웹 트래픽에 대한 RankBrain의 실제 영향

우리는 검색 엔진 최적화의 새로운 시대에 들어서고 있습니다.

그리고 아니요, SEO는 죽지 않았습니다.

많은 것들이 검색에서 동일하게 유지되지만 Google의 RankBrain과 같은 AI 기반 기계 학습 시스템의 도입과 함께 우리가 가고 있는 새로운 길을 부정할 수 없습니다.

RankBrain의 개념은 기술적이고 위압적으로 보일 수 있지만, 기술적으로 정통한 SEO뿐만 아니라 CMO가 앞으로 몇 개월 동안 경쟁력을 갖추기 위해 이해해야 하는 개념입니다.

이 게시물에서는 다음을 다룹니다.

• RankBrain이란?
• 검색 결과가 변경되는 방식
• 기계 학습 검색 알고리즘을 위한 디지털 마케팅 전략을 발전시키는 방법
• 그리고 그 어느 때보다 PPC 광고가 필요한 이유

RankBrain이란 무엇입니까?

Google의 RankBrain은 2015년에 등장한 기계 학습 인공 지능 시스템입니다.

블룸버그는 주류 미디어 중 RankBrain의 소식을 처음으로 전했습니다. 검색 순위 알고리즘에 Google의 최신 추가 기능입니다.

그리고 2015년에 공식적으로 RankBrain을 만났지만 Google은 이미 2013년에 이에 대해 이야기하고 있었습니다.

RankBrain은 검색자의 단어 뒤에 숨겨진 의미를 더 잘 이해하도록 설계되었습니다. Google의 이 2013년 게시물은 더 자세히 알고 싶다면 단어 관계를 이해하는 개념에 대해 설명합니다.

블룸버그 기사에서 우리는 하루에 15%의 쿼리가 이전에 Google에서 본 적이 없다는 것을 알게 되었습니다. RankBrain은 이러한 새로운 쿼리를 해석하는 데 도움이 됩니다.

RankBrain의 핵심은 가장 관련성이 높은 검색 결과를 표시하기 위해 검색 쿼리 이면의 사용자 의도 를 더 잘 해석하는 목표입니다. 이것은 Google 검색의 평생 목표였습니다.

모바일: RankBrain 존재의 주요 동인

모바일은 RankBrain의 필요성을 더욱 촉진했습니다. 모바일 검색 행동은 게임 체인저였습니다. 특히 많은 모바일 사용자가 활용하는 음성 검색과 관련하여 더욱 그렇습니다.

아시다시피 검색어는 입력보다 음성 검색을 사용하여 훨씬 더 대화적인 경향이 있습니다.

RankBrain은 오늘날 음성 검색에 일반적으로 사용되는 롱테일 쿼리를 잘 처리하지만 검색 창에 입력하는 롱테일 검색도 많이 있습니다.

RankBrain은 점점 더 음성 검색이 표준이 되는 세상을 준비하고 있다고 믿습니다.

음성 검색은 이미 증가하고 있습니다. 인기 있는 2016년 인터넷 동향 보고서에 대한 Mary Meeker의 프레젠테이션에서 그녀는 음성 검색이 2010년 이후 7배 증가했다고 보고했습니다.

그리고 모바일 장치에서 오는 음성 검색만 있는 것은 아닙니다. 이제 우리는 기기의 응답이 웹 결과에서 어떻게 나올지 두고 봐야 할 Google Home과 같은 음성 비서 같은 것을 고려해야 합니다.

RankBrain이 하는 일은 다음과 같습니다.

RankBrain은 Google 색인에서 웹사이트의 언어를 더 잘 분석한 다음 해당 분석을 검색 쿼리에 적용하도록 설계되었습니다. 검색어를 더 잘 이해함으로써 사용자를 웹사이트 및 페이지와 더 잘 일치시킬 수 있습니다.

목적은 콘텐츠의 의미와 검색어 이면의 의도를 더 잘 이해하는 것입니다.

RankBrain이 의도를 더 잘 이해하면 해당 쿼리에 대해 가장 가중치가 높은 적절한 Google 알고리즘 신호를 적용할 수 있습니다.

RankBrain은 웹 페이지의 개념을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 다음과 같은 여러 쿼리 간의 연관성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

"에펠탑이 어디 있어요?"

뒤이어:

"키가 몇이야?"

RankBrain은 어떻게 학습합니까? 실행 중인 RankBrain의 예

기본적으로 RankBrain은 기준선을 설정하는 데 도움이 되도록 사람이 만든 "훈련" 데이터 세트를 가져온 다음 기계 학습을 적용하여 시간이 지남에 따라 다양한 요인을 기반으로 최상의 검색 결과를 결정할 수 있습니다.

Google은 Bloomberg 기사와 Search Engine Land의 이 기사에서 새로운 개념으로 더 나은 추론을 위해 새로운 데이터를 제공하여 시스템을 주기적으로 업데이트한다고 확인했습니다.

SMX West 2016에서 일부 발표자들은 RankBrain의 실제 사례를 공유했습니다.

한 연구에서는 RankBrain이 단어 간의 관계를 더 잘 해석하는 방법을 보여주었습니다.

여기에는 검색 쿼리에서 불용어("없음", "없이" 등) 사용이 포함될 수 있습니다. 이 단어는 역사적으로 Google에서 무시했지만 때로는 쿼리 이면의 의도를 이해하는 데 매우 중요한 단어입니다.

예를 들어, 텔레비전 시리즈 “오피스”를 생각해 보십시오. 이것은 가장 중요한 ""가 없으면 문맥에서 제외되는 검색의 예입니다.

다음은 Google 직원 Gary Illyes와의 인터뷰에서 가져온 또 다른 쿼리 예입니다. "without"을 무시하면 Walk-through로 Super Mario에서 100% 점수를 얻을 때 잠재적으로 검색 결과를 반환할 수 있습니다.

RankBrain이 데이터를 사용하여 검색 쿼리에 대한 최상의 결과를 학습하는 방법에 대한 다른 이론이 있습니다. Rand Fishkin이 2016년 7월의 기조 연설에서 밝혔듯이, 검색 결과에 대한 검색자의 참여는 RankBrain이 결과의 관련성을 결정하는 요인일 수 있습니다.

예를 들어, 누군가가 검색 결과를 클릭하고 다른 웹 페이지를 클릭하기 위해 검색 결과로 돌아가지 않는 경우, 이는 검색자가 자신이 찾고 있는 것을 찾았음을 나타낼 수 있습니다.

그러면 기계는 낮은 이탈률이 관련 결과를 나타내는 것을 시간이 지남에 따라 학습하여 웹 페이지가 검색 결과에서 더 자주 그리고 더 높게 표시될 수 있습니다.

다음은 Fishkin의 프레젠테이션에서 그 개념을 시각적으로 나타낸 것입니다.

RankBrain이 다른 순위 신호와 작동하는 방식

앞서 언급했듯이 RankBrain은 기본적으로 언어를 더 잘 이해하고 검색 쿼리와 Google 색인의 웹사이트 간의 일치를 개선하기 위해 쿼리 프로세스에 내장되어 있습니다.

Google에는 최상의 결과를 식별하기 위해 검색어에 적용할 수 있는 수백 가지의 다른 신호가 있습니다.

그러나 2016년에 Google은 RankBrain이 검색에 대한 상위 3개 순위 신호 중 하나임을 확인했습니다. 상위 3개를 반올림하는 것은 콘텐츠와 링크입니다.

이것은 이해해야 할 중요한 개념입니다. Google은 우리가 중요하다는 것을 알게 되었고 우리가 최적화하고 있다는 신호가 여전히 중요하다고 분명히 밝혔습니다. 바로 콘텐츠와 링크입니다.

웹사이트의 콘텐츠와 해당 링크는 모두 의미와 관련성을 결정하는 데 필수적이지만 RankBrain은 Google 검색 엔진이 협력하여 검색자의 의도에 따라 신호와 알고리즘을 기반으로 웹사이트가 가장 관련성이 높은지 여부를 더 잘 결정할 수 있도록 지원합니다.

RankBrain이 빅 브랜드에 미치는 영향

기계 학습을 통해 RankBrain은 시간이 지남에 따라 연관을 학습합니다. 즉, 브랜드가 특정 제품과 연결되면 해당 제품에 대한 쿼리가 더 많은 브랜드 검색 결과로 이어질 수 있습니다.

Google은 다양한 이유로 온라인에서 큰 브랜드를 선호하는 경향이 있기 때문에 RankBrain은 사이트의 참여율, 많은 소셜 사이트에서 브랜드를 언급하는 등 여기에서 선호도를 더욱 높일 수 있습니다.

일부 더 큰 브랜드는 해당 공간의 다른 웹사이트보다 링크 프로필이 약할 수 있음에도 불구하고 이러한 일이 발생할 수 있습니다.

RankBrain이 SEO 및 디지털 마케팅 전략에 의미하는 것

이제 일부 작업 항목에 대해 ...

SEO 및 귀하의 콘텐츠

먼저 내용을 이야기합시다. 많은 사람들에게 이것은 실제로 평소와 같은 업무입니다.

정보 페이지이든 제품 판매 페이지이든, 콘텐츠가 쿼리에 가장 완벽하고 완벽한 답변을 제공하는지 확인하세요.

RankBrain은 기계 학습 시스템이지만 여전히 웹사이트의 입력이 필요합니다.

예, 개념에 대한 연결을 더 잘 만들기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 단어가 사용되지 않고 페이지에 "Chicago Cubs"와 "New York Yankees"만 있는 경우에도 페이지가 야구에 관한 페이지임을 이해한 경우 RankBrain에 크레딧을 제공할 수 있습니다.

SEO의 절대적인 목표 중 하나는 검색 엔진이 귀하의 콘텐츠가 무엇인지 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 것입니다. 귀하의 웹사이트 페이지에 귀하의 비즈니스에 중요한 키워드를 포함하고 있는지 확인하는 것은 여전히 ​​중요합니다.

여기에는 키워드 "어간 추출"(예: "walked" 및 "walking"과 "walk" 및 "walks")과 동의어 및 자연어 변형을 사용하여 아이디어 간의 연결을 만드는 것이 포함됩니다.

SEO 교육 수업에서 사용하는 한 가지 예는 "수은"이라는 단어입니다. "mercury"는 한 페이지에 10번 사용할 수 있지만, "planet"라는 단어를 잊어버리면 검색 엔진이 페이지의 주제에 대해 혼동할 수 있습니다. 그것은 요소, 자동차, 보험 또는 기타입니까?

이것은 또한 검색 엔진이 페이지에 있는 내용과 더 잘 연결되도록 도와주는 구조화된 데이터 마크업을 탐색할 시간입니다.

SEO에서는 항상 그렇듯이 작은 것이 중요하다는 것을 기억하십시오 .

검색 결과 목록이 군중 속에서 눈에 띄게 만드는 데 계속 주의를 기울이고 싶을 것입니다. 즉, 스키마 마크업과 유용하고 매력적인 카피를 사용하여 눈에 띄게 만들 수 있는 다른 방법을 모색하는 것 외에도 각 웹 페이지에 사용자 정의 메타 데이터가 있는지 확인합니다.

또 다른 질문: 사람들이 웹사이트를 방문하면 주제/제품/서비스를 더 많이 탐색하는 관련 콘텐츠를 제공하여 여행을 더 멀리 나아가는 데 도움이 됩니까?

이는 콘텐츠를 격리하여 비즈니스에 중요한 핵심 용어를 중심으로 주제 테마를 만들어 수행할 수 있습니다.

RankBrain 및 디지털 마케팅 전략

나는 RankBrain이 큰 브랜드를 선호할 것이라고 앞서 언급했습니다. 당신이 큰 브랜드가 아니라면 어떻게 될까요?

디지털 마케팅 전략을 보완할 방법에 대해 아직 생각하지 않았다면 이제 생각을 시작할 때입니다.

철저한 SEO 전략을 세우는 것은 좋은 생각이지만 모든 계란을 한 바구니에 담는 것은 결코 좋은 생각이 아닙니다.

따라서 RankBrain의 시대에는 우리가 알고 사랑하는 SEO의 기본이 여전히 중요하지만 SERP 부동산을 확보하는 창의적인 방법을 생각하고 싶을 것입니다.

즉, 해당 분야에서 온라인 브랜드의 상위 계층에 있지 않다면 클릭당 지불 광고로 검색 마케팅 전략을 보완하는 것이 좋습니다.

RankBrain은 SEO의 끝이 아닙니다

RankBrain이 SEO에 미치는 영향에 대해 우려하고 있다면 생각보다 걱정해야 할 것이 더 많을 수 있습니다.

RankBrain은 스테로이드에 대한 검색 결과 관련성입니다. 간단히 말해서 쿼리 의도와 일치하도록 콘텐츠 관련성을 개선해야 합니다. 예, SEO 모범 사례는 트래픽에 중요하며 순위는 그 어느 때보다 경쟁력이 있습니다.

그러나 거시적 및 미시적 수준에서 콘텐츠에 초점을 맞추어야 하며 웹사이트 콘텐츠 전체가 청중이 찾고 있는 질문에 답하는 데 어떻게 도움이 되는지에 중점을 두어야 합니다.

또한 유료 검색, 소셜 및 기타 채널로 디지털 마케팅 전략을 보완하여 브랜드를 가장 먼저 떠올리게 하는 것을 잊지 마십시오.

RankBrain이 검색 순위에 미치는 영향에 대한 통찰력이 있습니까? 나는 알고 싶다. 아래에 의견을 남겨주세요.

RankBrain에 최적화된 SEO 전략을 도와드릴 수 있습니다. 당사의 서비스는 귀하의 목표와 대상에 맞게 맞춤 제작됩니다. 디지털 마케팅을 통해 더 많은 수익을 얻으려면 이야기합시다.