스키마 마크업이 검색 순위에 영향을 미치는가? 10주 통제 실험 결과

핵심

SEO 업계에서 스키마 마크업의 순위 영향력을 둘러싸고 오랫동안 논쟁이 계속돼 왔다. Evergrow Marketing에서 진행한 통제 실험 결과, 구글에서는 스키마 마크업이 순위 개선에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 확인됐다. 다만 스키마 마크업은 여전히 리치 스니펫 생성, 지역 비즈니스 정보 제공, AI 검색 시스템 지원 등 다양한 용도로 가치 있는 도구다.

연구 배경 및 방법론

연구 설계의 필요성

그동안 린크드인 영향력자들의 주장, 일화적 증거, 상관관계 연구 등 양쪽 입장을 뒷받침하는 자료들이 나왔다. 그러나 일화적 경험은 검증 불가능하고 표본 크기가 부족하며, 상관관계 연구는 인과관계를 입증하지 못한다. 대부분의 마케팅 기관은 산업, 비즈니스 위치, 권위성(authority), 웹사이트 규모, 기술 스택, 사이트 구조 등 독립 변수들을 분리하는 대규모 실험을 수행할 능력이 없다. Evergrow Marketing은 이러한 통제된 조건에서 연구를 진행할 수 있는 위치에 있었다.

실험 대상 선정 및 분류

• 실험 기간: 2월~4월(10주)

• 대상 선정 기준: 50명의 클라이언트 중 다음 조건을 만족하는 29명 선정

  • 기초 수준 SEO 서비스만 이용
  • 미국 내 소재
  • Evergrow가 구축한 WordPress(Divi) 사이트
  • 정기적으로 새로운 콘텐츠를 생성하지 않음
  • 최소 6개월 이상 지속적으로 협력

• 지역별 분배: 계절성 변수 제어를 위해 남부, 북동부, 중서부, 서부에 균등하게 배치

  • 대조군: 13개 클라이언트(남부 6, 북동부 3, 중서부 3, 서부 1)
  • 테스트군: 16개 클라이언트(남부 6, 북동부 3, 중서부 6, 서부 1)
  • 전체 구글 비즈니스 프로필 위치: 각 그룹 18개

스키마 마크업 선택

조경 서비스 업계에서 일관되게 적용할 수 있는 schema.org의 LocalBusiness 마크업 사용. Yoast, Moz 전문가와 협의하여 선정했다.

중요한 고려사항: 스키마 추가라는 사실만 분리하고, 리치 스니펫을 통한 높은 클릭률(CTR)이 순위에 미치는 영향은 제외. FAQ 스키마는 2023년 8월 이후 정부·보건 기관에만 적용되고 있으며, 지역 서비스 업계에서는 JobPosting을 제외하고는 리치 결과를 거의 생성하지 않는다. 따라서 priceRange나 reviewRating 같은 리치 스니펫 생성 마크업은 의도적으로 제외했다.

환경 정제 및 벤치마킹

1. 스키마 제거: 모든 클라이언트 사이트에서 기존 스키마(Yoast 플러그인의 breadcrumb 스키마)를 완전히 제거
2. 검색 콘솔 확인: 스키마가 감지되지 않고 사이트가 제대로 색인되었는지 검증
3. 대조 기간: 스키마 제거 후 5주간 순위 변동이 안정화되기를 기다림
4. 테스트 기간: 5주간 테스트군에만 LocalBusiness 스키마 추가
5. 보고: 테스트 기간 시작 전과 마지막 날 벤치마크 보고서 작성

추적 검색 엔진 및 쿼리 유형

• 검색 엔진: 구글, 구글 모바일, Bing, Yahoo(Moz Pro로 추적)
• 쿼리 유형:
  • 일반 쿼리: "[서비스] company in [지역]" (예: "landscaping company in Austin, TX")
  • 특정 쿼리: "can you recommend a [서비스] company that services the [지역] area that's open at noon on friday?" (스키마가 제공하는 구체적인 엔티티 정보를 활용할 수 있는 쿼리)

통계 방법론

Welch의 T 검정 선택 이유

평균 순위만 비교하면 이상치 하나가 전체 데이터를 왜곡한다. 따라서 일측 Welch 이표본 T 검정을 사용했다.

이 공식의 특징:

• 순위 변화의 평균뿐만 아니라 각 대상의 표준편차도 고려
• 단순히 "한 그룹이 다른 그룹보다 개선됐다"는 진술이 아니라, "테스트군 16개 중 14개가 개선되고 대조군 13개 중 7개만 개선되었으며, 이 개선이 통계적으로 유의미할 신뢰도 X%"라는 진술을 생성

신뢰도 기준

• 50%: 동전 던지기와 같음 (무의미)
• 75% 이상: 변수의 인과관계를 입증할 수 없음
• 의료 연구 기준: 95% 이상
• 이 연구의 기준: 90% 이상을 사실로 인정, 80% 이상은 가능성 있음으로 평가

결과

일반 쿼리 결과

구글: 0.00% 신뢰도

• 테스트군이 대조군보다 평균적으로 나아지지 않음
• 저자의 초기 가설(스키마 마크업이 구글 순위에 영향을 미치지 않음)이 확인됨

구글 모바일: 데이터 불충분 (신뢰도 낮음)

Bing: 신뢰도 없음 (예상 외의 결과)

• Bing의 관계자가 Bing이 LLM 이해를 위해 스키마를 활용한다는 의견 제시했으나, 실제로는 스키마가 영향을 미치지 않음
• 구글은 자체 인덱스와 지식 그래프로 문맥을 이해할 수 있음
• CoPilot이 Bing을 사용한다면 왜 Bing이 스키마를 활용하지 않는지 의문

Yahoo: 81.96% 신뢰도 (가능성)

• 90% 미만이지만 유의미한 수준
• Yahoo는 구글처럼 강력한 자체 시스템이 없을 가능성이 높음

특정 쿼리 결과

결과 요약:

• Yahoo: 대조군이 테스트군을 초과 (예상 외)
• 구글 모바일: 81.47% 신뢰도 (가능성)
• Bing: 80.98% 신뢰도 (가능성)

해석: 구글과 Bing이 매우 구체적인 정보를 요구하는 쿼리에서 가장 완전한 데이터셋을 가진 출처의 객관적 정보를 선호할 수 있음을 시사한다.

SEO 관점에서의 제한사항:

1. 특정 쿼리는 검색량이 거의 없음 - 일반 쿼리 결과에서 이러한 패턴이 보였다면 가중치를 부여할 가치가 있음
2. 이는 AI 모드나 LLM으로 물어볼 가능성 높은 쿼리 - SEO는 LLM이 사용할 구체적인 쿼리보다 검색 결과의 확산 쿼리와 근거 쿼리에 더 집중해야 함

검색 가시성(Search Visibility) 결과

가장 중요한 테스트: 추적한 키워드의 검색량 중 실제 클릭을 기대할 수 있는 비율(위치별로 상이)

• 위치 10: 약 10% 가시성
• 위치 1: 약 50% 가시성
• 위치 20 이후(2페이지): 0% 가시성

결과:

• 모든 검색 엔진에서 대조군이 테스트군을 초과
• T 검정 실행 불가 (통계적 유의미성 부재)
• Yahoo의 일반 쿼리 "가능성(81.96%)", 구글 모바일과 Bing의 특정 쿼리 "가능성"은 실제로는 "아니오"일 가능성 높음
• 테스트군에서 순위 상승이 더 자주 발생했지만, 그 상승폭이 평균 위치를 20위 이상(2페이지 이상)으로 올리지 못함

스키마 마크업의 실제 역할

순위에 미치지 않는 스키마

LocalBusiness 같은 "비리치 스니펫 생성 스키마"는 검색 순위나 검색 노출에 영향을 미치지 않는다. 그럼에도 불구하고:

• 구현이 매우 간단하고 한 번만 설정
• 구글 및 다른 검색 엔진이 스키마 내 콘텐츠를 크롤링하고 문맥화함
• 추가 정보로 활용 가능
• 지역 비즈니스를 위한 좋은 유지보수 관행

리치 스니펫을 통한 가치

스키마 마크업이 순위를 개선하지 못해도, 리치 결과를 통해 검색 결과에서 시각적으로 눈에 띄어 클릭 증가를 기대할 수 있다.

• 1위 유기 결과보다 3위의 상품 마크업 리치 결과가 더 많은 클릭을 얻을 수 있음
• 지역 서비스 비즈니스의 경우 priceRange, Product 타입의 review 속성 등 제한적

경고: Product 타입의 review 속성으로 마크업할 때, 타사 종합 리뷰나 사이트 소유 리뷰는 이해 충돌로 간주되어 Google 정책 위반. 특정 제품/서비스의 사용자 생성 리뷰만 해당 제품/서비스 설명 페이지에만 마크업 가능.

스키마가 필수인 경우

1. JobPosting 스키마

• "landscaping jobs near me" 검색 시 JobPosting 스키마로 마크업한 채용공고만 구글의 특수 섹션(유기 검색 결과 위)에 표시 가능
• 이 스키마 없이는 구인공고가 거의 보이지 않음

2. Product 스키마

• Google Merchant Center 없이 전통적 검색 결과에 제품 세부 정보를 표시하려면 필수
• 전자상거래 사이트에서 중요

AI 및 LLM 시대의 스키마 역할

현대의 AI 검색 엔진은 Retrieval-Augmented Generation(RAG)으로 실시간 웹 데이터를 가져온다.

스키마의 이점:

• 대량의 텍스트 처리는 토큰 소비(컴퓨팅 및 비용 증가)를 야기함
• 스키마 마크업, 특히 JSON-LD(Linked Data를 위한 JavaScript Object Notation)는 엄격한 구조로 모호하지 않은 문맥 제공
• 엔티티, 가격, 관계를 명시적으로 정의하면 자동화된 AI 웹 스크래퍼와 RAG 시스템이 페이지 콘텐츠를 완벽히 파싱하고 이해 가능
• AI가 최종 응답에 포함할 데이터를 결정하는 데 큰 영향

향후 전망:

• 스키마 마크업(특히 JSON-LD)이 AI의 환각(hallucination) 방지 도구로 선호될 가능성
• 반대로 LLM이 충분히 발전하면 스키마가 불필요해질 가능성도 존재
• (Evergrow Marketing의 전체 연구에서 3가지 LLM 테스트 결과 확인 가능)

결론

핵심 메시지

스키마 마크업은 순위 전략이 아닌 유용한 도구다. 메타 키워드처럼 낡은 전략으로 취급해서는 안 된다.

실무적 권장사항

스키마 마크업을 사용해야 하는 이유:

1. 구현이 간단함 (Mozbar로 무료 확인 가능)
2. 적용할 수 있는 경우가 많음
3. 미지의 변수들이 존재할 수 있음

주의사항:

• SEO는 단순히 "순위"만이 아니라 최고의 검색 경험 제공
• 1위여도 3위의 리치 결과가 더 많은 클릭을 얻을 수 있음
• 구글의 스키마 마크업 지침을 반드시 준수
• 순위 개선이 없더라도 부적절한 마크업 사용은 높은 위험(수동 조치) 대비 낮은 보상
• 일화적 증거를 사실로 받아들이지 말 것
• 5년 전 효과 있던 전략이 지금도 유효한지 확인 필요
• 직접 테스트하고 자신의 산업에 최적 전략 선택

(Moz의 스키마 마크업 초급자 가이드 참조 권장)