AI와 머신러닝이 Google 순위를 결정하는 방법

소개

Google이 고급 AI 및 머신러닝 모델로 알고리즘을 개선함에 따라 단순한 키워드 타겟팅으로는 더 이상 성공을 보장할 수 없습니다. 오늘날의 알고리즘은 문맥, 의도, 단어, 주제 및 개체 간의 관계를 이해합니다. 경쟁력을 유지하려면 콘텐츠를 이러한 AI 기반 요소에 맞게 조정하여 검색 엔진이 페이지를 정확하게 해석하고 순위를 매길 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

아래에서 주요 AI 및 머신러닝 요소와 이를 최적화하는 방법을 살펴보세요.

1. RankBrain: 쿼리 해석

소개: RankBrain은 사용자 검색어를 더 잘 이해하기 위해 2015년에 Google에서 도입한 머신러닝 시스템입니다. 검색 엔진이 이전에 본 적 없는 검색어를 처리하고 모호하거나 대화형 쿼리를 해석하는 데 도움이 됩니다.

중요한 이유:

• 관련성 향상: RankBrain은 복잡하거나 익숙하지 않은 쿼리를 이해하는 개념으로 변환하여 보다 정확한 결과를 제공합니다.
• 의도 충족: 단순히 키워드를 매칭하는 것이 아니라 사용자의 의도에 집중함으로써 RankBrain은 검색자의 요구를 진정으로 충족하는 콘텐츠를 제작하도록 권장합니다.

최적화하는 방법:

• 콘텐츠를 만들 때 사용자 의도에 집중하세요.
• 자연어를 사용하여 사용자가 궁금해할 수 있는 관련 질문이나 개념을 해결합니다.
• 콘텐츠를 지속적으로 분석하고 업데이트하여 진화하는 검색 행태에 발맞춰 나가세요.

2. 자연어 처리(NLP) 최적화

정의: NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있게 해줍니다. Google은 NLP를 사용하여 텍스트를 구문 분석하고, 개체를 식별하고, 언어의 뉘앙스를 이해합니다.

중요한 이유:

• 문맥 이해: NLP를 통해 Google은 정확한 키워드 검색을 넘어 페이지의 전반적인 의미를 평가할 수 있습니다.
• 가독성 향상: 잘 구조화되고 읽기 쉬운 콘텐츠는 NLP 기반 알고리즘을 통해 더 높은 점수를 받는 경우가 많습니다.

최적화하는 방법:

• 대화하듯 인간적인 어조로 글을 작성하세요.
• 동의어, 관련 용어 및 변형을 자연스럽게 통합하세요.
• 명확한 제목, 글머리 기호, 간결한 단락을 사용하여 콘텐츠 구조를 개선하세요.

3. 컨텍스트 매칭을 위한 BERT 알고리즘

기능: BERT(양방향 인코더 표현)는 문장의 단어와 관련된 문맥을 이해하는 데 도움을 줍니다. 2019년에 출시된 BERT는 고립된 키워드가 아닌 전체 구문을 분석합니다.

중요한 이유:

• 문맥 정확도: BERT는 검색어의 진정한 의미를 반영하는 결과를 제공하는 Google의 능력을 향상시킵니다.
• 자연어 쿼리: 음성 검색과 롱테일 쿼리가 증가함에 따라 BERT는 문맥에 대한 이해를 바탕으로 사용자의 질문에 직접적이고 포괄적으로 답변하는 것이 필수적입니다.

최적화하는 방법:

• 구체적인 질문에 직설적인 방식으로 답변하세요.
• 사람들이 자연스럽게 질문하는 방식(예: 누가, 무엇을, 왜, 어떻게)을 반영하는 콘텐츠를 만듭니다.
• 키워드를 강요하지 말고 전체적인 내러티브가 명확하고 일관성 있게 구성되도록 하세요.

4. MUM 알고리즘(멀티태스크 통합 모델)

소개: MUM은 다양한 형식과 언어에 걸친 복잡한 쿼리를 이해하도록 설계된 Google의 차세대 AI 시스템입니다. 텍스트, 이미지 및 잠재적으로 다른 미디어를 처리하고 다국어 소스에서 학습할 수 있습니다.

중요한 이유:

• 다국어 이해: MUM은 언어 장벽을 허물기 때문에 글로벌 가치를 제공하는 콘텐츠의 순위가 더 높아질 수 있습니다.
• 복잡한 쿼리 처리: MUM은 복잡한 여러 부분으로 구성된 쿼리를 처리할 수 있으므로 콘텐츠의 깊이와 폭이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

최적화하는 방법:

• 다양한 각도에서 주제를 다루는 포괄적이고 심층적인 콘텐츠를 제작하세요.
• 전 세계에 도달하기 위해 다국어 콘텐츠 또는 번역을 고려하세요.
• 구조화된 데이터와 미디어(이미지, 동영상)를 사용하여 보다 폭넓은 쿼리 해석을 지원하세요.

5. 엔티티 관계 및 토픽 클러스터링

정의: 엔티티는 Google이 인식하는 사람, 장소, 사물 또는 개념입니다. 토픽 클러스터링은 관련 개체 및 콘텐츠를 그룹화하여 Google이 지식 그래프를 매핑하고 아이디어가 어떻게 연결되는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

중요한 이유:

• 더 나은 토픽 권위: 관련 주제 클러스터 내에서 전문성을 입증하면 사이트의 인지된 권위가 높아집니다.
• 향상된 검색 가능성: 관련 콘텐츠를 연결하면 검색 엔진이 주제에 대한 지식의 깊이를 탐색하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

최적화하는 방법:

• 세부 클러스터 페이지로 연결되는 콘텐츠 허브 또는 기둥 페이지를 만듭니다.
• 관련 글과 리소스를 서로 연결하여 주제 간의 관계를 강조하세요.
• 구조화된 데이터를 사용하여 Google이 주요 개체와 해당 속성을 식별하는 데 도움을 줍니다.

6. 의미적 관련성

의미 관련성: 의미 관련성은 단순히 키워드를 일치시키는 것이 아니라 콘텐츠가 의미, 의도 및 문맥 측면에서 사용자의 검색어와 얼마나 잘 일치하는지를 측정합니다.

중요한 이유:

• 더 깊은 이해: Google의 AI가 개선됨에 따라 단순히 키워드와 일치하는 콘텐츠보다 사용자 의도와 더 밀접하게 일치하는 콘텐츠를 식별합니다.
• 지속적인 가시성: 일관되게 의미적 연관성을 충족하는 콘텐츠는 시간이 지남에 따라 순위가 올라갈 가능성이 높습니다.

최적화하는 방법:

• 키워드를 넘어 개념, 사용자 질문, 쿼리 뒤에 숨겨진 '이유'에 집중하세요.
• 관련 키워드, 동의어 및 주제를 풍부하게 하는 예시를 통합하세요.
• 새로운 인사이트, 트렌드 및 데이터를 반영하여 콘텐츠를 지속적으로 업데이트하여 지속적인 관련성을 보장합니다.

결론

AI와 머신러닝은 Google이 콘텐츠를 해석하고 순위를 매기는 방식을 재정의했습니다. RankBrain에서 MUM에 이르기까지 이러한 알고리즘은 문맥, 품질, 사용자 의도를 중시합니다. 의미론적으로 풍부하고 체계적이며 실제 사용자의 니즈에 공감하는 심층적인 콘텐츠를 제작하면 AI 기반 검색 시대에 장기적인 성공을 거둘 수 있는 사이트가 될 수 있습니다.

주요 요점:

• 개별 키워드에만 집중하지 말고 사용자의 의도와 맥락에 맞게 콘텐츠를 맞춤 설정하세요.
• 자연어, 토픽 클러스터링 및 리치 미디어를 사용하여 전체적인 답변을 제공하세요.
• 지속적으로 콘텐츠를 다듬고 확장하여 틈새 시장에서 깊이와 권위를 보여주세요.

이러한 AI 및 머신 러닝 요소를 수용하면 알고리즘이 발전함에 따라 콘텐츠의 검색 가능성, 신뢰성, 관련성 등을 유지할 수 있습니다.