더 나은 콘텐츠 SEO를 위한 Google NLP 알고리즘 이해하기

자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI) 및 검색 엔진 알고리즘에서 가장 복잡하고 혁신적인 발전 중 하나입니다. 그리고 당연하게도 Google은 NLP 분야의 리더가 되었습니다. Google은 2021년 SMITH 알고리즘과 이전 자연어 알고리즘인 BERT를 추가하여 인간의 언어를 능숙하게 이해하는 AI를 개발했습니다. 그리고 이 기술 은 AI 생성 콘텐츠 제작에 사용할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

탁월한 정확도로 Google의 NLP 알고리즘은 AI 게임을 변화시켰습니다. 그렇다면 이것이 SEO에 의미하는 바는 무엇입니까? 이 기사에서는 Google의 NLP 기술에 대한 모든 세부 정보와 이를 사용하여 검색 엔진 결과에서 순위를 높이는 방법에 대해 설명합니다.

자연어 처리란?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 과학 및 인공 지능의 한 분야입니다. 이전 형태의 AI와 달리 NLP는 딥 러닝을 사용합니다.

NLP는 컴퓨터가 자연스럽게 느끼는 방식으로 인간과 상호 작용할 수 있게 해주기 때문에 인공 지능의 중요한 구성 요소로 간주됩니다.

NLP의 목적이 Google의 검색 결과를 개선하고 작가를 폐업시키는 것처럼 들릴 수 있지만 이 기술은 SEO 외에도 다양한 방식으로 사용됩니다.

다음은 가장 일반적인 것입니다.

1. 감정 분석: 사람들의 감정 수준을 측정하여 고객 만족도와 같은 항목을 결정하는 NLP.

2. 챗봇: 도움말 페이지나 일반 웹사이트에 팝업되는 채팅 화면입니다. 그들은 고객 지원 센터의 업무량을 줄이는 재주가 있습니다.

4. 음성 인식: 이 NLP는 오디오를 가져와 명령 등으로 변환합니다.

텍스트 분류, 추출 및 요약: 이러한 형태의 NLP는 텍스트를 분석한 다음 인간이 사용, 분석 및 이해하기 쉽도록 형식을 다시 지정할 수 있습니다. 텍스트 추출은 의료 코딩 및 청구 오류 포착과 같은 작업과 관련하여 매우 유용할 수 있습니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝 은 인간 두뇌의 신경망을 모델로 하는 머신 러닝의 한 범주입니다. 이러한 형태의 기계 학습은 종종 일반적인 AI 학습 모델보다 더 정교한 것으로 간주됩니다.

그들은 인간의 두뇌를 반영하기 때문에 인간의 행동을 반영할 수 있으며 많은 것을 배울 수 있습니다! 종종 딥 러닝 알고리즘은 두 부분으로 구성된 시스템을 사용합니다. 한 시스템은 예측을 하고 다른 시스템은 결과를 구체화합니다.

딥 러닝은 가정용 기기, 공공 환경 및 직장에서 한동안 사용되어 왔습니다. 가장 일반적인 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 자율주행차
• 음성 리모컨
• 신용카드 사기 탐지
• 의료 기기
• 위성기반 국방

NLP는 SEO에 어떤 영향을 미칩니까?

Google의 PageRank에 대한 몇 가지 업데이트는 자연어 처리 봇과 같은 SEO 표준을 방해했습니다. Google의 SMITH가 출시되면서 SEO 전문가들이 알고리즘의 작동 방식과 알고리즘 표준을 충족하는 콘텐츠를 생성하는 방법을 이해하기 위해 분주하게 움직이는 것을 보았습니다. 그러나 대부분의 알고리즘 업데이트와 마찬가지로 시간은 종종 콘텐츠 표준을 충족하고 초과하여 콘텐츠가 SERP에 포함될 수 있는 최상의 기회를 보장하는 방법을 공개합니다.

기본적으로 NLP 는 Google이 검색 자의 의도와 사이트 콘텐츠에 대한 보다 명확한 이해를 기반으로 더 나은 검색 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다 . 이는 최고의 콘텐츠를 제공하는 사이트만이 SERP에서 순위를 유지한다는 것을 의미합니다. 또한 검색자의 의도에 맞지 않는 기타 콘텐츠는 더 깊은 SERP에 묻히거나 전혀 표시되지 않습니다.

Google BERT란 무엇입니까?

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers​​) 알고리즘은 2019년에 출시되었으며 PageRank 이후 가장 큰 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 우수한 검색 결과를 제공하기 위해 텍스트를 이해하도록 작동하는 NLP입니다.

보다 구체적으로, BERT는 문장에서 단어의 맥락을 더 잘 이해하도록 설계된 신경망입니다. 알고리즘은 사전 훈련이라는 기술을 사용하여 문장에서 단어 간의 관계를 학습할 수 있습니다.

BERT 알고리즘의 목표는 기계 번역 및 질문 답변과 같은 자연어 처리 작업의 정확도를 높이는 것입니다.

Google BERT 알고리즘은 어떻게 작동합니까?

BERT 알고리즘은 전이 학습이라는 기술을 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 전이 학습은 대규모 데이터 세트에서 이미 훈련된 사전 훈련된 네트워크를 사용하여 신경망의 정확도를 향상시키는 데 사용되는 기술입니다.

많은 Google 업데이트와 달리 BERT의 내부 작업은 오픈 소스입니다. BERT 알고리즘은 Google에서 2018년에 발표한 논문을 기반으로 합니다. 이 오픈 소스 설명에는 BERT가 개별 단어나 구문의 의미를 더 잘 이해하기 위해 양방향 컨텍스트 모델을 사용한다는 내용이 포함되어 있습니다. 결과는 미세 조정된 콘텐츠 분류입니다.

예를 들어:

벤치 프레스 장비를 위한 바가 아닌 해피 아워를 위한 바를 찾고 있다면 Google은 페이지 내에서 단어가 문맥에서 어떻게 사용되는지에 따라 올바른 종류의 바를 보여줍니다.

BERT가 다른 점은 무엇입니까?

BERT 는 사전 훈련 시스템으로 기존 텍스트 샘플에서 학습하는 NLP의 능력을 가속화하는 클라우드 TPU(Tensor Processing Units) 를 사용했습니다. 사전 훈련은 데이터를 처리하는 데 사용되기 전에 대규모 데이터 세트에서 신경망을 훈련하는 데 사용되는 기술입니다. 그런 다음 사전 훈련된 네트워크는 네트워크 훈련에 사용된 데이터와 유사한 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. BERT는 클라우드 TPU를 사용하여 데이터를 초고속으로 처리할 수 있었습니다. 그리고 Google Cloud도 테스트할 수 있었습니다.

수백만 번의 훈련 세션 후에 BERT 알고리즘은 문장에서 단어의 맥락을 더 잘 이해할 수 있기 때문에 이전의 자연어 처리 알고리즘보다 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

BERT에 필요한 텍스트 샘플은 몇 개입니까? BERT는 자연어(영어뿐만 아니라)를 완전히 파악하기 위해 수백만, 심지어 수십억 개의 샘플을 사용했습니다.

Google의 Bert 업데이트는 웹사이트에 어떤 영향을 미쳤습니까?

웹사이트에 대한 BERT 업데이트의 영향은 두 가지였습니다. 첫째, 업데이트를 통해 Google 검색 결과의 정확도가 향상되었습니다. 이는 Google 검색 결과에서 순위가 ​​높은 웹사이트가 더 높은 클릭률(CTR)을 경험했음을 의미합니다.

둘째, BERT 업데이트로 웹사이트 콘텐츠의 중요성이 높아졌습니다. 이는 고품질의 관련성 있는 콘텐츠가 있는 웹사이트가 Google 검색 결과에서 더 높은 순위를 차지할 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

Google Bert의 한계는 무엇입니까?

BERT는 강력한 도구이지만 기능에 몇 가지 제한이 있습니다. 이 NLP 모델이 얼마나 깔끔한지 의아해하기 쉽지만 BERT 모델이 모든 인간의 인지 과정을 수행할 수 없다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 그리고 이는 내용 이해 능력에 한계가 있을 수 있습니다.

BERT는 텍스트 전용 알고리즘입니다.

첫째, BERT는 텍스트와 관련된 자연어 처리 작업에만 효과적입니다. 이미지나 다른 형태의 데이터를 포함하는 작업에는 사용할 수 없습니다. 그러나 BERT는 Google 이미지 검색에 표시되는 데 도움이 될 수 있는 대체 텍스트를 읽을 수 있습니다.

BERT는 '전체 그림'을 이해하지 못합니다.

둘째, BERT는 매우 높은 수준의 이해가 필요한 작업에는 효과적이지 않습니다. 기본적으로 BERT는 문장 내 단어에는 전문가이지만 전체 기사를 이해할 수는 없습니다.

예를 들어, BERT는 다음 문장의 "박쥐"가 나무 야구 방망이가 아니라 포유류를 가리키는 것임을 이해할 수 있습니다. 박쥐가 모기를 삼켰습니다. 그러나 복잡한 문장이나 단락의 이해가 필요한 작업에는 효과적이지 않습니다.

Google SMITH 알고리즘이란 무엇입니까?

Google SMITH(또는 Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) 알고리즘은 Google 엔지니어가 설계한 순위 알고리즘입니다. 알고리즘은 자연어를 살펴보고, 서로의 거리와 관련하여 구와 관련하여 의미 패턴을 학습하고, 페이지를 보다 정확하게 색인화할 수 있도록 하는 정보 계층을 생성합니다.

이를 통해 SMITH는 콘텐츠 분류를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

SMITH의 또 다른 흥미로운 기능은 텍스트 예측기로 기능할 수 있다는 것입니다. NLP로 큰 파장을 일으키고 있는 다른 회사가 있습니다( 작년 Open AI의 악명 높은 GPT-3 베타를 생각해 보십시오). 이러한 기술 중 일부는 다른 사람들 이 자체 검색 엔진을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다 .

Google의 SMITH 업데이트는 웹사이트에 어떤 영향을 미쳤습니까?

Google의 SMITH 업데이트는 웹사이트에 상당한 영향을 미쳤습니다. 이 업데이트는 검색 결과의 정확성을 개선하기 위해 설계되었으며, 순위에 영향을 미치기 위해 조작 기술을 사용하는 웹사이트를 처벌함으로써 이를 수행했습니다. 스팸 링크, 블랙햇 SEO 및 인공 지능을 포함한 다양한 조작 기술을 대상으로 하도록 설계된 SMITH는 고품질 콘텐츠 및 유기적 링크 구축에 대한 기준을 높였습니다.

SMITH가 목표로 삼았던 가장 일반적인 조작 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

• 키워드 스터핑
• 링크 구매
• 앵커 텍스트의 과도한 사용.

이러한 기술을 사용하는 것으로 밝혀진 웹사이트는 Google에서 처벌을 받았고, 이로 인해 검색 순위가 하락했습니다.

Google의 SMITH 업데이트와 Google BERT의 차이점은 무엇입니까?

BERT 모델과 SMITH 모델은 모두 Google의 웹 크롤러에게 더 나은 언어 이해와 페이지 인덱싱을 제공합니다. Google은 이미 긴 형식의 콘텐츠를 좋아하지만 SMITH가 활성화되면 Google은 긴 콘텐츠를 훨씬 더 효과적으로 이해합니다. SMITH는 뉴스 추천, 관련 기사 추천 및 문서 클러스터링 영역을 개선할 것입니다.

Google NLP 알고리즘에 대한 SEO 전략을 조정하는 방법

Google은 BERT 또는 SMITH에 대해 최적화할 수 없다고 주장하지만 NLP에 대해 최적화하는 방법을 이해하면 SERP에서 사이트 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 BERT가 사용자 의도 제공에 중점을 둔다는 것은 최적화하려는 검색어의 의도를 이해해야 함을 의미합니다.

Google은 종종 알고리즘을 출시할 시기에 대해 약간 의아해하며 SMITH가 완전히 출시될 때를 계속 비밀로 유지합니다. 그러나 항상 변경 사항에 맞게 최적화하기 시작했다고 가정하는 것이 가장 좋습니다.

SMITH는 NLP 및 기계 학습 기술에서 우위를 유지하려는 Google의 장기 목표에 대한 많은 반복 중 하나일 가능성이 큽니다. Google이 완전한 문서에 대한 이해를 개선함에 따라 우수한 정보 아키텍처가 훨씬 더 중요해질 것 입니다.

Google의 NLP 알고리즘에 맞게 콘텐츠를 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?

1. 콘텐츠가 형식이 좋고 읽기 쉬운지 확인하세요. 표제 모범 사례 및 기타 가독성 모범 사례를 유지합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• • • 문장을 20단어 이하로 유지
    • 2보다 큰 나열된 항목에 대한 글머리 기호 목록 사용
    • 올바른 제목 계층을 사용하십시오.
    • 읽을 수 없는 텍스트 블록을 독자에게 제시하지 마십시오.

2. 이해하기 쉬운 명확하고 간결한 언어를 사용하십시오. 문장 구조를 지나치게 복잡하게 만들지 마십시오. 문장 길이를 제한함으로써 생각을 합리화할 수도 있습니다.
3. Google 알고리즘을 혼동시킬 수 있는 복잡하거나 어려운 단어를 사용하지 마세요. 동의어 사전을 버리고 문장을 간단하게 유지하십시오. 가장 짧은 길이 가장 좋은 경우가 많다는 사실을 명심하십시오.
4. 귀하의 주제와 관련된 키워드 및 초점 용어를 사용하십시오 . 의미적으로 관련된 Focus 용어는 Google 자연어 처리기가 페이지 전체를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 콘텐츠가 최신 상태인지 확인하세요. 이러한 NLP 알고리즘의 동기는 스팸성, 오래된 콘텐츠를 제거하면서 검색 결과를 개선하는 것입니다.
6. 사람들이 읽고 싶어할 흥미롭고 매력적인 콘텐츠를 작성하십시오. 검색자 에게 자신의 필요에 가장 적합한 콘텐츠를 제공하는 것은 결코 잘못된 일이 아닙니다 . 검색 의도와 주제의 깊이를 염두에 두십시오.
7. 고객 리뷰가 중요합니다. Google의 NLP는 엔터티 감정 분석을 수행할 수 있으므로 나쁜 리뷰를 무시하지 마십시오. 부정적인 리뷰를 받으면(영어이든 화성이든 상관없이) Google의 엔티티 감정 분석이 SERP를 낮출 것이라고 확신할 수 있습니다.
8. 검색자의 질문에 명확한 답변을 제공합니다. 추천 스니펫으로 마무리하고 싶다면 엔티티 분석을 사용한 텍스트 추출을 통해서만 Google의 NLP를 통해 얻을 수 있습니다. 이는 Google이 검색자에게 표시할 특정 정보에 집중할 수 있음을 의미합니다.

Google NLP의 미래

이제 누구나 사용할 수 있는 Google 자연어 API 및 클라우드 TPU가 제공됩니다 . 따라서 딥 러닝 머신 러닝 플랫폼을 사용하여 NLP 작업을 수행할 수 있다면 Google의 자연어 API를 사용할 수 있습니다. 원하는 경우 Google 클라우드 NLP 교육에 참여할 수도 있습니다 !

Google Natural Language API에 최적화하고 결과 얻기

한 가지 분명한 사실은 자연어 API가 계속 존재한다는 것입니다. BERT 모델과 SMITH 모델 간의 진행 상황에서 알 수 있듯이 Google 검색 알고리즘은 계속해서 귀하의 콘텐츠를 더 잘 이해할 것입니다.

만트라는 그대로 유지하십시오. 콘텐츠에 집중하고 품질에 집중하세요. SEO는 Google의 NLP 알고리즘에 가장 적합한 것을 찾기 위해 계속 학습하고 실험하지만 항상 SEO에 대한 모범 사례를 고수합니다. 귀하가 작성하는 내용이 귀하의 순위에 영향을 미치지만 감정 분석 덕분에 고객과 방문자가 작성하는 내용도 영향을 받습니다. BERT 알고리즘에 대해 자세히 알아보십시오.

SearchAtlas의 AI 콘텐츠 생성 도구 는 Google의 Natural Language API를 기반으로 하므로 적은 노력으로 최고 품질의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.