로그 분석으로 구글 블랙박스를 여는 방법은?

로그 분석은 SEO 성능을 분석할 때 100% 정확한 데이터를 얻을 수 있는 유일한 방법입니다. 로그를 사용하면 Google 데이터를 보다 효율적으로 조사하고 웹사이트에서 검색 엔진이 수행하는 작업, 크롤링되는 페이지, 활성화된 페이지 및 마지막으로 웹사이트에 오류가 있는지 정확히 알 수 있습니다.

Francois Goube는 최근 SEMRush와 함께 로그 분석으로 Google 블랙박스를 잠금 해제하는 방법에 대한 웨비나를 제공했습니다. 프레젠테이션은 프랑스어로 진행되지만 기억해야 할 핵심 사항은 다음과 같습니다.

사이트의 규모에 상관없이 로그 파일 분석을 통해 SEO 최적화 기회를 얻을 수 있습니다. 실제로 로그 파일 분석은 웹사이트를 감사하고 유용하고 쓸모 없는 페이지, Google이 보거나 보지 않는 페이지를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 로그 파일 분석을 통해 페이지를 모니터링하여 경고를 생성하거나 스팸이나 공격을 받는지 확인할 수 있습니다.

왜 로그 분석을 사용합니까?

로그 파일 분석은 Google이 실제로 귀하의 웹사이트에서 하고 있는 일과 그가 한 일을 강조합니다. Google이 오류를 만난 경우 가장 활동적인 페이지가 무엇인지 알 수 있습니다. 실제로 검색 엔진은 지출하고 존중할 크롤링 예산이 있으므로 항상 크롤링 리소스를 최적화하려고 합니다. 그가 하루에 1000페이지를 크롤링하기로 결정했다면 가장 중요한 페이지를 크롤링하고 이 할당량으로 색인을 생성해야 합니다.

Google이 웹사이트에서 무엇을 하는지 이해하기 위한 10가지 사용 사례.

1#Google이 크롤링하는 내용 알기

로그 파일 분석을 통해 고유한 페이지 수와 Google 크롤링 빈도를 알 수 있습니다. Google이 크롤링하는 모든 고유 페이지 내에 현재 누락된 이전 URL이 아닌 모든 페이지가 있는지 아는 것은 흥미로운 일입니다.
전자 상거래 웹사이트인 경우 Google에서 모든 제품 페이지를 크롤링하는지, 새로운 콘텐츠가 발견되었는지 등을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2#Google이 웹사이트의 특정 영역을 육성하고 있는지 이해

앞서 말했듯이 Google은 사이트에 예산 크롤링을 제공하므로 최적화해야 합니다. 로그 분석을 사용하면 Google이 크롤링 예산을 어디에 사용하고 있는지, "돈 페이지"에 있는지 또는 가치가 없고 SEO 방문을 생성하지 않는 페이지에 있는지 식별할 수 있습니다(자연 검색결과의 방문).

3# Google이 무엇을 좋아하는지 알기

활성 페이지와 SEO 트래픽을 수신하는 페이지를 감지할 수 있습니다. Google이 알고 있는 모든 페이지를 고려하여 활성 비율을 결정하는 데 도움이 됩니다. 즉, Google이 알고 있는 모든 페이지 내에서 트래픽을 생성하는 페이지의 비율입니다.
Fresh Rank는 또한 Google이 귀하의 웹사이트를 좋아하는지 판단하는 데 도움이 됩니다. 구글이 페이지를 발견한 순간과 구글이 첫 번째 방문을 보내는 순간 사이의 시간을 계산하는 메트릭입니다. 예를 들어 제품의 순위를 매기기 위해 기다려야 하는 시간을 아는 것은 도움이 됩니다.

4# 장애물 식별

로그 분석은 페이지 인덱싱에 대한 장애물을 식별하는 데에도 유용합니다. 예를 들어 상태 코드를 모니터링할 수 있습니다. 특정 기간에 302개의 리디렉션이 발생했다고 가정해 보겠습니다. 이는 제대로 진행되지 않은 릴리스임을 추론할 수 있습니다. 실제로 크롤링 빈도에 영향을 미치고 Google 예산을 낮추는 경향이 있습니다. 그렇기 때문에 이러한 오류를 신속하게 수정하는 것이 중요하며 실시간 경고가 도움이 될 수 있습니다.
때때로 상태 코드는 특히 이상한 동작을 할 수 있는 CMS에서 변경됩니다. 상태 코드가 너무 자주 변경되는 페이지는 Google 크롤링 빈도를 늦춥니다. 다시 말하지만 이러한 변경 사항을 실시간으로 확인하면 신속하게 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

5# 페이지 그룹별 SEO 영향 확인

페이지를 그룹별로 분류하여 그룹별로 트래픽을 식별하고 제품 페이지와 가장 활동적인 페이지의 성능을 확인하고 마지막으로 어떤 그룹이 더 낮은 성능을 보이는지 확인하는 것이 유용합니다. 페이지 그룹별로 최적화를 검증하는 것도 유용합니다.

6# 크로스 로그 및 크롤링 데이터

로그 분석을 할 때 Google이 하는 일과 웹사이트 구조 이론을 비교하는 것은 흥미로운 일입니다.

이를 위해 크롤링 데이터와 Google이 실제로 알고 있는 데이터를 비교할 수 있습니다. Google이 구조에 있는 페이지보다 더 많은 페이지를 알고 있는 경우 Google이 모르는 페이지 또는 고아 페이지와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 실제로 고아 페이지는 Google이 알고 있지만 구조에서 연결되지 않아 해당 페이지를 가리키는 링크가 없어 더 이상 인기를 얻지 못하는 페이지입니다.

7#최적화할 요소 찾기

크롤링 및 로그 데이터 비교는 최적화해야 할 요소를 결정하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어, 단어 수의 영향은 무엇입니까? 우리는 독창적인 콘텐츠, 긴 콘텐츠가 필요하다는 것을 알고 있습니다. 하지만 얼마나 많은 단어가 있습니까? 주제와 관련하여 그 숫자는 진화할 수 있지만 대부분의 경우 페이지에 있는 단어가 적을수록 Google이 해당 페이지에 표시하기를 원하지 않습니다.

같은 논리에서 내부 링크가 작동하는 요소입니까?

페이지를 가리키는 링크가 많을수록 Google은 페이지를 더 자주 크롤링합니다. 또한 페이지 속도가 Google의 크롤링에 영향을 줄 수 있음을 측정할 수 있습니다. IT 팀에 증명하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

8# 봇에 대한 중복 콘텐츠의 영향 측정

또한 중복 콘텐츠가 Googlebot에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다. 표준 URL이 문제가 될 수 있습니다. 중복 페이지 클러스터 내에 고유한 표준이 있는 경우 Google은 해당 페이지 크롤링을 중지하며 이것이 바로 귀하가 찾고 있는 것입니다. 그러나 이러한 표준 URL이 중복 페이지 클러스터 내에서 다른 경우 Google은 중복 콘텐츠가 없는 것처럼 자주 크롤링합니다. 이 경우 크롤링 예산이 절약되지 않습니다.

9# 아키텍처 평가

로그 및 크롤링 분석을 통해 페이지 그룹을 깊이별로 확인할 수 있습니다. 올바른 페이지를 올바른 깊이에 배치했습니까? 크롤링 깊이는 크롤링 비율에 영향을 줄 수 있는 매개변수입니다. 실제로 집에서 멀리 떨어진 페이지가 있으면 크롤링 빈도가 줄어듭니다. 분명히 횡단 및 더 조밀한 내부 링크를 사용하여 이를 개선할 수 있지만 레벨 7 또는 8을 넘어서면 Google에서 페이지를 찾는 데 문제가 발생합니다.

10# 행동의 우선순위를 정하라

결합 분석은 봇의 행동에 대해 웹사이트에 영향을 미치는 요인을 감지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 집중해야 할 페이지를 결정하는 데도 도움이 됩니다. 귀하의 제품 페이지입니까? 그들 중 얼마나 많은 사람들이 트래픽과 SEO 방문을 생성하는지 알 수 있습니다. 따라서 어떤 페이지에서 우선적으로 작업해야 하는지 알 수 있습니다.
따라서 결합 분석을 통해 페이지 성능에 영향을 미치는 요인을 알 수 있습니다.
또한 모든 가설은 데이터로 검증해야 합니다. OnCrawl과 같은 SaaS 도구를 사용하면 300개 이상의 메트릭을 찾아 요청하고, 가설을 검증하고, 작업을 위해 내보낼 수 있습니다. 작업의 우선 순위를 지정하고 효과를 정당화하는 것이 더 쉽습니다.

요약하자면, 로그 분석의 핵심은 로그를 교차하고 데이터를 크롤링하여 Google 블랙박스를 여는 것입니다. 고아 페이지를 발견하고 활성 페이지가 어디에 있고 어떤 페이지를 최적화해야 하는지 등을 알 수 있습니다.

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