Scalenut, G2 Fall Leader 2022 - 콘텐츠 제작 부문 선정
게시 됨: 2022-11-29Google은 SEO 및 디지털 마케팅 산업에 중요한 다양한 알고리즘을 일년 내내 출시합니다.
일부 핵심 업데이트는 필수적이지만 일부는 덜 중요할 수 있습니다. 주요 Google 알고리즘 업데이트 중 하나는 2019년 BERT 업데이트였습니다.
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 콘텐츠에 짧은 텍스트 스니펫을 사용하는 웹 사이트에 대한 순위 페널티를 줄이는 데 사용되는 자연어 처리 알고리즘입니다.
Google BERT 알고리즘 업데이트 직후 엄청난 SERP 변동성과 Google 검색 순위 변동이 있었습니다. BERT는 많은 변화를 가져왔습니다. 어떤면에서 검색 엔진을 위한 AI 기반 SEO를 만들었습니다.
2019년 BERT 업데이트는 인공 지능이 SEO 및 디지털 마케팅 관행에 통합될 수 있는 방법 중 하나일 뿐입니다.
BERT 릴리스 이후 너무 자주 듣는 유행어 중 하나는 NLP 또는 자연어 처리입니다.
이름에서 알 수 있듯이 NLP는 자연어 텍스트와 관련이 있습니다.
사람들이 찾고 있는 정확한 구와 비교하여 검색 쿼리에서 자연어를 더 자주 사용하는 것으로 관찰되었습니다.
그렇다면 NLP는 검색 엔진 최적화에서 어떻게 중요한 역할을 할까요?
이 기사는 SEO에서 NLP의 역할과 그 중요성을 찾는 데 도움이 될 것입니다.
NLP란?
NLP 또는 자연어 처리는 인간 언어를 이해하기 위한 계산 시스템의 개발 및 사용을 다루는 연구 분야입니다.
NLP에는 번역, 감정 분석, 검색 엔진 최적화 및 고객 서비스와 같은 다양한 응용 프로그램이 있습니다.
NLP 또는 자연어 처리 알고리즘은 서로 다른 단어와 구를 구별하는 패턴을 학습하기 위해 수백만 개의 예에서 훈련됩니다.
NLP와 인공 지능(AI)과 같은 기계 학습 프로세스의 도움으로 사람들이 인터넷에서 검색하는 내용을 이해하는 데 도움이 되는 강력한 알고리즘을 구축할 수 있습니다.
검색엔진 최적화란 무엇인가요?
검색 엔진 최적화(SEO)는 검색 엔진 결과 페이지에서 웹사이트의 가시성을 향상시키기 위해 특수 기술을 사용하는 일종의 인터넷 마케팅 전략입니다.
간단히 말해서 SEO는 최상위 순위 또는 SERP에서 귀하의 웹사이트를 볼 수 있도록 하는 수학 공식과 의미론의 조합입니다.
검색 엔진은 키워드 사용, 고품질 콘텐츠 및 적절성과 같은 다양한 메트릭에 의존합니다.
검색 알고리즘의 품질 향상으로 사람들은 보다 자연스러운 콘텐츠를 만들고 사용자 의도에 부합하는 데 집중하고 있습니다.
이를 위해 검색 엔진은 AI 언어 기술 덕분에 사람들이 온라인에서 찾고자 하는 것을 점점 더 잘 이해하고 있습니다.
NLP와 SEO는 어떻게 함께 가나요?
SEO는 귀하의 웹사이트를 특정 키워드에 대해 최상위 순위에 올리는 것을 목표로 합니다.
기본적으로 NLP 및 SEO는 방문자가 귀하의 페이지에 방문할 때 사용자 경험을 개선하기 위해 노력합니다. 포커스 키워드와 통합된 자연어를 사용하면 검색 엔진이 콘텐츠의 관련성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
NLP는 검색 엔진에서 콘텐츠를 더 읽기 쉽게 만드는 데 사용되어 사람들이 인터넷에서 무엇을 찾고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
또한 사람들이 귀하의 웹사이트에서 정보를 찾고자 할 때 사용하는 키워드와 구문을 다루는 시맨틱 검색에도 도움이 됩니다.
이것은 사람들이 찾고 있는 모든 종류의 변형을 입력하는 롱테일 검색에 특히 중요합니다.
검색 엔진은 자연어 처리를 어떻게 사용하고 있습니까?
검색 엔진은 NLP와 기계 학습을 사용하여 사람들이 검색하는 내용을 이해하는 데 도움을 줍니다. 모든 크레딧은 대화형 쿼리를 생성하는 AI 언어 기능에 있습니다.
더 정확한 검색을 위해 동의어, 일반적인 구 및 단어 사용을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 SERP 또는 특정 키워드에 대한 결과 페이지 상단에서 사이트 순위를 높일 수 있습니다.
예를 들어 골프 장비에 대한 웹사이트가 있는 경우 NLP 알고리즘을 사용하면 사람들이 인터넷에서 무엇을 검색하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
NLP를 사용하여 콘텐츠를 만드는 것도 SEO에서 매우 중요합니다. 인간과 검색 엔진이 쉽게 이해할 수 있도록 제품, 서비스 및 제품을 자연어로 설명하는 가장 좋은 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.
음성 검색 기능 스니펫 및 기타 페이지 최적화 기술의 등장으로 웹사이트의 콘텐츠가 검색 엔진과 더 자연스럽고 관련성이 높아졌습니다.
SERP에서 순위를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. NLP를 사용하는 것은 사람과 검색 엔진 모두에게 도움이 되는 콘텐츠를 만드는 가장 좋은 방법입니다.
NLP가 SEO 개선에 도움이 됩니까?
예, NLP는 여러 가지 방법으로 사이트의 SEO를 개선하는 데 도움이 됩니다. 검색 엔진과 더 관련성이 높은 콘텐츠를 생성하고 웹 사이트 방문자 수를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
Google 블로그에서 찾을 수 있는 정보에 따르면 검색 쿼리의 15%가 처음으로 사용됩니다.
사람들은 특히 스마트폰과 같이 방법이 없는 경우가 많은 음성 인식 장치 또는 큰 소리로 말하는 것 외에 다른 입력 장치를 사용하여 답을 찾기 위해 점점 더 많은 롱테일 검색을 사용하고 있습니다!
Google은 사용자의 마음을 읽을 수 없으며 구문을 입력할 때 의미하는 바를 알 방법이 없습니다.
그것은 검색 알고리즘에서 매우 문자 그대로이므로 사람들이 해당 사이트를 찾기 위해 사용하는 단어를 기반으로 사이트 순위를 매기는 방법을 실제로 알지 못합니다.
이것은 때때로 사용자에게 좋지 않은 결과를 초래하지만 원하는 것을 찾기 위해 모든 종류의 콘텐츠를 뒤져야 합니다.
하지만 여기서 NLP의 힘이 빛을 발합니다.
NLP는 콘텐츠와 웹사이트를 최적화할 때 다양한 방식으로 도움을 줄 수 있습니다. Google 검색 알고리즘은 경쟁사보다 더 높은 웹사이트 순위를 매기는 데 사용하는 몇 가지 전략을 내놓았습니다.
이러한 모든 전략의 공통점은 컨텍스트를 기반으로 한다는 것입니다.
NLP를 사용하면 SERP에서 특정 키워드의 순위를 매길 수도 있으므로 더 많은 가시성을 얻을 수 있습니다. 자연어 처리 및 의미론적 주석은 기계가 사람들이 말하는 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 워크플로에 게시되는 콘텐츠에 정보 레이어를 추가합니다.
아래에서 NLP와 함께 SEO를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 예와 사용 사례를 공유했습니다.
시맨틱 검색
NLP는 사람들이 웹 사이트에서 정보를 찾고자 할 때 사용할 키워드와 구를 다루는 시맨틱 검색에 도움이 됩니다.
이는 사람들이 찾고 있는 모든 종류의 변형을 입력하는 롱테일 검색에 특히 중요합니다.
또한 검색 의도에도 도움이 됩니다. 검색 의도는 경쟁사보다 더 높은 웹사이트 순위를 매기는 또 다른 방법입니다. 즉, 콘텐츠의 구조뿐만 아니라 사람들이 콘텐츠를 사용하는 방법과 Google/SEO에서 콘텐츠를 찾으려고 할 때 해당 콘텐츠에 무엇을 사용할 것인지도 중요합니다.
구조화된 데이터 마크업
Google 및 Bing과 같은 검색 엔진은 구조화된 데이터 마크업을 사용하여 웹 사이트의 콘텐츠를 이해합니다. 이를 통해 사이트에 대한 메타데이터를 추가할 수 있으므로 SEO를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 개인 금융이나 여행 및 관광과 같은 다양한 주제를 다루는 블로그가 있는 경우 콘텐츠를 구조화된 데이터로 추가할 수 있습니다.
이렇게 하면 검색 엔진이 주제를 이해하고 SERP에서 콘텐츠를 더 잘 색인화하는 데 도움이 됩니다. 검색 엔진은 구조화된 데이터에서 엔터티를 생성할 수 있으므로 콘텐츠를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

이제 검색 엔진용 콘텐츠에서 엔터티를 생성하려면 IBM의 Alchemy 또는 Bing API와 같은 도구가 필요합니다.
NLP와 SEO를 이용한 내부 연결
웹사이트를 만들 계획이라면 내부적으로 어떻게 연결될 것인지 고려해야 합니다. 귀하의 콘텐츠에 쉽게 액세스할 수 없고 내부 링크가 없는 경우 검색 엔진이 귀하의 사이트를 인덱싱하기 어렵게 됩니다.
관련 웹 페이지의 강력한 상호 연결은 SEO를 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다.
NLP 및 엔터티 추출 알고리즘을 사용하면 콘텐츠에서 엔터티를 쉽게 생성하고 검색 엔진이 사이트의 내용을 쉽게 이해할 수 있습니다.
엔터티를 생성하는 데 사용되는 기계 학습 알고리즘은 웹 사이트에 있는 구조화된 데이터를 사용하여 학습할 수 있습니다.
이는 콘텐츠의 주제를 이해하는 데 도움이 되며 궁극적으로 SEO를 개선합니다.
NLP가 감지한 추출된 엔터티를 이용하여 문맥 배경이 있는 콘텐츠를 생성할 수 있으며 독자가 콘텐츠를 더 쉽게 찾고 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
우리가 하는 검색의 10%는 잘 모르는 것을 더 잘 이해하도록 돕는 것입니다. 이들은 일반적으로 Wikipedia로 이동하거나 기사의 다른 곳으로 이동하지 않고도 바로 정보를 제공하는 NLP의 지식 그래프 패널로 직접 답변할 수 있습니다.
TF-IDF 찾기
이를 달성하는 한 가지 방법은 웹사이트의 맥락에서 사람들이 무엇을 찾고 있는지 식별하는 것입니다.
TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)를 통해 관련 용어 및 구문을 찾고자 한다는 의미입니다.
이 프로세스는 사이트의 다양한 콘텐츠에 사용되는 일반적인 단어를 살펴보는 방식으로 작동합니다. 콘텐츠에서만 찾을 수 있는 고유한 단어를 식별하는 데 도움이 됩니다.
귀하와 같은 정보를 검색할 때 사람들이 사용하는 구문 및 용어입니다. 더 구체적일수록 검색 엔진이 콘텐츠와 주요 키워드의 관련성을 이해할 가능성이 높아집니다.
NLP는 검색 의도 및 롱테일 검색에 어떻게 도움이 됩니까?
사용자의 입장이 되어 보는 것은 사용자가 원하는 것을 정확히 제공하고 있는지 확인할 수 있는 좋은 방법입니다. 그러기 위해서는 사람들이 말하는 방식에 대해 생각하는 것이 좋습니다.
실제 대화에서 다른 사람과 이야기할 때 완전한 문장이나 올바른 문법 구조를 사용하지 않는 경우가 많습니다.
사람들은 말하는 내용의 맥락을 이해하기 때문에 종종 몇 마디만 말할 것입니다.
이것이 키워드 조사를 할 때 검색 의도를 고려하는 것이 중요한 이유입니다.
즉, 사람들이 검색어와 관련된 것이 아니라 원하는 것을 정확히 찾고 있는지 확인해야 합니다.
자연어를 사용하여 SEO에 직접적인 영향을 미치는 방법은 무엇입니까?
그렇다면 자연어란 정확히 무엇일까요?
인간이 자연스럽게 소통하는 방식입니다. SEO를 직접적으로 개선하기 위해서는 다른 사람들이 이해하고 반응하는 언어를 사용하는 것이 중요합니다.
다음은 자연어를 사용하는 방법입니다.
빠른 탐색
자연어를 사용하고 SEO를 개선하는 첫 번째 방법은 방문자를 빠르고 효율적으로 안내하는 것입니다.
예를 들어 미국 동부의 해변 근처에서 레스토랑을 운영하는 경우 방문자가 동부 해안의 레스토랑을 검색할 때 귀하의 사이트에서 레스토랑을 보는 것이 좋습니다.
이렇게 하면 검색어를 다른 말로 바꾸지 않고도 빠르고 효율적으로 검색을 지시할 수 있습니다.
사람들은 Google이나 다른 검색 엔진에서 무언가를 검색할 때 원하는 것을 찾을 것으로 기대합니다. 자연어가 효과적일수록 웹페이지가 검색 엔진에서 더 잘 작동합니다.
예를 들어 , 내 근처의 레스토랑을 검색하는 경우 내 위치 근처에 있는 페이지를 찾을 것으로 예상됩니다.
올바른 방향으로 검색
자연어를 사용할 수 있는 두 번째 방법은 방문자를 올바른 방향으로 안내하는 것입니다. 예를 들어, 사람들은 고속도로의 특정 마일 마커에 위치한 레스토랑을 검색하는 대신 특정 유형의 음식이나 분위기가 있는 레스토랑을 검색합니다.
이러한 유형의 언어를 사용하면 방문자가 원하지 않거나 갈 필요가 없는 곳으로 안내하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
의사 소통 쿼리 사용
세 번째 방법은 방문자에게 직접 말하는 태그라인을 사용하는 것입니다. 예를 들어 맛있는 아침 식사 메뉴를 제공하는 레스토랑의 경우 웹사이트의 태그라인에 "모두가 좋아하는 아침 식사 장소"와 같은 문구가 있으면 근처에서 좋은 아침 식사 장소를 검색하는 사람들에게 도움이 됩니다.
이것은 방문자에게 그들이 올바른 위치에 있고 그들이 찾고 있던 종류의 서비스를 받을 것이라는 것을 알려주기 때문에 중요합니다.
목소리를 알아라
자연어를 사용하고 SEO를 개선하는 마지막 방법은 웹사이트에서 목소리를 내는 것입니다. 귀하의 목소리는 방문자와 고객에게 귀하가 단순한 웹사이트가 아니라 인간임을 알리는 것입니다. 예를 들어 , 페이지에서 "환영합니다"라고 말하면 방문자가 올바른 장소에 왔다는 것을 알 수 있지만 "환영합니다! 맛있는 음식을 즐기세요"라고 말하는 것이 개인적이기 때문에 더 효과적입니다.
귀하의 음성은 귀하와 귀하의 방문자 사이의 연결을 만드는 데 사용될 수도 있습니다. 예를 들어 "귀하가 저희 고객이 되기로 결정해주셔서 정말 기쁩니다"라고 말하면 귀하와 방문자 간의 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다.
NLP를 사용한 SEO의 미래는 무엇입니까?
앞으로도 자연어는 계속해서 검색 엔진 최적화의 주요 부분이 될 것입니다. 실제로 Google은 다음 버전의 검색에 대화식 검색을 포함할 계획입니다.
기술이 발전함에 따라 SEO에서 NLP의 미래가 떠오르고 있습니다. 이제 사람들이 어떻게 행동하고 생각하고 반응하는지 이해할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 마케터는 청중을 사로잡을 콘텐츠를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
NLP는 청중의 감정과 그들이 마케팅에 반응할 가능성이 있는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
가까운 장래에 웹사이트의 SEO 친화적인 기능은 웹사이트에 자연어를 통합하는 데 의존할 것입니다. 검색 엔진은 계속해서 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 사람들이 온라인에서 검색하는 내용을 결정할 것입니다.
NLP 및 기계 학습을 통한 SEO의 미래는 매우 흥미롭고 이미 시작되었습니다. 앞으로 몇 년 안에 휴대전화에 대고 말하여 웹사이트에 질문할 수 있게 될 것입니다.
또한 SEO의 미래는 사용자의 특정 요구에 최적화된 콘텐츠를 만드는 것이 될 것이며 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 더 중점을 둘 것입니다.
따라서 NLP와 머신러닝의 활용이 앞으로 더욱 보편화될 것으로 기대된다.
결론
NLP는 SEO를 위한 매우 강력한 도구입니다. 검색 결과를 완전히 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. NLP 및 기계 학습 분야의 최신 발전은 계속해서 검색 엔진 결과에 영향을 미칠 것입니다.
SEO의 NLP는 아직 초기 단계이지만 점점 더 널리 보급되기 시작했습니다. 특히 더 많은 회사에서 채택함에 따라 계속해서 개발하고 개선할 것입니다.
마케팅 담당자가 NLP를 사용하여 SEO를 개선할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 기술이 향상됨에 따라 자연어를 웹 사이트에 구현하는 것이 더 쉽고 저렴해질 것입니다.
따라서 SEO에서 NLP를 사용하면 온라인 가시성을 높이고 수익을 높이는 데 크게 기여할 수 있습니다. 간단히 말해서 SEO의 NLP는 확실히 다양한 SEO 전략의 일부가 될 것입니다.
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