뭐가 맞는걸까? 스키마 논쟁
AEO 관련 키워드를 검색해보면 비슷한 주장을 어디서나 볼 수 있다. “FAQ 스키마를 넣으면 AI 인용이 30% 늘어난다”, “44% 증가했다”, “2배 더 인용된다.” 그런데 정작 가장 엄격하게 설계된 실험에서는 정반대 결과가 나왔다. 2025년 8월부터 2026년 3월까지 JSON-LD 스키마를 새로 추가한 1,885개 페이지를 4,000개의 대조군과 비교 분석한 결과, 구글 AI Overviews, AI Mode, ChatGPT 어디에서도 의미 있는 인용 증가는 없었다. 오히려 스키마를 추가한 페이지가 대조군보다 살짝 더 하락하는 경향(-4.6%)까지 보였다.
숫자가 이렇게 다르다는 건, 이 주제를 다루는 글 대부분이 마케팅 목적의 추정이거나 방법론이 불분명하다는 뜻이다. 이번 글에서는 과장된 주장을 걷어내고, 실제로 검증된 데이터를 기준으로 FAQ 스키마를 어떻게 다뤄야 할지 정리한다.
FAQ 스키마, 정확히 뭔가
FAQ 스키마(FAQPage schema)는 페이지 안의 질문과 답을 <script type="application/ld+json"> 형태의 코드로 표시해서, “이건 질문이고 이건 그 답이다”라는 관계를 기계가 읽을 수 있게 명시하는 구조화 데이터다. 워드프레스에서는 Rank Math 같은 SEO 플러그인이 이 코드를 자동으로 생성해주기 때문에, 직접 코드를 작성할 필요는 없다.
문제는 “이 코드를 AI가 실제로 읽고 활용하는가”이다.
“AI가 스키마를 직접 읽는다”는 건 절반만 맞는 말
2026년 2월, 한 SEO 전문가가 가짜 회사 페이지를 만들어 실험했다. 사실이 아닌 정보를 일반 텍스트가 아니라 오직 깨진(invalid) FAQ 스키마 코드 안에만 숨겨놓고, ChatGPT와 Perplexity에 그 정보를 물어봤다. 두 플랫폼 모두 깨진 스키마에서 가짜 정보를 그대로 추출해 답했다. 이는 LLM이 JSON-LD를 “구조화된 데이터”로 해석하는 게 아니라, 그냥 페이지에 있는 일반 텍스트 덩어리로 읽는다는 걸 보여준다.
반면 구글의 AI Overviews는 조금 다른 경로로 영향을 받는다. 유효한 FAQ 스키마는 구글의 지식 그래프(Knowledge Graph)를 강화하고, 이게 일반 검색 순위에 영향을 준다. AI Overviews 인용의 76%가 일반 검색 상위 10위 안에서 나온다는 점을 고려하면, “스키마 → 더 나은 지식 그래프 인식 → 더 나은 순위 → 더 높은 AI Overviews 인용 확률”이라는 간접 경로가 존재하는 셈이다. 다만 이 경로는 구글 생태계 안에서만 작동하고, ChatGPT나 Perplexity에는 거의 적용되지 않는다.
플랫폼별로 다르게 작동한다
| 플랫폼 | 스키마를 구조화 데이터로 읽는가 | 실질적 효과 경로 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 아니오 (일반 텍스트로 읽음) | 직접 효과 거의 없음. 눈에 보이는 Q&A 포맷팅과 도메인 권위가 더 중요 |
| Perplexity | 아니오 (일반 텍스트로 읽음) | ChatGPT와 동일 |
| 구글 AI Overviews / AI Mode | 간접적으로만 (지식 그래프 경로) | 일반 검색 순위 상승을 통한 간접 효과 |
| Gemini | 직접 가져와서 읽을 수 있음 (테스트한 5개 플랫폼 중 유일) | 상대적으로 가장 직접적인 효과 가능성 |
실제 분석에 쓰인 SE Ranking 데이터에서는 FAQ 스키마가 있는 페이지가 ChatGPT 응답에서 평균 3.6회 인용된 반면, 없는 페이지는 평균 4.2회 인용됐다. 미미하지만 오히려 음의 상관관계였다.
그럼 FAQ 스키마는 의미가 없는 걸까
완전히 무의미하지는 않다. 다만 효과가 나오는 지점이 사람들의 기대와 다르다. 스키마 코드 자체(보이지 않는 JSON-LD)는 LLM 인용에 직접적인 영향을 거의 못 준다. 하지만 FAQ 스키마를 작성하는 과정에서 강제로 만들어지는 눈에 보이는 질문-답변 구조는 분명히 도움이 된다. AI가 실제로 추출하는 건 페이지에 사람이 읽을 수 있게 적힌 텍스트이지, 그 뒤에 숨은 코드가 아니기 때문이다.
즉, FAQ 스키마는 “AI에게 직접 말 거는 마법의 코드”가 아니라 “질문-답변 형태로 콘텐츠를 정리하게 만드는 템플릿” 정도로 이해하는 게 정확하다.
실전 적용 방법
- 보이는 Q&A 구조를 먼저 만든다. 질문은 사람들이 실제로 검색하거나 AI에 물어보는 표현 그대로 쓰고, 답은 40~60단어 정도로 간결하게 정리한다.
- Rank Math의 FAQ 기능은 켜두되, 만능으로 기대하지 않는다. 구글 생태계에서는 간접적으로나마 도움이 되니 꺼둘 이유는 없지만, “이것만 추가하면 ChatGPT에 인용된다”는 기대는 접어두자.
- 콘텐츠 품질을 스키마보다 먼저 챙긴다. 콘텐츠 자체가 부족한 상태에서 스키마만 정교하게 다듬는 건 순서가 잘못된 투자다.
- 날짜 필드를 정확하게 유지한다. 콘텐츠를 업데이트했다면 스키마의 수정일(dateModified) 속성도 같이 갱신해야 한다.
- 직접 물어보며 모니터링한다. ChatGPT와 Perplexity에 직접 타겟 질문을 입력해보고 내 글이 언급되는지 주기적으로 확인한다.
자주 묻는 질문
Q. FAQ 스키마를 넣을 필요가 전혀 없나요?
그렇지는 않다. 구글 AI Overviews에는 간접적으로 도움이 되고, 콘텐츠를 질문-답변 구조로 정리하게 만든다는 부수 효과가 있다.
Q. “스키마로 인용률 30~40% 증가했다”는 글들은 거짓인가요?
의도적인 거짓이라기보다, 상관관계와 인과관계를 구분하지 않았을 가능성이 크다.
Q. 그러면 무엇에 시간을 더 써야 하나요?
도메인 권위를 쌓는 일, 그리고 페이지에 실제로 보이는 질문-답변 콘텐츠를 명확하게 쓰는 일이다.
다음 글에서는 지금까지 다룬 내용을 종합해서, 글을 발행하기 전 점검해야 할 AEO 체크리스트 12가지를 정리한다.
참고 자료: Ahrefs, OtterlyAI, ZipTie.dev, Frase.io, SE Ranking 등 2026년 2~6월 발표 자료 종합
