구조·마크업 · 공식 문서
Dataset 스키마, 공공데이터 페이지 마크업 점검 순서
구글 데이터 세트 검색에서 이름·설명·작성자·배포 형식으로 그 자료를 찾기 쉬워집니다. 구글은 Dataset 마크업을 구글 검색이 아니라 데이터 세트 검색에서만 쓴다고 밝혔으므로, 일반 검색 결과 모양은 그대로입니다.
통계표와 CSV 파일을 누리집에 올려도, 데이터를 찾는 사람이 그 파일에 닿기는 어렵습니다. 파일 자체에는 무엇을 언제 잰 자료인지가 적혀 있지 않기 때문입니다.
Dataset 구조화 데이터는 그 설명을 기계가 읽을 수 있게 붙이는 일입니다. 다만 쓰이는 곳은 일반 구글 검색이 아니라 데이터 세트 검색입니다.
발견 01
Dataset 마크업을 넣으면 데이터 세트 검색에서 찾기 쉬워지고, 구글 검색 화면은 그대로입니다
Datasets are easier to find in the Dataset Search tool when you provide supporting information such as their name, description, creator and distribution formats as structured data.
이름·설명·작성자·배포 형식 같은 정보를 구조화 데이터로 주면 데이터 세트 검색 도구에서 데이터 세트를 더 쉽게 찾을 수 있다.
| 어디서 | 무엇이 | 공식 문서 원문 |
|---|---|---|
| 데이터 세트 검색 | 이름·설명·작성자·배포 형식으로 데이터를 찾기 쉬워집니다 | Datasets are easier to find in the Dataset Search tool when you provide supporting information such as their name, description, creator and distribution formats as structured data.이름·설명·작성자·배포 형식 같은 정보를 구조화 데이터로 주면 데이터 세트 검색 도구에서 데이터 세트를 더 쉽게 찾을 수 있다. |
| 구글 검색 | Dataset 마크업은 구글 검색에서 쓰이지 않습니다 | Clarified that Dataset structured data is only used by Dataset Search, and not Google Search.Dataset 구조화 데이터는 구글 검색이 아니라 데이터 세트 검색에서만 쓰인다고 분명히 했다. |
| 데이터 세트 검색에서 빼기 | robots 메타 태그로 제어합니다 | If you don't want a dataset to show up in Dataset Search results, use the robots meta tag to control how your dataset is indexed.데이터 세트가 데이터 세트 검색 결과에 나오지 않게 하려면 robots 메타 태그로 색인 방식을 제어한다. |
그래서 넣는 목적은 연구자·기자·개발자처럼 데이터를 찾는 사람에게 닿는 데 둡니다. 일반 검색 결과의 모양은 Dataset 이 아니라 다른 구조화 데이터가 맡습니다.
구글 문서는 생명과학·사회과학·머신러닝과 함께 시민·정부 데이터를 이 마크업의 대상 분야로 꼽았습니다.
발견 02
필수 속성은 name·description 의 2가지이고, 마크업은 값이 아니라 자료의 설명을 담습니다
For example, dataset metadata states what the dataset is about, which variables it measures, who created it, and so on.
예를 들어 데이터 세트 메타데이터는 그 자료가 무엇에 관한 것인지, 어떤 변수를 쟀는지, 누가 만들었는지 등을 적는다.
| 속성 | 문서의 구분 | 공공데이터 페이지에 넣을 값(예) |
|---|---|---|
| name | 필수 | 「○○시 연도별 인구 이동 통계」처럼 데이터마다 다른 이름 |
| description | 필수 | 무엇을 언제부터 어떻게 모았는지(50자 이상) |
| creator | 권장 | 자료를 만든 기관(Organization) |
| license | 권장 | 이용 조건 페이지 URL |
| temporalCoverage | 권장 | 자료가 다루는 기간(ISO 8601) |
| spatialCoverage | 권장 | 자료가 다루는 지역 |
| distribution.contentUrl | DataDownload 의 필수 | CSV·엑셀 파일 내려받기 URL |
| distribution.encodingFormat | 권장 | text/csv 같은 파일 형식 |
통계표의 숫자 하나하나를 마크업에 옮길 필요는 없습니다. 무엇을 다루는지, 어떤 변수를 쟀는지, 누가 만들었는지를 적는 것이 이 마크업의 몫입니다.
구글은 텍스트 속성을 5000자 이하로 두라고 권했고, 데이터 세트 검색은 앞의 5000자만 쓴다고 적었습니다.
발견 03
넣는 순서는 6단계이고, 첫 단계는 데이터마다 정본 페이지 하나를 정하는 일입니다
| 순서 | 할 일 | 공식 문서 원문 |
|---|---|---|
| 1 | 데이터마다 하나인 정본 소개 페이지(랜딩 페이지)를 정합니다 | We recommend that you add structured data about a dataset to the canonical pages.데이터 세트에 관한 구조화 데이터는 정본(캐노니컬) 페이지에 넣기를 권한다. |
| 2 | 데이터마다 다른 이름을 붙입니다 | Use unique names for distinct datasets whenever possible.서로 다른 데이터 세트에는 되도록 서로 다른 이름을 쓴다. |
| 3 | 설명을 정해진 길이 안에서 씁니다 | The summary must be between 50 and 5000 characters long.설명은 50자 이상 5000자 이하여야 한다. |
| 4 | 이용 조건과 내려받기 URL을 넣습니다 | A license under which the dataset is distributed. The link for the download.데이터 세트를 배포하는 이용 조건(라이선스). 내려받기 링크. |
| 5 | 목록·검색 결과 페이지의 사본은 sameAs 로 정본을 가리킵니다 | Use the sameAs property to link to the canonical page if you add structured data to multiple copies of the dataset, such as listings in search results pages.검색 결과 목록처럼 데이터 세트의 여러 사본에 구조화 데이터를 넣는다면 sameAs 속성으로 정본 페이지를 잇는다. |
| 6 | 다른 곳에 올린 원본을 옮겨 실었으면 sameAs, 크게 바꿨으면 isBasedOn 을 씁니다 | Use the sameAs property to indicate the most canonical URLs for the original in cases when the dataset or description is a simple republication of materials published elsewhere. Use the isBasedOn property in cases where the republished dataset (including its metadata) has been changed significantly.다른 곳에 낸 자료를 그대로 다시 실은 경우에는 sameAs 로 원본의 정본 URL을 가리킨다. 다시 실은 데이터 세트(메타데이터 포함)를 크게 바꾼 경우에는 isBasedOn 을 쓴다. |
공공데이터는 같은 자료가 기관 누리집, 개방 포털, 목록 페이지에 여러 벌로 실립니다. 정본 페이지를 먼저 정해야 sameAs 가 가리킬 곳이 생깁니다.
데이터 세트 검색에서 빼야 하는 자료는 마크업을 지우기보다 robots 메타 태그로 다룹니다. 반영까지 며칠에서 몇 주가 걸릴 수 있다고 적혀 있습니다.
발견 04
B2G·B2B·B2C 데이터 페이지마다 먼저 채울 칸이 다릅니다
예시 ① 시청 누리집의 연도별 인구 통계 자료실(B2G)
같은 CSV를 개방 포털에도 올렸습니다. 기관 누리집의 자료 소개 페이지를 정본으로 정하고, 포털 쪽 설명에는 sameAs 로 정본을 잇습니다.
연도마다 파일이 따로라면 이름에 연도를 넣어 서로 다른 이름으로 둡니다. 이용 조건 페이지 URL은 license 에 넣습니다.
예시 ② 시장 조사 기업이 무료로 공개하는 업계 설문 데이터(B2B)
보고서 PDF와 응답 원자료 CSV를 함께 공개합니다. 원자료 소개 페이지에 Dataset 을 넣고, CSV는 distribution 의 contentUrl 로 잇습니다.
조사 방법은 measurementTechnique, 조사 기간은 temporalCoverage 로 적습니다.
예시 ③ 생활 날씨 앱이 공개하는 지역별 관측 기록(B2C)
공공 관측 자료를 받아 지역별로 다시 묶어 공개합니다. 원본을 크게 바꿔 다시 묶었으므로 sameAs 가 아니라 isBasedOn 으로 원본을 가리킵니다.
지역 범위는 spatialCoverage 에 적고, 앱 소개 페이지가 아니라 자료 소개 페이지에 마크업을 둡니다.
그럼 우리 자료실에는 어떤 순서로 넣나요?
- 자료실의 데이터마다 정본 소개 페이지를 하나씩 정하고 목록으로 만듭니다.
- 정본 페이지에 name·description 필수 2가지와 creator·license·기간·지역을 넣습니다.
- 내려받기 파일은 distribution 에 contentUrl 과 형식으로 적습니다.
- 목록 페이지나 다른 포털의 사본에는 sameAs 로 정본을 잇고, 크게 바꾼 자료는 isBasedOn 을 씁니다.
- 리치 결과 테스트로 확인한 뒤 정본 페이지를 사이트맵에 넣고, 서치 콘솔의 URL 검사 도구로 크롤링 여부를 봅니다.
조사 방법
- Google Search Central 「Dataset (Dataset, DataCatalog, DataDownload) structured data」 (문서 수정일 2026-09-08) · 최종 확인일 2026-10-25 · https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/dataset
- Google Search Central 「Latest documentation updates」 (문서 수정일 2026-10-23) · 최종 확인일 2026-10-25 · https://developers.google.com/search/updates
- 넣는 순서 6단계와 속성 표의 선택은 위 문서가 적은 내용을 공공데이터 페이지에 맞게 묶은 것입니다. 묶는 방식은 편집 판단입니다.
- 예시 ①②③은 이해를 돕기 위해 만든 가상 상황이며, 실제 기업·기관의 사례가 아닙니다.
- 원문은 영어판(hl=en)이고, 도구·기능 이름은 같은 문서 한국어판(hl=ko) 표기를 따랐습니다.