BERT 알고리즘 업데이트에서 웹사이트가 승리하는 방법
게시 됨: 2019-12-22
Google은 사용자를 위해 생성한 결과를 지속적으로 개선하고 평가하기 위해 노력하고 있으며, 이것이 검색 결과에서 웹사이트의 성능에 상당한 영향을 줄 수 있는 핵심 알고리즘 업데이트를 출시하는 이유입니다. 2019년 10월 24일, 그들은 BERT라고 하는 최신 알고리즘 업데이트를 출시했으며 현재까지 가장 영향력 있는 업데이트 중 하나로 간주됩니다.
업데이트를 가장 간단한 용어로 설명하기 위해 BERT는 Google 크롤러가 자연스러운 음성 언어가 포함된 검색어를 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있도록 개발되었습니다. 이를 통해 사용자에게 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
이 업데이트는 콘텐츠 최적화 가 그 어느 때보다 중요한 SEO 및 카피라이팅 서비스 내에서 일하는 사람들에게 큰 의미를 가질 것입니다. 이것이 여러분에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 조금 더 알아보기 전에 알고리즘 업데이트 자체에 대해 조금 더 살펴보겠습니다.
BERT 알고리즘 업데이트란 무엇입니까?
알고리즘 업데이트는 'Bidirectional Encoder Representations from Transforms'를 나타냅니다. '변환기'는 검색창에 입력할 때 여러 상대적인 단어를 처리하는 데 사용됩니다. 변환기의 인코더를 결합하면 BERT가 개별 단어 자체가 아니라 전체 검색어를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 단어를 함께 조사하여 단어의 맥락을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 자연스러운 언어 접근 방식을 제공할 수 있습니다.
기본적으로 BERT 업데이트를 도입하면 Google에서 검색창에 입력되는 더 많은 대화식 음성과 더 긴 쿼리를 이해할 수 있습니다. 결과적으로 Google에 의해 표시되는 웹사이트가 더 정확하며 원하는 답변을 얻기 위해 정확한 키워드를 입력할 필요가 없습니다.
이것이 SEO 전문가와 웹사이트 소유자에게 어떤 영향을 미칠까요?
SEO 관점에서 BERT 업데이트는 일반적으로 검색 결과의 맨 위에 직접 위치하는 리치 스니펫 결과를 포함하여 Google에서 생성한 검색 결과에 영향을 미칩니다. 현재 BERT는 미국 검색 10건 중 1 건 내에서만 사용되고 있습니다 . 이는 Google이 BERT를 지난 5년 동안 가장 전문적인 알고리즘 업데이트 중 하나로 식별하여 BERT를 실행하는 데 필요한 하드웨어를 늘이기 때문입니다.
알고리즘 업데이트의 영향을 받는 모든 검색은 단어의 컨텍스트와 순서가 고려됨을 의미합니다. 예를 들어 'and' 및 'of'와 같은 채우기 단어도 평가됩니다.
검색 쿼리의 전체 컨텍스트를 고려하여 Google이 그 어느 때보다 정확한 결과를 생성하는 데 도움이 됩니다. Google이 사용자가 입력하는 특정 키워드를 사용하지 않고 전체 쿼리를 이해하고 원하는 것을 정확하게 제공할 수 있습니다. 즉, 검색 순위가 영향을 받고 리치 스니펫에 대해 다른 답변이 생성됩니다.
검색 쿼리 내에서 보다 유익한 키워드가 분석되면 BERT는 전적으로 귀하의 쿼리와 관련된 검색 결과를 제공합니다. Google은 이에 대한 추가 정보와 알고리즘이 "그 어느 때보다 검색을 더 잘 이해하는" 방법을 발표했습니다.
BERT 업데이트에 사이트를 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?
Google에서 업데이트가 발생하면 사이트 소유자와 SEO 전문가는 현재 수용하는 위치를 돕거나 유지할 수 있도록 웹사이트에 관련 변경 사항을 적용해야 합니다.
이 업데이트에서 얻을 수 있는 흥미로운 측면은 이전에 발생한 이전 알고리즘 업데이트를 지원하는 방식입니다. 2015년에 Rankbrain 업데이트 가 있었습니다 . 이것은 Google이 기계 학습을 사용하여 사용자 의도를 더 잘 이해할 수 있도록 하기 위해 출시되었습니다. 이는 웹사이트 소유자가 웹사이트에 FAQ 유형 콘텐츠를 추가하여 Alexa 및 Google Home과 같은 제품이 출시된 후 폭풍 검색을 하게 된 음성 검색을 지원하는 것을 포함하여 웹사이트의 콘텐츠 양을 늘리도록 장려했습니다.
그러나 BERT 업데이트는 단순히 웹사이트를 최적화하여 순위를 높일 수 없기 때문에 이전 업데이트와 동일하지 않습니다. BERT는 기본으로 돌아가 웹사이트 소유자가 처음부터 Google이 원하는 작업을 수행하도록 권장합니다. 크롤러가 읽기 쉬운 우수한 콘텐츠를 생성합니다.
Google에서 높은 순위를 얻으려면 웹사이트에 잘 구성되고 관련성이 있으며 SEO 표준에 부합하는 잘 작성된 콘텐츠가 있어야 합니다. BERT 모델이 검색 엔진에서 사용자가 적용하는 더 긴 쿼리를 이해하는 데 도움이 될지라도 이것이 키워드 스터핑이 도움이 된다는 의미는 아닙니다. 그 반대일 가능성이 높으므로 콘텐츠가 여전히 읽기 쉽고 형식이 올바른지 확인해야 합니다.
따라서 BERT에 대해 웹 사이트를 반드시 최적화할 수는 없지만 알고리즘 업데이트를 지원하기 위해 할 수 있는 두 가지 고려 사항이 있습니다.
- 검색자의 의도에 맞는 SERP 분석 수행
- 리치 스니펫에 등장하는 것을 목표로 하세요.
검색자의 의도에 맞는 SERP 분석 수행
Rankbrain 업데이트 이후 검색 의도가 Google의 방대한 기능이 되었다고 이전에 언급했습니다. 즉, 키워드 스터핑은 키워드 순위를 높이는 데 더 이상 허용되지 않습니다. BERT는 사용자가 검색 결과에서 원하는 것을 고려할 때 훨씬 더 정교한 이해를 제공합니다. 이것이 SERP 분석을 수행하는 것이 유용한 이유입니다.
SERP 분석을 수행하는 방법
사용자가 귀하의 사이트를 검색하기 위해 타겟팅할 키워드 및 아이디어의 유형을 더 잘 이해했다면 이러한 키워드를 검색창에 입력하고 어떤 종류의 결과가 표시되는지 알아내십시오.
귀하의 비즈니스 라인, 브랜드 및 제품과 관련된 결과 유형이 나오는 것처럼 느껴진다면 이는 블로깅 전략의 일부로 타겟팅하기에 매우 유용한 단어가 될 것입니다. 다른 경우에는 키워드가 관련성이 높지만 이야기하고 싶은 내용이 아닐 수도 있습니다.
이 경우 다른 결과를 검토하고 해당 주제에서 다루지 않은 정보의 격차가 있는지 확인하십시오. 대신 콘텐츠로 부족한 부분을 채울 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
전반적으로 SERP 분석은 사용자가 주어진 쿼리가 제공될 때 어떤 유형의 정보를 찾고 있는지에 대한 훌륭한 분석입니다.
리치 스니펫에 등장하는 것을 목표로 하세요.
리치 스니펫에서 검색 결과를 얻는 것은 실제로 SEO에서 금광으로 알려져 있습니다. 그것은 위치 0의 역할을 하는 상위 검색 결과로 위치합니다 . 리치 스니펫 의 결과 는 Google이 사용자가 검색어로 찾고 있는 가장 정확한 결과로 간주하고 가장 정확하지만 짧은 응답을 포함하는 경향이 있기 때문에 발생합니다. 질문, 페이지 제목 및 페이지 URL.
추천 스니펫을 생성하면 다음과 같은 측면에서 사이트에 도움이 될 수 있습니다.
- 검색 결과의 가시성 향상
- 더 많은 클릭
- 브랜드 인지도 향상
리치 스니펫에 표시되는 방법은 여러 가지가 있지만 전반적인 결론은 콘텐츠가 '품질'이어야 한다는 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 몇 가지 작업을 수행할 수 있습니다.
- 질문에 명확하고 유익한 답변 제공
- 권장 문자 수 내에서 쿼리에 응답
- 단락, 목록, 차트 등 관련 검색어에 대해 추천 스니펫 유형이 나타나는 이유를 이해합니다.
최종 결론
BERT는 Google이 찾고 있던 돌파구로 간주됩니다. 수년 동안 Google은 가능한 한 의도를 이해하여 양질의 결과를 제공하기 위해 뒤에서 노력해 왔습니다. BERT의 개발로 사용자는 자연어 음성을 통해 긴 형식의 질문을 입력하면서도 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
SERP 내에서 최상위 위치를 유지하고 타겟팅할 수 있도록 잘 최적화되고 사용자의 의도와 일치하는 잘 작성된 콘텐츠가 있는지 확인하십시오. 이를 수행하는 방법은 추천 스니펫에 맞게 콘텐츠를 직접 최적화하는 것입니다.
콘텐츠 최적화를 어디서부터 시작해야 할지 잘 모르겠다면 맨체스터 에 기반을 둔 많은 SEO 회사가 BERT 업데이트에 익숙할 것이며 웹사이트에 관련 사례를 적용할 것입니다.