생성적 AI 기반 검색 엔진: 브랜드 마케팅 담당자가 알아야 할 사항

검색 엔진은 사실상 모든 인구통계의 관심을 끄는 보기 드문 온라인 도구 중 하나이며 디지털로 연결된 문화에 확고히 자리잡고 있습니다. 지난 25년 동안 우리는 그들의 막대한 잠재력을 발휘하는 것에서 이제는 모든 것이 "Google에서 가능"하고 "Bing에서 가능"하다는 것을 당연하게 여기며 Alphabet과 Microsoft에 직접적이고 불균형적인 힘과 영향력을 부여하는 시대로 변했습니다. 온라인 행동, 콘텐츠 소비 및 문화에 대해 설명합니다.

따라서 생성적 AI 기반 검색 엔진의 출현으로 전례 없는 규모의 과대 광고 열차가 실현되었다고 믿는 것이 좋습니다. 간단히 말해서, 이러한 새로운 AI 모델이 혼합되어 있으면 할머니의 Google이나 아빠의 Bing이 아닙니다. GPT-3 등과 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 함께 기존보다 훨씬 더 정교한 알고리즘을 활용하여 고도로 개인화되고 초특화된 결과를 생성하는 "슈퍼 Google"을 상상해 보십시오. 생성 AI가 왜 강력한 검색 엔진은 사용자가 온라인에서 정보와 콘텐츠를 검색, 전파 및 액세스하는 방법을 혁신하는 직전에 있습니다.

SEO 콘텐츠 전략가, 컨설턴트, 카피라이터로서 저는 이것이 브랜드 마케터와 콘텐츠 제작에 어떤 의미인지 알고 싶었습니다. 이 글을 읽고 계시다면 ChatGPT를 사용해 보셨을 것이고 생성 AI가 무엇을 할 수 있는지 이미 이해하셨을 것입니다(그렇지 않다면 먼저 콘텐츠 생성에서 생성 AI의 위험과 보상을 읽어보세요). 이제 무엇을 할 수 있는지 궁금하실 것입니다. 그 존재는 검색의 미래를 의미합니다.

생성 AI가 검색 엔진이 쿼리를 이해하는 방식과 검색 결과에 콘텐츠가 표시되는 방식을 어떻게 바꿀지 고민하고 계실 것입니다. 모든 쿼리는 "0 위치"에 있는 검색 엔진의 AI에 의해 직접 답변되며 추가 유기 콘텐츠 결과는 지원 자료로 권장됩니까? 유료 검색 광고는 말할 것도 없습니다. 검색 엔진 마케팅(SEM)과 클릭당 지불(PPC) 광고 경쟁이 더욱 치열해질 것입니다. 광고주들은 AI 생성 답변 위에 또는 심지어 그 안에 나타나기 위해 높은 프리미엄을 기꺼이 포기할 의향이 있습니까? 그리고 키워드에 입찰하는 대신 정확한 쿼리나 AI 프롬프트에 입찰하는 방식으로 전환되나요?

이 기사의 목적은 생성 AI와 검색 엔진의 강력하고 강력한 관계를 탐색하는 동시에 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 대한 AI의 영향과 함께 이들 통합이 가져오는 난제를 탐색하는 방법에 대한 통찰력을 제공하는 것입니다. ). 이렇게 하면 브랜드 마케팅 담당자, SEO 실무자 및 콘텐츠 제작자는 생성 AI가 검색 엔진 기능에 통합됨에 따라 계속 입지를 확보할 수 있도록 콘텐츠 전략을 조정하는 데 최대한 대비할 수 있습니다.

먼저, 생성적 AI 애플리케이션에 대한 빠른 입문서를 작성하고 주요 업체들이 무엇을 하고 있는지 살펴보겠습니다. Microsoft는 Google의 대화 애플리케이션용 언어 모델(일명 LaMDA) 및 Bard인 Bing에 대해 곧 출시될 새로운 Ai 기반 채팅 기능을 발표했습니다. 헤드라인 만들기, 이미지와 음악 제작에 초점을 맞춘 기타 AI 모델 등장을 통해 이 새로운 디지털 환경에 대한 정보를 제공하고 이 파괴적인 기술이 앞으로 검색 결과에 어떤 영향을 미칠지 설명합니다.

제너레이티브 AI(Generative AI)란 무엇이며 그 응용 분야는 무엇입니까?

제너레이티브 AI는 모든 분야에서 언론의 화제를 불러일으켰고 모두가 할 말이 있습니다.

Harvard Business Review 및 MIT Technology Review의 학자들은 생성 AI가 검색 엔진에 미치는 단기 영향에 회의적인 2센트를 투자하여 생성 AI가 주가에 미치는 단기 영향을 예측하는 사람들에게 자금을 지원하기까지 인터넷 구석구석이 불타는 것처럼 보입니다. AI의 잠재적인 적용과 영향에 대한 아이디어, 의견, 심지어는 노골적인 경고까지 포함합니다.

2023년 2월 17일부터 19일 사이에 2,200명 이상의 미국 성인을 대상으로 AI 기반 검색 엔진에 대한 우려를 조사한 Morning Consult 설문조사에 따르면 3분의 2 이상이 개인 문제와 관련하여 AI에 대해 '다소' 또는 '매우' 우려하는 것으로 나타났습니다. 데이터 프라이버시, 국익에 반하여 이를 사용하는 외국 세력, AI 생성 검색 결과를 포함한 잘못된 정보의 확산, 딥페이크 생성 등은 시작에 불과합니다.

또한 사람들은 SERP의 편견과 차별로 이어지는 이러한 도구, AI 모델의 훈련 및 개발 방법에 대한 투명성 부족, 여러 산업 분야의 일자리 손실에 대해 정당하게 우려했습니다. 그리고 Wired가 스테로이드 검색 엔진에 필요한 더 높은 컴퓨팅 성능으로 인해 탄소 배출량이 증가한다는 생성 AI의 "더러운 비밀"을 언급하기 전의 모든 것입니다.

다 알아냈어? 알았어, 그럼: 뭐야?

생성적 AI(Generative AI)는 기계 학습을 사용하여 몇 가지 기본 구성 요소만으로 높은 수준의 다양성과 예측 불가능성을 사용하여 제공된 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 일종의 인공 지능입니다. 이 기술은 특히 ChatGPT가 인터넷을 파괴한 이후 알고리즘을 개선하고 보다 정확한 검색 결과를 제공하려고 노력하면서 검색 엔진에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

이 기술은 텍스트나 이미지와 같은 기존 데이터 포인트를 가져와 이를 사용하여 완전히 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, OpenAI의 DALL·E와 새롭게 개선된 DALL·E 2(보다 정확하고 4배 더 높은 해상도로 이미지 생성)는 완전히 관련 없는 아이디어를 포함하여 텍스트 프롬프트를 기반으로 사실적인 이미지와 예술을 렌더링할 수 있습니다. 수십 번의 반복을 통해 아보카도를 안락의자로 활용하고 싶다면 DALL·E가 도와드리겠습니다.

마찬가지로, 텍스트 기반 생성 AI는 하나의 소스 문서에서 단어나 구문의 일부를 가져와 최소한의 사람 입력만으로 완전히 새로운 문장, 단락, 심지어 전체 기사로 결합할 수 있습니다. 채팅 형식의 쿼리에 응답하고 자연어 처리(NLP)를 활용하여 블로그, 웹사이트, 소셜 미디어 및 기타 마케팅 채널을 위한 장문 콘텐츠를 짧은 시간 안에 생성할 수 있는 ChatGPT 및 기타 AI 콘텐츠 작성 도구를 생각해 보세요. 도움 없이 일반 작가가 걸리는 시간입니다.

이 기술의 잠재적 응용 분야는 Google 및 Bing과 같은 주요 플랫폼에서 보다 관련성이 높은 검색 결과를 제공하는 것부터 사용자 관심 사항이나 선호도를 기반으로 개인화된 뉴스 기사를 생성하는 것까지 광범위합니다. Generative AI는 마케팅 캠페인에 사용되어 마케팅 담당자가 직접 입력하지 않고도 각 사용자의 요구 사항이나 원하는 사항에 특별히 맞춰진 맞춤형 광고를 만들 수도 있습니다. 알고리즘에 적절하게 구현된다면 생성 AI가 검색 엔진에 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 가능성은 무궁무진하고 흥미진진합니다.

음악 창작은 파도(적어도 음파)를 만들도록 설정된 또 다른 생성 AI 애플리케이션입니다. 음악 패턴과 사운드에 대해 AI 모델을 훈련함으로써 자신만의 새로운 작곡을 생성할 수 있습니다. 마찬가지로, 생성적 AI 모델은 시와 이야기와 같은 다른 창의적 예술을 위해 개발되었습니다. 이 모델은 최소한의 인간 입력으로 전체 작품을 스스로 생산할 수 있으며, 그 결과 한동안 창의적인 인간이 여전히 필요하다는 것을 보여줍니다.

검색 엔진은 생성 AI를 어떻게 사용하고 있나요?

마이크로소프트 빙

Microsoft는 입증된 생성 AI 기술을 Bing에 통합할 수 있도록 ChatGPT 및 DALL-E 기술을 개발하는 회사인 OpenAI에 많은 투자를 했습니다. 실제로 회사는 Bing이 "ChatGPT보다 더 강력하고 검색을 위해 특별히 맞춤화된 새로운 차세대 OpenAI LLM(대형 언어 모델)"을 특징으로 하는 최첨단 AI 검색 엔진을 출시할 것이라고 이미 발표했습니다. 회사에 따르면 ChatGPT 및 GPT 3.5보다 "더 빠르고 정확하며 더 유능합니다". OpenAI와 달리 거의 실시간으로 인터넷에 액세스할 수 있어 최신 정보를 제공한다는 큰 차이점이 있습니다. 무료 ChatGPT 버전.

이 주요 업데이트는 아직 대중에게 공개되지 않았지만 새로운 Bing의 대기자 명단에 등록하여 첫 번째 그룹에서 강력한 새 검색 기능에 액세스할 수 있습니다. 새로운 Bing을 베타 테스트한 사람들은 AI 생성 결과가 Google의 추천 스니펫 및 지식 패널 결과 옆에 표시되어 SERP를 두 개의 열로 나누고 왼쪽에는 기존 결과를 표시하고 오른쪽에는 오른쪽을 표시한다는 것을 보여줍니다. 또한 거의 실시간 데이터 피드로 응답하기 위해 웹에 연결되는 ChatGPT와 유사한 독립형 채팅 페이지로 분할될 수도 있습니다.

Microsoft는 먼저 생성 AI 검색에 뛰어들어 Bing의 3%에 불과한 전 세계 검색 엔진 시장 점유율 중 거의 93%에 달하는 Google의 일부 시장 점유율을 훔치기를 바라고 있습니다. 얻을 수 있을 겁니다.

구글 검색

Google 엔지니어와 경영진은 이 초기 공간이 발전함에 따라 ChatGPT를 다루는 데 그치지 않고 OpenAI의 GPT-3에 대한 답변으로 2021년에 출시된 LaMDA를 포함하여 생성 AI 모델 구축에도 많은 투자를 했습니다. 언어 모델링을 위해 GPT-3에서 사용하는 것과 동일한 신경망인 Transformer를 기반으로 구축된 LaMDA는 자체 AI 이니셔티브를 위해 대화형 채팅을 혼합합니다.

Google에 따르면 LaMDA는 대화 훈련을 받았으며 가까운 시일 내에 OpenAI의 ChatGPT와 경쟁할 수 있을 것입니다. 그럼에도 불구하고 Google은 AI 원칙에 따라 안전과 위험 완화를 보장할 수 있을 때까지 생성 AI 도구를 대중에게 공개하는 것을 주저하고 있으므로 지금은 LaMDA에 대해서만 읽을 수 있습니다.

LaMDA를 기반으로 Google은 올해 OpenAI의 ChatGPT에 대한 답변으로 Bard라는 새로운 LaMDA 기반 대화 채팅 서비스를 발표했습니다. Google 및 Alphabet CEO인 Sundar Pichai에 따르면 "Bard는 전 세계의 광범위한 지식과 우리의 대규모 언어 모델의 힘, 지능 및 창의성을 결합하려고 합니다. 이는 웹의 정보를 활용하여 신선하고 고품질의 응답을 제공합니다. [그리고] 창의성의 배출구이자 호기심의 발판이 될 수 있습니다."

불행하게도 회사는 Bard에 대한 초기 광고에서 사실 확인을 누락한 것으로 보이며, 이로 인해 모회사인 Alphabet은 주가 8% 하락으로 인해 하루 거래일 만에 시가총액 1억 달러의 손실을 입게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 일부 사람들은 Bard의 실패가 궁극적으로 긍정적일 수 있다고 믿습니다. 왜냐하면 Google이 향후 Bard를 대중에게 공개할 때 유사한 실수를 피하기 위해 기술을 두 배로 늘리게 되기 때문입니다.

한편 Google은 자체 기능과 서비스를 강화하고 생성 AI를 더욱 주류로 만들기 위해 PaLM, Imagen, MusicLM을 포함한 언어 및 기타 영역에서 추가 생성 AI 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 획기적인 계획에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

Google의 더욱 생성적인 AI 모델

손바닥

PaLM(Pathways Language Model)은 Google이 만든 또 다른 AI 언어 모델로, 5,400억 개의 매개변수를 사용하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하여 문장이나 구 내 단어의 맥락을 이해하는 회사의 Pathways 모델을 기반으로 구축되었습니다. PaLM은 질문 답변, 요약, 번역 등과 같은 작업에 사용할 수 있으며 논리, 수학, 패턴 인식 및 기타 복잡한 작업에 대해 훈련되었습니다.

PaLM은 코드가 포함된 사전 훈련 데이터 세트의 5%만으로 강력한 코드를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 "원인과 결과를 구별하고, 적절한 맥락에서 개념적 조합을 이해하고, 심지어 이모티콘을 통해 영화를 추측할 수도 있습니다"라고 Google은 말합니다.

이미지

Imagen은 OpenAI가 2022년 DALL·E 2를 출시한 지 얼마 되지 않아 연구 논문으로 발표된 Google Research에서 만든 AI 텍스트 이미지 생성기입니다. Imagen과 DALL·E 2는 모두 텍스트에서 이미지를 생성하는 생성 AI 모델입니다. 주요 차이점은 DALL·E 및 DALL·E 2는 현재 사용할 수 있지만 Imagen은 현재 사용할 수 없다는 것입니다. Google에 따르면 "Imagen이 유해한 고정관념과 표현을 인코딩할 위험이 있기 때문입니다. 추가 보호 조치 없이는 Imagen을 공개적으로 공개하지 않기로 결정했습니다."

주목해야 할 또 다른 중요한 요소는 Imagen이 DALL·E 2를 포함한 다른 유사한 방법을 인간의 평가에서 능가한다는 것입니다. 따라서 정렬 및 충실도에서 누구도 실제로 사용할 수는 없지만 DALL보다 더 나을 가능성이 높다는 것을 알 수 있습니다. ·E 2(OpenAI의 개선이 있을 때까지 대기 중) 최종 출시 시.

뮤직LM

MusicLM은 음악 작곡을 생성할 수 있는 Google Research에서 개발한 생성적 AI 언어 모델입니다. 장르, 스타일, 분위기 등 특정 매개변수를 기반으로 음악을 생성할 수 있는 '조건부 생성'이라는 기술을 사용합니다. Google에 따르면 "MusicLM은 텍스트 캡션에 설명된 스타일에 따라 휘파람 및 흥얼거리는 멜로디를 변환할 수 있다는 점에서 텍스트와 멜로디 모두에 대해 조절될 수 있습니다."

위에 링크된 요약 페이지에서는 "레게톤과 일렉트로닉 댄스 음악의 융합, 공간적인 분위기를 갖춘 레게톤과 일렉트로닉 댄스 음악의 융합"에서 생성된 30초 오디오 파일을 포함하여 다양한 프롬프트 유형에서 10초에서 5분 사이의 클립을 생성하는 MusicLM의 작동 과정을 들을 수 있습니다. , 다른 세상의 소리. 우주에서 길을 잃은 듯한 경험을 유도하고, 음악은 춤을 추면서 경이로움과 경외감을 불러일으키도록 디자인될 것입니다." 유명한 그림 제목, 작가 및 설명(반 고흐의 별이 빛나는 밤 포함)에서 생성된 샘플 및 Klimt의 The Kiss), 랩, EDM, 데스 메탈 등 다양한 장르에 맞게 생성된 10초 길이의 무작위 아코디언 사운드 조각입니다. 어떤 경우에는 품질이 거칠어질 수 있지만 출력은 여전히 ​​놀라운 것이므로 MusicLM의 샘플 트랙 중 일부를 들어볼 것을 적극 권장합니다.

생성적 AI가 검색 결과에 미칠 수 있는 영향

보다 정확하고 관련성이 높은 SERP

Generative AI가 미래에 사람들이 이러한 검색 엔진을 사용하는 방식에 큰 영향을 미칠 것이라고 가정하는 것이 안전하다고 생각됩니다. 이 기술은 이전보다 더 빠르게 더 정확한 결과를 제공하는 동시에 여러 언어와 상황에 걸쳐 관련성과 정확성을 잠재적으로 높일 수 있습니다.

Google과 Bing은 각각 채팅을 넘어 생성 AI를 활용하여 검색 결과를 최적화하고 알고리즘에 최소한의 토큰을 사용하여 더 높은 복잡성과 무작위성을 도입하고 있습니다. 그렇다면 검색결과에서 이는 정확히 무엇을 의미할까요? 간단히 말해서 SERP의 정확도와 관련성이 더 높습니다.

AI 및 자연어 처리의 맥락에서 당혹성은 언어 모델이 단어 시퀀스를 얼마나 잘 예측하거나 이해할 수 있는지를 측정하는 것입니다. 특히 이는 시퀀스의 다음 단어를 예측할 때 모델의 불확실성 또는 예측 불가능성을 측정하는 척도입니다. Perplexity 점수가 낮을수록 모델이 다음 단어를 더 잘 예측한다는 것을 나타내고, Perplexity 점수가 높을수록 모델이 더 확실하지 않거나 예측할 수 없음을 나타냅니다. 직관에 어긋나는 것처럼 보일 수도 있지만, Perplexity 점수가 높을수록 모델이 더 다양하고 고유한 결과를 생성하고 있음을 나타내므로 바람직할 수 있습니다. 이는 검색 엔진이 사용자에게 다양한 관련 결과를 제공하려는 SERP에 유용할 수 있습니다.

AI 및 NLP의 맥락에서 토큰은 언어의 기본 구성 요소입니다. 일반적으로 개별 단어인 토큰은 하위 단어나 문자와 같은 다른 언어 단위일 수도 있습니다. 토큰을 사용하는 생성 AI 모델은 토큰을 다양한 방식으로 결합하여 모델이 훈련한 데이터와 유사하지만 다른 새로운 출력을 생성할 수 있습니다.

최소한의 토큰으로 생성 AI를 활용함으로써 Google 및 Bing과 같은 검색 엔진은 더 높은 복잡성을 도입하여 더 많은 틈새 및 매우 구체적인 콘텐츠를 포함하여 더 다양한 잠재적 일치 항목을 포함할 수 있습니다. 게다가 생성 AI는 무작위성을 높일 수 있어 사용자에게 유사한 쿼리에 대해 동일한 결과 세트를 제공하는 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. 이는 검색 엔진의 결과가 더 높은 수준의 다양성을 가지며 사용자의 다양한 요구와 관심을 충족할 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.

개인화된 결과 + AI가 생성한 답변을 통해 필요한 정보를 더 빠르게 찾을 수 있습니다.

생성적 AI는 여러 페이지의 결과를 클릭하지 않고도 사용자 쿼리에 직접 답변을 제공함으로써 검색 엔진에 영향을 미칠 수도 있습니다. 우리는 새로운 Bing이 SERP에 분할 화면을 제공할 것이라는 것을 이미 알고 있습니다. 전통적인 유료 및 유기적 결과와 함께 자체 버전의 추천 스니펫이 왼쪽에 있고 AI 생성 답변 상자가 오른쪽에 있습니다. 클릭 가능한 프롬프트를 통해 관련 질문에 답하고 새로운 AI 채팅을 시작할 수 있습니다. (우리는 Google이 어떻게 진화하는지 기다려야 할 것입니다.) 보다 관련성 있는 정보가 즉시 표시되는 두 개의 "위치 0"이 있으면 사람들이 이전보다 더 빠르게 정보를 찾는 데 도움이 될 것이며 사람들이 SERP를 너무 깊이 스크롤하는 것을 방지할 수 있을 것입니다. .

또한 생성적 AI는 개별 쿼리와 직접 관련된 관련 콘텐츠 추천을 생성할 때 사용자 선호도와 과거 행동 패턴을 고려하여 보다 개인화된 검색 경험을 제공할 가능성이 높습니다. 즉, 특정 용어를 반복적으로 사용하거나 정기적으로 특정 웹 사이트를 방문하는 사람들은 유사한 언어나 주제를 사용하여 검색을 수행할 때마다 맞춤형 제안을 볼 수 있어야 하며, 이를 통해 보다 정확한 결과를 더 빠르게 얻을 수 있을 뿐만 아니라 지나치게 광범위한 키워드 타겟팅 전략으로 인한 시간 낭비 가능성도 줄어듭니다. 이러한 발전이 이루어지기 전에 고용되었습니다.

유료 검색 광고, AI 생성 콘텐츠로 확장

생성 AI가 검색 엔진 사용을 변경할 수 있는 또 다른 방법은 SERP(검색 엔진 결과 페이지) 내의 유료 광고 모델을 변경하는 것입니다. 현재 광고주는 해당 단어가 검색에 사용될 때 광고가 표시되도록 키워드 비용을 지불합니다. 그러나 보다 발전된 형태의 생성 AI를 사용하면 정확한 쿼리 일치가 점점 더 중요해짐에 따라 이 모델이 변형되거나 쓸모 없게 될 수 있습니다.

광고주는 일반적인 키워드가 아닌 특정 문구나 AI 프롬프트에 입찰하는 경향이 있거나 요구되어 경쟁이 이전보다 훨씬 치열해질 수 있습니다. 또는 알고리즘 자체에서 제공하는 생성된 답변 내에 직접 광고를 게재할 수 있는 기회가 광고주에게 주어질 수도 있습니다.

전반적으로 생성 AI가 현재와 미래에 검색 엔진을 사용하는 방식과 관련하여 소비자와 기업 모두에게 중요한 영향을 미친다는 것은 분명합니다. 이는 관련된 모든 플랫폼에서 더 큰 편의성, 향상된 정확성 및 향상된 개인화 기능을 제공합니다.

유료 검색이 어떻게 영향을 받을지에 대한 확실한 답변은 없지만 Microsoft와 Alphabet이 AI 생성 검색 결과에 광고를 포함하도록 수익 창출 모델을 조정할 것이라고 안전하게 추측할 수 있습니다. 2022년 수익은 광고에서 나왔고 Microsoft는 2022년에 거의 120억 달러에 달하는 광고 수익을 창출했으며 수치가 떨어지는 것을 원하지 않을 것입니다. AI가 생성한 검색 결과가 표준이 되면 경쟁 수준이 높아질 가능성이 높기 때문에 쿼리 입찰도 바뀔 가능성이 높습니다.

콘텐츠 마케팅 담당자가 생성적 AI 검색 엔진에 적응하는 방법

생성 AI 검색 엔진으로 구동되는 인터넷에서 유료 검색 실무자가 어떤 상황에 직면하게 될지 확실히 말할 수 없는 것처럼 콘텐츠 마케터가 자신의 콘텐츠가 표시되도록 프로세스에서 정확히 무엇을 변경해야 하는지 추측할 수 있습니다. 하지만 게시자, 제작자 및 창작자가 순위를 정하고, 검색 가시성을 놓고 경쟁하고, 키워드 연구를 수행하고, 미래의 검색을 위해 콘텐츠를 최적화할 때 고려해야 할 몇 가지 제안 사항이 있습니다.

최고 품질의 EEAT 콘텐츠 제작을 목표로 합니다.

아니요, Google은 음식으로 얼굴을 채우라고 말하지 않습니다. EEAT는 경험(Experience), 전문성(Expertise), 권위(Authoritativeness), 신뢰(Trust)를 의미하며, Google에 따르면 이는 귀하가 만들고 게시하는 모든 콘텐츠에서 확립해야 하는 필수 요소이며, 신뢰는 네 가지 요소 중 가장 중요한 요소입니다. 생성적 AI 검색 엔진의 출현에도 불구하고 사이트에서 홍보하는 모든 항목에 대한 유용하고 안전한 권장 사항과 함께 적절하게 출처된 사실을 독자에게 알리는 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 생성하는 것을 항상 목표로 삼아야 합니다.

더 대화식으로 작성하고 더 많은 다중 형식 콘텐츠를 제작하세요.

Generative AI는 언어의 의미와 맥락을 이해하고 인간과 동일한 방식으로 해석하도록 설계된 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하여 쿼리를 읽습니다. 이를 염두에 두고 검색 엔진에서 생성적 AI를 사용하면 콘텐츠 마케팅 담당자가 최적화하는 키워드와 문구에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 이러한 알고리즘은 사용자의 의도에 따라 보다 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 생성할 수 있는 잠재력을 갖고 있기 때문입니다.

검색 엔진이 더욱 정교해지고 자연어 쿼리의 맥락과 의미를 이해할 수 있게 되면서 특정 키워드나 문구에 대한 콘텐츠를 최적화하는 것이 덜 중요해질 수 있습니다 . 대신, 콘텐츠 마케팅 담당자는 사용자의 질문에 답하거나 인간과 AI 알고리즘 모두가 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 가치 있는 정보를 제공하는 관련성이 높고 매력적인 고품질 콘텐츠를 만드는 데 집중해야 합니다. 여기에는 콘텐츠에 보다 자연스러운 언어와 롱테일 키워드를 사용하는 것뿐만 아니라 이미지 및 비디오와 같은 멀티미디어 콘텐츠를 통합하여 보다 포괄적이고 매력적인 경험을 제공하는 것이 포함될 수 있습니다.

Google은 YouTube를 소유하고 있으므로 SEO 블로그 기사와 랜딩 페이지를 보완하고 SERP 순위를 높이는 데 도움이 되는 비디오 콘텐츠를 만드는 것이 합리적입니다. 이는 곧 바뀔 가능성이 없으므로 전반적인 콘텐츠 전략에 전략적인 동영상 계획을 구현하여 특히 Google 알고리즘을 통해 노출과 선호도를 극대화하는 동시에 더 나은 UX를 제공하는 것을 고려해 보세요.

유료 검색 환경을 주의 깊게 살펴보세요

생성 AI 검색 엔진을 사용하여 비즈니스를 수행하는 데 드는 비용이 아직은 유료 광고 관점에서 어떻게 될지 아무도 확신할 수 없으므로 이 분야에 막대한 투자를 하기 전에 신중하게 진행하는 것이 가장 좋습니다. PPC 광고 지출이 비즈니스에 가치가 있는지 판단하기 전에 Google이 새로운 Bing의 모습과 유사한 기능을 도입하면 타겟 키워드 및 AI 프롬프트에 대한 CPC가 무엇인지 확인하세요. 이러한 마케팅 스타일에 익숙한 일부 회사는 가격이 비싸질 수 있으며 온라인 노출을 위한 새로운 방법을 찾아야 합니다.

"최적화"가 어떻게 발전할지 고려

대화형 키워드, 롱테일 키워드 및 의미론적으로 관련된 핵심 문구를 포함하여 EEAT, 멀티미디어 및 NLP에 대한 콘텐츠를 최적화하는 것 외에도 콘텐츠 마케팅 담당자는 생성 AI가 SEO 워크플로우의 중추가 될 때 SEO 워크플로우의 일부가 될 새로운 요소를 고려해야 합니다. 찾다.

검색의 미래에는 개인화가 큰 역할을 하게 될 것이므로, 타겟 고객을 이해하고 그들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 만드는 것이 순위에 있어 그 어느 때보다 중요해질 것입니다. Seth Godin이 말했듯이 "누구를 위한 것인가?"를 이해하는 것입니다. 진정으로 공감할 수 있는 무언가를 만드는 것이 핵심이며, 이러한 종류의 콘텐츠는 그 어느 때보다 인간과 검색 엔진 모두에게 공감할 가능성이 높습니다.

또 다른 정보에 근거한 추측은 회사가 AI 생성 답변과 높은 SERP를 표시하는 새로운 방법을 테스트함에 따라 이탈률, 페이지에 소요된 시간 및 클릭률과 같은 사용자 참여 지표가 검색 엔진 알고리즘에서 훨씬 더 많은 비중을 차지하기 시작할 것이라는 것입니다. 더욱 다양한 결과로 이어지는 당혹감이 특징입니다.

생성적 AI 검색 엔진: 변화에 대비

생성적 AI는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하기 위한 노력의 일환으로 검색 엔진, SEO 및 SERP가 작동하는 방식에 의심할 여지 없이 중대한 영향을 미칠 것입니다. 유기적 결과와 유료 결과 모두 영향을 받을 것입니다.

생성적 AI 검색 엔진이 새로운 표준이 되면서 SEO에 어떤 변화가 있을지 확실히 말할 수는 없지만, 콘텐츠 마케팅 담당자는 콘텐츠 전략을 업데이트하고 최고의 롱테일 키워드를 찾는 것과 관련된 새로운 연구 방법을 배울 준비가 되어 있어야 합니다. , 대화형 핵심 문구 및 AI는 Google, Bing 등에서 높은 순위를 얻기 위해 콘텐츠를 최적화하라는 메시지를 표시합니다.

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