SMX Liveblog: 구조화된 데이터 및 마크업으로 검색 결과 향상

다음과 같은 유익한 세션에서 구조화된 데이터 사용에 대한 실용적인 조언과 스키마 마크업의 실제 사례를 얻으십시오.

• Jay Myers, 새로운 디지털 플랫폼 제품 관리자, BestBuy.com(@jaymyers)
• Jeff Preston, SEO 수석 관리자, Disney Interactive(@jeffreypreston)
• Marshall Simmonds, CEO, Define Media Group, Inc.(@mdsimmonds)

점심을 먹고 돌아와서 구조화된 데이터에 대해 배우고 싶어하는 사람들이 많이 있습니다. 이 세션은 기업이 마크업을 구현하고 이를 통해 이익을 얻는 방법을 알려줄 것을 약속합니다. 이것은 내가 고객에게 추천하는 가장 좋아하는 것 중 하나이므로 시작하겠습니다.

Marshall Simmonds: 저자 및 리치 스니펫

인덱싱의 진화는 Google이 콘텐츠를 가져갈 때 크롤링과 함께 처음 시작되었습니다. 그런 다음 HTML 사이트맵으로 발전했고 결국에는 XML 사이트맵으로 발전하여 웹사이트에 어떤 종류의 데이터(이미지, 비디오, 뉴스, 페이지)가 있었는지 보여줍니다. 이제 인덱싱은 구조화된 데이터를 포함하도록 발전했습니다.

우리는 왜 이것을 합니까?

스키마는 더 많은 데이터가 더 많은 방식으로 사용될 것이라고 예상할 수 있다고 말합니다. 사이트 소유자 또는 관리인으로서 SERP에서 제공되는 혜택을 받을 수 있는 디지털 자산이 있습니다. SERP의 약 30%가 구조화된 데이터 결과를 제공한다는 사실을 알고 계셨습니까? 흥미롭게도 구조화된 데이터 결과는 브라우저마다 다릅니다. Chrome은 동일한 컴퓨터에서 순간적으로 동일한 검색에 대해 Firefox와 다른 결과를 표시합니다. Google이 알고리즘을 정기적으로 업데이트하고 있다는 점에서 상황이 지속적으로 변경되고 여러 요인에 따라 다양한 결과가 지속적으로 제공되고 있음을 인식해야 합니다. 지속적으로 트래픽의 일부를 캡처할 수 있는 것은 언제나 좋은 일입니다. 그렇죠? 구조화된 데이터는 이를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

저자는 오늘날 사용되는 가장 잘 알려진 유형의 구조화된 데이터 중 하나입니다. Authorship을 사용하면 저자의 썸네일과 이름이 SERP에 나타납니다. Marshall은 이것이 기본적으로 G+ 계정을 설정한 사람들에게 보상하는 Google의 방식이라고 말합니다. 그는 계속해서 관객 중 몇 명이 G+ 계정을 가지고 있고 거액의 손을 거머쥘 수 있는지 묻습니다. 그런 다음 Marshall은 실제로 얼마나 많은 사람들이 G+를 사용하고 있고 공중에 손이 거의 남아 있지 않은지 보여달라고 요청합니다. 앗! 구글은 그것이 중요하다고 계속해서 말하지만 "고급 검색 마케터"로 가득 찬 방에서 소수의 사람들만이 실제로 그것을 사용하고 있습니다.

2013년 말 Google은 SERP에서 Authorship 결과를 덜 표시하기 시작했지만 Marshall은 최근 결과에서 증가하는 것을 발견했습니다. 사이트 수준에서 사이트가 저자 목록의 SERP에 표시되는 데 도움이 되는 몇 가지 요소가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 사이트의 권한
• 사이트에 고품질 콘텐츠 보유
• 도메인 수명
• 추가 요소는 쿼리에 따라 다릅니다.

또한 저자 수준에서 저자 목록에 나타나려고 할 때 고려해야 할 요소가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 평판(자신이 누구인지, 어디에 게시하는지 등)
• 콘텐츠 품질
• 기여하고 있는 사이트의 권한
• 추가 요소는 쿼리에 따라 다릅니다.

향상된 기능을 출시하고 즉각적인 반응을 볼 수 없을 때가 있음을 기억하십시오. 반응에 대한 훌륭한 데이터를 얻으려면 일부 출시를 매년 검토해야 합니다. 리뷰의 경우 오히려 빠르게 픽업되는 것 같고, 업계에 따라 즉각적인 반응을 볼 수 있을 것입니다. 레시피의 경우 구조화된 데이터는 검색이 얼마나 구체적인지에 따라 특정 검색에 대한 결과에 도움이 될 수 있습니다. 레시피에 대한 다소 일반적인 검색은 구조화된 데이터 결과를 표시하지만 매우 구체적인 검색은 리치 스니펫 결과를 표시하지 않습니다. 기사 마크업은 관련된 다른 요소와 함께 심층적인 분류를 장려할 수 있습니다. 비디오는 중요한 영역이며 스니펫은 큰 도움이 됩니다.

구조화된 데이터는 전체 전략에서 하나의 체크 포인트일 뿐입니다. SEO는 여전히 중요합니다.

테이크아웃

• Authorship은 최소한의 트래픽 영향으로 SERP에 산발적으로 나타나는 느린 인덱싱에서 중간 정도의 인덱싱을 수행합니다.
• TV 리뷰는 SERP에서 더 느린 모양(계절성 기반)으로 빠른 인덱싱 주기를 가지며 결과적으로 중간 수준의 트래픽 영향을 미칩니다.
• 제품 리뷰는 SERP에 빠르게 나타나며 트래픽에 좋은 영향을 미치는 빠른 색인 생성 주기를 가지고 있습니다.
• 레시피는 트래픽에 최소한의 영향으로 SERP에 빠르게 나타나며 빠른 인덱싱 주기를 갖습니다.
• 기사는 색인 생성 주기를 추적하기 어렵고 항상 스키마가 필요하지 않다는 점에서 약간 다릅니다.
• 비디오는 현재 빠른 인덱싱 주기를 갖고 있으며 트래픽에 상당한 영향과 함께 매우 빠르게 SERP에 결과가 표시되고 있습니다.

도구 및 리소스

• 구조화된 데이터 마크업 검증 및 테스트 도구
• 시맨틱 검색 마케팅 Google+ 커뮤니티
• NerdyData.com – 소스 코드 검색 엔진

리치 스니펫을 사용하기에는 아직 이르다. 경쟁자보다 먼저 입장할 수 있다면 일반적으로 경쟁자보다 먼저 입장할 수 있습니다.

구조화된 데이터를 전체 전략의 또 다른 체크 포인트로 사용하십시오. 일반 SEO 기술을 사용하여 돌파할 수 없을 때 경쟁하는 데 도움이 됩니다. 이 영역을 구체적으로 다루는 향후 업데이트로부터 사이트를 미래에 증명하는 데 도움이 되며 Google과 Bing 모두 이러한 유형의 데이터를 원합니다!

마지막으로, 이것은 마라톤이며 매년 결과를 살펴봐야 한다는 것을 기억하십시오.

Jay Myers: Best Buy가 구조화된 데이터를 구현하고 이점을 얻는 방법

Jay는 구조화된 데이터와 함께 Best Buy의 여정에 대해 이야기할 예정입니다. Best Buy는 실제로 2008년 초에 구조화된 데이터를 구현하기 시작했습니다. 이는 검색 커뮤니티에 실제로 권장되기 훨씬 이전에 진행되었습니다. 처음에 구조화된 데이터를 구현한 한 가지 방법은 각 개별 상점 페이지에 마크업을 추가하는 것이었습니다. 상점 페이지에는 귀중한 정보가 있었기 때문에 RDFa를 사용하여 코딩을 추가했으며 그 결과 트래픽이 전년 대비 두 자릿수 증가했습니다. 그리고 이것은 심지어 권장되기 몇 년 전이라는 것을 기억하십시오.

스토어 페이지에서 이러한 유형의 결과를 본 후 Best Buy는 실험적인 사이트에서 마크업을 계속 사용했습니다. 사이트를 마크업하고 크롤링 및 인덱싱을 허용한 후 Google(2009년)의 주요 Best Buy 사이트보다 순위가 높은 것을 보고 놀랐습니다.

얼마 지나지 않아 Best Buy는 사람과 기계 모두에게 풍부한 데이터 경험을 제공할 "상점 URL"에 구조화된 데이터를 추가했습니다. 곧 그들은 이러한 페이지가 이전에는 없었던 SERP로 표시된다는 것을 발견했습니다.

이러한 초기 노력은 모두 2010년 이전의 실제 Schema.org 푸시 이전에 구현되었습니다. Best Buy가 구현을 시작했을 때 다음 사항에 중점을 두었습니다.

• 키워드 이상의 의미를 지닌 데이터 퍼블리싱
• "깨끗한" 및 "멋진" URL
• 구문: RDFa – 속성의 리소스 설명 프레임워크
• 온톨로지(기계가 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 느슨한 규칙 집합)
  • GoodRelations – 전자상거래를 위한 웹 어휘
  • FOAF - 친구의 친구
  • GEO – 공간적으로 위치한 사물을 표현하기 위한 기본 방법

이제 Best Buy 속성은 모두 데이터를 더 잘 게시하기 위해 마이크로데이터와 Schema.org를 사용합니다. 그들은 RDFa에서 Schema로 전환했고 트래픽이 크게 증가했습니다. 그들은 상점 페이지의 주소/전화 번호와 같은 SERP에 표시되는 추가 데이터 요소가 더 나은 CTR을 가져오고 있음을 발견했습니다. 그들은 또한 SERP의 상점 정보와 함께 상점 페이지에 대한 리뷰를 보고 있으며 이는 고객 참여를 더욱 촉진합니다. 제품 페이지에는 가격, 리뷰, 가용성이 모두 SERP에 표시됩니다. 이는 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다. Best Buy는 사용자가 사이트에 와서 데이터를 찾는 대신 SERP에서 바로 사용자와 소통합니다.

향후 Best Buy는 Schema.org를 사용하여 작업을 트리거하는 받은 편지함에서 Gmail 작업을 사용하려고 합니다. 이렇게 하면 이메일에서 몇 가지 기본 수준 코딩을 사용하여 이메일 내에서 작업을 수행할 수 있습니다. Best Buy에서는 웹에서 제품 정보의 가시성을 향상시키기 위한 파일럿 프로그램도 진행 중입니다. Best Buy는 또한 예정된 이벤트, 최근 간행물 등과 같은 데이터 피드를 표시하여 지식 정보에서 결과를 향상시키는 데 중점을 둘 것입니다.

Jeff Preston: 구조화된 데이터 및 SEO의 실제 사례

Jeff는 Disney에서 일하며 한동안 다양하지만 좋은 결과로 리치 스니펫을 구현해 왔습니다. 다른 사람들이 말한 내용을 검토하면 풍부한 스니펫:

• 검색 엔진이 콘텐츠 및 마크업을 더 잘 이해하도록 돕습니다.
• 검색 엔진 목록, 트윗, Facebook 및 기타 소셜 게시물을 개선할 수 있는 기회 제공
• 다른 SEO 문제는 수정하지 않습니다. 스키마를 시도하기 전에 먼저 다른 SEO 문제를 수정하십시오.

Open Graph 마크업은 사람들이 콘텐츠를 공유할 때 Facebook(G+ 및 Twitter도 포함) 목록에 도움이 됩니다. 코드는 페이지 코드의 <head>에 나타납니다. 이 코드를 사용하면 정보가 Facebook 공유에 표시되는 방식을 표준화하는 페이지의 특정 데이터를 정의할 수 있습니다.

Schema.org의 경우 데이터를 설명하는 마이크로포맷 어휘입니다. 검색 엔진은 이러한 유형의 마크업을 지원하고 권장합니다. Disney는 이를 사용하여 영화 페이지와 같은 항목을 마크업하여 제목, 배우 등과 같은 정보를 표시합니다. Jeff는 사람들이 항상 기억해야 하는 유용한 조언을 제공합니다. 적절한 항목에 태그가 지정되었는지 확인하기 위해 코딩을 확인합니다.

탐색에서 스키마를 사용할 수 있습니다. Disney가 수행한 테스트에서 Google의 SERP 결과에 사이트 링크가 표시되었습니다. Disney는 또한 Event Microsite에서 Schema를 사용하여 도움이 되는지 확인했습니다. 그들은 이름, 시작 데이터, 위치 이름 및 주소와 같은 세부 정보를 제공하는 이벤트 마크업과 함께 사이트에 코드를 추가했습니다. 라이브로 푸시했을 때 약 2일 만에 특정 이벤트의 날짜, 이벤트 이름 및 위치를 보여주는 풍부한 스니펫이 SERP에 표시되는 것을 알아차렸습니다.

Disney가 스키마를 사용한 추가 애플리케이션:

• 비디오
• 임원 및 직원 약력
• 공식 로고
• 지역 검색: 이름, 주소, 전화번호
• 제품
• 평가

특히 이전에 색인을 생성하는 데 어려움이 있었던 콘텐츠 자산에서 스키마를 구현할 때마다 좋은 결과를 보고 있습니다.

디즈니가 실험한 또 다른 것은 Twitter 카드입니다. 트위터 카드:

• 트윗에 콘텐츠가 표시되는 방식을 제어할 수 있습니다.
• 트위터 계정에 공식 웹사이트를 함께 링크
• 카드를 승인하려면 Twitter에 신청해야 합니다.
• 구현하기가 매우 쉽습니다.

Twitter에는 코드를 확인할 수 있는 좋은 코드 유효성 검사기도 있습니다.

Disney가 수행하고 결과를 본 것 중 일부는 지식 정보입니다. Jeff는 Google이 IMDB 또는 Rotten Tomatoes와 같은 엔티티 데이터를 가져올 수 있는 Freebase.com, Schema.org 마크업, Wikipedia.org 및 기타 데이터베이스에서 일부 데이터를 가져오고 있음을 알아냈습니다. 검색 시 훌륭한 지식 정보가 나타나도록 하려면 이 정보가 귀하의 사이트와 관련되어 있을 때 이 정보를 최적화하고 영향을 미치기 위해 할 수 있는 일을 하십시오.

구조화된 데이터 리소스

그래프 열기: developer.facebook.com/docs/opengraph

Schema.org: schema.org/docs/schemas.html

트위터 카드: dev.twitter.com/cards

종합 테이크아웃

구조화된 데이터는 약 2년이 지났음에도 여전히 매우 새로운 것이며 이를 사이트에 구현하면 SERP 결과, CTR 및 사용자 경험을 개선하는 데 확실히 도움이 됩니다.