구조화된 데이터 감사는 종종 실패하는데, 이는 마크업이 페이지를 설명할 뿐 개체를 설명하지 않아 AI 검색 시스템을 방해하기 때문입니다. 흔한 실수는 명확한 식별자를 가진 "Organization" 또는 "SoftwareApplication"과 같은 특정 개체 유형 대신 일반적인 "WebPage" 유형을 사용하는 것입니다. "sameAs" 링크가 누락되거나 제대로 관리되지 않으면 이러한 링크가 LLM에게 웹 전반에 걸쳐 조직의 정체성에 대한 중요한 맥락을 제공하기 때문에 모호성 해소가 방해됩니다.최신 JavaScript 프레임워크에서 흔히 사용되는 클라이언트 측 JSON-LD 주입은 JavaScript를 실행하지 않는 대부분의 AI 크롤러에게 마크업을 보이지 않게 만듭니다. 마찬가지로, JavaScript 실행 후에만 나타나는 콘텐츠는 유효한 메타데이터와 관계없이 크롤러가 빈 페이지를 받게 됩니다. 마크업 값은 구조적으로뿐만 아니라 의미적으로도 정확해야 하며, 예를 들어 날짜에는 ISO 8601을, 이미지에는 완전한 URL을 사용해야 합니다."FAQPage"를 키워드 덤프나 잘못된 구조로 오용하면 검색 시스템에 대한 유용성이 저하되며, 더 이상 풍부한 결과를 제공하지 않더라도 마찬가지입니다. 여러 개의 일관성 없는 "Organization" 블록으로 인해 페이지 간에 개체 데이터가 충돌하면 검색 시스템이 혼란스러워지므로 일관된 정보를 위해 중복 제거가 필요합니다. 효과적으로 감사하려면 JavaScript 없이 본문 복사를 확인하고, 원시 HTML에서 "application/ld+json" 블록 수를 세고, "sameAs" URL을 확인하고, ISO 8601 "dateModified"를 확인하고, 단일하고 일관된 "Organization" 유형을 보장해야 합니다. 풍부한 결과 테스트는 주로 구문 정확성을 확인하며, 의미론적 정확성이나 크롤링 가능성은 확인하지 않습니다.