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스니펫 Snippet (Search Result Snippet)

스니펫은 검색결과에서 제목 아래에 붙는 설명문, 즉 페이지 요약입니다. 구글이 페이지 본문에서 자동으로 만들고 메타 디스크립션은 후보 중 하나일 뿐이며, 같은 페이지라도 검색어에 따라 다른 문장이 발췌됩니다. 답을 맨 위 상자에 먼저 보여 주는 추천 스니펫과, 구조화 데이터로 별점·가격 같은 장식이 붙는 리치 결과까지 함께 정리합니다.

기본 2026. 9. 17 업데이트 By 박혜정

제목 아래 두 줄, 그 문장은 누가 쓰나

스니펫은 구글 검색결과에서 각 항목의 제목 아래에 붙는 설명이나 요약 부분입니다. Google 공식 검색결과 한 줄을 명함에 비유하면 굵은 제목이 이름이고 스니펫은 그 밑의 소개 문구입니다. 이 문구는 사이트 운영자가 아니라 구글이 페이지 내용에서 자동으로 만듭니다. Google 공식 그래서 같은 페이지라도 무엇을 검색했느냐에 따라 다른 문장이 발췌됩니다. 구글은 스니펫이 사용자의 구체적인 검색어와 가장 관련 있는 부분을 강조해 미리 보여 주도록 설계됐다고 설명합니다. Google 공식

많은 사람이 메타 디스크립션을 쓰면 그것이 곧 스니펫이 된다고 알고 있지만, 구글 문서의 표현은 조심스럽습니다. 메타 디스크립션이 본문에서 뽑은 문장보다 더 정확한 설명을 준다고 판단할 때 때때로 그 태그를 쓴다는 것입니다. Google 공식 길이 규칙도 없습니다. 메타 디스크립션 길이에는 제한이 없고, 스니펫은 기기 화면 폭에 맞춰 필요한 만큼 잘립니다. Google 공식 155자니 160자니 하는 숫자는 업계가 화면 폭을 보고 역산한 경험칙이지 구글의 규칙이 아닙니다.

스니펫을 아예 없애거나, 길이를 줄이거나, 특정 문장만 빼는 세 가지 장치(nosnippet, max-snippet, data-nosnippet)는 있습니다. Google 공식 하지만 어떤 문장을 골라 보여 줄지는 여전히 구글이 정합니다. 세 장치의 쓰임은 스니펫 제어 항목에서 따로 다룹니다.

메타 디스크립션이 그대로 쓰이는 경우는 열에 넷입니다

구글이 얼마나 자주 메타 디스크립션 대신 본문 문장을 쓰는지는 실측이 있습니다. Ahrefs가 2020년 검색어 2만 개, 페이지 19만여 개를 조사한 결과 구글은 메타 디스크립션을 62.78퍼센트의 경우 다시 썼습니다. Ahrefs 실측 길이를 지키는 것도 별 도움이 되지 않았습니다. 너무 긴 메타 디스크립션은 61.46퍼센트, 나머지는 63.69퍼센트가 다시 쓰여 차이가 거의 없었습니다. Ahrefs 실측

그렇다고 메타 디스크립션을 비워 둘 이유는 없습니다. 열에 넷은 그대로 쓰이고, 나머지 경우에도 구글이 고를 후보 하나를 더 주는 셈이기 때문입니다. 구글이 권하는 작성 원칙은 네 가지입니다. 페이지마다 다른 문장을 쓰고, 사이트 전체에 같은 문장을 돌려쓰지 않습니다. Google 공식 꼭 문장 형태일 필요는 없어서 페이지에 관한 사실 정보를 담는 자리로 써도 좋습니다. Google 공식 페이지가 많으면 프로그램으로 생성해도 되고, 무엇보다 정말로 그 페이지를 설명하는 문장이어야 합니다. Google 공식

제목은 다른 부서가 만듭니다

스니펫 위의 제목, 즉 타이틀 링크는 별도 문서로 다뤄지는 별개의 요소입니다. 구글은 타이틀 링크 생성이 완전히 자동화돼 있으며 페이지 내용과 웹에서 그 페이지를 가리키는 참조를 함께 본다고 설명합니다. Google 공식 재료도 다릅니다. 제목은 타이틀 태그, 눈에 띄는 큰 제목, h1 같은 제목 태그, 다른 페이지가 이 페이지에 건 링크의 글자 등에서 옵니다. Google 공식 스니펫은 본문과 메타 디스크립션에서 옵니다. Google 공식 그래서 제목은 마음에 드는데 설명이 엉뚱하거나 그 반대인 일이 흔합니다.

2020년부터 같은 페이지는 두 번 뜨지 않습니다

예전에는 추천 스니펫에 뽑힌 페이지가 그 아래 일반 목록에도 한 번 더 나왔습니다. 구글은 2020년 1월 22일 이 중복을 없앴습니다. 대니 설리번은 페이지가 추천 스니펫 자리로 올라가면 검색결과에 그 목록을 다시 반복하지 않으며, 추천 스니펫은 구글이 보여 주는 열 개의 웹페이지 목록 중 하나로 계산된다고 밝혔습니다. Search Engine Journal 변경은 당일 전 세계에 적용됐습니다. Search Engine Journal

그래서 추천 스니펫은 얻으면 좋은 덤이 아니라 1위 자리의 다른 형태가 됐습니다. 클릭이 늘어난다고 단정하기도 어렵습니다. 중복 제거 전인 2017년 Ahrefs 측정에서는 1위에 추천 스니펫이 있으면 그 스니펫은 평균 8.6퍼센트의 클릭만 받고 바로 아래 페이지가 19.6퍼센트를 가져갔으며, 추천 스니펫이 없는 일반 1위는 26퍼센트를 받았습니다. Ahrefs 실측 Ahrefs는 추천 스니펫이 전체 클릭 수를 줄이는 것으로 보인다고 정리했습니다. Ahrefs 실측 답이 화면에 다 보이면 굳이 들어오지 않는 제로클릭 검색의 대표 사례가 바로 이 상자였습니다.

리치 결과, 별점과 가격이 붙는 스니펫

스니펫에 별점, 가격, 조리 시간, 행사 날짜 같은 장식이 붙는 형태를 리치 결과라고 합니다. 구글은 예전에 리치 스니펫, 리치 카드 같은 이름을 섞어 쓰다가 2017년 12월부터 문서에서 리치 결과로 통일했습니다. Google 공식 이 장식은 페이지에 넣은 구조화 데이터에서 옵니다. 구글은 유효한 구조화 데이터가 리치 결과로 나타날 자격을 얻는다고 표현합니다. Google 공식 자격이지 보장이 아닙니다. 구글 문서는 리치 결과 테스트를 통과할 만큼 정확히 마크업해도 검색결과에 표시된다는 보장은 없다고 못박으며, 구조화 데이터는 기능이 나타날 수 있게 할 뿐 나타난다고 보장하지는 않는다고 덧붙입니다. Google 공식

마크업이 맞는데도 안 뜨는 이유로 구글이 드는 것은 이렇습니다. 구조화 데이터가 본문의 핵심 내용을 대표하지 않거나 오해를 부를 때, 테스트 도구가 잡지 못한 오류가 있을 때, 마크업한 내용이 화면에서 사용자에게 숨겨져 있을 때 등입니다. Google 공식 별점을 붙이려고 보이지 않는 리뷰를 넣는 식의 꼼수가 걸리는 지점입니다.

AI 개요가 추천 스니펫의 자리를 가져가고 있습니다

추천 스니펫이 답을 미리 보여 주는 상자였다면, 지금 그 역할을 이어받은 것이 AI 오버뷰입니다. Ahrefs가 미국 데스크톱 검색결과 100만 개를 무작위로 뽑아 분석한 결과, 추천 스니펫이 나타난 비율은 2025년 1월 15.41퍼센트에서 6월 5.53퍼센트로 떨어졌고, 이 감소는 AI 오버뷰의 증가와 0.9의 강한 상관을 보였습니다. Ahrefs 실측 Ahrefs는 두 기능이 검색결과 안에서 의도를 해결하고 클릭 없이 끝내게 한다는 점에서 같은 일을 하며, AI 오버뷰가 추천 스니펫을 대체한 것으로 보인다고 해석했습니다. Ahrefs 실측

다행히 손잡이는 같습니다. 구글의 로봇 메타 태그 문서는 nosnippet이 웹 검색, 이미지, 디스커버, AI 오버뷰, AI 모드 등 모든 형태의 검색결과에 적용되며 콘텐츠가 AI 오버뷰와 AI 모드의 직접 입력으로 쓰이는 것도 막는다고 명시합니다. Google 공식 max-snippet도 같은 범위에서 AI 기능에 쓰이는 분량을 제한합니다. Google 공식 반대로 AI 기능에 나오려고 따로 할 일은 없습니다. 구글은 AI 오버뷰나 AI 모드에 표시되기 위한 추가 요건이나 특별한 최적화가 없다고 밝혔습니다. Google 공식

스니펫을 위해 실제로 할 수 있는 일

페이지마다 다른 메타 디스크립션을 쓰되, 그대로 쓰이는 비율이 열에 넷쯤이라는 점을 알고 본문 첫 문단을 함께 손봅니다.
질문에 답하는 페이지라면 답을 짧은 문단이나 목록, 표로 먼저 적어 두는 것이 좋은데, 구글은 그 형식이 사람들의 발견에 도움이 된다고 판단할 때 추천 스니펫을 띄우기 때문입니다. Google 공식
원치 않는 문장이 발췌되면 data-nosnippet으로 그 부분만 빼고, 미리보기를 아예 원치 않으면 nosnippet을 씁니다. Google 공식
별점이나 가격 같은 장식은 구조화 데이터가 있어야 붙고, 넣어도 보장이 아니라 자격입니다. Google 공식