목표이며, 완전한 혁신보다는 점진적인 진화를 지향해야 한다고 전문가들은 조언했습니다.

추천 태그 : #AI가시성 #SEO협업전략 #디지털마케팅혁신

☕ 커피 마시며 읽어 볼 정보들

Gemini 앱, 개인 맞춤 응답 및 임시 채팅 모드 도입. Google은 Gemini 앱에 과거 대화를 활용해 응답을 개인화하고, 임시 채팅 모드를 포함한 새로운 개인 정보 보호 기능을 추가하는 업데이트를 배포합니다. 이번 변경 사항은 오늘부터 시작되어 앞으로 몇 주에 걸쳐 확대될 예정입니다. Gemini는 이제 이전 채팅을 참조하여 세부 사항과 선호도를 기억하고, 사용자를 더 잘 이해하여 개인에 최적화된 응답을 제공합니다. 사용자는 설정에서 이 기능을 끄거나 켤 수 있습니다. 민감한 정보에 대한 대화가 필요한 경우를 위해, Google은 임시 채팅 모드를 추가했습니다. 임시 채팅은 향후 응답에 영향을 미치지 않으며, 최근 채팅에 나타나지 않고, 모델을 개인화하거나 훈련하는 데 사용되지 않으며, 최대 72시간 동안 보관됩니다. 또한, Google은 "Gemini 앱 활동" 설정을 "활동 보관"으로 이름을 변경할 예정이며, 이 설정이 켜져 있으면 파일 및 사진과 같은 향후 업로드 샘플이 Google 서비스 개선에 사용될 수 있습니다. 이번 업데이트는 Gemini 2.5 Pro에서 먼저 시작되어, 향후 Gemini 2.5 Flash 및 더 많은 지역으로 확대될 예정입니다. | 전체 읽기
AI 시대, SEO 성공 측정을 위한 핵심 지표. 더 이상 순위 보고서에 연연하지 않고, AI 시대에 SEO의 가치를 입증하는 지표에 집중해야 합니다. 순위는 중요하지 않은 검색어거나 전환으로 이어지지 않는다면 의미가 없습니다. 이제는 클릭 후 사용자의 참여, 전환, 수익 창출에 주목해야 합니다. 사용자 참여율, 스크롤 깊이, 세션 시간, 전환, 고객 생애 가치(CLV), 브랜드 검색, 직접 트래픽 증가, 브랜드 키워드 가시성 증가 등을 측정하여 SEO 전략을 개선해야 합니다. 고객의 기존 툴킷(GA4, GSC Insights, Microsoft Clarity, CRM, Looker Studio)을 활용하여 데이터를 수집하고, 참여도, 전환, 브랜드 가시성과 같은 더 큰 그림을 제시해야 합니다. 고객과의 솔직한 대화를 통해 AI 시대의 변화를 설명하고, 수익, 리드, 고객 생애 가치와 같은 실질적인 성과를 강조해야 합니다. 순위는 자연스럽게 따라올 것이며, SEO는 마케터, 브랜드 구축가, 사용자 경험 전문가로서 계속 진화할 것입니다. | 전체 읽기
XML 사이트맵: SEO 성공과 사이트 가시성을 위한 필수 가이드. XML 사이트맵은 웹사이트의 모든 URL을 XML 형식으로 나열한 파일로, 검색 엔진이 사이트의 어떤 페이지를 색인해야 하는지 알려주는 역할을 합니다. 사이트맵은 검색 엔진 크롤러가 웹사이트를 더 효율적으로 탐색하고 색인할 수 있도록 돕기 때문에 SEO에 있어 중요한 요소입니다. 사이트맵에는 <urlset>, <url>, <loc>과 같은 필수 요소가 포함되며, 선택적으로 <lastmod>, <priority>, <changefreq> 등의 요소를 추가할 수 있습니다. 특히 <lastmod>는 페이지가 마지막으로 수정된 날짜를 나타내어 검색 엔진이 업데이트된 콘텐츠를 우선적으로 재 크롤링하도록 돕습니다. XML 사이트맵 외에도 RSS, mRSS, Atom 1.0 피드, 텍스트 사이트맵 등 다양한 유형의 사이트맵이 존재합니다. XML 사이트맵은 대부분의 웹사이트에서 사용되는 가장 일반적인 형식이며, RSS 피드는 블로그나 뉴스 사이트처럼 콘텐츠가 자주 변경되는 경우에 유용합니다. 텍스트 사이트맵은 간단한 웹사이트에 적합하지만, XML 사이트맵은 다양한 추가 데이터를 포함할 수 있어 크롤러가 웹사이트 구조를 더 잘 이해하도록 돕는다는 장점이 있습니다. 사이트맵에는 홈페이지, 랜딩 페이지, 블로그, 제품 페이지 등 검색 엔진에 색인되기를 원하는 모든 URL을 포함해야 합니다. | 전체 읽기
ChatGPT 인용에 스키마가 미치는 영향: 이커머스 프롬프트 분석. Nectiv에서 구축한 AI 트래커를 통해 이커머스 프롬프트 세트를 분석한 결과, ChatGPT 인용에 스키마가 영향을 미치는 것으로 보입니다. 특히, 아마존 데이터를 기반으로 한 500개 이상의 프롬프트를 분석한 결과, 상위 인용 사이트 중 다수가 상품 스키마를 사용하는 편집 제휴 사이트였습니다. NY Mag, People, FindThisBest, Esquire와 같은 사이트들이 이커머스와 직접적인 관련이 없음에도 불구하고 높은 인용 빈도를 보였습니다. 이러한 사이트들의 공통점은 대부분 편집 기사에 상품 구조화 데이터를 마크업한다는 것입니다. 일부는 직접적으로 상품 스키마를 사용하고, 다른 일부는 뉴스 기사(NewsArticle) 스키마 아래 자식 요소로 포함합니다. 특히 FindThisBest는 Google 검색에서 완전히 배제되었음에도 불구하고, 이커머스 쿼리 상위 10개 결과에 포함되었습니다. 이는 구조화된 데이터 요소가 ChatGPT 인용에 더 큰 역할을 할 수 있음을 시사합니다. | 전체 읽기