AI는 SEO의 미래에 어떤 영향을 미칠까요?

게시 됨: 2022-09-16

인공 지능 또는 AI는 의료, BFSI, 물류, 전자 상거래, 마케팅 등 다양한 분야에 진출했습니다. AI가 진화하고 더욱 정교해짐에 따라 SEO에 영향을 미치는 AI의 역할은 더욱 뚜렷해지고 있습니다.

인공 지능의 지속적인 진화가 SEO의 미래를 어떻게 바꿀지 궁금하십니까? 아래에 언급된 부분에서 알아보도록 합시다.

오늘날 AI는 데이터를 분석하고 여러 부문에 걸친 의사 결정에 적합한 결과를 생성하는 선도적인 기술입니다. 따라서 기술이 향후 SEO 관행에 영향을 미치고 심지어 지시할 것으로 보입니다. 동시에 사용자 경험 향상을 위해 Google 알고리즘이 주기적으로 변경됨에 따라 SEO 서비스 는 이러한 변화에 적응하기 위해 일종의 따라잡기 작업을 수행하고 있습니다.

AI가 향후 SEO에 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요 방법

AI는 SEO에서 사용되는 진화하는 기술로, 사용자의 요구를 충족시키기 위해 올바른 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 인공 지능이 검색 엔진 최적화에 어떤 영향을 미칠지, 가까운 장래에 어떤 변화가 더 예상되는지 알려주는 다음 사항을 확인하십시오.

1. 관련성이 높고 양질의 콘텐츠가 더 가치가 있습니다.

콘텐츠가 여전히 검색 엔진 최적화를 지배하고 있음을 부인할 수 없습니다. 콘텐츠 크롤링과 관련하여 Google은 NLP 또는 자연어 처리를 활용하여 검색어와의 관련성을 찾습니다. 따라서 고품질 콘텐츠는 현재와 같이 앞으로도 계속 그 가치를 유지할 것입니다.

또한 Google 알고리즘은 이전보다 더 깊이 사물을 이해하기 위해 끊임없이 진화하고 있습니다. 따라서 플랫폼, 장치, 트렌드 및 형식을 기반으로 보다 관련성 높은 콘텐츠를 만들어야 합니다.

마찬가지로 RankBrain(Google의 기계 학습 AI 시스템)은 AI를 사용하여 컴퓨터 시스템이 이해할 수 있는 벡터라는 수학적 개체에 방대한 양의 서면 언어를 삽입합니다. 기본적으로 RankBrain은 Google을 "문자열"에서 "사물" 환경으로 전환한 기계 학습 시스템입니다. 여기서 머신 러닝은 데이터의 수학적 모델을 활용하여 직접적인 지시를 사용하지 않고 컴퓨터 시스템에 지시하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 컴퓨터 시스템은 새로운 시나리오를 기반으로 지속적으로 학습하고 발전할 수 있습니다.

RankBrain이 친숙한 단어나 구문을 찾지 못한 경우 시스템은 동일한 의미를 가질 수 있는 구문이나 단어를 추측하고 그에 따라 결과를 필터링합니다. 따라서 이전에 볼 수 없었던 검색 쿼리를 처리하기가 쉬워집니다.

2. 빅데이터

현재 데이터 기반 마케팅은 결과를 이끌어내기 때문에 가치가 높습니다. 방대한 데이터 세트는 검색 엔진이 다른 방법으로는 발견할 수 없는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. AI의 도움으로 검색 엔진 알고리즘은 빅 데이터를 사용하여 다음과 같은 요소를 기반으로 추세를 파악하고 활용하며 유사한 사용자를 구별할 수 있습니다.

나이
성별
지리학
교육
직업
정치적 성향
소셜 미디어 활동
문화적 신념
검색 및 인터넷 사용 기록
취미 및 관심사
정치적 성향
소셜 미디어 활동
경주
다른 사용자와의 연결
날짜, 요일 또는 시간
종교적 신념
결혼 상태
구매 내역

이후 빅데이터를 빠르게 활용하여 사용자의 행동패턴, 트렌드, 검색결과 등을 검색결과에서 파악하여 향후 검색 시 보다 높은 품질의 결과를 제공할 수 있도록 하고 있습니다.

3. 시각적 콘텐츠를 최적화하면 더 많은 가치가 있습니다.

SEO 커뮤니티의 많은 전문가에 따르면 시각적 콘텐츠는 앞으로 몇 년 동안 SEO에 더 많은 영향을 미칠 것입니다. 우리는 이미 검색 엔진 알고리즘이 오디오 클립, 비디오 클립 및 이미지가 무엇인지 잘 인식하고 있다는 것을 알고 있습니다. 시각적 콘텐츠가 점점 더 중요해지고 있으며 Google이 이를 분석하는 데 점점 더 능숙해지고 있음이 분명합니다.

AI와 결합된 검색 엔진 알고리즘은 가까운 장래에 시각적 콘텐츠를 큰 순위 요소로 만들 수 있습니다. 따라서 비주얼 아티스트는 비주얼 콘텐츠를 만들 때 SEO 순위 변수를 고려해야 합니다. 콘텐츠 작성자가 SERP에서 Google의 호의를 얻으려면 제목과 키워드를 최적화해야 하는 것처럼. 동영상에 대한 SEO의 경우 태그, 동영상 길이, 설명, 키워드 최적화 등과 같은 요소가 더 큰 영향을 미칩니다.

4. 검색 의도

사용자의 검색 의도를 이해하려면 사용자의 과거 행동 패턴에 대한 통찰력을 얻고 검색어 뒤에 숨은 이유를 찾아야 합니다. Google은 현재 한동안 이 문제에 집중해 왔지만 향후 알고리즘의 반복에서 AI의 역할이 증가함에 따라 그 중요성이 더 커질 것입니다.

기본 검색 구문 이상을 생각해야 할 뿐만 아니라 사용자가 해결하려는 문제도 고려해야 합니다.

검색 의도와 관련하여 다음과 같은 네 가지 유형의 쿼리가 있습니다.

특정 URL에 대한 특정 콘텐츠를 기반으로 하는 탐색 쿼리 입니다. 예를 들어, 사용자는 브라우저에 URL을 입력하거나 책갈피를 사용하는 대신 Google 검색 창에 "YouTube"를 입력하여 YouTube 사이트에 액세스할 수 있습니다.
정보 쿼리 에는 광범위한 쿼리가 포함되지만 정보를 찾는 것이 주요 목표입니다. 예를 들어 사용자는 "커피는 어떻게 준비하나요?"라고 입력할 수 있습니다. 또는 "커피 만들기"를 사용하여 쿼리와 관련된 정보를 얻을 수 있습니다.
상업적 쿼리 는 즉각적인 구매 의도 쿼리와 나중에 구매하기 위한 정보 검색 쿼리로 구성됩니다.
트랜잭션 쿼리 는 계정 만들기, 뉴스레터 가입 또는 청구서 지불과 같은 작업을 포함하는 쿼리라고 합니다. 예를 들어, 사용자는 "Facebook에서 계정을 만드는 방법"을 입력하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

5. 음성 검색 최적화

지난 몇 년 동안 음성 검색의 증가는 매우 놀라웠고 앞으로 검색의 주요 매체가 될 것입니다. AI와 결합된 음성 검색은 앞으로 이례적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 즉, 음성 검색 최적화가 중요한 순위 요소가 될 날이 멀지 않았습니다.

그러나 음성 검색은 검색어가 훨씬 더 다양하고 구도가 다르기 때문에 방정식에 또 다른 문제를 가져옵니다. 예를 들어, 전통적인 텍스트 검색을 사용하여 서비스를 검색할 때 "인도의 디지털 마케팅"과 같은 검색 구문을 사용할 수 있습니다. 반면에 음성 검색에서는 "수리 서비스에 가장 적합한 디지털 마케팅 회사는 어디입니까?"와 같은 대화 어조를 사용할 수 있습니다.

AI는 이제 이론적으로 이와 같은 쿼리가 동일한 것을 가리키고 있다는 것을 이해할 수 있지만 특히 처음에는 손을 거의 잡지 않는 것이 좋습니다.

그럼에도 불구하고, 그것은 사운드 카피라이팅의 단순한 주제일 뿐입니다.

마지막 생각들

세계를 장악하는 인공지능은 더 이상 가설이 아니라 시간이 지나면서 현실화되는 진실이다. 게다가, 그것은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고 수년 동안 진화해 왔습니다. 마찬가지로 AI 기반 검색 엔진 알고리즘은 시간이 지남에 따라 더 좋아질 것입니다.

따라서 중요한 것은 이러한 발전을 따라잡고, 연구하고, 배우고, SERP와 소셜 미디어 플랫폼 모두에서 브랜드의 가시성을 높이는 데 활용하는 것입니다.