엔티티, 검색엔진은 어떻게 같은 단어에서 다른 대상을 찾을까
검색엔진에서 엔티티(Entity)는 사람·장소·기업·제품·개념처럼 다른 것과 구분해 식별할 수 있는 대상을 의미한다. 키워드와 엔티티의 차이부터 구글 지식 그래프, 구조화 데이터, AI 검색에서 엔티티가 콘텐츠의 대상과 관계를 이해하는 데 어떻게 활용되는지 살펴본다.
사람·장소·기업·제품·개념 등 구분할 수 있는 대상을 의미…같은 단어도 맥락에 따라 다른 대상으로 인식
‘애플’을 검색하면 검색엔진은 이용자가 과일을 찾는지, 아이폰을 만드는 기업을 찾는지 구분해야 한다. 입력된 글자는 같지만 실제로 가리키는 대상은 전혀 다르기 때문이다.
검색엔진에서 사람, 장소, 기업, 제품, 개념처럼 서로 구분할 수 있는 대상을 ‘엔티티(Entity)’라고 한다. 키워드가 이용자가 입력하거나 문서에 포함된 단어나 구문이라면, 엔티티는 그 단어가 실제로 가리키는 ‘대상’에 가깝다.
검색엔진 최적화(SEO)에서 엔티티를 이해해야 하는 이유도 여기에 있다. 검색엔진은 단어 자체뿐 아니라 그 단어가 무엇을 가리키고 다른 대상과 어떤 관계를 이루는지 파악해 정보를 이해하는 데 활용한다.
검색엔진에서 엔티티란 무엇인가
엔티티는 기본적으로 다른 것과 구분해 식별할 수 있는 대상을 의미한다. 데이터베이스에서도 관리해야 할 데이터의 대상을 엔티티라고 부른다. 검색에서는 사람, 장소, 조직, 제품, 사건, 개념 등이 엔티티가 될 수 있다.
HTML에서 사용하는 엔티티는 의미가 다르다. HTML에서는 특수문자 등을 표현하기 위한 문자 참조를 엔티티라고 부르기도 한다.
검색엔진에서 엔티티를 이해할 때 핵심은 단어 자체보다 ‘그 단어가 무엇을 가리키는가’에 있다.
예를 들어 ‘서울’, ‘대한민국의 수도’, ‘Seoul’은 서로 다른 문자열이지만 같은 도시를 가리킬 수 있다. 반대로 같은 단어라도 서로 다른 대상을 뜻할 수 있다. ‘재규어’는 동물을 의미할 수도 있고 자동차 브랜드를 의미할 수도 있다.
키워드는 ‘단어’, 엔티티는 ‘대상’
키워드와 엔티티의 차이도 여기에서 나타난다.
| 구분 | 키워드 | 엔티티 |
|---|---|---|
| 기본 단위 | 단어·구문 | 구분 가능한 대상 |
| 예시 | ‘애플’, ‘아이폰 회사’ | 기업 Apple |
| 표현 | 검색어에 따라 달라질 수 있음 | 여러 표현이 하나의 대상을 가리킬 수 있음 |
| 핵심 | 어떤 단어를 사용했는가 | 그 단어가 무엇을 의미하는가 |
예를 들어 ‘엔비디아’, ‘NVIDIA’처럼 표기가 달라도 같은 기업을 가리킨다면 검색엔진은 이를 동일한 대상과 연결해 이해할 수 있다.
반대로 같은 이름을 가진 사람이나 기업, 장소가 여러 개라면 이름만으로는 어떤 대상을 의미하는지 알기 어렵다. 이때 직업, 위치, 소속, 제품, 관련 인물 등 주변 정보가 대상을 구분하는 단서가 된다.
키워드가 검색어와 콘텐츠를 연결하는 언어적 단위라면, 엔티티는 그 단어가 가리키는 의미의 단위라고 볼 수 있다.
구글 지식 그래프도 엔티티와 관계를 연결
엔티티는 검색엔진이 정보를 서로 연결하는 구조와도 관련이 있다.
구글은 2012년 지식 그래프(Knowledge Graph)를 공개하면서 검색이 단순한 문자열을 넘어 실제 대상을 이해하는 방향으로 발전하고 있다고 설명했다.
지식 그래프에서는 하나의 대상을 독립된 정보로만 다루지 않고 다른 대상과의 관계까지 함께 파악할 수 있다.
예를 들어 ‘엔비디아’라는 기업을 중심으로 최고경영자(CEO), 창업자, 본사 소재지, 제품 등 관련 대상을 연결하는 방식이다. 엔비디아와 인물, 장소, 제품은 각각 구분할 수 있는 엔티티가 되고 이들은 서로 관계로 연결된다.
검색엔진은 이 같은 구조를 활용해 어떤 대상에 관한 정보인지, 다른 정보와 어떤 관계가 있는지를 파악할 수 있다.
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콘텐츠 제작도 키워드에서 ‘대상과 관계’로 확대
SEO에서 엔티티를 이해한다고 해서 키워드가 필요 없어지는 것은 아니다. 이용자는 여전히 검색창에 단어나 문장을 입력하고, 검색 수요를 파악하는 데도 키워드 데이터가 활용된다.
달라지는 부분은 콘텐츠를 설계하는 방식이다.
예를 들어 ‘아이폰’을 중심으로 글을 작성한다면 해당 단어를 사용하는 것만으로 콘텐츠의 의미가 완성되는 것은 아니다. 아이폰이 애플의 스마트폰 제품이라는 점과 모델, 운영체제, 제조사 등 주제와 직접 관련된 정보가 함께 제시되면 콘텐츠가 무엇을 설명하는지 더 명확해진다.
엔티티 관점에서는 먼저 ‘어떤 대상에 대해 설명할 것인가’를 정하고, 이후 그 대상의 속성과 관련 대상, 관계를 구성하는 방식으로 콘텐츠를 설계할 수 있다.
이는 하나의 키워드를 여러 차례 반복하는 것과는 다른 개념이다. 특정 단어의 사용 횟수보다 콘텐츠가 다루는 대상과 맥락을 명확하게 만드는 데 초점을 둔다.
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구조화 데이터는 엔티티를 설명하는 수단 중 하나
웹사이트에서는 구조화 데이터를 이용해 페이지에서 다루는 대상을 검색엔진에 명시적으로 설명할 수 있다.
예를 들어 Organization, Person, Product, Article 등의 유형을 사용하면 페이지에서 설명하는 기업이나 사람, 제품, 기사 등의 정보를 일정한 형식으로 제공할 수 있다.
다만 구조화 데이터를 추가한다고 새로운 엔티티가 자동으로 만들어지거나 검색 순위가 보장되는 것은 아니다. 페이지 본문과 사이트 내부 정보, 외부에서 확인되는 정보 등이 서로 일관되게 대상을 설명하는 것이 중요하다.
엔티티 관점의 SEO는 별도의 새로운 최적화 기법이라기보다 검색엔진이 콘텐츠의 대상과 의미, 관계를 명확하게 이해할 수 있도록 정보를 구성하는 방식에 가깝다.
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AI 검색에서도 필요한 ‘무엇에 관한 정보인가’
검색 환경이 생성형 AI로 확대되어도 여전히 대상을 식별해야 한다. AI 검색이 여러 웹 문서에서 정보를 찾고 연결해 답변을 구성하려면 등장하는 사람과 기업, 제품, 장소, 개념이 무엇인지 구분해야 하기 때문이다.
키워드가 이용자의 검색 수요를 파악하는 데 사용된다면, 엔티티는 그 검색어가 가리키는 대상을 이해하고 콘텐츠의 정보 구조를 설계하는 기준으로 활용될 수 있다.
