alt 텍스트는 어떤 기준으로 쓰나

alt는 접근성 속성이면서 동시에 검색 신호입니다. 이미지가 링크로 쓰일 때 구글은 img 요소의 alt 속성을 해당 링크의 앵커 텍스트로 취급하므로, 상품 목록의 썸네일 링크나 관련 상품 이미지 링크에 alt가 비어 있으면 그 링크는 앵커 텍스트가 없는 링크가 됩니다. 앵커 텍스트는 연결된 페이지와 구체적으로 관련 있어야 하고 지나치게 길면 오히려 도움이 되지 않는다는 원칙이 여기에도 그대로 적용됩니다.

상세페이지 안의 이미지는 역할별로 문안이 갈립니다. 대표 이미지는 브랜드와 상품명, 색상 정도의 식별 정보를 담고, 상세 컷은 그 컷이 실제로 보여주는 것을 적습니다. 소재 확대 컷에 상품명을 반복해 넣으면 같은 문장이 페이지 안에 여러 번 쌓일 뿐입니다.

모바일 기준도 함께 확인합니다. 구글은 모바일 버전을 기준으로 인덱싱하고 순위를 정하며, 모바일과 데스크톱의 메타 태그, 제목, 설명, 구조화 데이터, 이미지 alt 텍스트, 헤딩 계층이 동일해야 한다고 안내합니다. 모바일에서 이미지를 지연 로딩하면서 alt를 빼는 구현이 이 조건을 깨는 흔한 사례입니다. 네이버도 스마트렌즈·쇼핑렌즈 같은 이미지 기반 검색을 강화하고 있어 이미지 최적화는 양쪽 검색에 함께 걸립니다.

Product 마크업은 어느 페이지에 붙이나

구글 검색의 Product 구조화 데이터는 용도가 두 가지로 갈립니다. 상품 스니펫은 사용자가 그 페이지에서 직접 구매할 수 없는 페이지용이고, 판매자 리스팅은 고객이 그 페이지에서 상품을 구매할 수 있는 페이지용입니다. 판매자 리스팅에 필요한 상품 정보 속성을 채우면 그 페이지가 상품 스니펫 자격도 함께 갖추게 된다고 구글은 설명합니다. 자사몰 상품 상세페이지는 구매가 가능한 페이지이므로 판매자 리스팅 쪽을 기준으로 채웁니다.

범위 규칙은 분명합니다. Product 마크업은 그 상품이 페이지의 실제 시각적 주제인 상품 상세페이지에만 적용하고, 카테고리 목록 페이지에는 붙이지 않습니다. 그리고 마크업의 각 속성값은 사용자에게 실제로 보이는 정보와 일치시켜야 합니다. 화면에는 할인가가 보이는데 마크업에는 정가가 들어가 있는 구성이 여기에 걸립니다.

형식은 JSON-LD를 씁니다. 구글은 JSON-LD를 가장 추천하며 HTML script 태그에 삽입되는 방식이라 사이트 소유자가 규모에 따라 유지하고 관리하기 가장 쉽다고 설명합니다. Microdata와 RDFa도 동등하게 지원되지만, 상품 수가 많은 이커머스에서는 템플릿 한 곳에서 생성해 관리할 수 있는 JSON-LD가 유리합니다.

필수 속성과 권장 속성은 어떻게 갈리나

판매자 리스팅 구조화 데이터의 필수 속성은 Product 수준의 name, image, offers입니다. name은 상품명, image는 상품 사진 URL, offers는 판매를 위한 Offer 객체입니다. Offer 수준에서는 price 또는 priceSpecification.price와 priceCurrency 또는 priceSpecification.priceCurrency가 필수입니다. 판매자 리스팅에서 가격은 0보다 커야 하고 통화는 세 자리 ISO 4217 코드로 적습니다.

권장 속성은 Product 수준에서 aggregateRating, brand.name, description, gtin·mpn·sku 같은 상품 식별자, review이고, Offer 수준에서는 availability, hasMerchantReturnPolicy, itemCondition, priceValidUntil, shippingDetails, url, validFrom·validThrough입니다. 여기서 주의할 항목이 shippingDetails와 hasMerchantReturnPolicy입니다. 두 값은 구조화 데이터로 넣지 않고 판매자 센터 계정 설정으로 대신 제공할 수도 있는데, 두 경로에 서로 다른 값이 들어가면 어긋나므로 한쪽으로 통일해야 합니다.

AI 쇼핑 에이전트 대응을 염두에 둔 실무 정리에서는 JSON-LD Product 스키마의 필수 필드로 name, description, brand, gtin13, image, price, availability, aggregateRating, shippingDetails, hasMerchantReturnPolicy, additionalProperty를 꼽습니다. 이것은 구글 공식 필수 목록이 아니라 업계 권장 구성이고 플랫폼별로 달라질 수 있다는 점을 구분해두어야 합니다.

AI 검색을 위해 따로 준비할 스키마가 있나

없습니다. 구글은 AI 개요 전용의 별도 스키마 마크업을 요구하지 않는다고 설명합니다. 생성형 AI 검색에 구조화 데이터가 필수는 아니지만 일반 검색과 마찬가지로 리치 결과 자격을 얻는 데 도움이 되므로 계속 사용하는 것이 권장된다는 입장입니다. AI 개요는 일반 검색과 같은 색인을 사용하므로 기존에 권장돼온 표준 구조화 데이터와 사람 우선 콘텐츠 원칙이 그대로 적용됩니다.

다만 이 대목은 업계가 정리한 구글 입장을 간접 인용한 것이라 정확한 문구는 서치 센트럴 공식 문서에서 재확인하는 편이 좋습니다. 실무 결론은 단순합니다. AI 검색용 별도 작업보다 지금 있는 상세페이지의 필수·권장 속성을 정확히 채우는 쪽이 먼저입니다.

적용한 뒤 무엇을 확인하나

구조화된 데이터는 가시적 페이지 콘텐츠를 바꾸지 않으므로 화면만 봐서는 적용 여부를 알 수 없습니다. 확인은 서치 콘솔의 리치 결과 리포트와 URL 검사 화면에서 하고, 필수 속성 누락은 오류로 권장 속성 누락은 경고로 표시되므로 오류부터 처리합니다.

기대치도 정리해둡니다. 필수 속성을 다 채웠다고 리치 결과 노출이 보장되지는 않습니다. 구조화 데이터는 자격 조건이지 노출 보장이 아니고, 값이 화면과 어긋나면 오히려 자격이 흔들립니다.