알고리즘별 요인이 Google 순위를 결정하는 방법

소개

Google의 핵심 알고리즘과 업데이트는 단순한 키워드 매칭을 훨씬 뛰어넘어 진화해 왔습니다. 오늘날의 검색 순위 환경에는 콘텐츠 평가, 링크 신뢰도, 시맨틱 이해, 사용자 의도가 정교하게 결합되어 있습니다. 팬더, 펭귄, 허밍버드, RankBrain, BERT와 같은 주요 알고리즘 업데이트가 순위에 어떤 영향을 미치는지 이해하면 앞서 나가고 그에 따라 SEO 전략을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

아래에서는 각 주요 업데이트에 도입된 주요 요소와 이러한 요소가 SEO에 미치는 영향을 살펴봅니다.

Panda: 콘텐츠 품질

기능: 2011년에 출시된 Panda 업데이트는 상위 검색 결과에서 저품질, 얇거나 스팸성 콘텐츠를 걸러내는 것을 목표로 합니다. 독창성, 포괄성, 신뢰성, 사용자 가치와 같은 요소를 기준으로 페이지를 평가합니다.

중요한 이유:

• 고품질 콘텐츠: 얇거나 중복된 페이지는 순위가 낮아지는 반면, 잘 조사되고 권위 있는 콘텐츠는 보상을 받습니다.
• 사용자 만족도: 사용자의 참여를 유도하고 사용자의 요구를 충족시키는 콘텐츠는 더 나은 성과를 거두며 체류 시간 및 기타 간접적인 신호에 영향을 미칩니다.

Panda에 최적화하는 방법:

• 고유한 가치를 제공하는 심층적이고 독창적인 콘텐츠에 집중하세요.
• 사이트를 정기적으로 감사하여 얇거나 오래되거나 중복된 페이지를 제거하거나 개선하세요.
• 평판이 좋은 출처와 정확한 데이터를 사용하고 편집 기준을 유지하세요.

Penguin: 링크 스팸 탐지

기능: 2012년에 도입된 펭귄은 교묘한 링크 구축 관행을 타깃으로 합니다. 부자연스러운 패턴, 링크 체계, 스팸성 소스가 있는지 백링크 프로필을 평가합니다.

중요한 이유:

• 양보다 질이 우선인 링크: 펭귄은 링크를 구매하거나 조작하기보다는 고품질의 진짜 링크를 획득할 것을 권장합니다.
• 자연스러운 링크 프로필: 다양한 앵커 텍스트, 참조 도메인 및 링크 유형은 신뢰와 권위를 나타냅니다.

펭귄에 최적화하는 방법:

• 틈새 시장에서 평판이 좋은 퍼블리셔 및 인플루언서와 관계를 구축하세요.
• 유해하거나 스팸성 백링크를 거부하여 깨끗한 링크 프로필을 유지하세요.
• 자동화된 링크 체계를 피하고 양질의 편집 링크를 우선시하세요.

벌새 검색 의도 일치

기능: 2013년에 출시된 허밍버드는 구글의 검색 알고리즘을 대폭 개편하여 단순히 키워드를 일치시키는 것이 아니라 검색어 뒤에 숨겨진 의미를 더 잘 이해할 수 있도록 했습니다. 그 목표는 보다 관련성이 높고 문맥에 맞는 정확한 결과를 제공하는 것이었습니다.

중요한 이유:

• 키워드보다 사용자 의도: 정확한 키워드 매칭은 사용자의 근본적인 의도를 이해하고 충족시키는 것보다 중요하지 않습니다.
• 시맨틱 검색: 허밍버드는 오늘날의 의미론적 검색과 대화형 검색의 기반을 닦았습니다.

허밍버드에 최적화하는 방법:

• 사용자의 질문과 고충을 직접적으로 해결하는 콘텐츠를 제작하세요.
• 동의어, 관련 용어, 자연스러운 글쓰기 스타일을 사용하여 주제를 전체적으로 다룰 수 있습니다.
• 사용자 여정 단계(정보 제공, 탐색, 거래)를 고려하여 이러한 요구 사항을 충족하는 콘텐츠를 제작하세요.

RankBrain: 관련성을 위한 머신 러닝

기능: 2015년에 도입된 RankBrain은 Google이 검색어를 해석하고 사용자가 검색 결과와 상호 작용하는 방식을 측정하는 데 도움을 주는 머신러닝 시스템입니다. 시간이 지남에 따라 사용자의 의도를 가장 잘 충족하는 결과를 학습하여 순위를 조정합니다.

중요한 이유:

• 사용자 경험 지표: Google이 평가하는 정확한 지표는 공개하지 않지만, CTR, 체류 시간 및 전반적인 참여도와 같은 요소가 영향을 미칠 수 있습니다.
• 적응형 결과: RankBrain은 실제 사용자 행동을 기반으로 지속적으로 순위를 개선합니다.

RankBrain을 최적화하는 방법:

• 사용자가 빠르게 답을 찾을 수 있도록 자연스럽고 간결하게 작성하세요.
• 사이트 속도, 탐색 및 사용성을 개선하여 체류 시간을 늘릴 수 있습니다.
• 다양한 형식을 테스트하고 사용자의 참여 방식을 관찰한 다음 그에 따라 콘텐츠를 개선하세요.

BERT: 자연어 이해

기능: 2019년에 출시된 BERT (양방향 인코더 표현)는 Google이 검색어 내 단어의 문맥과 뉘앙스를 이해하는 데 도움을 줍니다. 특히 의미가 바뀔 수 있는 긴 대화형 검색어와 전치사를 해석하는 데 유용합니다.

중요한 이유:

• 문맥 이해: BERT는 언어의 미묘한 차이를 더 잘 이해하여 특히 복잡한 쿼리의 경우 더 정확한 결과를 제공합니다.
• 대화형 검색: 쿼리가 점점 더 자연스럽고 음성 중심으로 바뀌면서 BERT의 언어 이해도가 순위 결정의 핵심이 되고 있습니다.

BERT를 최적화하는 방법:

• 사람들이 자연스럽게 말하는 방식을 반영하여 명확하고 대화적인 어조로 작성하세요.
• 각 섹션이 의미 있는 맥락을 제공하도록 주제를 심도 있게 다룹니다.
• 키워드를 강요하기보다는 사용자에게 도움이 되는 정확한 답변과 설명을 제공하는 데 집중하세요.

결론

Google의 주요 알고리즘별 요소인 팬더의 품질 중심, 펭귄의 링크 정밀 조사, 허밍버드의 의미 이해, RankBrain의 적응형 머신 러닝, BERT의 미묘한 언어 해석은 각각 복잡한 SEO 퍼즐의 한 조각을 담당하고 있습니다. 이러한 원칙을 수용하면 사용자 만족도, 관련성, 신뢰성을 우선시하는 콘텐츠와 전략으로 이어집니다.

주요 요점:

• 고품질의 독창적이고 사용자 중심의 콘텐츠는 Panda의 콘텐츠 표준에 부합합니다.
• 자연스럽고 권위 있는 링크 프로필은 신뢰와 진정성에 대한 펭귄의 강조를 뒷받침합니다.
• 사용자 의도를 이해하고 충족하는 것은 허밍버드 및 RankBrain에서 성공하기 위한 핵심 요소입니다.
• 자연스럽고 맥락에 맞는 글쓰기는 BERT의 고급 언어 이해력을 통해 공감을 불러일으킵니다.

이러한 알고리즘별 요소를 염두에 두면 향후 업데이트에도 살아남을 뿐만 아니라 검색 알고리즘이 계속 진화함에 따라 성공할 수 있는 SEO 전략을 수립할 수 있습니다.