Dataset Schema
데이터셋 구조화 데이터
핵심 정의 및 원리TERM #229
공개 데이터셋의 이름, 설명, 다운로드 형식, 라이선스를 명시해 구글 데이터셋 검색(Dataset Search)에 노출되도록 하는 마크업.
BUSINESS IMPACT실무 적용 및 비즈니스 영향
공공기관, 연구소, 데이터 기업이 자사 데이터를 연구자·개발자에게 발견되게 해 인용과 활용 사례를 늘리는 데 효과적.
IMPLEMENTATION구현 가이드 및 주의사항
distribution 속성에 실제 다운로드 가능한 파일 형식(CSV, JSON 등)과 URL을 정확히 명시해야 하며, 라이선스 정보 누락 시 색인에서 제외될 수 있음.
SCHEMA MARKUP실무 스키마 마크업 예제 (JSON-LD)
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Dataset",
"name": "2026년 국내 AI 검색 이용 행태 조사",
"description": "전국 2,000명 대상 AI 검색 서비스 이용 실태 설문 원자료",
"license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
"distribution": {
"@type": "DataDownload",
"encodingFormat": "CSV",
"contentUrl": "https://mktg.kr/data/ai-search-survey-2026.csv"
}
}ARCHITECTURAL DEEP DIVE
심층 분석 및 아키텍처 원리
Dataset 스키마는 구글의 전용 검색 서비스인 Dataset Search에서만 활용되는 비교적 니치한 마크업이지만, 연구 데이터나 통계를 자체 생산하는 조직이라면 인용·백링크 확보에 효과적인 채널이다. temporalCoverage(수집 기간)와 spatialCoverage(지리적 범위) 속성을 추가하면 특정 시기·지역 데이터를 찾는 연구자에게 검색 매칭 정확도가 높아진다. AI 모델 학습 데이터로도 활용될 수 있어, 최근에는 GEO 관점에서 신뢰할 수 있는 1차 데이터를 공개하는 GEO 전략의 일환으로도 주목받고 있다.