브레드크럼 개념 | SEO에 도움을 주는 네비게이션

웹사이트를 방문했을 때 현재 위치를 알려주는 브레드크럼은 방문자의 편의성을 높여줍니다. 미적인 문제로 생략하는 경우도 많지만, 검색엔진이 웹사이트를 이해하는 데에도 도움을 주기 때문에 필요한 부분입니다.

이 글에서는 웹사이트에서 흔히 볼 수 있는 브레드크럼에 대해 설명해드립니다. 글을 통해 브레드크럼을 더 깊게 이해하고 활용할 수 있습니다.

브레드크럼의 개념과 작동 원리

브레드크럼(Breadcrumb)은 쉽게 말하면 경로의 나열을 의미하며, 주로 웹사이트 상단에 배치되어 있습니다. 사용자가 사이트 내에서 어디에 위치하는지 시각적인 구조 정보를 제공합니다. 규모가 크고 데이터 구조가 복잡한 플랫폼일수록 필요성이 높습니다.

이것은 방문자에게 길을 안내하는 것과 더불어 검색엔진 봇과 통신하는 매개체 역할을 담당하며, 전체 웹사이트의 뼈대와 카테고리 분류 체계를 명확하게 전달합니다. 검색엔진은 이 수집된 데이터를 바탕으로 개별 문서 간의 연관성을 계산하는데 참고하고 있습니다.

새로운 웹사이트를 구축하거나 기존 도메인을 개편할 때 시스템에 우선적으로 세팅해야 합니다. 방문자의 이용 편의를 개선하고 검색엔진에게 구조적 단서를 제공하기 때문입니다. 방문자와 검색엔진의 편의를 모두 개선하니 결과적으로 웹사이트의 전반적인 품질 지수를 상향시키는 역할을 수행할 수 있습니다.

• 상단에 위치한 텍스트 형태의 링크 나열입니다.
• 검색엔진 봇에게 웹사이트의 구조적 단서를 전달합니다.
• 방문자 편의 개선과 웹사이트 품질 지수 상승을 유도합니다.

지금 보시는 글에도 최상단에 브레드크럼이 달려 있습니다.

브레드크럼의 어원과 사용자 경험

브레드크럼이라는 이름은 헨젤과 그레텔 이야기에서 주인공이 길을 찾기 위해 빵 부스러기를 흘린 것에서 명칭이 파생되었습니다.

사용자가 웹사이트 내부를 탐색할 때 자신이 지나온 경로를 화면에 출력해 줍니다. 이는 동화 속 빵 부스러기 같은 역할을 하여, 방문자가 길을 잃지 않고 상위 페이지로 빠르게 이동할 수 있게 돕습니다.

인터넷 검색을 통해 특정 문서에 직접 접속한 방문자는 웹사이트의 전체 구조를 단번에 파악하기 어렵습니다. 이때 상단에 표시된 단계별 링크는 현재 위치의 맥락을 제공합니다. 마우스를 이용해 한 번만 클릭하면 연관된 상위 카테고리로 이동할 수 있습니다.

• 사용자가 지나온 길을 되돌아갈 수 있도록 시각화한 텍스트 경로입니다.
• 직접 접속한 방문자에게 현재 위치의 맥락과 이정표를 제공합니다.

이탈률과 체류 시간

방문자의 검색 의도와 맞지 않거나 원하는 정보가 없어서, 즉시 웹사이트를 이탈하는 비율을 이탈률이라고 합니다.브레드크럼 기능은 다른 카테고리로의 이동을 유도하여 이탈률 방어에 도움을 줍니다.

방문자가 접속해서 보는 문서의 내용이 탐색 목적과 완벽히 일치하지 않을 수 있습니다. 이때 상단에 노출된 연관 카테고리 링크는 대체 정보를 탐색할 기회를 주기도 합니다.

내부 문서 간의 연속적인 이동이 증가하면 방문자의 전체 체류 시간이 늘어나는데, 체류 시간의 연장은 구글 검색 알고리즘이 웹사이트의 품질을 판단하는데 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 결과적으로 유입된 트래픽의 이탈을 방어하고 체류 시간을 늘려 도메인의 신뢰도를 구축하는데 기여하게 됩니다.

• 이탈률을 낮추는데 브레드크럼이 기여할 수 있습니다.
• 외부 이탈 대신 연관 카테고리의 다른 문서를 소비하도록 유도합니다.
• 내부 페이지 이동을 발생시켜 세션 체류 시간을 연장하고 신뢰도를 높입니다.

구글 검색엔진 알고리즘과 크롤링 시스템 최적화

구글은 크롤러를 이용해 전 세계의 웹문서를 수집하며 색인합니다. 크롤러는 보통 문서 내부의 연결된 링크를 따라 이동하면서 데이터를 수집한다고 보시면 됩니다.

계층적으로 연결된 브레드크럼은 크롤러에게 최적의 문서 수집 이동 경로를 제시하는 것이 가능합니다.

카테고리 계층이 논리적으로 구성된 링크는 웹사이트의 주제별 전문성을 검색엔진에게 효과적으로 전달할 수 있습니다. 연관 주제의 문서를 촘촘하게 구성한다면 전문성을 인정받는데 유리합니다.

• 크롤러에게 최적의 문서 수집 이동 경로를 제공합니다.
• 연관 주제의 문서가 묶여 있음을 입증하여 전문성을 인정받습니다.

목적에 따른 브레드크럼의 3가지 유형 분류

브레드크럼은 크게 위치 기반, 속성 기반, 경로 기반의 세 가지 형태로 구분합니다. 각각의 유형은 데이터베이스를 호출하고 화면에 보여주는 기준이 다릅니다.

일반적으로는 위치 기반이 가장 흔하게 쓰이고 있으며, 속성이나 경로 기반도 종종 사용되고 있습니다.

위치 기반

웹사이트의 전체 계층 구조를 순서대로 나열하는 정적인 방식입니다. 메인 화면부터 시작하여 대분류, 소분류, 최종 문서까지의 뎁스 깊이를 순차적으로 보여줍니다. 지식과 정보 전달이 주된 목적인 블로그나 기업 공식 홈페이지에 널리 사용됩니다.

사용자는 현재 머무는 위치가 전체 웹사이트에서 어느 깊이에 해당하는지 직관적으로 인지할 수 있습니다. 검색엔진 역시 문서의 카테고리 종속성을 파악하기 쉬워 검색 최적화에 가장 유리합니다.

워드프레스 기반으로 미디어 브랜드를 운영할 때 기본적으로 설정하는 데이터 구조입니다. 하나의 문서가 오직 하나의 카테고리에 속하는 구조에서 자원 낭비 없이 높은 효율을 발휘합니다. 시스템 부하가 적고 방문자 직관성이 뛰어납니다.

• 전체 카테고리 계층 뎁스를 순서대로 나열하는 가장 널리 쓰이는 형태입니다.
• 상하 구조가 명확하여 검색엔진이 단위 문서의 종속성을 파악하기 쉽습니다.
• 워드프레스 기반의 미디어 블로그 플랫폼 환경에서 최고의 효율을 냅니다.

속성 및 경로 기반

속성 기반 방식은 개별 데이터가 지닌 메타데이터를 필터링하여 나열하는 방식입니다. 대규모 전자상거래 플랫폼에서 상품의 규격, 브랜드 등의 다중 조건을 보여줄 때 도입합니다. 사용자는 노출된 속성 텍스트를 조합하여 검색 범위를 자유롭게 제어합니다.

다수의 카테고리에 중복으로 데이터가 할당되는 복잡한 환경에서 활용 가치가 높습니다. 반면 경로 기반 방식은 사용자가 웹사이트 내부에서 실제로 이동한 세션 이력을 순서대로 출력합니다.

현대의 웹 브라우저에는 뒤로 가기 시스템이 기본 탑재되어 있어 동적 경로 생성 방식의 실효성은 낮습니다. 검색엔진 크롤러는 변동성이 없는 정적인 계층 구조를 선호하므로 동적 생성 방식은 색인 과정에 불리합니다. 따라서 지식 기반 플랫폼에서는 위치 기반 형식을 고정으로 채택합니다.

• 속성 기반 방식은 메타데이터 필터를 나열하며 대규모 쇼핑몰에 적합합니다.
• 경로 기반 방식은 사용자 클릭 이력을 동적으로 렌더링하여 출력합니다.
• 브라우저 기능의 진화와 검색 최적화의 한계로 인해 경로 기반은 권장되지 않습니다.

기술적 구현과 디자인

경로 텍스트를 화면에 배치하는 프론트엔드 시각 작업만으로는 검색엔진 최적화가 작동하지 않습니다. 하이퍼텍스트 문서 내부에 구조화된 데이터를 삽입하는 코딩 작업이 동반되어야 합니다. 검색엔진 봇은 화면의 시각적 픽셀이 아닌 코드를 읽어 정보를 판독하기 때문입니다.

부정확한 코드 삽입은 크롤링 오류를 발생시키고, 사이트 신뢰도 점수에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러므로 국제 웹 표준 기구와 구글 검색 센터에서 명시하는 공식 마크업 규격을 준수해야 합니다.

디자인 측면에서는 가독성이 특히 중요하며 데스크톱 모니터 환경과 스마트폰 모바일 디바이스 환경의 인터페이스 해상도 차이도 고려해야 합니다.

해당 페이지의 중요 정보에 비해 덜 강조되어야 하며, 쉽게 찾을 수 있는 위치에 두는 것이 좋습니다.

• 텍스트 시각적 배치 외에 소스 코드 내부에 구조화 데이터를 삽입해야 합니다.
• 화면 크기에 맞게 인터페이스가 변하는 모바일 반응형 최적화가 필수적입니다.

워드프레스 같은 경우에는 SEO 플러그인이나 테마에 해당 기능이 기본적으로 있어서 비교적 편리합니다.

정리

쉽게 말하자면 브레드크럼은 일반적으로 위치를 표시하는 것으로 기능하며, 검색엔진과 사용자 모두에게 도움이 되기 때문에 웹사이트에 필요합니다.

웹사이트를 운영하고 있다면 꼭 상단이 아닌 하단이라도 달아두는 것이 좋습니다. 다는 것 자체는 어렵지 않은데, 원래 가지고 있던 디자인과 잘 어우러지게 다는 것이 관건입니다.

여기까지 브레드크럼에 대한 이야기를 마칩니다. 더 많은 정보는 지원노트 블로그의 [검색 엔진 최적화 가이드]에서 보실 수 있습니다.

감사합니다.