인공지능 콘텐츠가 Google에서 순위를 매길 수 있나요?

소개

인공지능(A.I.)을 둘러싼 큰 화두와 최근 오픈 A.I.를 둘러싼 드라마, 그리고 3일 만에 CEO가 3번이나 바뀌는 사태를 겪으면서 마케터와 SEO의 입장에서는 여전히 다음과 같은 질문이 머릿속을 맴돌고 있습니다 - 인공지능이 대체 뭐가 그리 대단한가? 인공지능 콘텐츠가 정말 구글에서 순위를 매길 수 있을까? 앞으로 어디에 초점을 맞춰야 할까요? 인공지능과 함께 가야 할까요, 아니면 인공지능을 완전히 피해야 할까요?

SEO 전문가인 저는 제 웹사이트에서 직접 테스트해보기로 했습니다. 약간의 고지 사항: 이 테스트는 올해 초인 2023년 4월에 실시되었습니다.

처음에 생각한 것은 구글이나 자칭 SEO 전문가들의 장황한 설명에 귀를 기울이는 대신 직접 테스트해보고 효과가 있는지 확인하는 것이 어떨까 하는 것이었습니다.

기본으로 돌아가서, SEO의 기초는 키워드 연구와 경쟁사 분석에 있습니다.

키워드 조사 프로세스

수많은 Google 핵심 업데이트나 알고리즘 변경에도 불구하고 Google은 궁극적으로 여전히 검색 엔진이며, 사용자가 검색하는 내용과 관련된 콘텐츠를 표시합니다. Google은 사용자의 검색 의도와 시맨틱을 고려합니다. 시맨틱 검색에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 설명하는 훌륭한 문서가 Ranktracker에 있습니다: https: //www.ranktracker.com/blog/everything-you-need-to-know-about-semantic-search/다음은 저의 키워드 조사 프로세스에 대한 간략한 설명입니다:

1. 소셜 사이트의 웹 스크래핑: 관련 검색엔진 최적화 도구를 사용하는 Reddit, Quora 및 기타 포럼 사이트. 제 경우에는 이 사례 연구에 Ahrefs를 사용했습니다.
2. 국가별 필터링 + SERP 위치(저는 보통 1페이지에 순위를 매기고 싶기 때문에 위치 1~10을 필터링합니다.)
3. 업계와 관련된 키워드를 찾아보세요. 제 경우에는 웹사이트/회사의 핵심 역량이 기업 그래픽 디자인 + 브랜딩에 있습니다.

Ahrefs에서 가져온 스크린샷

잠재적 연관 키워드를 살펴본 결과, 순위를 매길 수 있는 키워드인 혼합 브랜딩을 발견했습니다.

잠재적인 키워드 및 콘텐츠 헤더를 보여주는 빠른 스크린샷

경쟁사 분석

1. 잠재적 콘텐츠/콘텐츠 갭 분석 식별
2. 사람들이 자주 묻는 질문

콘텐츠 분석 - 아직 글을 작성하지 않았다면 1페이지의 순위를 살펴보고 첫 페이지에서 순위를 차지하고 있는 글의 공통 헤더(H2, H3 태그)를 파악하세요.

콘텐츠 격차 분석 - 1페이지에 순위가 없는 기존 문서가 있는 경우 기존 문서와 첫 페이지에 있는 10개의 문서를 비교합니다. 1페이지 순위에 있는 글의 평균 단어 수와 함께 콘텐츠 및 헤더 측면에서 유사점과 차이점을 찾아보세요. 단어 수가 반드시 순위 결정 요소는 아니지만, 특히 기사의 콘텐츠가 얇은 경우에는 단어 수를 측정 기준으로 삼는 것이 좋습니다. (500단어 미만)

누락되었을 수 있는 헤더의 경우, 검색 의도에 맞게 최적화하기 위해 헤더를 추가하는 것도 고려해 보세요.

마지막으로 '사람들이 많이 묻는 질문'을 활용하세요. 이러한 검색어는 검색량이 적을 수 있지만 관련성이 높은 오가닉 트래픽으로, 특히 새 웹사이트를 시작할 때 유용할 수 있습니다.

콘텐츠 초안 작성

키워드 조사 및 경쟁사 분석을 완료한 후, 이 글의 구조와 흐름은 다음과 같습니다.

목차:

• 혼합 브랜딩이란?
• 혼합 브랜딩의 예
• 혼합 브랜딩과 주류 브랜딩
• 혼합 브랜딩의 장점
• 혼합 브랜딩의 단점
• 혼합 브랜딩 전략
• 올바른 혼합 브랜딩 에이전시 선택하기
• 마지막 말

인공지능 프롬프트

이 글에서는 전체 워크플로우를 위한 인공지능 글쓰기 도구로 ChatGPT 4.0을 사용했습니다. 다음은 전체 콘텐츠 작성 프로세스를 간소화하는 데 도움이 된 프롬프트입니다.

프롬프트 1:

SEO 콘텐츠 전문가로서의 역할도 겸하고 있습니다. 주제와 관련된 헤더를 사용하여 매력적인 글을 작성하세요: <주제 삽입>

제 경우에는 혼합 브랜딩이 주제였습니다. ChatGPT가 주제에 대한 대략적인 가이드라인을 생성합니다.

프롬프트 2:

제목(H1)이 충분히 눈에 띄지 않는 경우 다음 프롬프트를 사용할 수 있습니다: <주제 삽입>에 10개의 대체 제목을 제안합니다. 글 제목에 만족할 때까지 '프롬프트 다시 생성' **해당되는 경우, '프롬프트 다시 생성'을 클릭합니다.

프롬프트 3:

그런 다음 나머지 헤더를 프롬프트에 따라 입력합니다(앞서 작성한 목차 초안에서). 제 경우에는 '예: 혼합 브랜딩의 장점'입니다.

관련 헤더에 실제 사례 연구를 포함하세요.** 다음 프롬프트에 따라 후속 조치를 취하세요.

나머지 글에 대해서도 이 과정을 반복합니다.

프롬프트 4:

마지막으로 결론 프롬프트가 있습니다: 매력적인 결론 작성

를 <주제 삽입>으로 설정하고 관심 있는 사용자가 연락하도록 유도하세요.

(<사업 성격 삽입>)에 대한 서비스를 제공합니다.

이미지 생성:

저희의 경우 독창적인 인포그래픽(헤더용)을 디자인하고 사례 연구에 필요한 관련 이미지를 소싱했습니다. 비즈니스 관점에서 블로그 기사 이미지는 잠재적인 웹 사용자에게 우리의 기술과 제품을 소개할 수 있는 좋은 플랫폼이었습니다.

또한 '이미지' 탭에 순위를 매기고 웹사이트로의 잠재적인 유기적 트래픽을 유도할 수 있는 기회도 항상 있습니다.

이미지 소싱:

사례 연구는 기존 브랜드를 기반으로 하므로 해당되는 경우 크레딧을 제공해 주세요. 예를 들어 로레알은 이 글의 기반이 되는 사례 연구이므로 로레알에 대한 링크를 넣는 것이 좋습니다.

게시 전 콘텐츠 교정

콘텐츠를 게시하기 전에 항상 글을 교정하는 것을 잊지 마세요. 저희의 경우, 주요 서비스 제공 국가가 싱가포르이기 때문에 미국 영어 대신 영국 영어로 편집했습니다.
그런 다음, 관련 헤더 태그와 같은 페이지 내 SEO 모범 사례를 적용하고 이미지를 최적화한 후 글을 업로드하세요.

준비가 완료되면 '게시'를 누르고 색인 생성을 위해 글 URL을 Google 검색 콘솔에 보내는 것을 잊지 마세요!

이미지 출처: 컨퀘스트 크리에이티브 워드프레스 백엔드

저희의 경우 기사는 2023년 4월 28일에 게시되었습니다.

결과

게시하기 전에 1페이지에 표시된 사이트 순위입니다.

2023년 6월 11일, 11위(페이지 2 순위 1)에 랭크되었습니다.

2023년 8월 3일에 1순위 7위에서 순위를 시작했습니다. 그 달 말인 8월 18일에는 '이미지' 탭에서 5개의 원본 인포그래픽이 순위에 오르면서 순위가 6위로 상승했습니다.

2023년 8월 18일 Google에서 가져온 스크린샷입니다.

시각적 참조가 필요한 분들을 위해 혼합 브랜딩에 관한 글의 링크는 다음과 같습니다: https://conquestcreatives.com/ultimate-guide-to-mixed-branding/.

또는 구글에서 '혼합 브랜딩'을 검색하면 1페이지에서 저희 기사를 찾을 수 있을 것입니다.

결론: 인공지능 콘텐츠가 정말 구글에서 순위를 매길 수 있을까요?

그렇다면 인공지능을 둘러싼 모든 과대광고와 함께 인공지능은 정말 투자할 만한 가치가 있을까요? 개인적으로 이번 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같습니다:

• 인공지능 콘텐츠는 1페이지에 노출될 가능성이 있습니다.
• 그러나 SEO의 기초는 여전히 콘텐츠 제작 전 키워드 조사 + 경쟁사 분석에 있습니다.
• 콘텐츠 초안을 작성하거나 관련 온페이지 최적화 및 대체 텍스트를 적용하기 전에 시맨틱 검색을 식별하세요.

인공지능은 콘텐츠 작성 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 일상적인 워크플로우에도 큰 도움이 되었습니다. 예를 들어 이메일 초안 작성, 고객에게 답장하기, 전자 회의 요약 및 일정 잡기 등입니다. 아직 인공지능을 활용하고 있지 않다면 지금 바로 인공지능 도구를 사용해 보는 것은 어떨까요?

시간 효율성 분석

위의 인포그래픽은 인공지능을 활용했을 때와 활용하지 않았을 때의 시간을 비교한 것입니다. 기사를 완성하는 데 보통 22~31시간이 걸리던 것이 약 7~8시간이 걸렸습니다.

인공지능이 생산성을 향상하고 워크플로우를 간소화하는 데 도움이 된다면 인공지능을 활용해보면 어떨까요? 인공지능의 잠재력은 무한하며 앞으로도 계속 발전할 것입니다.

(참고로, 오픈 AI에 대해 더 자세히 알고 싶은 분들을 위해 레드닷 스레드에 대한 링크가 있습니다.)