Schema Markup Validator는 웹페이지의 Schema.org 구조화 데이터를 추출해 유형, 속성, 구문 오류를 확인하는 검사기입니다. JSON-LD, Microdata, RDFa를 읽고 상품과 리뷰처럼 데이터 사이의 연결 관계를 보여 줍니다. Google 리치 결과의 필수값을 검사하려면 별도의 리치 결과 테스트를 사용합니다.
검사기에서 확인할 수 있는 것
URL이나 코드 조각을 입력하면 추출한 데이터의 유형과 속성을 볼 수 있습니다. 구문 오류가 있으면 표시된 위치를 찾아 따옴표나 쉼표 등이 빠졌는지 살펴봅니다. 데이터를 읽었더라도 상품의 리뷰가 엉뚱한 대상 아래 연결돼 있을 수 있으므로, 추출 결과에서 중첩 관계도 살펴야 합니다. JavaScript가 페이지에 삽입한 구조화 데이터도 추출할 수 있습니다.
가격이나 사업자 정보가 맞는지는 검사 결과만으로 알 수 없습니다. 코드에 적힌 가격의 형식이 올바르더라도 실제 판매 가격과 다를 수 있습니다. 이런 오류는 페이지에 표시한 정보와 마크업 값을 대조해야 찾을 수 있습니다.
리치 결과 테스트와의 차이
Schema Markup Validator는 Schema.org의 유형과 속성에 맞춰 데이터를 검사합니다. Google 리치 결과 테스트는 Google이 지원하는 검색 기능에 필요한 속성과 값을 검사합니다.
예를 들어 TVSeries는 Schema.org에 있는 유형이므로 Validator에서 읽을 수 있습니다. 하지만 Schema.org에 유형이 있다는 이유로 Google에 같은 이름의 리치 결과가 생기는 것은 아닙니다. Google 검색 기능을 구현할 때는 해당 기능의 필수 속성을 갖췄는지 리치 결과 테스트로 검사해야 합니다. 요건을 갖춘 뒤에도 실제 표시 여부는 Google이 결정합니다.
이 도구는 Google이 Structured Data Testing Tool에서 Google 전용 검사를 제거하고 Schema.org 도메인으로 옮긴 것입니다. 네이버 서치어드바이저에서도 공개 검사 도구로 안내합니다. 다만 네이버 기능의 필수값이나 제휴 조건을 검사하는 기능은 없으므로, 네이버에 적용할 때는 해당 기능의 가이드와도 대조해야 합니다.
작성부터 배포까지의 점검 순서
- 검사기에 URL이나 코드를 입력하고 작성한 유형이 추출됐는지 봅니다. 리뷰를 상품 아래 넣었다면 추출 결과에서도 같은 상품에 연결돼 있어야 합니다.
- 오류와 경고에 표시된 위치를 원본 코드에서 찾아 구문, 속성 이름, 값의 형식을 수정합니다.
- 이름, 가격, 평점 등 마크업 값이 실제 페이지 내용과 일치하는지 대조합니다.
- Google이 지원하는 기능을 구현했다면 리치 결과 테스트를 실행합니다.
- 배포한 URL로 다시 검사합니다. Google 검색용 페이지라면 Search Console의 URL 검사에서 Google이 페이지에 접근할 수 있는지, 배포한 데이터가 보이는지도 살펴봅니다.
JSON-LD의 @context가 Schema.org 이외의 URL을 가리키면 이 도구는 그 URL을 가져와 해석하지 않습니다. 따라서 자체 어휘까지 포함한 모든 RDF 데이터를 검증하는 도구로 쓸 수는 없습니다.
자주 묻는 질문
오류가 없으면 작업이 끝난 건가요?
아니요. 오류가 없다는 결과는 실제 가격이나 후기의 정확성을 보장하지 않습니다. 페이지 내용과 값을 대조하고, Google 리치 결과를 구현했다면 리치 결과 테스트에서 해당 기능의 필수값도 검사해야 합니다.
네이버용 JSON-LD도 검사할 수 있나요?
네. Schema.org 어휘로 작성했다면 JSON-LD의 구문과 추출한 데이터를 확인할 수 있습니다. 다만 네이버에서만 필수로 요구하는 값이 빠져도 이 도구에는 오류가 나오지 않을 수 있습니다. 네이버의 필수 속성이나 제휴가 필요한 기능의 신청 조건은 해당 공식 가이드를 따라야 합니다.
함께 알아두면 좋은 용어
- 리치 결과 테스트: 웹페이지의 구조화 데이터가 Google 리치 결과 요건을 갖췄는지 검사하는 도구
- Schema.org: 웹의 사람, 조직, 상품 등을 유형과 속성으로 표현하는 공용 어휘
- 구조화 데이터: 정보를 일정한 구조와 규칙에 따라 정리해 기계가 해석할 수 있게 만든 데이터