AI 및 NLP가 콘텐츠 마케팅 및 SEO에 미치는 영향

수년에 걸쳐 검색 알고리즘은 지속적으로 발전하고 더욱 지능화되었습니다. 10년 또는 15년 전에 웹사이트에서 작동하던 것이 더 이상 작동하지 않습니다.

SEO를 위한 콘텐츠 마케팅도 진화했습니다. 구글 검색과 SEO가 어떻게 변했는지 관찰했다면, 그것을 경찰과 강도의 게임에 비유한 것에 대해 당신을 비난할 수는 없습니다.

Google 검색 알고리즘의 이전 버전은 표준 이하의 콘텐츠로도 쉽게 게임을 할 수 있었지만 자연어 처리(NLP) 및 인공 지능(AI)의 출현으로 콘텐츠 마케터는 의미 있고 유익하며 관련성이 높은 콘텐츠를 생산해야 합니다. 그들의 청중.

디지털 마케팅 전문가는 콘텐츠 품질과 검색 순위 간의 관계를 지속적으로 연구하고 배운 내용을 콘텐츠에 적용합니다. 오늘의 검색에서 기사 순위를 결정하는 요인이 무엇인지 궁금했을 것입니다.

그러나 디지털 마케터가 캠페인에 AI와 NLP를 적용하는 방법을 배우기 전에 두 개념의 의미와 SEO에 미치는 영향을 이해해야 합니다.

인공 지능과 자연어 처리란?

인공 지능은 새로운 개념을 학습하고 문제를 해결하도록 설계된 컴퓨터 또는 컴퓨터 프로그램을 의미합니다.

AI로 프로그래밍된 컴퓨터는 방대한 양의 데이터를 가져와 분석하여 유용한 정보를 도출하고, 분석을 기반으로 패턴을 예측하거나 감지하는 기능을 개발합니다.

반면에 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 말이나 언어를 분해하여 컴퓨터가 이해하고 조작할 수 있도록 합니다.

앱과 검색 엔진은 데이터를 사용하여 특정 단어와 언어 패턴을 인식하고 인간 사용자의 쿼리에 응답하여 보다 정확하고 관련성 높은 정보를 제공합니다.

NLP는 텍스트 인식, 텍스트 이해 및 텍스트 생성의 세 가지 주요 작업을 완료합니다.

AI와 NLP는 사용자 경험이 SEO에 미치는 영향을 결정하는 역할을 합니다. 사이트에서 이해하기 쉬운 유용한 정보를 제공한다고 가정합니다.

이 경우 검색 알고리즘은 사용자가 이해할 수 없거나 가치가 없는 방식으로 표시되는 유사한 콘텐츠를 제공하는 페이지보다 해당 콘텐츠의 우선 순위를 지정합니다.

BERT 및 SMITH 업데이트

2019년 Google은 Transformers 또는 BERT 알고리즘의 양방향 인코더 표현을 출시했습니다. 이 새로운 알고리즘을 통해 컴퓨터는 NLP를 사용하여 인간의 언어를 인식하고 이해할 수 있습니다.

Google에 따르면 BERT 알고리즘은 검색 문자열에서 단어 컨텍스트와 시퀀스를 효과적으로 발견하고 사용자의 검색에 더 가까운 결과와 일치시킬 수 있습니다.

BERT는 또한 Google 검색 엔진이 관련 검색에 대한 추천 스니펫을 생성할 수 있도록 합니다.

Google은 업데이트 이후 검색 결과의 품질이 크게 향상되었다고 주장합니다. 사용자는 검색 의도와 일치하는 향상된 검색 결과를 얻습니다.

SMITH는 2020년 4월에 게시되고 2020년 10월에 업데이트된 Google 연구 논문에 설명되어 있지만 아직 알고리즘의 일부가 아닌 것으로 보입니다.

각 단어의 텍스트 의미에 집중하는 대신 단어를 깊이 분석하여 의도된 의미를 찾을 수 있습니다.

긴 형식의 콘텐츠와 관련하여 인덱싱 품질이 저하되는 BERT와 달리 SMITH는 긴 텍스트 블록에서 더 나은 성능을 보입니다.

SMITH는 BERT를 완전히 대체하도록 설계되지 않았습니다. 대신, BERT가 지금까지 달성한 ​​것을 기반으로 합니다.

AI와 NLP가 콘텐츠 마케팅과 SEO에 미치는 영향

AI와 NLP를 검색 알고리즘에 지속적으로 통합하면 콘텐츠 마케팅 및 SEO 관행에 계속 영향을 미칠 것입니다.

특히 BERT와 SMITH는 디지털 마케터가 콘텐츠를 구성하고 최적화하는 방식을 바꿀 것입니다. AI와 NLP가 콘텐츠 마케팅과 SEO를 계속 변화시키는 5가지 방법을 살펴보겠습니다.

1. 맞춤형 검색 결과

예측 인텔리전스는 SEO의 맥락에서 점점 더 중요해지고 있습니다. Google 트렌드와 같은 Google의 예측 인텔리전스 기능은 인기 있는 키워드 및 검색 구문을 기반으로 더 나은 예측을 제공할 수 있습니다.

예측 인텔리전스를 사용하여 틈새 시장에서 가장 많이 검색된 키워드를 찾고 사용자가 검색 문자열을 표현하는 경향을 발견할 수 있습니다.

예측 인텔리전스는 Google에서 이전 검색을 기반으로 콘텐츠 제안을 제공하는 데도 도움이 됩니다. Google에서 구문을 검색하고 검색 엔진이 검색어를 완료하려고 시도할 때 작동하는 것을 볼 수 있습니다.

예를 들어 누군가가 "Mark Zuckerberg"를 검색한 다음 "net worth"를 연속적으로 검색하면 Google 알고리즘은 이를 Mark Zuckerberg의 순자산에 대한 쿼리로 해석합니다.

예측 지능은 사용자가 동일한 키워드를 연속으로 두 번 이상 사용할 가능성이 거의 없는 음성 검색에 특히 유용합니다.

예측 인텔리전스는 다른 Google 서비스에 사용됩니다. 예를 들어 예측 분석을 활용하는 Gmail 확장 프로그램이 많이 있습니다.

2. 기간 빈도-반문서 빈도

Google은 페이지 순위에 용어 빈도-문서 빈도 역이라는 텍스트 분석 유형을 사용합니다.

TF-IDF를 사용하면 Google AI가 문서나 블로그에서 단어나 구문의 중요성을 찾을 수 있습니다. TF-IDF를 사용하면 Google이 키워드에만 의존하지 않고 더 깊이 검색하고 관련 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.

TF-IDF를 사용하면 검색 결과를 통해 기사에서 가장 관련성이 높은 지점으로 바로 이동할 수 있습니다.

콘텐츠 제작자를 위한 AI 및 NLP의 가장 큰 혁신 중 하나는 Clearscope, Frase 및 Surfer와 같은 도구의 등장입니다. 이러한 도구는 TF-IDF 및 기타 순위 신호를 사용하여 검색 순위를 역설계하려고 시도합니다.

도구는 다음을 수행합니다.
● SERP의 첫 페이지에 나타나는 콘텐츠의 길이를 분석합니다.
● 해당 기사에 사용된 가장 일반적인 관련 문구를 식별합니다.

그런 다음 도구는 기사에 포함할 키워드 목록, 구문을 포함하는 빈도, 콘텐츠에 대해 제안된 헤더 등을 제공합니다. 다음은 "기술적 SEO"라는 검색어를 사용하는 Frase의 예입니다.

하나의 키워드를 식별하도록 요청한 다음 기사에 이러한 문구를 포함할 수 있는 횟수를 제안했던 이전 도구에서 이것이 얼마나 큰 발전인지 알 수 있습니다.

이러한 유형의 기술은 초기 단계에 있지만 전문가를 위한 SEO 툴킷의 표준 부분이 되고 있습니다.

3. 음성 검색의 부상

음성 검색은 일부 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 콘텐츠 제작자는 음성 검색이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려해야 합니다.

이제 SEO 전문가는 음성 검색이 구문과 키워드를 사용하는 방법과 검색 엔진 결과에 미치는 영향을 탐구해야 합니다. 음성 검색의 메커니즘과 그 목적을 이해하면 더 많은 청중에게 다가갈 수 있습니다.

또한 페이지 순위를 높이고 사용자가 원하는 정보를 제공할 수 있는 유익한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

음성 검색은 웹사이트를 운영하는 사람들보다 초기에 앱 개발자에게 더 많은 영향을 미칠 것입니다. Alexa와 같은 도구에 제공하는 음성 명령 유형을 고려하십시오.

그들은 종종 특정 행동을 기반으로 합니다. 예를 들어 Alexa에게 조명을 켜거나 끄도록 요청하거나 특정 노래를 요청할 수 있습니다.

4. 감정 분석

서비스나 브랜드 뒤에 숨은 감정을 분석하면 콘텐츠 마케팅을 보다 의미 있고 효과적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 분석은 마케터가 소비자 의견을 발견하고 이에 대응하는 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다.

AI를 사용하면 사용자 생성 콘텐츠 및 제품 댓글에 숨겨진 감정을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 프로세스는 다음 단계로 구성됩니다.

소셜 미디어 플랫폼, 리뷰 사이트 또는 전자 상거래 플랫폼을 포함하여 소비자가 브랜드에 대한 의견을 공유하는 위치를 알아보세요.

AI 및 NLP를 사용하면 이러한 플랫폼에서 데이터를 수집하여 소비자가 원하는 것과 브랜드 또는 제품에 대한 생각을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 방법으로 콘텐츠를 마케팅하여 타겟 고객을 유치할 수 있습니다.

또한 AI 및 NLP를 사용하여 감정 표식 역할을 하는 언어 및 문장 구조를 식별하여 청중의 감정과 어조를 파악할 수 있습니다.

구매에 진정으로 만족한 고객과 그렇지 않은 고객을 구분할 수 있어야 합니다.

감정 분석을 통해 소비자와 대상 고객을 브랜드 마케팅의 일부로 만들고 이들로부터 귀중한 데이터를 수집합니다.

5. 사용자 의도

검색 알고리즘은 또한 사용자 의도를 콘텐츠 순위 지정 방식에 통합하기 시작했습니다. NLP는 키워드를 사용하여 정보 제공, 탐색 또는 트랜잭션 여부에 관계없이 사용자 의도에 대한 추가 정보를 얻습니다.

검색이 정보를 찾는 데 사용되는 경우 사용자 의도는 정보 제공입니다. 사용자가 특정 사이트로 이동하고 싶어 키워드로 검색하면 탐색이 됩니다.

거래 검색 의도는 사용자가 키워드를 사용하여 온라인에서 원하는 항목을 찾는 온라인 쇼핑에서 더 일반적입니다.

사용자 의도를 이해하면 올바른 키워드를 찾고 사람들이 키워드를 사용하는 방식을 볼 수 있습니다. 이렇게 하면 콘텐츠를 최적화하여 대상 고객에게 도달할 수 있는 최상의 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

합산
Google의 검색 알고리즘은 지속적으로 발전하고 있습니다. BERT 업데이트와 SMITH에 대한 연구 논문의 도입으로 Google은 특히 사용자가 질문에 대한 인간의 응답을 모방한 검색 결과를 요구하기 때문에 AI와 NLP가 알고리즘의 핵심 구성 요소가 될 것이라고 밝혔습니다.

그러나 AI와 NLP는 구글 플랫폼을 통한 검색에만 국한되지 않는다. 디지털 마케터는 콘텐츠를 만들 때 두 기술의 존재를 고려해야 합니다.

예를 들어, 기업이 Google 검색에서 높은 순위를 차지하려는 경우 더 이상 좋은 텍스트 기반 콘텐츠를 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다.

1~5년 후 구글이 AI와 NLP를 어떻게 사용할지는 여전히 미스터리다. 그러나 한 가지는 확실합니다. 사용자가 유용하고 실행 가능한 검색 결과를 계속 생성하려면 Google 및 기타 검색 엔진이 최신 AI 및 NLP 기술과 보조를 맞춰야 합니다.