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엔지니어링 노트.
JSON-LD, 스키마 아키텍처, 그리고 AI 검색이 실제로 가져가는 데이터에 대한 공개 글.
AI 답변 엔진은 당신의 @graph를 실제로 어떻게 해상하는가
ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Google AI Overviews는 각자 다른 방식으로 JSON-LD를 파싱합니다. 그 차이가 중요해요. 같은 @graph를 다섯 엔진에 모두 돌려보며 측정한 것.
read모든 커머스 진단에서 발견하는 JSON-LD 버그 10가지 (그리고 그 비용)
PDP 4만 5천 페이지 규모 카탈로그에서 조용히 실패하는 필드 단위 JSON-LD 버그들. 각 버그는 그것이 죽이는 리치 결과, 당신을 떨어뜨리는 AI 엔진, 그리고 클라이언트에 모델링한 매출 영향과 매핑되어 있어요.
read스키마는 망가진다. 내가 측정한 반감기는 이렇다.
프로덕션의 스키마는 명백한 장애 없이 AI 엔진에 보이지 않게 됩니다. 클라이언트 협업 전반에서 측정한 리그레션 타임라인과, CI 게이트가 선택지가 아닌 이유.
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