Schema.org 구조화 데이터 생성기

웹사이트 URL만 입력하면 Schema.org 구조화 데이터를 JSON 형식으로 자동 생성하여, 검색 엔진이 웹사이트 콘텐츠를 쉽게 이해하고 색인할 수 있도록 도와줍니다. 사이트 콘텐츠를 추출해 풍부한 구조화 메타데이터로 변환함으로써 SEO 및 웹 가시성을 향상시키는 데 이상적입니다.

AI 플로우 작동 방식 - Schema.org 구조화 데이터 생성기

플로우

AI 플로우 작동 방식

사용자가 웹사이트 URL 입력.
사용자로부터 웹사이트 URL을 입력받아 수집합니다.
URL에서 콘텐츠 가져오기.
입력된 웹사이트 URL에서 텍스트 콘텐츠를 추출하고 가져옵니다.
Schema.org 프롬프트 준비.
추출된 콘텐츠를 Schema.org 구조화 데이터 생성을 위한 프롬프트 템플릿으로 포맷팅합니다.
구조화 데이터 생성.
AI 모델을 활용해 프롬프트와 웹사이트 콘텐츠를 바탕으로 JSON 형식의 Schema.org 구조화 데이터를 생성합니다.
생성된 Schema 표시.
생성된 Schema.org JSON을 사용자에게 출력하여 복사하거나 웹사이트에 사용할 수 있도록 합니다.

이 플로우에서 사용된 프롬프트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.

프롬프트

추출된 웹사이트 정보를 기반으로 LLM이 Schema.org 구조화 데이터를 생성할 수 있도록 프롬프트 템플릿을 만듭니다.

                You are a skilled programmer tasked to create Schema.org structured data based on website information from {context}. Use "about" Schema attribute to tell what the article is about and "sameAs" to point to the most relevant and authoritative website. Use "mentions" Schema attribute for other related keywords mentioned in the article. For listicles add itemlist and listitem for item from the list.
 ---SCHEMA.ORG---
---
            

이 플로우에서 사용된 컴포넌트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.

채팅 입력

FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.

URL 검색기

URL Retriever 컴포넌트로 워크플로우에서 웹 콘텐츠를 활용하세요. 웹 기사, 문서 등 모든 URL 목록에서 텍스트와 메타데이터를 손쉽게 추출·처리할 수 있습니다. 이미지용 OCR, 선택적 메타데이터 추출, 맞춤형 캐싱 등 고급 옵션을 지원하여, 지식 중심의 AI 플로우 및 자동화 구축에 적합합니다.

FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.

제너레이터

FlowHunt의 제너레이터 컴포넌트를 살펴보세요—선택한 LLM 모델을 활용한 강력한 AI 기반 텍스트 생성. 프롬프트, 선택적인 시스템 지침, 심지어 이미지를 입력으로 결합하여 동적인 챗봇 응답을 손쉽게 만들어 지능형 대화형 워크플로우를 구축하는 핵심 도구입니다.

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

메시지 위젯

메시지 위젯 컴포넌트는 워크플로우 내에서 사용자 지정 메시지를 표시합니다. 사용자를 환영하거나, 안내를 제공하거나, 중요한 정보를 보여주는 데 이상적이며, 마크다운(Markdown) 형식을 지원하고 세션당 한 번만 표시되도록 설정할 수 있습니다.

채팅 시작 트리거

채팅 시작 트리거 컴포넌트는 채팅 세션이 시작될 때를 감지하여 사용자가 채팅을 열자마자 워크플로우가 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 이는 초기 채팅 메시지로 플로우를 시작하므로, 반응형 인터랙티브 챗봇을 구축하는 데 필수적입니다.

플로우 설명

목적과 이점

개요

**“Schema.org Generator”**라는 이 워크플로우는 Schema.org 구조화 데이터를 JSON 형식으로, 원하는 웹사이트 URL에 대해 자동으로 생성하도록 설계되었습니다. Schema.org 마크업은 검색 엔진이 웹사이트의 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있도록 하여, SEO를 개선하고 검색 결과에서 페이지가 어떻게 표시되는지에 긍정적인 영향을 줍니다.

이 워크플로우는 현재 about, sameAs, mentions, listItem, ItemList 등 주요 스키마 속성을 생성하도록 설정되어 있습니다. 하지만 프롬프트를 수정해 생성되는 스키마 요소를 쉽게 맞춤 설정할 수 있습니다.


단계별 흐름

1. 사용자 상호작용 및 환영 메시지

  • 사용자가 채팅 인터페이스를 열면 환영 메시지가 표시됩니다.
  • 메시지는 도구의 목적을 안내하고, 사용자에게 URL 입력을 요청합니다.

2. 사용자 입력

  • 사용자는 Schema.org 구조화 데이터를 생성하고자 하는 웹페이지의 URL을 입력(또는 붙여넣기)합니다.

3. 웹사이트 콘텐츠 가져오기

  • 워크플로우는 URL Retriever 컴포넌트를 사용해 입력된 URL의 콘텐츠를 가져옵니다.
  • 이 컴포넌트는 페이지의 주요 텍스트 또는 문서 콘텐츠를 추출해, 이후 분석을 위해 준비합니다.

4. 프롬프트 작성

  • 워크플로우는 프롬프트 템플릿 컴포넌트를 사용하여 다음을 수행합니다:
    • 웹사이트 콘텐츠(“context”로 전달)를 받음
    • 원본 사용자 입력(URL)을 받음
    • AI 모델에 Schema.org JSON 생성을 요청하는 사전 정의된 프롬프트를 작성
    • 프롬프트는 모델에게 다음과 같이 안내합니다:
      • "about" 속성으로 글의 주요 주제를 설명
      • "sameAs"로 가장 권위 있는 관련 웹사이트를 표시
      • "mentions"로 기타 관련 엔터티나 키워드를 명시
      • 리스트형 글의 경우 "ItemList""listItem" 항목을 생성

5. AI 기반 생성

  • 작성된 프롬프트는 Generator 컴포넌트에 전달되어, 언어 모델(LLM)이 요청된 Schema.org JSON을 생성합니다.

6. 출력 표시

  • 생성된 Schema.org JSON은 채팅 인터페이스를 통해 사용자에게 표시됩니다.

워크플로우 구조

단계컴포넌트목적
1채팅 시작 트리거 & 메시지 위젯사용자에게 인사 및 워크플로우 사용법 안내
2채팅 입력사용자로부터 URL 입력받기
3URL Retriever입력받은 URL에서 콘텐츠 가져오기 및 분석
4프롬프트 템플릿컨텍스트와 지침으로 AI 프롬프트 작성
5Generator프롬프트로부터 Schema.org JSON 생성
6채팅 출력생성된 Schema.org JSON 사용자에게 표시

주요 특징 및 장점

  • 자동화: 각 웹페이지마다 Schema.org 마크업을 수동으로 작성할 필요 없이 자동 생성, 시간 절약과 오류 감소
  • 확장성: URL이 얼마든지 반복 사용 가능, 대량 또는 일괄 처리 지원
  • 맞춤화: 프롬프트를 수정하여 다양한 Schema.org 속성 생성 가능
  • SEO 강화: 검색 엔진에 더 명확하게 콘텐츠를 전달해 검색 순위와 리치 결과 향상 기대
  • 사용자 친화적: 간단한 채팅 기반 인터페이스로 비전문가도 쉽게 사용 가능

활용 사례

  • 웹사이트 소유자 및 SEO 담당자: 기사, 상품 페이지, 리스트형 글에 빠르게 구조화 데이터 생성
  • 에이전시: 여러 고객사의 웹사이트에 표준화되고 일관된 스키마 마크업 필요 시
  • 개발자: Schema.org 자동화를 콘텐츠 파이프라인 또는 CMS 워크플로우에 통합할 때

사용자 예시 흐름

  1. 도구 접속: 사용자는 채팅을 열고 안내 메시지를 확인합니다.
  2. URL 입력: 대상 웹페이지의 URL을 입력합니다.
  3. Schema.org JSON 수신: 도구가 페이지 콘텐츠에 맞는 JSON 스니펫을 반환하며, 이를 웹사이트에 바로 적용할 수 있습니다.

Schema.org JSON 생성을 자동화함으로써, 구조화 데이터 구현을 손쉽게 확장할 수 있으며, 검색 엔진이 콘텐츠를 더 잘 이해해 검색 결과에서 사이트의 존재감을 높일 수 있습니다.

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