Scalenut, G2 Fall Leader 2022 - 콘텐츠 제작 부문 선정

게시 됨: 2022-11-29

수년에 걸쳐 Google 알고리즘은 SEO가 한 번에 다양한 것에 초점을 맞추면서 변경되었습니다.

최신 Google 알고리즘은 이제 콘텐츠에서 자연어의 사용을 더욱 가치 있고 중요하게 만들었습니다. NLP는 Google의 알고리즘과 연결되어 콘텐츠 품질과 의도를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

이를 통해 NLP와 그 사용에 대해 디지털 마케팅 업계에서 많은 화제가 되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 NLP에 대한 포괄적인 가이드와 이를 SEO에 사용하는 방법을 공유했습니다.

오늘날 세계에서 NLP의 중요성

많은 인터넷 사용자는 두 NLP를 혼동합니다. 자연어 처리 및 신경 언어 프로그래밍.

신경 언어 프로그래밍은 주변 사람들과 효과적으로 의사 소통하는 데 도움이 되는 반면 자연 언어 처리는 기계와 상호 작용하는 데 도움이 됩니다.

NLP 또는 자연어 처리는 경제 침체의 대유행 시대에 지속 가능성을 높이는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다.

최근 COVID19 발생으로 인해 많은 기업은 변화하는 고객 행동을 이해하고 신속하게 적응할 수 있는 더 스마트한 방법이 필요했습니다.

여기에서 NLP는 의료 연구, 검색 엔진 및 비즈니스 인텔리전스와 같은 실제 응용 프로그램에서 사용자 요구의 해석을 통해 여러 비즈니스를 지원하는 데 놀라운 역할을 해왔습니다.

NLP의 중요한 용도 중 하나는 '음성 상거래'의 전체 생태계를 만든 음성 비서입니다.

Juniper의 연구에 따르면 2023년까지 80억 개 이상의 음성 어시스턴트가 있을 것이며 25.4%의 비율로 성장할 것입니다. 대부분의 음성 도우미는 NLP 기반 기술로 구동되며 이러한 스마트 장치의 성장을 주도하고 있습니다.

수년 동안 많은 기업에서 NLP 기반 기술을 활용하여 스마트 제품을 만들었습니다. 예를 들어, eMarketer에 따르면 전자상거래 거대 기업인 Amazon은 스마트 비서 시장에서 엄청난 침투를 목격했습니다.

그러나 이러한 지능형 비서 외에도 NLG 또는 자연어 생성을 사용하는 자동 콘텐츠 생성기와 같은 NLP 기술의 다른 응용 프로그램이 주목을 받고 있습니다.

NLP가 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해합시다.

NLP란?

NLP는 무엇을 의미합니까? 자연어 처리(NLP)는 기계나 컴퓨터를 위해 인간의 언어를 해석하는 데 전념하는 인공 지능 및 언어학의 하위 분야입니다.

NLP는 언어 패턴을 분석하고 모델을 훈련시키는 알고리즘을 사용하여 특정 작업을 실행하기 위한 참조로 이러한 훈련을 사용하는 기계에 대한 배열을 제공합니다.

예를 들어 챗봇은 사용자에게 문제에 대해 몇 가지 질문을 하고, 데이터를 집계하고, 이를 분석 및 처리하여 관련 솔루션을 제공합니다.

NLP는 1940년대에 기계 번역을 위한 실험으로 처음 고안되었습니다. NLP 개발에서 가장 중요한 도약 중 하나는 1960년대 ARPA 음성 이해 연구(SUR)였습니다.

현대 NLP의 진정한 진화 경로를 정의하는 한 가지 예는 DOCTOR 스크립트를 기반으로 MIT(Massachusetts Institute of Technology)에서 개발된 챗봇인 ELIZA입니다.

그 이후로 현대 전자 상거래 혁신 시대에 NLP의 잠재력을 최대한 활용한 여러 프로젝트가 있었습니다.

NLP는 어떻게 작동합니까?

NLP는 본질적으로 언어 해석 도구입니다. 언어는 의사소통과 해석을 돕는 일련의 규칙 또는 기호입니다.

기호를 조합하여 정보를 전달하거나 데이터를 방송합니다. NLP는 문장의 문법 구조를 따라가기 위해 해석을 위해 언어 기호나 패턴을 사용합니다.

음성 검색이 증가함에 따라 현장에서 더 많은 NLP 개발이 필요합니다. 그때까지는 애플리케이션이 사용자와의 고급 상호 작용을 생성하는 봇의 학습 출력에 포함되는 것을 볼 수 있습니다.

NLP 기술이란 무엇입니까?

모든 NLP 모델에는 해석과 텍스트 생성이라는 두 가지 주요 활동이 있습니다. 첫 번째 부분은 인간의 언어, 검색 의도 및 구문을 해석하여 텍스트 생성을 가능하게 하는 데이터를 제공합니다.

NLP는 두 부분으로 분류할 수 있습니다.

자연어 이해(NLU)
자연어 생성(NLG)

자연어 이해(NLU)

NLU는 인간 언어의 이해와 이해를 다루는 NLP의 일부입니다. 사용자가 기계와 하는 의사소통의 의미를 해석합니다.

다른 사람과 대화할 때 두 사람 모두 이해하기 쉬운 언어에 대한 공통 지식을 공유합니다.

그러나 이것은 1과 0 또는 다른 형태의 기계어만 이해하는 기계의 경우에는 해당되지 않습니다.

NLU는 텍스트 분류, 콘텐츠 분석 및 감정 분석을 통해 컴퓨터 또는 기계에 대한 인간 언어의 이해를 단순화합니다.

해석을 위해 NLU는 다음과 같은 언어 과학 개념을 사용합니다.

음운론(소리)
형태론(단어 형성)
구문(문장 구조)
화용(이해)

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자연어 생성(NLG)

NLG는 NLU를 사용하여 출력 데이터를 생성합니다. NLU가 수행하는 인간 언어의 해석을 활용하여 사용자를 위한 응답이나 텍스트를 생성하는 것은 NLP의 일부입니다.

현재 많은 기업에서 자동 텍스트 생성, 트리거 이메일, 자동 오디오 응답 등과 같은 애플리케이션에 NLG를 채택하고 있습니다.

Gartner의 보고서에 따르면 기업의 25%가 2022년까지 어떤 형태로든 자연어 기술을 사용할 것입니다. NLG 시스템은 여러 기업에서 NLP를 채택하는 주요 원동력입니다. 예를 들어 NLG는 긴 문장과 시퀀스를 결합하고 NLU의 데이터 이해력으로 뒷받침되는 경험을 개인화하여 콘텐츠 생성을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업은 이러한 기술을 활용하여 내부 커뮤니케이션, 제품 설명, 마케팅 목적, 계약, 보고서, 분석 등을 위한 자동화된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

콘텐츠 생성을 자동화하면 처리 시간을 단축하고 커뮤니케이션 채널 전반에 걸쳐 표준화를 제공하며 정확성을 높일 수 있습니다.

다음과 같이 NLG를 활용하는 자동 콘텐츠 생성기가 있습니다.

기사포지
아티쿨로
SEO 콘텐츠 머신
카프카이
아지스
SEO 어시스턴트

이제 NLP가 무엇인지에 대한 기본 아이디어를 얻었으므로 비즈니스에 사용할 수 있는 최고의 NLP 도구에 대해 논의해 보겠습니다.

비즈니스를 위한 최고의 NLP 도구

비즈니스에 NLP를 활용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

첫 번째 접근 방식은 처음부터 맞춤형 NLP 모델을 구축하는 것입니다. 맞춤형 NLP 모델을 개발하려면 인프라, 리소스 및 숙련된 전문가에 막대한 투자를 해야 합니다.

두 번째 효율적인 방법은 타사 서비스 제공업체의 NLP 도구를 사용하는 것입니다. 이 도구는 저렴한 비용으로 기존 조직 구조에 신속하게 통합할 수 있습니다.

다음은 사용자의 검색 의도 해석을 통해 전환을 개선하고 리드 생성을 늘리는 데 사용할 수 있는 최고의 NLP 도구입니다.

1위 IBM 왓슨

IBM Watson은 클라우드 스토리지 오퍼링으로 구동되는 여러 AI 기반 서비스 제품군입니다. IBM Watson이 제공하는 가장 효과적인 AI 기반 서비스 중 하나는 NLU입니다.

키워드, 텍스트 범주, 감정, 문장 구조, 구문 등을 인식할 수 있는 놀라운 서비스였습니다.

IBM Watson의 가장 좋은 점은 금융, 의료, 제조 등과 같은 다양한 산업에 맞춤형 서비스를 제공한다는 것입니다.

#2 GPT-3

GPT-3은 텍스트 자동 생성을 가능하게 하는 신경망 기계 학습 모델인 Generative Pre-trained Transformer의 3세대 반복입니다.

OpenAI에서 개발했으며 자동화된 텍스트 생성을 위해 입력이 거의 필요하지 않습니다. GPT-3는 1,750억 개가 넘는 머신 러닝 메트릭을 가진 가장 큰 신경망 중 하나입니다.

#3 버클리 신경 파서

11개 이상의 언어에 대한 AI 기반 모델을 제공하는 가장 정확한 파서 중 하나입니다. Python에 적용되는 도구이며 인간 언어를 더 잘 이해하기 위해 문장의 구문 구조를 하위 구문으로 분해하는 데 도움이 됩니다.

이 파서는 구문 분석을 사용하여 복잡한 문장을 별도의 구성 요소로 분할하여 의미를 찾습니다.

Berkeley Neural Parser를 사용하면 많은 지식 없이도 쉽게 도구를 사용할 수 있습니다.

#4 텍스트블롭

TextBlob은 Python을 사용하여 인간 언어 해석을 지원하는 라이브러리 및 프로그램 집합인 NLTK(Natural Language Toolkit)에서 작동합니다.

NLP의 복잡성을 이해하는 가장 훌륭한 도구 중 하나로 간주되는 TextBlob을 사용하면 프로젝트의 프로토타입을 쉽게 만들 수 있습니다. 감정 분석, 번역, 구문 추출, 텍스트 분류 및 맞춤법 교정을 사용할 수 있습니다.

#5 젠심

언어 데이터의 메모리 최적화 및 집계를 통해 인간 언어의 해석을 용이하게 하는 또 다른 알고리즘 기반 도구입니다.

여러 언어 기반 분석에 도움이 되는 Python 패키지를 설치하여 알고리즘을 활용할 수 있습니다.

NLP는 콘텐츠 생성의 자동화를 가능하게 한 텍스트 기반 해석 및 언어 기술입니다. 최근 몇 년 동안 콘텐츠는 SEO 또는 검색 엔진 최적화의 핵심이며 NLP는 SEO 기반 콘텐츠 생성에 힘을 실어주고 있습니다.

NLP가 SEO 세계를 어떻게 바꾸었습니까?

SEO는 크롤러가 다양한 매개변수를 기반으로 웹사이트를 색인화하는 Google의 SERP(검색 엔진 결과 페이지)와 관련이 있습니다.

Google에서 고려하는 가장 중요한 매개변수 중 하나는 사용자의 검색 의도와 관련이 있고 흥미를 유발하는 콘텐츠입니다. 사용자는 이제 보다 스마트하게 검색하고 의도한 답변을 기대합니다. 그때 BERT 업데이트가 존재하게 되었습니다.

2019년에 Google은 변압기 아키텍처를 사용하는 BERT 알고리즘 또는 Transformers 알고리즘의 양방향 인코더 표현을 발표했습니다.

Wikipedia에 따르면 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 개발한 자연어 처리(NLP) 사전 훈련을 위한 변환기 기반 기계 학습 기술입니다.

이 새로운 업데이트가 출시되면서 Google은 이제 검색 문자열에 있는 단어의 문맥과 뉘앙스에 초점을 맞춘 다음 사용자 의도에 더 가까운 결과와 일치시킵니다.

마찬가지로 검색 엔진은 사용자 의도와 가장 관련성이 높은 콘텐츠에 추천 스니펫을 제공합니다.

Google은 이제 검색 관련성과 사용자 의도에 더 집중하고 있습니다. NLP 방법론은 이미지 대체 텍스트, 롱테일 키워드, 검색 의도 및 키워드 채우기에 대한 엔터티 인식에 중점을 둔 다양한 순위 요소에 도움이 되었습니다.

따라서 NLP가 웹사이트의 SEO를 개선하고 최근 Google 검색 결과에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 부인할 수 없습니다.

Google의 NLP API 데모

Google의 NLP API는 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 사용자가 말하는 내용을 이해하는 실시간 대화 봇입니다.

자연어 API의 통합으로 다양한 데이터 과학자, 마케팅 담당자가 텍스트를 연결하고 검토할 수 있습니다.

거의 15%의 검색어 또는 검색어가 Google에서 처음으로 사용됩니다. 이는 Google 시스템과 알고리즘에 이러한 검색어의 의도를 이해하기에 충분한 이전 데이터가 없을 수 있음을 의미합니다.

NLP는 타겟 키워드와 관련된 모든 것을 더 잘 보여주고 SERP의 페이지와 비교합니다.

키워드 연구에 대한 더 나은 통찰력

BERT 업데이트 이후 SERP에서 순위를 매기는 페이지가 크게 개선되었습니다. 콘텐츠와의 키워드 관련성은 검색 엔진이 페이지를 더 잘 이해하는 데 가장 중요합니다.

BERT 업데이트 후 사이트에서 적중된 페이지를 분석하고 사용자의 페이지 사용자 경험을 개선하기 위해 노력할 수 있습니다. 그러려면 업데이트 이후 순위가 상승한 상위 페이지를 주시하십시오.

이 페이지에서 순위를 매기는 키워드와 Google이 찾고 있는 다른 키워드의 조합을 찾으십시오. 업데이트 이후 Google은 일련의 검색어에 초점을 맞추지 않고 전체 문장이나 단락을 찾아 의미를 생성합니다.

백링크 생성

NLP를 통해 링크 구조에 중점을 두어 컨텍스트 링크의 중요성이 더욱 높아졌습니다. 앵커 텍스트와 사이트의 링크된 페이지와의 관련성을 이해하는 것이 가장 중요합니다.

NLP 알고리즘의 학습 프로세스는 처음에는 매우 문제가 있어 보이지만 일단 사용 방법을 익히면 유기적 순위뿐만 아니라 리드 생성을 개선하는 데 매우 유용합니다.

즉, 어떤 페이지에도 관련 없는 링크를 넣을 수 없으며 페이지에 대한 가치 창출을 기대할 수 없습니다.

경쟁 분석

두 사이트가 검색 엔진에서 똑같이 잘 작동하지 않는다는 것은 분명합니다. 최근 BERT 업데이트로 모두에게 도전 과제가 두 배가 되었습니다. 따라서 페이지 순위를 높이려면 이러한 통찰력을 활용하고 가능한 모든 기회를 활용해야 합니다.

그러나 최상위 페이지에 대해 Google이 좋아하는 것이 있어야합니다. 사이트의 권한이나 연령에 관계없이 가장 중요한 것은 페이지 콘텐츠입니다.

그리고 이것은 다양한 것들과 최적화 기술을 포함합니다. 예를 들어 TF-IDF는 콘텐츠를 최적화하는 한 가지 방법입니다.

이 외에도 Google은 정서, 항목, 카테고리 및 현저성 점수와 같은 데이터 세트를 통합하여 콘텐츠를 분석합니다.

따라서 이러한 요소를 기반으로 경쟁사를 분석하는 것도 중요합니다. Surfer SEO, Frase 또는 SEO Assistant와 같은 도구는 이러한 요소와 기타 중요한 요소를 사용하여 NLP SEO 친화적인 콘텐츠를 생성합니다.

NLP가 SEO에 미치는 영향

Google과 같은 검색 엔진이 NLP로 달성한 것은 기존 형태의 SEO에 속을 가능성을 해결하는 것입니다.

예를 들어 이전에는 키워드 채우기가 SEO 성공에 크게 기여했습니다. 2019년 NLP 저널리스트 Danny Sullivan은 SEO가 사이트에서 NLP 및 기계 학습에 대해 할 수 있는 일이 많지 않다고 트윗했습니다.

그러나 John Muelller 는 웨비나에서 NLP를 최적화하는 가장 좋은 방법은 자연스러운 콘텐츠를 작성하는 것이라고 말했습니다. 목표는 단어의 컨텍스트를 만드는 것입니다.

그러나 BERT를 사용하면 Google은 키워드만이 아니라 컨텍스트가 핵심이 되도록 보장합니다. 예를 들어,

Google 알고리즘은 이제 "of", "in"과 같은 다양한 전치사 또는 "when" 및 "why"와 같은 의문사를 사용하여 사용자 의도를 이해하여 문맥을 더 잘 이해합니다.

NLP가 SEO에 미치는 다른 중요한 영향을 살펴보겠습니다.

블랙햇 리던던시

Blackhat 전략은 사실 검색 엔진 지침에 위배됩니다. 그럼에도 불구하고 많은 마케팅 담당자가 비즈니스에 이러한 전략을 사용하여 성공을 거두었습니다.

SERP에서 웹사이트 순위를 높이는 데 도움이 되는 일련의 관행이지만 검색 엔진에서 정의한 서비스 약관을 위반합니다.

검색 엔진은 이제 NLP 기반 기술로 이러한 블랙햇 SEO 관행을 탐지하고 컨텍스트 기반 인덱싱을 통해 대응할 수도 있습니다.

상대 대체 텍스트

이미지 크기는 SEO에 필수적이지만 대체 텍스트가 큰 차이를 만들까요? NLP는 컨텍스트를 강조하므로 이미지에는 콘텐츠와 동기화된 대체 텍스트가 있어야 합니다. 마찬가지로 콘텐츠에 동영상을 포함하는 경우 핵심 부분과 관련된 콘텐츠가 있어야 합니다.

예를 들어 콘텐츠가 운동화에 관한 것이라면 달리기나 다른 스포츠에서 신발을 활용하는 방법에 대한 비디오를 추가하면 SEO 전략에 도움이 될 수 있습니다.

NLP로 BERT 대응

NLP의 가장 중요한 영향 중 하나는 마케팅 담당자가 Google의 BERT에 대응할 수 있도록 지원하는 기능입니다. BERT와 NLP 모두 콘텐츠의 컨텍스트가 중요한 핵심에서 동일한 접근 방식을 사용합니다. 따라서 조직은 NLP를 활용하여 콘텐츠 및 콘텐츠 BERT 알고리즘을 최적화할 수 있습니다.

여러 자동 콘텐츠 생성기 및 콘텐츠 아이디어 생성 도구는 NLG를 사용하여 최적화를 제공합니다. 예를 들어 Coschedule 헤드라인 분석기는 블로그, 랜딩 페이지, 전자책 또는 거의 모든 콘텐츠의 제목을 개선하는 데 도움이 됩니다.

NLU를 사용하여 각 키워드 또는 단어 집합의 의도를 이해하고 분석을 제공합니다.

헤드라인 분석 도구를 사용하면 도달 단어를 감정 단어, 파워 단어, 고유 단어, 일반적인 단어, 심지어 SEO 점수와 같은 여러 범주로 분류하여 헤드라인 최적화를 이해할 수 있습니다.

마찬가지로 다양한 도구를 통해 SEO 최적화를 가능하게 하는 NLP 기술의 몇 가지 예가 있습니다. 이러한 예 중 일부에 대해 논의해 보겠습니다.

SEO를 위한 NLP의 전형적인 예

SEO 최적화를 위해 조직에서 NLP를 사용하는 몇 가지 예가 있습니다. 소매업체에서 전 세계 대규모 보안 회사에 이르기까지 NLP는 SEO 기반 최적화를 위한 기술이었습니다.

올바른 발걸음 (Rocky Footwear)

Rocky 신발 브랜드는 유기적 트래픽과 판매를 개선할 방법을 찾고 있었습니다. 따라서 그들은 SEO를 개선하고 웹 사이트를 위한 사용자 친화적인 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있는 솔루션이 필요했습니다.

따라서 그들은 BrightEdge 권장 사항이라는 NLP 기반 도구를 활용합니다.

신발 브랜드는 NLP 기반 도구를 사용하여 페이지 제목과 메타 태그를 최적화했으며, 이는 주로 검색 엔진 순위 향상을 위해 SEO에 영향을 미칩니다.

이를 통해 검색 기반 수익은 30%, 전년 대비 수익은 74%, 신규 고객 트래픽은 13% 향상되었습니다.

미디어 럼블(Stack Media)

Stack Media는 훈련 목표를 달성하고자 하는 운동선수와 관련된 콘텐츠를 제공하는 디지털 출판 및 온라인 미디어 회사입니다.

편집팀은 사용자의 참여를 높이고 미디어 플랫폼의 SEO 지표를 개선해야 하는 막대한 과제에 직면해 있었습니다.

그래서 그들은 NLP 기반 도구를 활용하여 키워드 영향력을 높이고 더 매력적인 콘텐츠를 만들기로 결정했습니다.

이를 위해 키워드 인사이트를 제공하는 Data Cube를 사용했습니다. 키워드 외에도 편집팀은 Intent Signal을 사용한 콘텐츠 개선을 위해 잠재 고객의 검색 의도를 분석해야 했습니다.

그들은 Data Cube 및 Intent Signal과 같은 NLP 기반 도구를 통해 이탈률을 73% 줄이고 웹 사이트 방문을 61% 개선했습니다.

안전한 성공(푸가)

Fugue는 기업에 규정 준수 및 보안 서비스를 제공하는 클라우드 인프라 보안 회사입니다. 그들의 솔루션은 클라우드 보안 위험 및 규정 준수 문제를 식별하여 치명적인 사건을 피하기 위한 예방 조치가 마련되어 있는지 확인합니다.

또한 기본 드리프트 감지 및 자동 오류 감지를 제공하여 기업의 데이터 위반을 제거합니다.

Fugue의 마케팅 팀은 CSPM(클라우드 보안 상태 관리) 부문에서 가시성을 개선해야 했습니다.

CSPM은 DevOps 통합, 사고 대응, 규정 준수 모니터링, 위험 시각화 및 평가를 위한 특정 사용 사례를 포함하는 보안 도구 범주입니다.

그들은 고유한 콘텐츠를 제시하면서도 CSPM에서 콘텐츠를 만든 시장 리더와 경쟁해야 했습니다.

그래서 그들은 콘텐츠 아이디어, 주제, 심지어 전체 콘텐츠까지 제공하는 NLP 기반 도구인 Frase.IO를 선택했습니다. 더 높은 유기적 트래픽에 활용하여 SERP에서 10위였던 웹 페이지를 1위로 끌어올렸습니다.

BrightEdge, Data Cube 또는 Frase.IO뿐만 아니라 다음과 같이 SEO에 더 큰 영향을 미치기 위해 사용할 수 있는 다양한 NLP 기반 플랫폼이 있습니다.

콘텐츠퓨전
SEO 어시스턴트
허브스팟
SEO 스카우트
마켓브루
마켓뮤즈
Millimetric.ai
워드리프트

결론

음성 비서에서 자동 콘텐츠 생성기에 이르기까지 NLP는 비즈니스를 위한 몇 가지 더 스마트한 솔루션을 제공합니다.

이러한 도구를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

사용자별 정확한 검색 의도 파악
제품 또는 서비스를 사용하는 동안 사용자의 문제점 파악
중요한 사용자 데이터 집계 구현
문법을 확인하고 음성 검색 쿼리를 최적화하십시오.
개인화된 경험 해석, 분석 및 권장
전환을 개선하고 리드 생성을 높입니다.
SEO 최적화를 통해 더 높은 순위
콘텐츠에 대한 트래픽 증가

NLP 기술을 통해 생성된 고급 콘텐츠를 통해 비즈니스의 SEO 최적화를 달성하려는 경우 Scalenut이 필요합니다.

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