키워드 시대는 끝났다: GEO를 위한 Fast Linked Data Entities로 검색 가시성 구축
Source: Dev.to
키워드 사냥에서 벗어나기
검색 엔진은 키워드 사냥에서 전체 지식 엔터티를 발견하는 방향으로 이동하고 있습니다. 평균 페이지 코드의 99 %까지는 서비스 잡음에 불과합니다—사람에게는 보기 좋지만 봇에게는 무용지물입니다. 전통적인 키워드 채우기는 더 이상 효과가 없으며, 생성형 엔진은 이제 지식 베이스에 바로 들어갈 수 있는 일관된 데이터 객체를 원합니다.
AI 크롤러에게 가장 중요한 것은 페이지 뒤에 있는 지식 그래프입니다: 누가 제품을 소유하거나 판매하는지, 정확히 무엇인지, 어디에서 사용되는지, 어떤 가치를 제공하는지 등. 또한 엄격한 성능 규칙이 있습니다: 페이지가 300 ms 이상 렌더링되면 읽히는 확률이 급격히 떨어집니다.
pure‑renderer‑ld 소개
pure‑renderer‑ld는 이러한 현실에 맞춰 만들어졌습니다. 페이지를 압축된 정적 문서로 변환하고, Linked Data(Schema.org)를 사용해 엔터티로 기술합니다. 불필요한 코드는 모두 사라지고 의미와 관계만 남습니다. 최종 버전은 300 ms 이하에 제공되며, 이는 페이지가 색인될지 무시될지를 결정합니다. 여기서 속도는 허영심이 아니라 초당 수백만 개의 URL을 스캔하는 봇에게 입장료와도 같습니다.
작동 방식
- Clean HTML – 불필요한
soup, JavaScript, CSS를 제거합니다. - Extract Entity – 제품, 기사, 카드 등을 식별합니다.
- Generate Linked Data – schema.org 기반의 JSON‑LD 스크립트를 생성합니다.
- Bake Static Page – 가벼운 정적 HTML 응답을 제공합니다.
- Deliver to Bots – 300 ms 미만의 전달을 보장하고 품질을 예측 가능하게 합니다.
성능 결과
실제 Shopify와 Odoo 페이지에 대한 사전 릴리스 테스트에서 눈에 띄는 감소를 확인했습니다:
| 페이지 유형 | 원본 크기 | 축소된 크기 | 감소량 |
|---|---|---|---|
| 일반 제품 페이지 | 3172.9 KB | 13.8 KB | ‑99.6 % (≈230배 가벼워짐) |
| 카탈로그 페이지 | 5569.2 KB | 149.8 KB | ‑97.3 % (≈37배 빠름) |
| 또 다른 제품 페이지 | 65.0 KB | 9.0 KB* | ‑86.5 % |
| 추가 페이지 | 95.6 KB | 10.4 KB* | ‑89.1 % |
| 인공 “fakeshop” | 12.4 KB | 4.2 KB | ‑66.1 % |
*축소된 정확한 크기는 페이지마다 다를 수 있으며, 백분율은 개선 규모를 보여줍니다.
결과: 봇은 JavaScript나 CSS 오버헤드가 전혀 없는 정적 HTML을 거의 즉시 받아봅니다.
가시성 및 SEO 이점
- 풍부한 구조화 데이터 – 메타 태그와 JSON‑LD 스크립트가 각 페이지에 완성된 엔터티와 속성, 링크를 제공해 생성형 시스템이 이해할 수 있게 합니다.
- 타임아웃 위험 감소 – 300 ms 미만 전달로 크롤러 타임아웃 가능성을 낮춥니다.
- 향상된 스니펫 – 구조화 데이터가 풍부할수록 더 설득력 있는 검색 스니펫을 제공해 클릭률을 높입니다.
- 키워드보다 신뢰 – 검색 엔진은 키워드 밀도보다 페이지 의미를 신뢰하게 되어 순위가 향상됩니다.
운영상의 장점
- 확장 가능한 콘텐츠 생산 – 한 번의 정리·기술 방식으로 카탈로그, 블로그, 마켓플레이스를 무한히 확장할 수 있어 수작업 조정이 필요 없습니다.
- CDN 트래픽 감소 – 가벼운 페이지는 대역폭 소비를 줄입니다.
- 빠른 A/B 사이클 – 페이지 전달 속도가 빨라 테스트와 반복이 가속화됩니다.
- 팀 효율성 – 키워드 채우기 논쟁을 없애고 제품 본질에 집중할 수 있습니다.
시작하기
서비스는 프록시로 실행하거나 캐싱 레이어와 함께 사용할 수 있으며, 로깅 및 활용 모니터링을 기본 제공합니다.
# 예시: pure-renderer-ld를 Docker 컨테이너로 실행
docker run -p 8080:8080 oleg578/pure-renderer-ld전체 문서와 소스 코드는 다음 저장소에서 확인하세요:
https://github.com/oleg578/pure-renderer-ld