SEO를 위해 기계 학습을 어떻게 활용할 수 있습니까?

거의 모든 산업에서 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)의 이점을 활용하고 있습니다. 그렇다면 왜 디지털 마케팅 및 SEO가 아닌가? 의심할 여지 없이 기계 학습은 검색 엔진 최적화(SEO)와 관련된 몇 가지 심층 문제를 해결하는 데도 도움이 됩니다. 이러한 고급 기술은 인공 지능(AI)의 하위 집합이며 핵심 디지털 마케팅 엔진이 되었습니다. 많은 대용량 데이터 집약적 작업이 머신 러닝을 통해 렌더링되고 해결됩니다. SEO가 머신 러닝과 AI를 활용하는 방법에 대해 더 알고 싶다면 이 기사가 적합합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 인공 지능의 한 분야이며 데이터를 활용하여 기계 또는 모델을 훈련시키는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구입니다. 머신 러닝은 새로운 데이터 세트를 활용하여 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 및 알고리즘을 다룹니다. 기업은 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 과거 데이터에서 미래를 예측합니다. 스팸 필터링, 비즈니스 프로세스 자동화, 추천 엔진, 맬웨어 감지 등은 기계 학습을 활용하여 복잡한 비즈니스 작업을 이해합니다.

검색 엔진 최적화란 무엇입니까?

웹사이트가 검색 엔진에 따라 위치와 모양을 개선하는 데 도움이 되는 일련의 관행과 기술입니다. 사용자가 검색 엔진에서 해당 사이트를 검색할 때 가시성을 높이기 위해 웹 사이트의 인상을 최적화합니다. 다양한 기술을 활용하여 Google 및 Bing과 같은 인기 있는 검색 엔진에서 웹 페이지와 사이트의 순위를 높입니다.

SEO는 기계 학습(ML) 기술을 어떻게 활용할 수 있습니까?

오늘날 모든 사용자는 자신의 정보가 예상대로 전달되기를 원하는 즉각적인 세상에 살고 있습니다. 이것이 대규모 조직이 인공 지능 및 기계 학습 기술 에 더 많은 투자를 하는 이유입니다. SEO 전문가 및 디지털 마케팅 전문가로서 우리는 또한 가능한 최선의 방법으로 기계 학습을 활용해야 합니다. 검색 엔진 최적화는 봇 크롤링 및 기타 검색 메커니즘의 데이터 세트를 활용하여 기계 학습을 통해 웹 사이트 검색을 향상시킬 수 있습니다. 이제 기계 학습이 최적화된 검색 결과에 도움이 될 수 있는 몇 가지 영역을 살펴보겠습니다.

• 패턴 감지: 검색 엔진 최적화 전문가는 다른 콘텐츠 및 웹사이트에 이미 있는 유사성을 찾아 수동으로 저품질 콘텐츠를 찾으려고 합니다. 종종 그들은 콘텐츠 간의 유사점을 찾는 데 도움이 되는 도구를 사용합니다. 또한 콘텐츠가 원본 페이지 콘텐츠와 연결되지 않은 아웃바운드 링크로 이동하거나 일부 관련 없는 페이지로 이동하는 경우 콘텐츠 품질이 낮습니다. 낮은 SEO 콘텐츠를 렌더링하는 또 다른 상황은 콘텐츠에 적절한 빈도 없이 스팸된 불필요한 키워드가 포함된 경우입니다. 이 모든 것을 수동으로 검색하는 것은 지루한 작업입니다. 따라서 기계 학습의 역할이 있습니다.

SEO 전문가는 머신 러닝 알고리즘을 통해 이러한 패턴을 식별하고 플래그를 지정하여 모델이 어떤 패턴이 SEO에 적합한지 이해할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 전문가는 사용자 상호 작용의 데이터를 제공하여 ML 모델이 SEO 관점에서 순위를 매기는 데 부적절한 콘텐츠를 이해하도록 할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트를 넣으면 머신 러닝 알고리즘이 키워드 기반 스팸 구조와 중복 콘텐츠가 있는 웹사이트를 감지하는 데 도움이 됩니다. 이것이 머신 러닝이 기업이 수동으로 수행하는 경우 일반적으로 필요로 하는 막대한 인력을 제거할 수 있는 방법입니다.

• 음성 기반 검색 최적화: 음성 기반 검색 기술은 지난 몇 년 동안 추진력을 얻었으며 Google은 이 검색 모드를 최적화하는 데 많은 투자를 했습니다. 음성 기반 검색을 이해하기 위해 다양한 메트릭이 함께 사용됩니다. 이러한 메트릭 중 하나는 단어 오류율 데이터를 사용하여 사용자의 음성과 특성으로 사용자를 인식하여 기계 학습 기술을 개선하는 데 도움이 되는 음성 기반 검색 시스템입니다. 따라서 요점은 음성 기반 검색 기술에서도 SEO가 중요하다는 것입니다. 사용자는 장치를 통해 말하고 입력을 통해 원하는 것을 찾습니다. SEO 전문가들은 사용자 쿼리에 따라 정확한 웹 페이지를 제공하기 위해 (ML을 통해) 음성 인식 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 기계 학습은 또한 SEO 전문가가 음성 키워드 및 서면 키워드의 추세를 인식하고 올바른 웹사이트 집합에 대한 검색을 효율적으로 제공하는 데 도움이 됩니다.
  
• SERP 최적화의 링크 구축: 특정 링크 또는 링크 세트를 생성하는 것은 기계 학습이 그 역할을 할 수 있는 중요한 영역이 되었습니다. Google의 AI는 머신 러닝을 활용하여 다양한 웹사이트 링크를 크롤링하여 특정 콘텐츠가 크롤링 중인 다른 링크와 얼마나 친숙한지 확인합니다. 키워드 빈도를 기반으로 관련성을 찾고 한 링크와 다른 링크의 컨텍스트를 자동으로 이해합니다. 컨텍스트, 관련성 및 몇 가지 추가 기준에 따라 대부분의 검색 엔진은 SERP에서 웹사이트 순위를 지정합니다. 관련 콘텐츠를 정렬하는 머신 러닝의 출현으로 전문가들은 SEO 키워드, 앵커 텍스트 등을 선택하고 구현하는 데 더 신중하게 되었습니다.

• 사용자 쿼리를 이해하기 위한 NLP: 모든 웹사이트는 웹사이트의 목표에 부합하는 콘텐츠를 통해 특정 의미를 표현합니다. SEO 전문가는 키워드, 태그, 백링크, 메타 설명 및 기타 SEO 요소를 활용하여 검색 엔진이 페이지/사이트를 SERP의 맨 위로 가져오기 위해 웹사이트가 제공하는 것을 이해하도록 합니다. 사이트가 키워드와 메타데이터를 통해 전달하고자 하는 것의 민감도를 이해하기 위해 Google은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용합니다. 이 자연어 처리 프레임워크는 검색 엔진이 모든 검색 쿼리의 컨텍스트를 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 종종 동일한 단어를 사용하여 다른 의미를 나타냅니다. SEO 전문가는 NLP 및 ML을 활용하여 정확한 청중에게 도달할 수 있도록 웹사이트 콘텐츠를 구성하는 데 추가 노력을 기울입니다. 기계 학습은 SEO 전문가가 사용자가 검색어를 통해 보고 싶어하는 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 반면에 검색 엔진 기술자는 AI, NLP 및 ML 모델을 교육하여 사용자가 쿼리로 검색하는 것을 얻을 수 있도록 합니다.

SEO와 머신 러닝은 긴밀하게 협력하여 SERP 상단에서 웹사이트를 도출하는 데 도움이 됩니다. Google 및 Bing과 같은 많은 검색 엔진 회사는 사용자의 검색 패턴을 이해하기 위해 기계 학습과 긴밀하게 협력하고 있습니다. 훈련된 기계 학습 모델은 가장 최적화된 형식으로 해당 웹 페이지의 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. SEO 전문가는 또한 SEO의 정확한 활용을 통해 웹사이트를 더 잘 최적화하기 위해 기계 학습을 활용하는 방법을 배워야 합니다.