Scroll to top
© 2026, PIMLEGAL - YOUR DIGITAL LAW EXPERT
구조화된 데이터 및 법적 위험 관리 검토

Google 검토스키마 생성기

Organization, LocalBusiness, ProfessionalService, AggregateRating 또는 Review 마크업에 대한 JSON-LD를 생성한 다음 등급 주장, 소스 증거, 엔터티 범위 및 페이지 컨텍스트가 게시하기에 충분히 안전한지 점수를 매깁니다.

목적

구조화된 데이터를 위험한 주장으로 전환하지 않고 검토 스키마 생성

리뷰 스키마는 컴퓨터가 평점 주장을 이해하는 데 도움이 될 수 있지만 부정확하거나 지원되지 않거나 정책에 민감한 리뷰 설명을 증폭시킬 수도 있습니다. 이 도구는 JSON-LD를 생성하고 기본 주장이 게시하기에 충분히 신뢰할 수 있는지 확인합니다.

JSON-LD 출력

Organization, LocalBusiness, ProfessionalService, AggregateRating 또는 Review 마크업에 대한 깔끔한 스크립트 블록을 생성합니다.

엔터티 일치

스키마 항목이 정확한 지점, 웹사이트 페이지 및 Google 프로필과 일치하는지 확인하세요.

소스 제어

등급, 개수, 소스 URL, 장소 ID, 마지막 확인 날짜 및 스크린샷 가정을 기록합니다.

출판 점수

소스 증명, 최신성, 볼륨, 엔터티 범위, 부문 및 검토 마크업 선택 전반에 걸쳐 구조화된 데이터 위험에 대한 점수를 매깁니다.

왜 중요한가요?

구조화된 데이터는 등급 주장을 확대할 수 있습니다.

페이지의 구조화된 데이터가 평점을 과장하거나, 잘못된 항목을 집계하거나, 홍보해서는 안 되는 사용후기를 표시하는 동안 페이지는 방문자에게 깔끔하게 보일 수 있습니다. 전문적이고 합법적인 웹사이트에는 보수적인 스키마 거버넌스가 필요합니다.

01

잘못된 엔터티

스키마 블록은 잘못된 지점, 법인, 실무자 또는 서비스 페이지에 등급을 첨부할 수 있습니다.

02

지원되지 않는 등급

몇 달 전에 수동으로 복사했거나 확인한 평가는 실시간 Google 프로필과 일치하지 않을 수 있습니다.

03

마크업 위험 검토

선택된 리뷰 마크업은 추천 체리 따기 또는 결과 광고처럼 보일 수 있습니다.

04

정책 불확실성

검색 엔진과 플랫폼은 이기적이거나 검증할 수 없거나 오해의 소지가 있는 마크업을 무시하거나 처벌할 수 있습니다.

스키마 작업공간

JSON-LD 생성, 검증 및 위험 점수 검토

엔터티, 소스 증거, 등급 및 스키마 계획을 입력합니다. 이 도구는 JSON-LD를 생성하고 마크업을 게시, 수정, 검토 또는 보류해야 하는지 여부를 강조 표시합니다.

스키마 빌더 검토

증거 통제를 통해 구조화된 리뷰 데이터 생성

JSON-LD엔터티 확인0~100 위험 점수
구조화된 데이터 위험 요소

의도한 스키마 구현에 존재하는 위험만 선택합니다. 이러한 신호는 점수와 체크리스트를 조정합니다.

소스 및 정확성최대 +30
엔터티 및 페이지 범위최대 +24
마크업 및 정책최대 +28
개인 정보 보호 및 부문최대 +18
완화최대 -28
법적 평가 요청
0/100
입력을 기다리는 중

위험을 계산하려면 엔터티, 등급 및 소스 세부 정보를 추가하세요.

그 결과 소스 신뢰성, 엔터티 범위, 마크업 유형, 개인 정보 보호 및 게시 제어가 결합됩니다.

    생성된 JSON-LD
    리뷰 스키마 JSON-LD가 여기에 표시됩니다.
    스키마 요약
    요약은 생성 후에 나타납니다.
    출판 체크리스트
    • 정확한 엔터티, 표준 페이지, Google 소스 URL 및 장소 ID를 확인하세요.
    • 게시하기 전에 등급, 개수, 소스 스크린샷 및 마지막 확인 날짜를 확인하세요.
    • 선택된 추천 마크업, 사적인 사실, 보증 및 결과 주장을 피하세요.
    이 도구는 정보를 제공하는 구조화된 데이터 거버넌스 지원 도구입니다. 이는 Google 자격을 검증하거나, 풍부한 결과를 보장하거나, 법적 조언을 대체하거나, 현재 검색 엔진 지침에 대한 기술 검토를 대체하지 않습니다.
    방법

    점수는 리뷰 스키마를 기계가 읽을 수 있는 공개 주장으로 취급합니다.

    이 규칙은 소스 신뢰성, 등급 볼륨, 최신성, 엔터티 범위, 페이지 컨텍스트, 마크업 유형, 부문 민감도 및 완화 제어를 결합합니다. 점수가 낮을수록 JSON-LD를 게시하기가 더 쉽다는 의미입니다. 점수가 높을수록 수정이나 검토가 필요합니다.

    • 소스 입력은 등급, 개수, 프로필 및 확인 날짜가 감사 가능한지 여부를 확인합니다.
    • 범위 입력은 스키마가 정확한 엔터티 및 페이지에 적용되는지 확인합니다.
    • 마크업 입력은 보수적인 집계 데이터와 선택된 추천 프로모션을 구별합니다.
    • 개인 정보 입력은 법률 회사, 규제 서비스 및 기밀 컨텍스트 위험을 표시합니다.
    거버넌스

    더 안전한 검토 스키마에는 무엇이 포함되어 있나요?

    구조화된 데이터는 더 강력한 주장을 생성하는 것이 아니라 문서화된 주장을 반영해야 합니다.

    스키마 레코드

    소스 URL, 장소 ID, 평가, 개수, 확인 날짜, 스크린샷 및 소유자를 기록에 보관하세요.

    정확한 엔터티

    일치하는 분기, 엔터티 또는 표준 페이지에만 등급 마크업을 첨부하세요.

    보수적 마크업

    법률 회사 및 민감한 서비스에 대해서는 선택된 리뷰 스니펫보다 집계 데이터를 선호합니다.

    해석

    스키마 게시 점수를 읽는 방법

    0-25

    게시 준비 완료 스키마는 일반적으로 JSON 유효성 검사 및 최종 소스 확인 후에 활성화될 수 있습니다.

    26-45

    컨트롤 추가 게시하기 전에 소스, 엔터티, 날짜, 스크린샷 또는 페이지 범위 컨트롤을 추가하세요.

    46-65

    법적 또는 기술적 검토 마크업 유형, 엔터티 범위, 부문 또는 소스 증거를 검토해야 합니다.

    66-100

    보유 스키마 소스, 정책, 엔터티 또는 개인 정보 보호 문제가 수정될 때까지 게시하지 마십시오.

    도구 허브

    눈에 보이는 리뷰 자산도 필요합니까?

    가시적 표시를 위해 배지 또는 위젯 도구를 사용하고 링크, 위젯, 배지 또는 스키마를 게시하기 전에 장소 ID를 사용하십시오.

    배지

    스키마 주장과 일치하는 눈에 띄는 간결한 평가 배지를 만듭니다.

    위젯

    페이지에 소스, 개수 및 확인 컨텍스트가 필요한 경우 더 풍부한 위젯을 사용하세요.

    장소 ID

    스키마를 항목에 결합하기 전에 Google 프로필을 확인하세요.

    예비검토

    게시하기 전에 구조화된 데이터를 검토해야 합니까?

    Pimlegal은 게시 전에 스키마 주장, 소스 증거, 엔터티 범위, 추천 문구, 개인 정보 보호 위험 및 구조화된 데이터 구현을 검토할 수 있습니다.