2022년 자연어 처리가 SEO를 변화시키는 방법

우리는 검색의 세계에 살고 있습니다.

손톱깎이부터 주택 개조 전문가까지 모든 것을 온라인에서 찾을 수 있습니다. 알고 싶은 내용을 입력하거나 이야기하면 검색 엔진이 해당 정보를 찾습니다.

NLP와 같은 고급 인공 지능 기술의 도움으로 Google, Yahoo 및 Bing과 같은 검색 엔진은 음성 검색과 같은 새로운 기능을 도입하고 있습니다. 어떤 면에서는 마케터가 양질의 콘텐츠로 대상 고객에게 다가갈 수 있는 더 많은 기회를 창출하고 있습니다.

NLP는 검색 쿼리에 대한 이해를 높이고 더 나은 검색 결과를 생성하도록 돕습니다. 웹 사이트를 더 잘 크롤링하고 인덱싱하는 데에도 적용됩니다. 이 기술은 검색 엔진이 독자처럼 웹 페이지의 콘텐츠를 이해하는 데 도움이 됩니다.

마케팅 담당자는 SEO 및 콘텐츠 마케팅 결과를 개선하기 위해 이러한 기술에 대해 알아야 합니다.

이 블로그에서 우리는 NLP의 세계로 뛰어들어 이 기술이 어떻게 검색 엔진 최적화 게임을 영원히 변화시키고 있는지 이해할 것입니다.

NLP란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 프로그램이 문장에서의 사용과 관련하여 단어의 의미를 이해할 수 있도록 하는 언어 데이터 분석 기술입니다. 이를 통해 검색 엔진은 콘텐츠를 이해하고 정보의 품질을 측정할 수 있습니다.

NLP 이전에는 키워드 스터핑과 같은 블랙햇 SEO 기술로 인해 훌륭한 콘텐츠가 더 높은 순위를 매기고 그에 합당한 유기적 트래픽을 얻는 것이 어려웠습니다.

그러나 NLP의 도움으로 Google과 같은 검색 엔진은 이제 좋은 콘텐츠가 무엇인지, 페이지 순위를 매기기 위해 콘텐츠에 채워진 많은 키워드가 무엇인지 쉽게 식별할 수 있습니다. NLP는 콘텐츠를 분석하기 위해 몇 가지 중요한 프로세스를 사용합니다. 세 가지 주요 프로세스를 살펴보겠습니다.

• 구문 분석

구문 분석은 콘텐츠에 나타나는 순서대로 단어, 구 및 문장을 분석하는 프로세스를 말합니다. 검색 엔진은 이를 사용하여 키워드를 찾을 필요 없이 전체 단락의 의미와 관련성을 이해합니다. 좋은 콘텐츠는 NLP 구문 분석을 사용하여 웹 사이트를 인덱싱하고 크롤링하는 검색 엔진에서 항상 더 높은 순위를 차지합니다.

• 감정 분석

모든 콘텐츠에는 중심 주제에 대한 정서가 있습니다. 주제에 대해 긍정적으로 이야기할 수도 있고, 특정 주제의 함정을 강조할 수도 있고, 개념을 중립적으로 설명하려고 할 수도 있습니다.

감정 분석은 검색 엔진 알고리즘이 사람들이 무언가에 대해 실제로 어떻게 느끼는지 파악하는 데 도움이 되는 자연어 처리의 일부입니다. 감정 분석은 검색 엔진이 사용자에게 가장 유용한 검색 결과를 제공하도록 도와줍니다. 일반적으로 감정은 1에서 -1까지의 척도로 측정되며 1은 매우 긍정적이고 -1은 매우 부정적인 감정을 나타냅니다.

• 엔티티 인식

엔터티 인식은 검색 엔진이 문장이나 구에서 중요한 단어를 식별하는 데 도움이 되는 또 다른 NLP 프로세스입니다. 콘텐츠의 중심 주제를 기반으로 다양한 콘텐츠를 더 잘 분류하는 데 도움이 됩니다.

다양한 유형의 제품에 대한 블로그 게시물을 게시하는 경우 이를 식별하고 사용자가 제품 옵션을 검색할 때만 웹페이지를 표시합니다.

Google의 BERT 및 SEO에 미치는 영향 이해

2019년 Google은 검색 엔진 세계에서 BERT(Bidirectional Encoder Representative Transformers)라는 주요 혁신을 발표했습니다.

이 업데이트를 통해 Google은 인터넷 정보 및 사용자가 정보를 검색하는 동안 입력하는 검색어에 대한 이해를 높일 수 있었습니다.

BERT의 특별한 점은 단어를 하나씩 분석하는 기존 방식을 탈피했다는 것입니다. Google은 BERT를 사용하여 문장의 다른 모든 단어와 관련하여 단어를 분석합니다. 이렇게 하면 Google 알고리즘이 검색어 이면의 검색 의도를 이해하는 데 도움이 됩니다.

보시다시피 BERT 업데이트 전에 Google은 브라질로 여행하는 미국 시민의 결과를 생성했습니다. 반대로 업데이트 후에는 검색어의 컨텍스트를 이해하고 미국으로 여행하는 브라질 시민에 대한 정보를 보여주는 결과를 생성할 수 있습니다. 이것은 더 나은 사용자 경험을 보장합니다.

더 많은 NLP 예제를 보고 싶으세요? 자세한 Scalenut 블로그인 '실제 자연어 처리(NLP) 실행 사례 12가지'를 참조하세요.

그동안 NLP 기반 검색 엔진 알고리즘의 배경에 무엇이 들어가는지 살펴보자.

• 엔터티, 범주 및 현저성

Google의 알고리즘은 엔터티에 대한 검색 쿼리를 분석하고 장소, 사람, 회사, 프로세스 등과 같은 여러 그룹으로 분류합니다. 그런 다음 검색 쿼리에서 전달하는 중요성에 따라 모든 엔터티에 점수를 매깁니다. 그것을 현저성이라고 합니다.

검색어를 입력하면 Google은 이 프로세스에 따라 가장 중요한 단어와 가장 적합한 콘텐츠 카테고리를 결정합니다.

• SEO를 위한 감정 분석

모든 SEO 전문가가 알아야 할 BERT의 다른 부분은 감정 분석입니다. BERT는 이 프로세스를 사용하여 검색자의 검색어, 사용자 생성 콘텐츠 및 웹사이트 콘텐츠 뒤에 숨겨진 감정을 이해합니다.

검색 이면의 일반적인 느낌이 긍정적인 경우 Google은 가장 관련성이 높은 검색 결과를 제공하기 위해 긍정적인 의미가 있는 콘텐츠의 순위를 더 높게 지정합니다.

NLP가 검색 엔진 최적화(SEO)에 미치는 영향

NLP는 SEO 게임을 영원히 바꾸고 있습니다. 키워드 중심의 콘텐츠를 만드는 이전 방식으로 결코 돌아갈 수 없습니다. 마케터와 SEO 전문가는 이를 인지하고 진정으로 사용자에게 도움이 되는 콘텐츠를 만들어야 합니다.

다음 캠페인을 만들 때 고려해야 할 몇 가지 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

1. 검색 의도에 더 집중

BERT 업데이트 이후 검색 의도가 중심이 되었습니다. 모든 검색어는 먼저 사용자의 의도를 분석한 다음 Google에서 사용자의 질문에 가장 적합한 검색 결과를 생성합니다.

콘텐츠 전략에서 사용하는 키워드를 사람들이 검색할 때 무엇을 찾고 있는지 생각하는 것이 중요합니다. 귀하의 콘텐츠가 사용자의 검색 목적에 부합하지 않는 경우 다른 콘텐츠보다 순위가 낮을 수 있습니다.

2. 용어 빈도-역 문서 빈도 사용

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 Google BERT 알고리즘에서 도입한 새로운 개념입니다. TF-IDF는 콘텐츠에 검색 쿼리가 나타나는 횟수에 따라 증가하고 동일한 단어가 포함된 문서의 수에 따라 감소합니다.

즉, "a", "an", "what", "how" 및 "the"와 같은 일반적인 단어는 검색 결과에서 웹사이트 순위를 매길 때 고려되지 않습니다. 두 가지 메트릭을 곱하여 작동합니다.

• 용어 빈도: 문서의 전체 길이와 관련하여 콘텐츠에서 단어가 나타나는 횟수입니다.
• 역 문서 빈도: 총 문서 수를 키워드가 있는 총 문서 수로 나눈 비율로 측정됩니다. 키워드가 매우 일반적이면 점수는 0에 가깝고 키워드가 일반적이지 않으면 1에 가깝습니다.

TF-IDF 점수는 이 두 척도를 곱한 것입니다. TF-IDF가 높은 키워드는 관련성이 높은 것으로 간주됩니다. 블로그, 랜딩 페이지 및 기타 마케팅 캠페인의 가시성을 높이는 데 도움이 되는 가치가 높은 단어입니다.

TF-IDF에 대해 자세히 알고 싶고 키워드 연구에 이 지표를 어떻게 사용할 수 있는지 알고 싶으십니까? 유용한 Scalenut 블로그 'TF-IDF SEO 최적화: 콘텐츠 마케터를 위한 가이드'를 확인하세요.

3. 감정 분석이 중요하다

NLP를 사용하면 검색 엔진이 사람들이 검색어를 입력할 때 느끼는 감정을 결정할 수 있으므로 콘텐츠가 동일한 감정을 전달하는지 확인해야 합니다. 그것은 그들의 느낌과 일치해야 하고 그들이 검색에 가장 관련 있는 정보를 찾는 데 도움이 되어야 합니다.

Google과 같은 검색 엔진은 브랜드, 제품 및 서비스에 대한 인터넷 사용자의 감정을 지속적으로 분석하고 있습니다. 따라서 마케팅 담당자는 긍정적인 온라인 인지도를 관리해야 합니다.

4. "앵커 텍스트"와 "연결"에 집중

링크하는 페이지에 맞는 앵커 텍스트가 그 어느 때보다 중요합니다. 앵커 텍스트에 "최고의 무료 도구"라고 표시되어 있으면 소스 웹 페이지의 콘텐츠에 최고의 무료 도구 목록이 있어야 합니다.

우리는 웹사이트에 대한 웹 페이지를 연결할 때마다 동일한 앵커 텍스트를 사용해야 합니다. 이렇게 하면 앵커 텍스트의 키워드와 링크된 블로그 간의 관계를 설정하는 데 도움이 됩니다. Google과 같은 검색 엔진에 블로그의 내용과 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 알려줍니다. 이것을 사내 링크 구축 관행이라고 생각하십시오.

5. 현저성과 범주에 주의

Google의 BERT 업데이트는 세계 최대의 검색 엔진이 검색어의 각 단어가 얼마나 중요한지 알 수 있도록 도왔습니다. Google 검색 엔진이 웹 페이지의 여러 단어와 대상 키워드 간의 관계를 설정하는 데 도움이 됩니다.

마케터의 경우 키워드의 현저성 점수는 콘텐츠에서 사용하는 용어의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 '녹차의 효능'에 대한 콘텐츠를 제작한다면 그 효능에 집중해야 합니다. 작은 문단에서 이점을 간단히 언급하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

NLP 검색은 기존 검색과 다르게 작동합니다. NLP 검색의 핵심에 대해 더 알고 싶다면 'Natural Language Searches: The Secret Behind Search Engines' 블로그가 도움이 될 것입니다.

SEO를 위해 콘텐츠를 최적화하는 데 사용할 수 있는 NLP 기술

이제 NLP의 다양한 측면과 검색 엔진 최적화 기술에 미치는 영향을 공정하게 이해했습니다. 웹 사이트에 NLP에 최적화된 콘텐츠를 만드는 가장 효과적인 방법을 살펴보겠습니다.

1. 고객 문의에 대한 직접적인 답변 제공

검색 엔진 크롤러는 단어 간의 관계와 검색어에서 각 단어의 중요성을 이해합니다. 따라서 블로그용 Q&A 콘텐츠를 만들 때 중심 주제에서 벗어나지 않고 항상 질문에 직접 답하십시오. 답변을 찾는 사용자는 실제 답변에 도달하기 전에 많은 콘텐츠를 읽고 싶어하지 않습니다.

2. 산업별 전문 용어를 피하고 간단한 언어로 작성

모든 콘텐츠의 목표는 가장 간단한 용어로 어려운 개념을 설명하는 것입니다. 콘텐츠에 업계 전문 용어를 많이 사용하지 마세요. 복잡한 주제에 대해 이야기하고 싶다면 더 작은 부분으로 나누고 일반 사용자가 이해할 수 있는 평이한 언어로 설명하세요.

3. 글이 문법적으로 올바른지 확인하십시오.

전치사, 관사 및 문법의 중요성에 대한 지식으로 NLP 기반 검색 엔진 알고리즘은 검색 결과를 위해 웹 페이지를 고려할 때 매우 까다롭습니다.

콘텐츠에는 문법 오류가 없어야 합니다. 더 나은 이해를 위해 게시하는 모든 콘텐츠가 정확하고 잘 표현되었는지 확인하세요.

4. 가독성에 중점을 두고 문장당 하나의 아이디어 전달

NLP의 한 가지 단점은 하나 이상의 생각으로 복잡한 문장을 이해할 수 있는 진화 단계에 아직 도달하지 못했다는 것입니다. 복잡한 문장이 많은 콘텐츠는 키워드 주제를 자세하게 설명하더라도 상위권에 오르지 못합니다.

콘텐츠를 만드는 동안 문장당 하나의 아이디어만 포함해야 합니다. 검색 엔진과 사용자가 귀하의 콘텐츠를 이해하기 쉽게 만들면 즉시 순위가 매겨집니다.

5. 사실관계 확인

무엇을 게시하든 항상 정확성을 다시 한 번 확인하세요. 통계를 주장하는 경우 신뢰할 수 있는 웹사이트에서 가져온 것인지 확인하십시오. Google은 정보의 정확성을 기준으로 콘텐츠의 품질을 평가합니다.

자연어 처리는 SEO 산업을 인간화하고 있습니다. 더 나은 결과를 위해 이 기술을 활용하려는 마케터는 대상 고객의 가장 중요한 요구 사항을 해결하기 위해 콘텐츠 전략을 조정해야 합니다.

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