Product 스키마는 AI 쇼핑 검색에 어떻게 도움이 되나요?

상품 페이지의 가격·재고·별점은 사람 눈에는 잘 보이지만, 기계에게는 구분 없는 텍스트 덩어리다. schema.org의 Product 마크업은 "이 페이지는 상품이고, 가격은 얼마이고, 재고가 있고, 평점은 몇 점"이라는 사실을 JSON-LD 형식으로 선언하는 표준이다. AI 쇼핑 검색의 출발점이 바로 이 선언이다.

필수 속성과 권장 속성

구글 공식 문서 머천트 리스팅 구조화 데이터 기준으로, 구매 가능한 상품 페이지에는 name(상품명)·image(이미지)·offers(판매 정보)가 필수이고, Offer 안에는 price(가격)와 priceCurrency(통화)가 필수다.

실전에서는 권장 속성이 더 중요하다. availability(재고), aggregateRating·review(평점·리뷰), brand, gtin·sku(식별자), 배송·반품 정책까지 채울수록 기계가 상품을 정확히 이해한다. 구매 버튼이 없는 리뷰·비교 페이지라면 요건이 가벼워서, name에 review·aggregateRating·offers 중 하나만 더하면 상품 스니펫 자격이 생긴다.

이커머스에서 왜 중요한가

구글은 상품 데이터를 페이지 마크업과 머천트 센터 피드 두 경로로 받고, 둘 다 제공하면 노출 자격이 최대화된다고 공식 문서에 밝힌다. 이렇게 모인 데이터가 쇼핑 그래프를 이루는데, 구글은 2025년 5월 공식 블로그에서 AI 모드 쇼핑이 500억 개 이상의 상품 리스팅을 담은 이 그래프 위에서 돌아가며 그중 20억 개가 매시간 갱신된다고 발표했다.

방향은 구글만이 아니다. OpenAI도 2025년 9월 ChatGPT 안에서 결제까지 끝내는 Instant Checkout과 Agentic Commerce Protocol(ACP)을 발표했다. ACP 상품 피드는 schema.org를 그대로 쓰진 않지만 price·availability·gtin·별점처럼 요구하는 알맹이는 같다. 플랫폼이 무엇이든 "가격·재고·리뷰의 기계가독화"가 AI 커머스의 입장권인 셈이다.

마크업은 자격이지 보장이 아니다

과장은 걷어내자. 구글 문서의 표현은 일관되게 "자격이 있다(eligible)"이지 "표시된다"가 아니며, 노출 전에 상품 데이터를 검증할 수 있다고 밝힌다. AI 기능 공식 문서도 AI 오버뷰·AI 모드용 특별 스키마는 없다면서, 구조화 데이터가 화면에 보이는 내용과 일치하는지부터 점검하라고 권고한다.

그래서 기술보다 정합성이다. 품절인데 InStock으로 두거나 마크업 가격이 화면 가격과 다르면 오히려 신뢰 신호를 잃는다. 상품 데이터와 짝을 이루는 회사 차원의 신뢰 신호(Organization 스키마)까지 포함한 전체 설계는 2026 구조화 데이터 가이드에서 함께 다룬다.

다음 단계

코드를 몰라도 시작할 수 있다. 비개발자를 위한 스키마 가이드로 도구 기반 작성법을 익히고, 2026 구조화 데이터 가이드로 전체 그림을 잡은 뒤, 매장이 있다면 내 가게를 AI 검색에 올리는 법으로 이어가면 된다.