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SEO 指南

2026/03/30

Google 구조화 데이터에 AI 콘텐츠 라벨 추가: 해외무역 웹사이트 포럼 및 Q&A 페이지 최적화 실무 가이드

Google이 Discussion Forum 및 Q&A Page 구조화 데이터 문서를 업데이트하여 AI 콘텐츠 출처 표시, 댓글 수 등 속성을 추가했습니다. 본문은 이러한 변경 사항이 해외무역 웹사이트 SEO에 미치는 영향을 상세히 설명하며, 완전한 최적화 실무 단계를 제공합니다.

Google 구조화 데이터에 AI 콘텐츠 라벨 추가: 해외무역 웹사이트 포럼 및 Q&A 페이지 최적화 실무 가이드

Google이 최근 Discussion Forum(토론 포럼) 및 Q&A Page(질문-답변 페이지)의 구조화 데이터 문서를 업데이트하여 여러 중요한 속성을 추가했습니다. 그 중 가장 눈에 띄는 것은 digitalSourceType입니다. 이는 콘텐츠가 AI에 의해 생성되었는지 여부를 표시할 수 있는 속성입니다. 커뮤니티 포럼, 제품 Q&A 또는 사용자 평가 시스템을 운영하는 해외무역 웹사이트의 경우, 이는 진지하게 고려해야 할 기술 SEO 업데이트입니다.

핵심 변경 사항 분석

새 속성 1: digitalSourceType (AI 콘텐츠 출처 표시)

이번 업데이트에서 가장 중요한 새 속성입니다. IPTC 디지털 출처 열거형 값을 사용하여 콘텐츠 생성 방식을 표시하며, Google은 두 가지 값을 지원합니다:

  • TrainedAlgorithmicMediaDigitalSource: 훈련된 AI 모델(예: 대규모 언어 모델/LLM)에 의해 생성된 콘텐츠
  • AlgorithmicMediaDigitalSource: 비교적 단순한 알고리즘 프로세스(예: 자동 응답 봇)에 의해 생성된 콘텐츠

이 속성은 "필수"가 아닌 "권장"으로 분류되며, Discussion Forum의 DiscussionForumPosting 및 Comment 유형과 Q&A Page의 Question, Answer 및 Comment 유형에 적용됩니다.

코드 예시

{
  "@type": "Comment",
  "text": "사양에 따르면, Model X는 20% 더 높은 효율성을 가지고 있습니다...",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "AI Assistant"
  },
  "digitalSourceType": "https://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/trainedAlgorithmicMedia"
}

중요 세부 사항: 이 속성을 생략하면 Google은 해당 콘텐츠가 인간이 작성한 것으로 기본 설정합니다.

새 속성 2: commentCount (댓글 수)

이 겉보기에 단순한 속성은 실제로 중요한 데이터 무결성 문제를 해결합니다. 포럼 또는 Q&A 페이지에 댓글 페이징 또는 잘림이 있을 때, commentCount는 구조화 데이터에 모든 댓글이 포함되지 않더라도 실제 댓글 총수를 Google에 알려줄 수 있습니다.

Q&A Page의 경우, Google은 answerCount + commentCount = 총 응답 수라는 계산 공식을 제공합니다.

새 속성 3: 확장된 sharedContent 지원

Discussion Forum 문서는 sharedContent 속성을 확장하여 이제 네 가지 하위 유형을 명시적으로 지원합니다:

  • WebPage: 공유된 링크
  • ImageObject: 이미지 중심 게시물
  • VideoObject: 비디오 중심 게시물
  • DiscussionForumPosting / Comment: 인용 또는 전달된 다른 게시물

여기서 DiscussionForumPosting 및 Comment가 sharedContent의 수용 유형으로 사용되는 것은 완전히 새로운 것이며, Google은 인용된 댓글을 표시하는 방법에 대한 코드 예시도 제공합니다.

해외무역 웹사이트에 미치는 영향

웹사이트에 제품 포럼 또는 커뮤니티가 있는 경우

많은 해외무역 B2B 웹사이트에는 제품 토론 구역, 기술 지원 포럼 또는 구매자 커뮤니티가 있습니다. 이번 업데이트는 이러한 페이지의 구조화 데이터 구현에 직접적인 영향을 미칩니다:

AI 고객 응답에 표시 필요: 포럼에 AI 자동 응답(점점 더 많은 해외무역 기업이 AI 고객 서비스를 사용하고 있음)이 있는 경우, 이제 digitalSourceType을 사용하여 이러한 응답을 표시해야 합니다. 현재는 권장 속성이지만, 미리 구현하면 향후 Google이 이를 필수 속성으로 업그레이드할 때의 수동적 대응을 피할 수 있습니다.

댓글 페이징 문제: 해외무역 웹사이트의 제품 페이지에는 종종 많은 사용자 평가가 있지만, 프론트엔드는 일반적으로 일부만 표시합니다. commentCount 속성을 사용하면 Google에 완전한 평가 수를 알릴 수 있으며, 이는 검색 표시에서의 사회적 증명 신호에 긍정적인 영향을 미칩니다.

웹사이트에 FAQ 또는 Q&A 모듈이 있는 경우

질문-답변 품질 신호: answerCount + commentCount 공식은 Google에 더 완전한 페이지 활동도 신호를 제공합니다. 활발한 Q&A 페이지는 검색 결과에서 리치 결과를 더 쉽게 얻을 수 있습니다.

AI 생성 답변의 투명성: FAQ 페이지가 AI를 사용하여 답변을 생성하는 경우(예: 제품 문서 기반 자동 Q&A), digitalSourceType 표시를 사용하면 투명성 신뢰를 구축할 수 있습니다.

완전한 실무 최적화 단계

단계 1: 기존 구조화 데이터 감사

Google의 Rich Results Test 도구를 사용하여 포럼 및 Q&A 페이지의 현재 구조화 데이터 구현 상태를 확인합니다.

https://search.google.com/test/rich-results

단계 2: digitalSourceType 속성 추가

모든 AI 생성 또는 봇 자동 응답 콘텐츠에 적절한 digitalSourceType 값을 추가합니다:

  • AI/LLM 생성 콘텐츠 → TrainedAlgorithmicMediaDigitalSource
  • 자동 응답 봇 → AlgorithmicMediaDigitalSource
  • 인간 작성 콘텐츠 → 추가 불필요(기본값은 인간 콘텐츠)

단계 3: commentCount 구현

DiscussionForumPosting 및 Answer 노드에 commentCount 속성을 추가하고, 수치가 실제 댓글 총수를 반영하도록 합니다:

{
  "@type": "DiscussionForumPosting",
  "headline": "제품 비교: Model A vs Model B",
  "commentCount": 47,
  "comment": [
    // 처음 10개 댓글의 구조화 데이터만 포함
  ]
}

단계 4: sharedContent 표시 업그레이드

포럼이 링크, 이미지 또는 다른 게시물 인용을 지원하는 경우, 일반적인 CreativeWork 대신 더 구체적인 하위 유형을 사용합니다:

{
  "sharedContent": {
    "@type": "WebPage",
    "url": "https://example.com/product-spec",
    "name": "제품 사양 시트"
  }
}

단계 5: 검증 및 모니터링

  1. Rich Results Test를 다시 사용하여 업데이트된 구조화 데이터를 검증합니다.
  2. Google Search Console에서 포럼 및 Q&A 페이지의 리치 결과 표시 변화를 모니터링합니다.
  3. Google의 구조화 데이터 문서 업데이트를 정기적으로 확인합니다.

Google이 이 변경을 하는 이유는 무엇인가요?

더 넓은 시각에서 볼 때, 이번 업데이트는 몇 가지 산업 트렌드를 반영합니다:

AI 콘텐츠 범람 대응: 점점 더 많은 웹사이트가 AI를 사용하여 콘텐츠를 생성함에 따라, Google은 인간과 기계 콘텐츠를 구분할 수 있는 메커니즘이 필요합니다. digitalSourceType은 이러한 메커니즘의 구조화 데이터 구현입니다.

검색 품질 신호 세분화: commentCount 및 확장된 sharedContent는 Google이 페이지의 실제 상호작용 수준과 콘텐츠 풍부도를 더 정확하게 평가할 수 있게 합니다.

IPTC 표준과의 정렬: Google이 IPTC 디지털 출처 열거형 값(이전에 이미지 메타데이터에 사용됨)을 사용하기로 선택한 것은, 콘텐츠 유형을 넘어 통합된 출처 표시 시스템을 구축하고 있음을 보여줍니다.

01CodeTech 전문가 관점

이번 업데이트는 겉보기에는 몇 가지 새 속성에 불과해 보이지만, 배후의 신호는 매우 명확합니다: Google은 체계적으로 AI 콘텐츠 식별 및 표시 시스템을 구축하고 있습니다. 해외무역 웹사이트의 경우, 이러한 표시를 미리 구현하는 것은 기술 SEO의 최선의 실무일 뿐만 아니라, 콘텐츠 투명성에 대한 당신의 중요성을 Google에 보여주는 것입니다. 이는 E-E-A-T 평가에서 긍정적인 신호입니다.

우리는 특히 AI 고객 서비스 또는 자동 Q&A 기능을 사용하는 해외무역 기업이 digitalSourceType 표시를 가능한 한 빨리 구현할 것을 권장합니다. Google이 "선택적" 기간을 명확히 밝힌 시기에 능동적으로 표시하는 것이, "필수"가 될 때 수동적으로 대응하는 것보다 훨씬 낫습니다.


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