오늘날과 같이 급변하는 디지털 세계에서 방대하고 변덕스러운 온라인 상인 무리로부터 눈에 띄는 것은 최소한의 도전일 수 있습니다. 검색 엔진이 더욱 정교해짐에 따라 기존의 키워드 기반 접근 방식은 시맨틱 검색이라는 혁신적인 개념을 선호하면서 점점 느슨해지고 있습니다. 기존의 키워드 기반 접근 방식에서 벗어나 시맨틱 검색은 검색 엔진이 사용자 쿼리의 진정한 의미를 이해하도록 도와줍니다. 그것은 그들이 찾고 있는 것을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
이 기사에서는 시맨틱 검색에 대해 자세히 살펴보고 내부 작동 방식과 SEO에 미치는 영향을 밝힐 것입니다. 또한 진화하는 검색 엔진 환경에 따라 콘텐츠를 최적화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 중요한 시맨틱 검색 전략을 제공합니다.
시맨틱이란 무엇입니까?
의미론은 단어, 구, 문장 등 언어의 의미를 연구합니다. 예를 들어, "자녀"라는 단어는 "아이", "아들" 또는 "딸"을 의미할 수 있습니다. 이 모든 단어는 기술적으로는 "자녀"를 의미하지만 각각 고유한 미묘한 의미가 있습니다.
그리고 용어를 논의하는 것이 다소 지루해 보일 수 있지만, 최근에는 SEO에서 의미론의 역할이 매우 중요해졌습니다.
의미 검색이란 무엇입니까?
어휘 검색과 달리 시맨틱 검색 단순히 문자 그대로의 일치 항목을 찾는 대신 쿼리의 의미를 이해하는 것입니다.
를 이해한다는 뜻이다. 사용자 의도 특정 컨텍스트 내에서 수천억 개의 웹 페이지를 정렬하고 최상의 방법으로 쿼리에 응답합니다.
시맨틱 검색 결과는 여러 웹사이트에서 집계된 정보를 모아 쿼리에 보다 자세하게 답변합니다.
에펠탑의 예에서 우리는 정답과 건설 날짜와 함께 다른 인기 명소에 대한 정보를 모두 얻습니다.
시맨틱 검색으로 인해 사람들은 "와 같은 구체적인 내용을 입력할 수 있습니다.소규모 온라인 상점을 위한 무료 CMS" 또는 "와 같은 자연스러운 인간 언어로 묻는 것내 웹사이트에 어떤 CMS를 사용해야 합니까?“—그리고 각각의 경우에 만족스러운 결과를 얻습니다.
종종 사람들은 특정 결과를 얻기 위해 매우 광범위한 검색어를 사용한다는 점에 유의하는 것도 중요합니다. "와 같이 모호한 것을 입력하여무료 CMS", 사용자는 특정 프리웨어를 찾고 있는지 아니면 단순히 무료 CMS가 비즈니스 목표를 충족하는지 확인하고 싶은지 설명하지 않습니다.
인간에게 이 요청은 많은 것을 의미할 수 있지만 알고리즘 덕분에 Google은 주어진 상황에서 어떤 결과가 더 관련성이 있는지 알아낼 수 있습니다.
검색 알고리즘 작동 방식
최고의 품질 기준을 충족하기 위해 Google은 궁극적으로 검색 결과에 표시되는 내용을 결정하는 수많은 요소를 고려합니다.
이를 위해 Google은 특정 쿼리에 대한 관련 페이지를 크롤링하고 순위를 매기고 전달하는 많은 알고리즘으로 구성된 복잡한 시스템을 만들었습니다. 이러한 알고리즘은 수십 년 동안 사소하고 중대한 변화를 겪어 왔으며 일반적으로 많은 소란을 일으킵니다.
이제 Google 알고리즘 작동 방식을 변경한 최근 핵심 업데이트를 살펴보겠습니다.
지식 그래프
지식 그래프는 알고리즘이라고 할 수는 없지만 시맨틱 검색의 기반이 되기 때문에 여전히 중요합니다.
2012년 XNUMX월에 도입된 Google의 Knowledge Graph는 검색 결과 및 기타 다양한 Google 서비스에 표시되는 정보를 강화하는 방대한 지식 기반 및 그래프 데이터베이스 역할을 합니다.
지식 정보의 주요 목표는 사용자에게 보다 의미 있고 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 것입니다. 서로 다른 엔터티와 개념 간의 관계를 이해함으로써 이를 달성합니다. 단순히 일치하는 것보다 키워드 웹 페이지의 검색 쿼리에서 Google 지식 그래프는 검색 이면의 컨텍스트와 의도를 이해하도록 설계되어 보다 정확하고 직접적인 답변을 제공할 수 있습니다.
위의 스크린샷에서 볼 수 있듯이 Knowledge Graph의 각 엔터티는 다양한 속성, 사실 및 컨텍스트 정보와 연결됩니다. Google은 평판이 좋은 웹사이트, 라이선스가 부여된 데이터베이스 및 기타 공개 소스를 비롯한 여러 소스에서 이 정보를 수집합니다.
지식 그래프는 엔터티 간의 연결을 분석하여 서로 다른 엔터티가 어떻게 관련되어 있는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어 역사적 인물, 유명 랜드마크, 영화와 배우 등의 관계를 이해할 수 있습니다.
구글 벌새
소개 벌새 알고리즘 업데이트는 Google 검색 엔진의 진화에서 중추적인 순간을 기록했습니다. 검색 쿼리 내의 개별 키워드에 초점을 맞춘 이전 업데이트와 달리 Hummingbird는 전체 검색 쿼리를 전체적으로 해석하고 그 뒤에 있는 컨텍스트와 의미를 고려합니다. 이는 "대화식 검색” 기능을 사용하면 사용자는 쿼리 이면의 의미와 의도를 기반으로 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
파란색 링크를 넘어선 검색 기능
Hummingbird를 통해 Google은 사용자의 의도를 더 잘 이해하고 해결함으로써 사용자에게 쿼리에 대한 더 빠르고 정확한 응답을 제공하고자 했습니다. 검색 결과를 위해 고품질 페이지를 선택하는 것 외에도 알고리즘은 다음을 충분히 활용했습니다. 지식 그래프, 리치 결과 및 추천 스 니펫. 이를 통해 사용자는 검색 결과에서 외부 링크를 클릭할 필요 없이 검색 표면에서 직접 자세한 답변을 볼 수 있습니다.
BERT
복잡한 대화형 쿼리에 대한 응답으로 Google은 다음과 같은 또 다른 최첨단 기술을 도입했습니다. 변압기의 양방향 인코더 표현및 BERT. 이전 업데이트에서는 구문 의도 분석에 중점을 두었지만 BERT는 쿼리에서 단어 간의 관계를 이해하여 한 단계 더 발전했습니다. Google은 현재 인간의 자연 언어를 훨씬 더 깊이 이해하고 있으며 전치사(예: "to" 또는 "for")에 따라 구문의 의미가 어떻게 변경되는지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 검색 엔진은 음성 입력을 보다 효과적으로 처리하여 사용자 의도에 따라 보다 정확한 검색 결과를 생성할 수 있습니다.
Google에 따르면 전 세계 온라인 인구의 27%가 모바일 장치에서 음성 검색을 사용하고 있습니다. 오늘날 더 많은 사람들이 Siri 또는 Google Home과 같은 도구를 사용함에 따라 BERT와 같은 알고리즘은 구어를 더 잘 이해하고 있습니다. 그리고 이러한 종류의 검색어는 더 대화적이고 더 길고 자연스러운 문구를 포함하기 때문에 Google은 시맨틱 검색의 고급 언어 처리를 사용하여 다음을 제공합니다. 더 나은 음성 검색 결과.
검색 요구 사항의 범위와 복잡성이 증가하고 있으므로 BERT는 곧 새로운 모델로 대체될 것입니다.
MUM(멀티태스킹 통합 모델)
스니펫으로 직접 답변할 수 없는 복잡한 쿼리가 있는 사용자를 돕기 위해 Google은 다음과 같은 새로운 기술을 도입했습니다. 멀티태스킹 통합 모델, 또는 MUM.
MUM이 복잡한 쿼리에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
열대 낙원으로의 여행을 계획 중이고 Google에 지역 기후에 대한 정보를 요청하면 MUM이 귀중한 통찰력을 제공한다고 상상해 보십시오. 예를 들어, 일년 내내 화창하지만 XNUMX월과 XNUMX월에는 비가 올 확률이 더 높다는 것을 알려줄 수 있습니다. 작은 우산이나 가벼운 비옷과 같은 필수품을 챙기는 것이 좋습니다. MUM은 지역 최고의 해변이나 인기 있는 수상 스포츠 활동과 같은 추가 탐색을 위한 하위 주제를 제시할 수도 있습니다. MUM은 웹의 다양한 출처에서 관련 기사, 비디오 및 이미지에 대한 링크를 제공하므로 여행 계획을 쉽게 세울 수 있습니다.
이 기술이 아직 완전히 출시되지 않았고 알고리즘이 즉각적인 답변을 제공할 만큼 충분히 발전하지 않았지만 Google은 이를 곧 현실화하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 이와 같은 기술 발전으로 필요한 모든 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
음유 시인
Bard는 Google의 실험적인 대화형 AI 채팅 서비스입니다. 와 유사하게 기능합니다. ChatGPT, 가장 큰 차이점은 Google의 무료 서비스가 웹에서 직접 정보를 가져온다는 것입니다. Bard는 2023년 XNUMX월에 제한된 용량으로 처음 출시되었습니다. 그 이후로 사용자는 Bard를 챗봇으로 활용하여 질문에 답하고 다양한 작업을 수행하도록 돕고 있습니다. 다음은 그 모습을 엿볼 수 있는 것입니다.
Google은 멀지 않은 미래에 Bard를 Knowledge Graph 카드에 통합할 계획입니다. Knowledge Graph는 현재 개인 또는 위치에 대한 단어 정의 또는 개요를 제공하지만 Bard의 주요 목적은 명확한 답변이 없는 질문을 처리하는 것입니다.
Bard는 곧 이러한 유형의 쿼리에 점점 더 복잡하고 상황에 맞는 응답을 제공할 것입니다.
SGE
검색 생성 경험 최신 Google 업데이트입니다. 생성 AI를 통합하여 기존의 검색 경험을 혁신하고자 했습니다. SGE는 XNUMX개 이상의 관련 소스에 대한 링크와 함께 쿼리에 대한 확인된 답변을 특징으로 하는 대화형 AI 스니펫을 SERP 상단에 생성합니다. 사용자는 후속 질문을 할 수도 있습니다.
한 가지 중요한 점은 AI 스니펫 선택 프로세스가 높은 순위에만 기반하지 않는다는 것입니다. 대신 SGE는 사용자의 쿼리에 대한 관련 정보를 제공하는 데 필요한 정확한 각도를 제시하는 웹사이트를 우선시합니다.
실질적으로 검색에 생성 AI를 통합하면 사용자가 주제를 더 빨리 이해하고 새로운 관점과 통찰력을 발견하고 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
Google이 관련 페이지를 찾는 방법
이제 특정 검색어에 대해 사용자에게 표시되는 결과를 결정하는 주요 기준으로 이동하겠습니다.
쿼리의 의미
사용자 요청 뒤에 의도를 설정하는 것을 나타냅니다. 이를 위해 Google은 웹에서 검색할 키워드를 결정하는 언어 모델을 만들었습니다. 이러한 언어 모델은 철자가 틀린 검색어를 감지하고, 자연어를 이해하고, 동의어를 일치시키는 등의 작업을 수행합니다.
동의어
동의어 시스템을 사용하면 검색에 사용된 정확한 키워드가 포함되어 있지 않더라도 사용자에게 더 관련성 높은 웹사이트가 제공됩니다.
이렇게 하면 Google에서 '저예산 여행 방법'이라는 검색어를 저렴한 항공편, 저렴한 호텔, 여행 보험 및 기타 저가 여행과 관련된 유용한 팁에 대한 정보가 포함된 소스와 일치시키는 데 도움이 됩니다.
주제 관련성
두 번째 단계는 웹 페이지의 콘텐츠를 평가하고 그것이 주제 관련 아니면 않습니다.
우선, 알고리즘은 키워드를 분석합니다. 키워드가 페이지, 제목 또는 본문에 나타나면 이 소스가 사용자에게 표시될 가능성이 더 큽니다.
이 기본 신호 외에도 Google은 다음을 평가합니다. 주제 권위 다음을 포함하는 콘텐츠: 가능한 모든 질문, 내부 링크 및 백링크를 다루는 하위 주제가 수반되는 심층 콘텐츠 - 정보가 검색 의도를 충족하는 방법을 보여줍니다.
에 따르면 딕슨 존스국제 SEO 연사이자 인터넷 마케팅 고문인 은 긴 형식의 콘텐츠를 게시하는 것만으로는 첫 페이지 순위를 얻는 데 중요한 역할을 하지 않습니다.
페이지의 관련성을 강화하는 것 중 하나는 잠재 의미 론적 인덱싱 (LSI) 키워드, 즉, 주제에 기여하는 보충 키워드입니다.
"예산으로 여행하는 방법"에 대한 예를 살펴보겠습니다.
저예산 여행에 대한 정보가 포함된 웹 페이지는 수백, 아니 수천 개가 있습니다. 그러나 모든 항목이 관련이 있는 것으로 간주되는 것은 아닙니다. 예를 들어 Google에서 "저예산 여행"이라는 키워드가 계속해서 반복되는 것을 발견하면 해당 페이지가 검색 결과에 표시되지 않을 것입니다. 반면 LSI 키워드(예: "저가", "할인", "저렴" 등)를 사용하면 Google은 이 게시물이 알뜰 여행에 관한 것이라고 확신할 것입니다.
그러나 과용하지 않도록 주의하십시오. 가능한 한 많이 사용하는 것이 옳은 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 그것은 좋은 생각이 아닙니다. 텍스트 전체에 모든 항목을 흩뿌리면 콘텐츠가 검색 엔진에 스팸으로 보일 수 있으며 심지어 처벌.
크레이그 캠벨Glasgow의 SEO 전문가인 은 의미론적으로 관련된 키워드를 과도하게 사용하지 않고 적당히 사용할 것을 권장합니다.
경쟁자의 텍스트 분석 SE Ranking의 콘텐츠 에디터 당신과 함께 그들을 능가합니다.
시맨틱 검색은 SEO에 어떤 영향을 미칩니까?
시맨틱 검색은 최근 몇 년 동안 SEO에 상당한 영향을 미쳤습니다. 방법은 다음과 같습니다.
- 검색 의도가 우선 순위가 되었습니다. 검색 엔진은 사용자 검색어의 의도를 훨씬 더 잘 이해하므로 웹 사이트는 특정 키워드를 대상으로 할 뿐만 아니라 사용자 요구를 충족하는 귀중한 정보를 제공하는 콘텐츠를 만드는 데 집중해야 합니다. 이러한 변화는 보다 관련성 있고 포괄적인 콘텐츠 생성을 장려합니다.
- 초점이 키워드에서 주제로 이동했습니다. 검색 엔진은 사용자의 검색 쿼리 이면에 있는 컨텍스트와 의도를 이해하려고 시도하므로 주제를 심층적으로 다루고 관련 하위 주제를 탐색하는 콘텐츠가 검색 결과에서 선호될 가능성이 더 큽니다. 포괄적이고 독창적이며 고품질의 리소스를 만들기 위해 심층적으로 다룰 수 있는 틈새 시장의 광범위한 주제에 우선 순위를 지정하십시오.
- 추천 스니펫 및 리치 결과는 현재 SERP를 지배합니다. 웹사이트에서 구조화된 데이터 및 스키마 마크업을 구현하면 검색 엔진이 콘텐츠의 컨텍스트와 구성을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이렇게 하면 리치 스니펫, 지식 패널 및 더 많은 클릭을 유도할 수 있는 시각적으로 매력적인 요소와 같은 향상된 검색 결과에 사이트가 나타날 가능성이 높아집니다.
보시다시피 시맨틱 검색은 SEO의 초점을 단순한 키워드 최적화에서 포괄적이고 사용자 중심적이며 상황에 맞는 콘텐츠 생성으로 이동시켰습니다. 고품질의 의미론적으로 풍부한 콘텐츠를 생성하여 이러한 변화에 적응하는 웹 사이트는 검색 순위 향상과 유기적 트래픽 증가의 이점을 누릴 가능성이 더 큽니다.
SE랭킹의 활용 검색 엔진 순위 검사기 웹 사이트 순위를 추적합니다.
시맨틱 검색을 위해 콘텐츠를 최적화하는 방법
시맨틱 검색의 지배적 경향과 웹사이트 최적화에 대한 중요성을 잘 살펴본 후, 이제 검색 엔진에서 더 높은 순위를 확보하기 위해 사이트를 최적화할 때입니다. 다음은 주의해야 할 몇 가지 핵심 사항입니다.
사용자 의도
타겟팅하려는 키워드의 기본 의도를 조사하고 식별합니다. 이러한 검색어를 사용할 때 사용자가 무엇을 찾고 있는지 생각해 보십시오. 정보를 찾거나 구매를 원하거나 특정 웹 사이트를 탐색하려고 합니까?
키워드가 아닌 주제에 집중
주제 중심의 콘텐츠를 만들려면 심도 있는 연구와 청중의 관심사 및 문제점에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 여기에는 귀하의 비즈니스 또는 웹 사이트와 관련된 광범위한 주제 또는 주제 영역을 식별하고 이러한 주제를 심층적으로 다루는 콘텐츠를 생성하는 것이 포함됩니다. 이 접근 방식을 통해 콘텐츠 제작자는 다양한 관련 키워드, 변형 및 의미론적 용어를 자연스럽게 통합하여 사람들이 자연스럽게 정보를 검색하는 방식에 쉽게 맞출 수 있습니다.
키워드 정리 주제 그룹으로 분류하고 웹사이트 페이지에 전략적으로 배포합니다. 이것은 사용자에게 어필할 뿐만 아니라 검색 엔진 순위에서 우선 순위를 획득하여 귀하의 페이지를 SERP의 최상위에 배치하는 구조화되고 다양한 콘텐츠를 생성합니다.
귀하의 웹사이트에 대한 모든 관련성 있고 인기 있는 주제를 찾으려면 SE Ranking's를 활용하십시오. 웹사이트 키워드 생성기. 키워드 제안 섹션의 질문 탭을 자세히 살펴보십시오. 여기에서 도구는 사용자가 검색하는 주제를 제공합니다.
답변 기반 콘텐츠
주제의 모든 측면을 다루는 심층적이고 포괄적인 기사를 작성할 때 답변 기반 콘텐츠에 집중하는 것이 좋습니다. 검색 엔진, 특히 Google은 검색 결과의 추천 스니펫에 많은 공간을 할당합니다. 그들의 목표는 사용자에게 쿼리에 대한 답변을 신속하게 제공하는 것입니다. 가시성을 극대화하려면 일반 유기적 검색결과 위의 추천 스니펫에 표시되도록 노력하세요.
일반적인 질문에 답하고 자세한 설명을 제공하는 것도 중요합니다. 이를 통해 사용자는 한 곳에서 필요한 모든 정보를 찾을 수 있으므로 동일한 주제를 더 이상 Google에서 검색할 필요성이 최소화됩니다.
쇼케이스 관련성 링크
링크는 여전히 가장 중요한 순위 신호 중 하나입니다. SEO 성공을 달성하려면 다음 작업을 수행해야 합니다. 백 과 내부 링크.
고품질 백링크를 얻으려면 자연스럽게 링크를 끌어들이는 콘텐츠의 우선순위를 정하고, 게스트 게시 기회를 위해 웹사이트에 연락하고, 비즈니스 프로필과 평가를 작성하십시오. 이 주제에 대해 자세히 알아보려면 포괄적인 내용을 읽어보십시오. 링크 빌딩 가이드.
중요한 콘텐츠에 대한 딥 링크를 만들기 위해 적절한 내부 링크 구조를 설정하는 것도 중요합니다. 메뉴 탐색 작업을 하고 이동 경로를 활용하고 기사 본문 전체에 전략적으로 링크를 배치하십시오. 페이지를 서로 연결하면 독자가 사이트를 탐색하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 Google이 쉽게 사이트를 크롤링하고 새 페이지를 찾을 수 있습니다. 내부 링크를 설정하고 백링크를 가져올 때 페이지에 주제가 포함되어 있는지 확인하십시오. 앵커 텍스트.
구조화 된 데이터
Google이 귀하의 콘텐츠를 더 잘 이해하도록 돕기 위해 구조화 된 데이터, 페이지의 정보를 분류하도록 특별히 설계되었습니다. 구현 스키마 마크 업 콘텐츠를 해석하는 방법에 대한 정보를 검색 엔진에 제공하여 추천 또는 추천 형식으로 더 매력적으로 표시될 가능성을 높입니다. 리치 스 니펫.
시맨틱 HTML
시맨틱을 활용하라 HTML 태그 (예: 에게 , , 등) 및 부제목은 콘텐츠를 구성할 때 사용합니다. 이렇게 하면 사용자가 콘텐츠를 더 쉽게 읽을 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진이 콘텐츠의 구조와 계층을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 검색 순위와 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 화면 판독기와 같은 보조 기술은 시맨틱 요소를 활용하여 장애가 있는 사용자에게 더 많은 컨텍스트와 더 나은 탐색을 제공할 수 있습니다.
결론
시맨틱 검색은 분명히 SEO 및 온라인 콘텐츠 최적화를 위한 게임 체인저입니다. 사용자가 진정으로 원하는 것에 초점을 맞추는 레이저와 같은 기능이 놀라운 점입니다. 검색 엔진은 이제 검색 쿼리의 의미를 훨씬 더 잘 이해하고 있으며 그로 인해 놀라울 정도로 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
이 새로운 접근 방식은 사용자를 최우선으로 생각하는 것입니다. 많은 키워드로 콘텐츠를 채우거나 얕은 정보를 제공하는 것을 잊으십시오. 이제 사람들이 좋아하는 가치 있는 콘텐츠를 만드는 것이 관건입니다.
의미론적 SEO를 흔들려면 사용자가 무엇을 찾고 있는지 진정으로 파악해야 합니다. 이것은 그들의 질문과 동기를 더 깊이 파고드는 것을 의미합니다. 그런 다음 고객이 원하는 것을 정확하게 제공해야 합니다. 즉, 고객의 언어로 표현되고 고객의 기대에 부응하는 관련성 있고 풍부한 콘텐츠를 제공해야 합니다.
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