SEO를 이해하려면 Google을 이해해야 합니다.

2023년 1월 24일 최종 업데이트

우리는 검색 엔진 최적화에 대해 단순한 검색 엔진 이상인 것처럼 이야기하지만, Google이 전 세계 검색 시장의 90% 이상을 장악하고 있는 지금 현대 SEO에 대한 모든 논의는 Google에서 시작해야 합니다. Google이 전문적인 SEO가 되기 위해 어떻게 작동하는지 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 또한 Google에 대해 어떻게 생각하는지 알아야 합니다.

Google의 알고리즘은 무엇입니까?

코드가 우리의 판사, 배심원, 때로는 집행자이기 때문에 Google 검색 엔진은 우리의 집착입니다. 알고리즘이란 무엇이며 왜 작동 방식에 관심을 가져야 합니까? 규칙을 잘 지키고 SEO를 잘하면 다 잘 되지 않을까요?

초기 연결 전략

초기 검색 엔진은 기본적으로 페이지의 메타데이터와 콘텐츠인 "페이지 내" 요소에 의존했습니다. 이것은 상대적으로 다루기 쉬웠고 검색 엔진과 SEO 사이의 게임으로 이어졌습니다. Larry와 Sergei Brin이 PageRank를 개발했을 때 그들은 World Wide Web 링크 자체를 기반으로 하는 "오프 페이지" 원인의 새로운 세계를 추가했습니다. 링크는 어떤 웹사이트에서도 통제할 수 없기 때문에 다루기가 더 어렵습니다. 링크를 구입하고 편집하고 복잡한 링크 네트워크를 구축하는 것은 시간 문제입니다. 구글은 적응해야 했고, 2011년 에릭 슈미트는 구글이 8,000건이 넘는 실험을 바탕으로 알고리즘에 516개의 극적인 변화를 가했고, 2020년에는 600,000건의 실험을 바탕으로 4,050건으로 증가했다는 사실을 발견했다. 하루에 11번 이상 변경되는 알고리즘에 어떻게 의존할 수 있습니까?

알고리즘 업데이트

크고 작은 업데이트는 항상 발생하며 이러한 업데이트를 인식하는 것은 SEO 영향을 이해하는 데 중요합니다. 최신 규칙과 지침을 모두 따른다고 해도 최신 변경 사항을 따라잡지 못한다면 충분하지 않습니다. Google은 Panda의 콘텐츠 품질, Penguin의 링크 조작, Pigeon의 로컬/모바일 의도, Rankbrain의 기계 학습, Hummingbird의 자연어, 그리고 가장 최근에는 자연어 검색을 목표로 했습니다.

Panda는 처음에 콘텐츠 팜에 중점을 두었지만 나중에는 중복 콘텐츠, 저품질 사용자 생성 콘텐츠, 광고를 대체하기 위해 생성된 "빈약한" 콘텐츠를 포함하도록 확장했습니다. Panda는 2015년경에 기본 알고리즘에 포함되어 더 많은 것이 반드시 더 좋을 필요는 없다는 지속적인 철학을 가져왔습니다. 콘텐츠는 목적에 부합해야 합니다. 링크 구축 및 링크 구성표를 조작하기 위한 Penguin의 후속 업데이트 중 상당수는 복구를 매우 어렵게 만드는 일부 사이트에 심각한 불이익을 주었습니다. 2016년 Google은 Penguin의 많은 처벌을 해제하고 대부분의 저품질 링크의 가치를 줄이는 새로운 알고리즘을 업데이트했습니다. 품질이 낮은 링크나 눈에 보이는 링크 네트워크를 만들려는 모든 시도는 시간과 돈을 낭비하는 것입니다.

Pigeon의 업데이트는 더 많은 유기적 품질 요소를 사용하는 로컬 맵 팩과 더 현지화된 결과를 사용하는 유기적 검색을 통해 로컬과 유기적 사이의 경계를 흐리게 합니다. 화이트 라벨 로컬 SEO 팀은 부분적으로 Pigeon 업데이트 덕분에 로컬 팩 외부에서 현지화가 증가하는 것을 보았습니다. 이것은 모바일 장치의 확산과 함께 진화하는 추세입니다. 아직 정확히 어떻게 작동하는지는 모르지만 Rankbrain은 유기적 검색 알고리즘의 일부로 기계 학습(ML)을 사용합니다. 이로 인해 다양한 산업과 업종 간에 차이가 발생했기 때문에 경쟁 구도를 이해하는 것이 중요합니다.

Google은 본질적으로 기본 검색 아키텍처를 재작성하여 향후 몇 년 동안 변화와 혁신을 장려했습니다(자연어 처리의 발전 포함). Hummingbird의 전체 영향을 평가하는 것은 어렵지만 SEO에 미치는 영향은 심오합니다. Google은 최근 몇 년 동안 자연어를 효과적으로 관리하고 일반적인 구어와 관련된 검색에 응답하기 시작했습니다. 자연어 검색을 제공하려는 Google의 탐구는 전체 알고리즘을 점진적으로 재구성하고 모든 유기적 검색에 영향을 미칠 것입니다. 검색에서 자연어를 사용한다는 것은 SEO가 하나의 특정 키워드 문구에 너무 집중할 필요가 없고 다양한 동의어와 유사어에 집중할 수 있고 집중해야 한다는 것을 의미합니다.

EAT – 전문성, 권위 및 신뢰

Google은 알고리즘 기준의 일부로 EAT를 구체적으로 사용하지 않을 수 있지만 EAT가 무엇인지, 어떻게 활용하는지 이해하면 확실히 알고리즘에 도움이 됩니다. 이들 각각은 자명하지만 검색 관점에서 명확히 하기 위해 전문 지식은 검색자가 찾고 있는 것을 이해하고 그들이 원하는 것을 정확하게 제공하는 것과 관련이 있습니다. 이것은 검색 의도를 이해하는 것을 의미합니다. 전문가는 많은데 어떤 주제에 대한 권위자는 누구인가? 그것이 다음 단계가 들어오는 곳입니다. 당신은 당신의 업계에서 권위가 되고 싶습니다. 마지막으로, 당신은 사람들이 갈 수 있고 당신이 제공하는 것이 잘되고 있다는 것을 알 수 있는 신뢰할 수 있는 출처가 되어야 합니다. 부정적인 감정을 돌보고 금 본위제가 되십시오.

핵심 성능 보고서 및 웹사이트 속도

사람들이 웹사이트와 상호작용하기 위해 기다려야 하는 시간은 사용자 경험에 영향을 미치며 Google에서 모니터링하는 것입니다. 2021년 6월 Google은 마침내 페이지 전문가 업데이트를 출시하고 현재 LCP, FID 및 CLS로 구성된 Core Web Vitals를 제공했습니다. LCP(Largest Contentful Paint)는 가장 중요한 콘텐츠가 상단에 표시되는 데 걸리는 시간("페인팅"이라고도 함)을 측정합니다. 이것은 방문자의 눈에 속도 인식을 유발합니다. FID(First Input Delay)는 사용자의 첫 번째 상호 작용을 살펴보고 사이트가 응답하는 데 걸리는 시간을 확인합니다. 상호 작용에는 링크, 버튼, 이미지 또는 비디오 클릭과 같은 것들이 포함될 수 있습니다. CLS(Cumulative Layout Shift)는 사이트의 콘텐츠 안정성을 검토합니다. 공격적인 광고와 같이 사이트가 로드될 때 지속적으로 콘텐츠를 업데이트하는 경우 콘텐츠가 로드될 때 콘텐츠가 이동하는 것처럼 보일 수 있습니다.

구글의 의도

궁극적으로 Google에는 사람들이 웹사이트에서 수행하거나 중단하기를 원하는 특정 작업이 있습니다. 사이트의 핵심 성능 보고서를 검토하고 해결할 수 있는 문제를 수정하는 것은 사용자가 사이트를 즐길 수 있도록 돕는 좋은 단계입니다. 100% 완료할 필요는 없지만 문제를 처리하는 데 많은 도움이 됩니다. 사이트 속도와 사용자 경험은 Google 목록의 주요 항목이며 화이트 라벨 SEO 서비스를 제공하는 회사도 목록에 포함해야 합니다. 방문자와 고객이 귀하의 사이트를 방문하도록 작성하면 Google이 검색 엔진을 위해 개발한 기계 학습 및 자연어 처리의 발전을 활용합니다. 더 이상 웹사이트는 키워드에만 초점을 맞추는 것이 아니라 키워드 개발, 키워드의 동의어 및 유사어, 흥미로운 콘텐츠를 혼합해야 합니다. 사람들은 검색할 때 더 자세하고 더 복잡하고 선별된 검색 결과를 기대할 수 있습니다. Google이 하는 일을 주시하면 그들이 원하는 것이 무엇인지 더 잘 알 수 있습니다.

각본: 도일 클레멘스