엔티티 우선 콘텐츠 전략: 벡터 및 지식 공간에서 주제 장악하기

오늘날 검색 엔진과 AI 어시스턴트는 콘텐츠를 단순히 키워드 목록이 아닌, 관계에 의해 연결된 엔티티 – 즉, 세상에 실제로 존재하는 것 – 로 취급합니다. 구글 엔지니어들은 지식 그래프가 “실세계 엔티티와 그들 간의 관계: 문자열이 아닌 사물(things)”을 이해하기 위해 구축되었다고 설명합니다 (blog.google). 실제로 이는 성공적인 콘텐츠가 특정 주제 영역 내의 사람, 장소, 제품, 브랜드 및 아이디어(엔티티)를 명확하게 명시하고 이들이 어떻게 연결되는지를 보여줘야 함을 의미합니다. AI 어시스턴트는 이러한 엔티티 관계를 사용하여 페이지를 정확하게 선택하고 인용합니다 (hendricks.ai) (www.quicksprout.com). 예를 들어, 한 연구에 따르면 명확한 엔티티가 많은 페이지가 AI 생성 요약의 출처로 선택될 가능성이 훨씬 더 높았습니다 (www.quicksprout.com).

이 글에서는 엔티티 범위와 관계가 AI 인용에 미치는 영향을 설명합니다. 위키데이터(Wikidata)나 구글 지식 패널(Google’s knowledge panels)과 같은 공개 지식 소스를 사용하여 주요 엔티티를 찾는 방법, 이를 토픽 그래프에 매핑하는 방법, 누락된 부분을 찾기 위해 콘텐츠를 감사하는 방법을 보여드리겠습니다. 마지막에는 허브-앤-스포크(hub-and-spoke) 콘텐츠 계획, 엔티티 중심으로 페이지를 최적화하기 위한 체크리스트, 그리고 내부 링크 규칙을 제공할 것입니다. 이를 통해 AI 검색 도구가 귀하의 사이트를 신뢰할 수 있는 정보 네트워크로 인식하도록 도울 수 있습니다.

왜 엔티티가 키워드보다 더 중요한가

SEO 전문가 몬태나 토마스(Montana Thomas)가 지적하듯이, 구글과 AI 시스템은 웹을 고립된 키워드가 아닌 "엔티티(주제, 브랜드, 사람, 장소) 네트워크"로 이해하려고 노력합니다 (www.quicksprout.com) (www.quicksprout.com). 다시 말해, 검색 엔진은 페이지의 단어뿐만 아니라 그 단어들이 지칭하는 *사물(things)*을 모델링하고 있습니다. 디지털 지식 회사 옉스트(Yext)도 이와 유사하게 현대 검색이 더 이상 단어만을 보지 않는다고 설명합니다. 대신, 귀하의 브랜드가 실제로 무엇이며 실세계의 다른 것들과 어떻게 연결되는지를 이해합니다 (www.yext.com).

이러한 변화로 인해 키워드만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 키워드 구문으로 가득 찬 페이지가 있을 수 있지만, 해당 구문이 실세계 엔티티에 명확하게 연결되어 있지 않으면 AI는 이를 신뢰할 수 있는 출처로 보지 않을 수 있습니다. HOTH SEO 블로그는 유용한 비유를 사용합니다: "키워드는 고립된 점이지만, 엔티티는 응집력 있는 네트워크입니다" (www.thehoth.com). 실제로 AI 답변 엔진은 단순히 반복되는 용어보다는 정의된 많은 엔티티와 그들의 링크를 발견할 때 콘텐츠 점수를 더 높게 평가할 것입니다. 예를 들어, 귀하의 사이트에 유기농업, 토양 비옥도, 지속 가능한 농업에 대한 명확하고 구조화된 사실이 있다면, AI는 단순히 "유기농업"을 문장마다 반복하는 것보다 관련 주제에 대해 귀하를 인용할 가능성이 더 높습니다.

공식 출처들도 이를 확인합니다: 구글의 2012년 지식 그래프 출시는 검색이 **"문자열이 아닌 사물(things)"**을 중심으로 이동하도록 돕는 것을 목표로 했습니다 (blog.google). 지식 그래프는 실세계 엔티티(사람, 장소, 사물)와 그들에 대한 사실을 담고 있는 방대한 데이터베이스입니다. 구글 블로그는 지식 그래프가 5억 개 이상의 엔티티와 35억 개 이상의 사실 및 관계를 포함하고 있다고 언급했습니다 (blog.google). 검색 시, 구글은 단순히 키워드를 일치시키는 대신 그래프에서 올바른 엔티티를 찾아 이름, 설명, 관련 인물과 같은 연결된 사실을 보여주려고 합니다 ([blog.google](https://blog.google/products/search/introducing-knowledge-graph-things-not/#:~:text=The%20Knowledge%20Graph%20enables%20you,bit%20m o re%20like%20people%20do)) (support.google.com). 요컨대, 검색 엔진과 AI 어시스턴트는 "사람처럼 콘텐츠를 읽지 않습니다" – 그들은 구조화된 그림을 만들기 위해 엔티티 신호를 추출합니다 (hendricks.ai).

핵심 요점: 검색과 AI는 엔티티 기반 이해를 사용합니다. 콘텐츠 전략은 모든 페이지가 명확하게 식별된 엔티티와 그 관계를 중심으로 구성되도록 해야 합니다. 이것이 귀하의 사이트가 지식 그래프의 일부가 되고 인용되는 방법입니다.

틈새 시장에서 핵심 엔티티 찾기

첫 번째 단계는 귀하의 주제를 정의하는 엔티티(사람, 브랜드, 개념, 방법, 측정 등)를 식별하는 것입니다. 이를 위한 좋은 출처로는 공개 지식 그래프와 검색 결과 패널이 있습니다:

위키데이터(Wikidata) (및 위키백과): 위키데이터는 방대한 공개 엔티티 데이터베이스입니다. 모든 위키백과 문서는 위키데이터 엔티티에 연결되어 관련 정보와 연결을 나열합니다. 위키데이터 메인 페이지는 자신을 “121,604,485개의 데이터 엔티티를 포함하는 무료 지식 베이스”라고 부릅니다 (www.wikidata.org). 주제별로 위키데이터를 검색하여 주요 엔티티와 연결된 속성("설립자", "출판물" 등과 같은 레이블)을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 귀하의 분야에서 기술 용어를 위키데이터에서 검색하면 해당 엔티티에 대한 진술이 포함된 페이지를 찾을 수 있습니다 (이 사이트는 편집 가능하지만 기본적인 사실에 대해서는 신뢰할 수 있습니다). 연구에서 위키데이터 또는 위키백과를 사용하면 놓칠 수 있는 관련 엔티티를 발견하는 데 도움이 됩니다.
검색 지식 패널: 구글에서 주제를 검색하면 종종 지식 패널(Knowledge Panel) 또는 엔티티 패널이 나타납니다 (일반적으로 오른쪽에). 이 패널에는 날짜, 설립자, 관련 이름 등 핵심 사실이 나열됩니다. 구글은 "지식 그래프에 있는 엔티티(사람, 장소, 조직, 사물)를 검색할 때" 패널이 나타난다고 확인합니다 (support.google.com). 예를 들어, 유명한 과학자를 검색하면 그의 생년월일, 소속 기관, 수상 경력 등이 표시됩니다. 귀하의 틈새 시장(예: 도구 또는 인물)에 대한 샘플 검색을 수행하여 패널에 나열된 엔티티를 기록할 수 있습니다. 이러한 패널 항목은 구글이 해당 주제에 중요하다고 생각하는 것들에 대한 힌트입니다.
주제 관련 출처: 산업 용어집, 공식 데이터 세트 또는 디렉토리도 엔티티를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 의료 사이트는 위키데이터 또는 UMLS를 사용할 수 있고, 기술 블로그는 DBpedia를 검토할 수 있습니다. "사람들이 자주 묻는 질문" 섹션이나 관련 검색 제안도 용어를 나타낼 수 있습니다. 목표는 AI 시스템이 관련성이 있다고 판단할 모든 개념을 수집하는 것입니다.

엔티티를 수집할 때, 핵심 주제(귀하의 주요 틈새 용어)뿐만 아니라 연결된 것들도 기록하십시오: 브랜드(귀하의 틈새 시장 내 회사 이름 또는 제품 이름), 사람(전문가 또는 설립자), 방법(기술 또는 하위 주제), 측정 또는 데이터(통계, 표준, 단위), 그리고 관련이 있다면 장소 또는 이벤트. 이것들이 귀하의 토픽 그래프에서 노드가 됩니다.

토픽 그래프 매핑하기

엔티티 목록을 확보한 후, 이를 토픽 그래프(의미론적 그래프 또는 엔티티 그래프라고도 함)로 구성하십시오. 간단히 말해, 이 그래프는 지도와 같습니다: 각 엔티티는 노드이고, 관련 엔티티는 에지로 연결됩니다. 허브(주요 노드)와 스포크(연결된 노드)를 구축하게 될 것입니다.

허브 엔티티 식별: 이것들은 귀하의 주요 개념입니다. 예를 들어, 귀하의 틈새 시장이 "도시 텃밭 가꾸기"라면, 허브에는 도시 텃밭 가꾸기, 수경재배, 공동체 텃밭 프로그램 등이 포함될 수 있습니다. 허브는 일반적으로 콘텐츠의 중심이 되는 광범위한 주제를 다룹니다.
지원 엔티티 찾기: 각 허브에 대해 관련 하위 주제와 속성을 결정하십시오. 도시 텃밭 가꾸기의 경우, 관련 엔티티에는 특정 원예 방법(예: "수경재배"), 식물(예: "토마토"), 도구(예: "높은 텃밭"), 그리고 조직 또는 사람(예: "마스터 가드너 프로그램")이 포함될 수 있습니다. 이것들은 허브의 스포크(spokes)입니다.
관계 그리기: 그래프에서 허브와 스포크를 연결하십시오. 메모에 관계를 라벨링하십시오 ("~의 종류", "~에 의해 설립됨", "~에 사용됨" 등과 같이). 예를 들어, 도시 텃밭 가꾸기 — 포함하는 방법 → 수경재배; 수경재배 — 필요로 하는 것 → "양액"; "멜 바솔로뮤(Mel Bartholomew)"와 같은 인물 엔티티는 만든 것 → "스퀘어 푸트 가드닝(Square Foot Gardening)"을 통해 연결될 수 있습니다. 이러한 에지(edges)는 콘텐츠 주제가 어떻게 연결되어야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
속성 포함: 일부 그래프 에지는 하위 주제가 아닌 속성입니다. 각 엔티티에 대해 페이지에서 언급해야 할 주요 속성을 나열하십시오. 사람의 경우, 속성은 직업, 주요 업적이 될 수 있습니다. 제품의 경우, 가격 또는 기능이 될 수 있습니다. 이것들을 기록하면 AI가 인용에 사용하는 간단한 사실을 간과하지 않도록 보장할 수 있습니다.

이 토픽 그래프는 계획 도구입니다. 이 도구는 어떤 주제를 어떻게 다뤄야 하는지 한눈에 보여줍니다. 콘텐츠 전략 용어로, 허브-앤-스포크 또는 필러-클러스터 계획은 이 그래프에서 직접 파생됩니다. 허브는 필러 페이지가 되고 스포크는 지원 페이지가 됩니다.

엔티티 그래프에 대한 콘텐츠 감사

토픽 그래프를 가지고, 기존 콘텐츠를 감사하여 공백(누락된 허브 또는 스포크)과 약점을 찾으십시오. 이는 다음을 확인하는 것을 의미합니다:

엔티티 존재 여부: 귀하의 지도에 있는 각 허브와 스포크에 해당하는 페이지 또는 섹션이 있습니까? 만약 공동체 텃밭이 핵심 노드이지만 이에 전념하는 페이지가 없다면, 그것은 공백입니다. 심지어 언급하더라도, 전체 페이지 또는 깊이 있는 섹션이 필요할 수 있습니다.
관계 링크: 각 페이지에서 관련 엔티티가 연결되거나 논의되고 있습니까? 예를 들어, 주요 "도시 텃밭 가꾸기" 허브 페이지에서 "수경재배" 및 다른 스포크를 언급하고 링크하고 있습니까? AI 시스템은 귀하의 그래프를 반영하는 링크 웹을 기대합니다.
속성 및 사실: 각 엔티티에 대한 기본 속성(날짜, 이름, 측정값)을 포함했는지 확인하십시오. 예를 들어, "멜 바솔로뮤"가 나열되어 있다면, 그의 조직 설립일 또는 그가 무언가를 출판한 연도가 있습니까? 작은 사실이 누락되면 엔티티 신호가 약해질 수 있습니다.
범위 균형: 일부 엔티티는 과도하게 표현될 수 있는 반면(예: 여러 번 언급됨) 다른 엔티티는 부족할 수 있습니다. 너무 좁은 용어에 집중하면 권위가 분산될 수 있습니다. 균형은 각 핵심 엔티티에 적절한 존재감을 부여하는 것을 의미합니다.

그래프 목록을 확인하고 존재하는 콘텐츠를 표시하여 이 감사를 수행하십시오. 많은 SEO 도구나 스프레드시트가 주제와 페이지를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 목표는 누락된 허브(필러 페이지가 없는 주요 주제)와 누락된 에지(다루지 않은 핵심 관계 또는 엔티티)를 식별하는 것입니다. 일단 식별되면, 이것들은 새로운 콘텐츠 작업이 됩니다.

허브-앤-스포크 콘텐츠 계획 구축하기

엔티티 허브-앤-스포크 계획은 각 주요 엔티티를 "허브" 페이지에 할당하고, 관련 엔티티를 그 허브 페이지에 연결된 "스포크" 페이지로 만드는 것을 의미합니다. 적용 방법은 다음과 같습니다:

허브 페이지 생성 또는 개선: 이들은 각 주요 엔티티에 대한 권위 있는 페이지입니다. 예를 들어, 전기차가 허브라면, 해당 페이지는 전기차가 무엇인지, 왜 중요한지, 어떻게 작동하는지를 완전히 정의해야 합니다. 이 페이지는 대부분의 관련 엔티티(브랜드, 배터리, 충전)를 언급해야 합니다.
스포크 페이지 개발: 각 스포크는 특정 관련 엔티티를 상세히 설명하는 것입니다. 전기차 아래 스포크에는 테슬라 모델 3, EV 충전 표준, 또는 전기차 배터리가 포함될 수 있습니다. 각 스포크는 한 가지 측면에 초점을 맞추지만 허브로 다시 연결되며, 가능하면 서로 연결됩니다.
논리적으로 링크하기: 허브 페이지는 각 스포크로 링크해야 하며, 스포크는 허브로 그리고 관련이 있는 경우 서로에게 링크해야 합니다. 엔티티 이름과 일치하는 앵커 텍스트를 사용하십시오. 예를 들어, 전기차 허브 페이지에서 테슬라 페이지로 "테슬라 모델 3는 인기 있는 전기차 모델 중 하나입니다."와 같은 텍스트로 링크합니다. 이것은 구글에게 테슬라 모델 3가 전기차 아래의 엔티티임을 알려줍니다.
콘텐츠 생성 일정 수립: 감사 결과를 사용하여 새로운 허브/스포크의 우선순위를 정하십시오. 가장 중요한 누락된 엔티티부터 먼저 다루십시오. 또한 기존 페이지에 필요한 엔티티 세부 정보를 포함하도록 업데이트를 계획하십시오.

이 계획의 명확한 지도-차트(간단한 다이어그램이라도)는 팀의 모든 구성원이 어떤 페이지가 어떤 엔티티에 대한 것이고, 이들이 어떻게 맞물리는지 이해하도록 보장합니다. 엔티티 허브가 논리적인 위치(예: 카테고리 내의 상위 페이지)에 있고 스포크가 하위 페이지 또는 연결된 기사가 되도록 사이트/와이어프레임을 구성하십시오. 이러한 구조적 명확성은 크롤러와 AI가 의도한 구조를 따르는 데 도움이 됩니다.

온페이지 엔티티 최적화 체크리스트

각 페이지(특히 허브 페이지)는 AI가 엔티티를 추출하고 인용할 수 있도록 엔티티 최적화되어야 합니다. 다음은 목표를 달성하기 위한 체크리스트입니다:

명확한 제목과 헤딩: 페이지의 <title>, H1, 그리고 첫 번째 단락에 전체 엔티티 이름을 사용하십시오. 예를 들어, “전기차: 이점과 기술”. AI가 무엇인지 알 수 있도록 엔티티에 대한 간단한 정의나 설명으로 콘텐츠를 시작하십시오.
엔티티를 미리 정의하기: 페이지 초반에 엔티티가 무엇이며 왜 중요한지 명확하게 명시하십시오. 예시: “전기차(EV)는 휘발유 대신 전기 모터로 구동되는 자동차입니다.” 이는 지식 패널이나 위키백과의 첫 줄이 작동하는 방식을 모방합니다.
속성 및 사실 포함: 핵심 속성(설립자, 날짜, 측정값)을 나열하기 위해 글머리 기호 목록이나 정보 상자를 사용하십시오. 인물의 경우: 생년월일, 역할. 제품의 경우: 출시일, 가격. 이벤트의 경우: 날짜, 장소. 구조화된 사실은 AI가 엔티티를 인식하는 데 도움이 됩니다. (구글은 누가 어떤 책을 썼는지, 또는 인물 간의 관계와 같은 사실이 중요하다고 언급했습니다 (blog.google).)
구조화된 데이터(스키마) 사용: Schema.org 마크업을 추가하여 엔티티 유형을 명시적으로 라벨링하십시오. 예를 들어, 적절하게 ItemList 또는 FAQPage 마크업을 사용하되, Organization, Person, Product와 같은 유형도 JSON-LD로 사용하여 주요 주제를 정의하십시오. 옉스트는 **스키마 마크업이 "각 페이지가 어떤 유형의 엔티티를 나타내며 그 속성이 무엇인지 엔진에 명시적으로 알려준다"**고 강조합니다 (www.yext.com). "코드에 능숙하지 않더라도", 소개 페이지에 간단한 사람 또는 조직 스키마를 고려하십시오.
명확하게 작성하기: 모호한 표현을 피하십시오. "앨리스가 2010년에 회사를 설립했습니다"라고 하기보다는 "CEO 앨리스 존슨이 2010년에 테크코(TechCo)를 설립했습니다"라고 말하십시오. 이러한 명확성은 AI가 관계를 추출하는 데 도움이 됩니다. 헨드릭스 AI 가이드는 모호하지 않게 진술할 것을 권장합니다: 예를 들어, "브랜든이 회사를 시작했습니다" 대신 "브랜든 헨드릭스가 헨드릭스.AI를 설립했습니다"라고 말하십시오. 문장이 명시적일수록 AI가 그래프에 더 안정적으로 매핑할 수 있습니다 (hendricks.ai).
출처에 링크하기: 데이터에 대해 권위 있는 외부 링크(위키백과 또는 뉴스 등)를 포함하십시오. 이는 신뢰도를 높일 뿐만 아니라, 귀하의 엔티티 사용이 인정된 출처와 일치하도록 합니다. 예를 들어, 엔티티 이름을 해당 위키백과 페이지 또는 공식 사이트에 링크하면(합리적일 때) AI가 더 큰 신뢰를 가집니다.
동의어 및 관련 용어 사용: 엔티티는 다른 이름(예: 약어, 전체 이름)으로 알려질 수 있습니다. "E. coli (대장균)"라고 말할 수 있습니다. 전체 이름을 적어도 한 번 사용하고, 일반적인 별명도 사용하십시오. 또한 카테고리 관계를 언급하십시오: "전기차는 더 넓은 범주의 친환경 에너지 차량에 속합니다." 이러한 변형은 AI가 개념을 찾아볼 수 있는 모든 방법을 다루는 데 도움이 됩니다.
예시와 함께 맥락 추가: 엔티티가 추상적이거나 기술적인 경우 구체적인 예시를 제공하십시오. 예를 들어, “도시 텃밭 가꾸기의 예로는 공동체 텃밭과 옥상 텃밭이 있습니다.” AI 어시스턴트는 인용문에서 종종 그러한 정의를 찾습니다.

각 허브 페이지에 대해 위의 모든 사항을 확인하는 것은 중요한 편집 단계입니다. 기억하십시오, 귀하는 AI가 해당 페이지가 무엇에 대한 것인지 그리고 주요 사실에 대해 의심의 여지가 없기를 원합니다.

엔티티를 위한 내부 링크 규칙

효과적인 내부 링크는 귀하의 사이트 내에서 엔티티가 어떻게 관련되는지 보여줍니다. 다음은 모범 사례입니다:

엔티티 이름을 해당 페이지에 링크하기: 현재 페이지의 주제 외에 핵심 엔티티를 언급할 때마다 해당 엔티티의 허브 페이지로 링크하십시오. 엔티티의 실제 이름(앵커 텍스트)을 사용하십시오. 예를 들어, "유기농 토양"에 대한 기사에서 "퇴비화"를 처음 언급할 때 "퇴비화" 페이지로 직접 링크하십시오. 이는 구글에게 "퇴비화"가 그 자체의 엔티티 페이지임을 강화합니다.
계층적 링크 구축: 콘텐츠 계층을 반영하도록 링크를 구성하십시오. 광범위한 카테고리를 하위 주제로 링크하고 그 반대로도 링크하십시오. 예를 들어, 귀하의 "전기차" 페이지(부모)는 특정 모델이나 브랜드(자녀)로 링크해야 하며, 각 모델 페이지는 "전기차"로 다시 링크해야 합니다. 이러한 부모-자녀 링크는 귀하의 사이트에 지식 그래프와 같은 트리를 형성합니다.
엔티티 네트워크 생성: 옉스트는 "위치 페이지를 서비스 페이지에, 서비스 페이지를 인물 페이지에" 등과 같이 링크하여 신호의 웹을 구축할 것을 권장합니다 (www.yext.com). 실질적으로, 다른 엔티티 유형(예: 사람과 그 사람이 설립한 회사)이 있다면 각 페이지가 적절하게 링크되도록 하십시오. CEO 약력 페이지는 회사 페이지로 링크해야 하며 그 반대도 마찬가지입니다.
불필요한 링크 제한: 모든 언급을 링크하여 과도하게 하지 마십시오. 페이지에서 엔티티의 첫 번째 또는 가장 중요한 언급만 링크하십시오. 너무 많은 링크, 특히 본문 내 링크는 모델을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 좋은 규칙은 주제를 직접적으로 지원하는 페이지당 2-5개의 내부 링크입니다. 독자가 논리적으로 더 많은 세부 정보를 원할 페이지에 항상 링크하십시오.
일관된 앵커 텍스트 사용: "텐서플로우(TensorFlow)"에 대한 페이지가 있다면, 링크 텍스트로 "그 도구" 또는 "그것"과 같은 변형이 아닌 항상 "텐서플로우"(또는 정확한 브랜드 철자)를 사용하십시오. 이러한 일관성은 모델이 다른 이름을 혼동하는 것을 방지합니다.
오래된 콘텐츠 업데이트: 엔티티 매핑을 통해 새로운 허브 페이지가 생성되면, 돌아가서 해당 페이지를 언급하는 이전 페이지에서 링크를 추가하십시오. 오래된 콘텐츠도 내부 링크를 강화하면 새로운 신호를 보낼 수 있습니다.

좋은 내부 링크는 인간 편집자가 하는 것처럼 AI가 콘텐츠 그래프를 탐색하도록 돕습니다. 엔티티 그래프를 반영하는 명확한 링크 계획을 따름으로써 귀하는 주제별 권위를 강화합니다.

결론

엔티티 우선 콘텐츠 전략은 귀하의 사이트를 지식 그래프의 명확한 일부로 만드는 것입니다. 올바른 엔티티를 소유하고 그 관계를 보여줄 때, AI 어시스턴트는 귀하를 인용하는 방법을 배우게 될 것입니다. 요약하자면:

엔티티(사람, 브랜드, 개념)를 단순히 키워드가 아닌 주요 주제로 취급하십시오.
공개 지식 소스(위키데이터, 구글 패널)를 사용하여 귀하의 틈새 시장 내 모든 관련 엔티티를 찾으십시오.
각 엔티티 허브를 관련 스포크(속성, 사람, 방법)와 연결하는 토픽 그래프를 그리십시오.
이 그래프를 기준으로 귀하의 사이트를 감사하고, 엔티티나 연결이 누락된 부분을 채우십시오.
허브-앤-스포크 계획을 구축하십시오: 각 허브 페이지는 하나의 큰 엔티티를 정의하고, 그 연결을 위한 지원 페이지를 가집니다.
각 페이지에서 엔티티의 이름을 명확히 지정하고 정의하며, 주요 사실(가능하다면 구조화된 데이터와 함께)을 포함하고, 관련 엔티티로 링크하십시오.
일관된 내부 링크를 따라 엔티티 페이지가 AI 관점에서 서로를 강화하도록 하십시오.

이러한 단계를 따르면, 귀하는 검색 엔진과 AI에게 귀하의 브랜드가 각 엔티티에 대한 권위자임을 알리는 것입니다. 옉스트가 언급했듯이, 질문은 "어떤 키워드로 순위에 오를까?"가 아니라 "구글이 내가 무엇이며 내 잠재 고객이 중요하게 생각하는 것들과 어떻게 연결되는지 이해하고 있는가?"가 됩니다 (www.yext.com) (www.yext.com). 이를 잘 수행하면 일반 검색뿐만 아니라 성장하는 AI 기반 답변의 세계에서 귀하의 가시성이 향상될 것이며, 귀하의 콘텐츠가 앞으로 몇 년 동안 받아야 할 인용을 확실히 받게 될 것입니다.