구글 검색은 페이지에 표시된 정보를 이해하기 위해 상당한 노력을 기울입니다. 웹사이트에 구조화된 데이터를 포함시키면 해당 페이지의 의미에 대한 구체적인 단서를 구글에 제공하여 검색 엔진 최적화(SEO)에 도움을 줄 수 있습니다.
구조화된 데이터는 페이지에 대한 정보를 제공하고 페이지 콘텐츠를 식별하기 위한 정의된 형식입니다. 예를 들어, 레시피가 있는 웹사이트에서는 재료, 조리 시간과 온도, 칼로리 등을 알 수 있습니다. 구글은 웹에서 발견한 구조화된 데이터를 활용하여 페이지에 표시된 정보를 이해하고 웹과 전 세계의 정보를 종합합니다.
구조화된 데이터란 무엇인가요?
구조화된 데이터는 데이터 모델을 준수하고, 명확하게 정의된 구조를 가지며, 미리 정해진 순서를 따르고, 사람이나 컴퓨터 프로그램이 쉽게 검색하고 사용할 수 있습니다.
구조화된 데이터는 데이터베이스에서 볼 수 있는 것과 같이 잘 정의된 스키마에 저장되는 경우가 많습니다. 대부분의 경우, 데이터는 다양한 특성을 지정하는 열과 행으로 구성된 테이블 형태를 띱니다.
SQL은 "구조화 질의 언어(Structured Query Language)"의 약자로, 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리하는 데 자주 사용됩니다.
구조화된 데이터의 특징
구조화된 데이터는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다
- 해당 데이터는 데이터 모델을 준수하며, 식별하기 쉬운 간단한 구조를 가지고 있습니다.
- 행과 열은 수집된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
- 데이터가 깔끔하게 정리되어 있어서 데이터의 정의, 형식, 의미가 모두 명확하게 드러납니다.
- 레코드 또는 파일 내의 정보는 고정된 필드로 구성됩니다.
- 연결 또는 분류를 만들기 위해 유사한 특성을 가진 것들을 그룹화합니다.
- 같은 집단 구성원들 사이에서는 유사한 특징이 발견될 수 있다.
- 접근성이 좋고 쉽게 조회할 수 있어 다른 시스템에서 데이터를 신속하게 활용할 수 있습니다.
- 데이터 구성 요소는 주소 지정이 가능하므로 처리 및 분석이 효율적입니다.
구조화된 데이터의 장점
구조화된 데이터의 장점은 다음과 같습니다
- 데이터는 텍스트 문자열뿐만 아니라 속성을 기반으로도 색인화될 수 있습니다. 구조화된 데이터는 잘 정의된 구조를 가지고 있어 데이터 저장 및 접근이 용이합니다. 따라서 검색 기능이 더욱 간편해집니다.
- 데이터 마이닝은 데이터에서 지식을 쉽게 추출할 수 있기 때문에 간단합니다.
- 데이터가 잘 구조화된 형식을 갖추고 있어 업데이트 및 삭제와 같은 작업이 간단합니다.
- 데이터 웨어하우징과 같은 비즈니스 인텔리전스 관련 활동을 수행하는 것은 어렵지 않습니다.
- 데이터 양이 증가할 경우 확장이 간편합니다
- 데이터 안전을 확보하는 것은 간단합니다.
기업은 왜 구조화된 데이터가 필요할까요?
데이터는 고객, 프로세스, 직원 관련 정보를 얻을 수 있는 가장 중요한 원천입니다. 이러한 데이터는 소비자의 의견, 트윗, 재무 통계, 주가 변동 데이터 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 하지만 상당수의 데이터는 수치화할 수 없습니다. 감정, 행동 이유, 동영상 길이 등은 숫자로 표현할 수 없는 영역입니다. 따라서 구조화된 데이터는 필수적입니다. 구조화되지 않은 데이터와 달리, 구조화된 데이터는 더 빠르게 결론을 도출하고 유용한 정보를 얻을 수 있도록 해주기 때문입니다.
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