뱅크샐러드, 금융쇼핑 서비스 SEO 최적화 사례: JSON-LD와 리치 스니펫 적용기

뱅크샐러드 웹 프론트엔드 엔지니어 김희찬은 마이데이터 기반 금융상품 정보를 제공하는 '금융쇼핑' 웹 서비스의 SEO 최적화 과정을 소개했다. 모든 사용자에게 노출되는 웹 서비스 특성상 검색엔진이 사이트 정보를 정확히 파악할 수 있도록 구조화된 데이터를 정의하고 적용하는 것이 핵심이었다.

구조화된 데이터 적용 방식

검색엔진 최적화를 위해 schema.org의 FinancialProduct 타입을 활용하여 카드, 대출, 예금 등 금융상품 정보를 가공했다. 네이버와 구글 모두 권장하는 JSON-LD 형식을 기본으로 채택했으며, 기존 HTML 스펙 기반의 Microdata는 구글에서 권장하지 않아 제외했다. 검증 도구로 validator.schema.org를 사용해 코드 유효성을 검사했다.

리치 스니펫 노출 문제와 해결

금융상품의 실제 사용자 사례를 FAQ 타입의 구조화된 데이터로 변환하여 리치 스니펫 생성을 시도했다. 초기에는 구글 리치스니펫 테스터에서는 정상적으로 확인되었으나, 프로덕션 배포 후 구글에서는 노출되지 않는 문제가 발생했다.

원인은 구글 가이드의 '모든 FAQ 콘텐츠는 소스 페이지에서 사용자에게 표시되어야 한다'는 조항 위반이었다. 페이지에 노출된 텍스트와 구조화된 데이터의 질문 내용이 일치하지 않아 구글 봇이 이를 불일치로 판단한 것이다. 이를 해결하기 위해 구조화된 데이터의 질문과 답변 문구를 실제 페이지 노출 문구와 완전히 일치하도록 수정했다.

최종 결과 및 시사점

수정 후 구글 콘솔과 네이버 서치 어드바이저를 통해 색인을 요청하자, 구글과 네이버 모두에서 정상적으로 리치 스니펫이 노출되었다. 또한 FAQ 외에도 콘텐츠 내용만으로 검색 결과 상단에 표시되는 Featured Snippets 기능도 활용 가능함을 확인했다. 이 사례는 구조화된 데이터의 정확성과 페이지 콘텐츠와의 일관성이 검색엔진 최적화에 얼마나 중요한지를 보여준다.