SEO를 Google Rankbrain에 맞게 조정하는 방법은 무엇입니까?

SEO 커뮤니티는 Google이 2015년에 이 알고리즘을 공식화했음에도 불구하고 지난 몇 달 동안 Rankbrain에 대해 많이 들었습니다. 그러나 Rankbrain이 실제로 SEO 전략에 대해 무엇을 변경하고 어떻게 적용합니까? 다음은 몇 가지 조언입니다.

Rankbrain이란 무엇입니까: 미리 알림

Rankbrain은 Google의 주요 순위 알고리즘을 보완하는 AI 알고리즘입니다. OnCrawl이 Rankbrain을 정의하려는 첫 번째 시도에서 설명했듯이 필터나 패널티가 아니라 검색 엔진의 새로운 조정 또는 요소로 간주해야 합니다.
따라서 Rankbrain은 AI와 함께 작동하며 자주 발생하는 쿼리를 인식하지 못하거나 페이지가 요청과 일치하는 경우 Google의 SERP가 사용자가 찾고 있는 것을 이해하도록 돕습니다. Rankbrain은 선험적으로 인간의 개입 없이 학습하고 진화할 수 있습니다.
요약하자면 Rankbrain을 통해 Google은 실용적이고 더 똑똑해졌습니다.

Google에 Rankbrain이 필요한 이유

첫 날부터 Rankbrain은 Google에서 매우 중요합니다. 이유가 있어야 합니다. 최신 정보는 아니지만 콘텐츠 및 외부 링크에 이어 중요도 순으로 Google의 3번째 순위 요소라는 것을 종종 읽습니다.
2015년 이전에 Google은 사용자의 타이핑(또는 받아쓰기) 연구의 약 15%가 이전에 타이핑된 적이 없는 것으로 감지했습니다. 검색 엔진에 알려지지 않았기 때문에 Google은 이를 정확하게 처리하는 방법을 알지 못했습니다. 그러나 15%는 하루에 5억 건의 요청에 해당합니다! 2007년에 이 비율은 20-25%였습니다.
Google은 이러한 알 수 없는 쿼리를 어떻게 처리했습니까? 경우에 따라 Google은 위치, 회사, 이벤트 등 요청의 명명된 엔터티를 식별하기 위해 "지식 그래프"를 사용했지만 여전히 충분하지 않았습니다. Google은 단어의 의미를 추측하는 지능이 필요했습니다.
이것은 Rankbrain이 개발된 때입니다: Mountain View 검색 엔진의 새로운 두뇌.
그것의 특수성: 그것의 실수를 적응하고 이해하십시오. 실제로 Rankbrain에 사용되는 인공 지능은 진화를 가능하게 합니다. 검색어를 입력하면 Google에서 검색 결과 페이지를 제공합니다. 거기까지는 모든 것이 정상입니다. 그러나 Rankbrain은 고전적인 SEO 요소(페이지 내 및 페이지 외 기준)에 대해 몇 가지 새로운 매개변수를 고려합니다.

• 쿼리 단어가 포함된 페이지를 표시하는 대신 알고리즘은 이러한 단어와 질문의 의미를 이해하려고 시도하고 질문과 일치하는 것처럼 보이는 결과를 제공합니다. 특히 "올빼미의 울음소리는 무엇입니까?" 또는 "재규어는 검은색인 이유"와 같은 부정확한 쿼리의 경우입니다. 여기에서 사용되는 방법을 개발하지는 않겠지만 Rankbrain이 단어를 개념으로 가져와서 알려진 단어가 내용으로 관련되는 방식을 연구하여 단어 사이를 연결하는 방법을 배운다는 점을 특히 기억해야 합니다. 따라서 "검은 재규어"와 "멜라닌"이라는 용어 사이에 연결을 만들 수 있습니다.

• 사용자 만족도: Rankbrain은 사용자가 페이지와 상호 작용하는 방식을 관찰하여 제공된 결과에 대한 만족도 여부를 확인합니다. 유기적 클릭률, 소요 시간, "포고 스틱" 효과(Google 쿼리로 빠르게 돌아와 다른 결과를 참조한다는 사실) 등 Google에서 아무것도 숨길 수 없기 때문에 모든 매개변수를 사용합니다.

실전에서 뭐가 달라지나요?

스스로 적응할 수 있는 알고리즘 이해

두 개의 노출된 매개변수는 SEO 전략에 대한 두 가지 직접적인 결과를 수반합니다.
한편으로, 주제와 관련된 것으로 인식되도록 페이지에서 키워드의 반복을 목표로 하는 것은 더 이상 관련이 없습니다. 반대로. 키워드 스터핑은 편견을 가질 수 있으며 페이지의 주제를 이해하는 데 도움이 되지 않습니다.
다음과 같은 경우 귀하의 페이지가 검색어와 관련이 있는 것으로 인식됩니다.

• 쿼리 뒤에 숨겨진 개념을 "지원"하기 위한 관련 표현이 포함된 풍부한 콘텐츠가 있습니다.
• 사용자의 요청, 기대 및 의도에 정확하게 응답합니다.
• 페이지 속도, 매력적인 콘텐츠, 클릭하고 스크롤하고 싶게 만드는 등 사용자를 만족시킵니다.

다시 말해서, 귀하의 페이지가 주제와 일치하지 않는 쿼리로 인해 비자발적으로 눈에 띄는 경우 사용자의 실망으로 인해 Rankbrain은 해당 페이지가 특정 사용자에 대한 이 특정 쿼리의 결과에 속하지 않는다는 것을 알게 됩니다. , 또는 모든 사람을 위한 것입니다. 한때는 URL, 제목 태그, H1에 배치된 "dailymotion"이라는 용어에 대해 최적화된 페이지를 만들고 Google의 첫 페이지에 페이지를 삽입하기 위해 콘텐츠에 20번만 수행해야 했습니다. yahoo.com에서 2위에 랭크된 "디렉토리" 유형의 웹사이트를 알고 있었습니다. 그러나 이 용어를 찾고 있는 사용자는 실제로 특정 웹사이트, 또는 적어도 비디오를 찾고 있으며 디렉토리나 멍청한 최적화된 페이지가 아니라 그 페이지가 사용자를 오도하거나 검색 엔진을 오도하고 있는 것입니다.

콘텐츠의 관련성 및 적절성

Rankbrain을 다루기 위한 더 중요한 조언은 Wikipedia에서와 같이 이야기하는 내용을 고려하고 주제, 개념과 연결된 어휘를 사용하여 콘텐츠를 생각하는 것입니다. 물론 같은 페이지에 대해 완전히 다른 여러 키워드를 목표로 할 수는 없습니다. 예를 들어, 페이지는 "Netflix 쇼"와 "비디오 게임"에 대해 동시에 말할 수 없습니다. 아니면 전체적으로 VOD에서 볼 수 있는 프로그램에 대해 이야기해야 하고, 주제와 관련된 명명된 개체인 Netflix와 Amazon에 대해 이야기해야 합니다.
실제로, 명명된 엔터티는 Rankbrain에 인덱스를 제공하여 말하는 주제를 이해하는 좋은 방법입니다. 예를 들어, 우리는 JK 롤링, 덤블도어, 헤르미온느, 호그와트 등을 포함하지 않고 해리 포터에 관한 기사를 쓸 수 없습니다.
명명된 개체는 Rankbrain이 페이지 주제에서 모호한 부분을 삭제하는 데 도움이 됩니다. 재규어에 대해 이야기할 때 La Fleche 동물원에 대해 이야기하거나 잭슨빌에서 축구를 하는 사람들에 대해 이야기하거나 세단에 대해 다시 이야기합니까?
텍스트 또는 제목에서 명명된 엔터티를 찾는 여러 도구가 있습니다. IBM 도구, Watson 또는 OnCrawl의 SEO 도구 상자에서 엔터티 감지기가 있습니다.

OnCrawl SEO 도구 상자를 사용하여 명명된 엔터티

콘텐츠를 풍부하게 하는 또 다른 방법은 검색 엔진에서 귀하의 주제에 의미적으로 가까운 용어를 찾는 것입니다. 이것이 "잠재적 의미 인덱싱"에 대한 LSI라고 부르는 것입니다. 콘텐츠. 이를 통해 용어를 자주 정의하는 용어 주위에 일종의 "발자국"을 얻을 수 있고 Google이 "적색 행성은 어느 것입니까?" 또는 "죽은 대머리 배우의 이름은 무엇입니까?"와 같은 질문에 올바르게 대답할 수 있습니다. Yul Brynner에 대해 생각하고 있었지만 정전이 발생했습니다).
지난 몇 년 동안 많은 SEO 도구가 자동 의미 분석을 실현하는 것으로 나타났습니다. 이는 그 주제가 웹에서 유행하고 있다는 증거입니다.
예: 나는 보드 게임의 팬으로서 '레드 플레임' 게임의 규칙을 설명하는 기사를 작성해야 합니다. "Red Flame"을 검색하면 흥미로운 용어를 찾을 수 있지만 여행, 도착, 자전거 타는 사람, 첫 번째 등 보드 게임에 대한 지향성은 충분하지 않습니다.

textfocus를 사용한 의미 분석: "Red Flame"

그렇지 않으면 "빨간 불꽃 보드 게임"에 대한 쿼리를 통해 카드, 플레이어, 전술, 상자, 규칙, 열망(게임 규칙의 요점 중 하나) 등 내가 이야기하고 싶은 것에 대한 보다 지향적인 내용에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. …

"붉은 불꽃 보드게임"에 대한 분석

사용자 만족도

그리고 마지막으로 페이지 속도, 콘텐츠 품질, 독자에게 매력적인 짧은 소개 등 사용자의 만족도를 높이기 위해 모든 수단을 생각해야 합니다. 이 점은 그 자체로 기사 주제입니다!