검색 순위를 향상시키기 위해 Semantic SEO를 사용하는 가이드

게시 됨: 2023-09-14

Semantic SEO는 '키워드'에 집중하기보다는 주제를 기반으로 콘텐츠를 최적화하는 과정입니다. 의미론적 SEO 접근 방식을 사용한다는 것은 사용자 경험에 초점을 맞추고 특정 주제를 조사할 때 일반적으로 가질 수 있는 질문에 답하는 것을 목표로 한다는 것을 의미합니다.

의미론적 SEO 최적화 프로세스는 콘텐츠에 중요한 맥락을 제공하고 검색 엔진이 사용자의 관련성을 더 잘 이해하도록 돕습니다. 이 기사에서는 의미론적으로 콘텐츠를 최적화하는 것의 역사, 미래 및 이점을 살펴보겠습니다.

시맨틱 SEO의 역사

지난 20여년 동안 검색 엔진은 사용자가 검색할 때마다 올바른 결과를 제공하기 위해 계속해서 발전해 왔습니다.

Google은 검색자에게 최상의 결과를 제공하는 데 앞장섰습니다. 지난 10년 동안 검색 엔진이 어떻게 발전했는지 자세히 살펴보겠습니다.

지식 그래프 — 2012

Google 지식 그래프는 2012년에 도입된 시스템으로, 사람, 장소, 사물에 대한 사실적 세부정보를 이해하여 사용자에게 정확하고 상황에 맞는 검색결과를 제공하도록 설계되었습니다. 이는 기업이 특정 키워드보다는 의미에 맞게 콘텐츠를 최적화하도록 장려하므로 의미론적 SEO에 큰 영향을 미쳤습니다.

지식 그래프는 검색자의 의도와 개념 간의 관계 관계를 이해함으로써 콘텐츠 관련성을 통해 더 나은 사용자 경험을 촉진합니다. 이는 SEO 전문가들이 키워드를 넘어 주제별 권위와 구조화된 데이터에 초점을 맞춰 생각하도록 했습니다. 이는 궁극적으로 Google SERP(검색 엔진 결과 페이지)의 가시성 향상, 유기적 트래픽 증가, 지식 패널이나 추천 스니펫과 같은 풍부한 SERP 기능의 잠재적인 표시로 이어집니다.

벌새 — 2013

2013년에 출시된 Google의 Hummingbird 알고리즘 업데이트는 의미론적 검색을 강조하고 특정 키워드를 넘어서는 사용자 의도를 이해하는 등 SEO에 큰 변화를 가져왔습니다. Hummingbird가 도입된 이후에는 개별 단어에 초점을 맞추기보다는 전체 쿼리의 맥락과 의미를 인식하도록 알고리즘이 업데이트되었습니다. 그 결과, 사용자 의도에 보다 밀접하게 부합하기 위해 고품질 콘텐츠 생성을 향한 SEO의 전략적 전환이 촉발되었습니다.

Hummingbird 업데이트로 인해 마케팅 담당자는 상황에 맞게 유익하고 고유하며 이해하기 쉬운 콘텐츠에 우선순위를 두었습니다. 이러한 진화는 Google의 SERP 순위를 높이기 위해 콘텐츠에 대한 보다 자연스러운 언어 접근 방식을 장려하여 의미론적 SEO 개념을 발전시켰습니다.

랭크브레인 — 2015

2015년에 소개된 Google의 RankBrain은 의미론적 SEO에 큰 영향을 미친 AI 알고리즘 업데이트입니다. 이는 특히 독특하거나 모호한 문구에 대한 검색어 이면의 맥락과 의도를 이해하도록 설계되었습니다.

RankBrain은 콘텐츠의 의미론적 의미를 해석하는 Google의 기능을 강화하여 SEO 전문가가 키워드 밀도보다는 주제 관련성을 기반으로 콘텐츠를 최적화하는 데 더 집중하도록 장려했습니다. 검색어에 효과적으로 답변하는 사용자 중심 콘텐츠를 만드는 것이 중요하다는 점을 강조했습니다. 사용자 의도를 이해하고 충족하려는 이러한 변화는 고품질의 상황에 맞는 풍부한 콘텐츠를 보상하는 SEO 환경으로 이어져 의미론적 SEO의 진화를 촉진했습니다.

버트 — 2019

2019년에 출시된 Google의 BERT(Bidirection Encoder Representations from Transformers) 업데이트는 검색어에서 단어의 뉘앙스와 맥락을 더 잘 이해하는 자연어 처리 AI 모델입니다. SEO의 초점은 정확한 키워드 타겟팅에서 콘텐츠의 전체 맥락과 검색자의 의도를 이해하는 것으로 더욱 옮겨졌습니다.

BERT는 사용자에게 가치를 제공하고 쿼리에 효과적으로 응답하는 고품질 관련 콘텐츠 생성을 촉진함으로써 시맨틱 SEO의 중요성을 강화했습니다. 이로 인해 콘텐츠 전략 및 SEO 관행에 대한 보다 사용자 중심적인 접근 방식이 탄생했습니다.

엄마 — 2021

2021년에 발표된 Google의 MUM(멀티태스크 통합 모델) 업데이트는 검색 기술의 획기적인 도약입니다. MUM은 언어를 보다 효과적으로 이해하고 생성할 수 있으며, 여러 작업과 언어에 대한 지식을 습득하여 보다 포괄적인 검색 결과를 제공할 수도 있습니다.

MUM을 통해 SEO 전략은 사용자 의도에 맞게 광범위한 관련 주제를 다루는 더 깊고 전체적인 콘텐츠를 만드는 데 더 중점을 두고 주제 전문 지식과 권위의 중요성을 더욱 강조해야 합니다.

시맨틱 SEO 모범 사례 구현의 이점

더 많은 키워드 및 롱테일 검색어에 대한 순위

잘 확립된 의미론적 SEO 모범 사례를 통해 웹사이트는 더 광범위한 검색어와 롱테일 키워드에 대해 순위를 매길 수 있습니다. 특정 키워드보다는 주제와 사용자 의도에 초점을 맞춤으로써 웹사이트는 다양한 검색어를 통해 더 많은 유기적 트래픽을 유도할 수 있습니다.

EAT 개선

Semantic SEO는 Google 페이지 품질 등급의 핵심 요소인 전문성, 권위 및 신뢰성(EAT)을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 고품질, 정확하고 상황에 맞는 콘텐츠는 이 모든 상자를 선택하므로 의미론적 SEO에 대한 최적화는 본질적으로 EAT를 향상시킬 수 있습니다.

검색 엔진에 더 나은 컨텍스트 제공 – 더 나은 관련성 점수

Semantic SEO는 검색 엔진에 더 나은 컨텍스트를 제공하여 더 나은 관련성 점수를 얻는 데 도움이 됩니다. 이러한 컨텍스트는 메타데이터, 구조화된 데이터 및 자연어 처리를 통해 제공되므로 검색 엔진이 콘텐츠를 보다 효과적으로 이해할 수 있습니다.

내부 연결 기회 개선

Semantic SEO는 또한 내부 연결 기회를 향상시킵니다. 더 광범위한 주제를 다루면 사이트 내에서 더 관련성이 높은 페이지에 연결할 수 있어 사용자 경험이 향상되고 검색 엔진이 사이트를 더 효과적으로 크롤링할 수 있습니다.

시맨틱 SEO 모범 사례

의미론적 SEO 관행은 검색어 뒤에 숨어 있는 의도, 맥락, 의미론적 의미를 이해하는 것을 중심으로 이루어집니다. 따라야 할 몇 가지 효과적인 전략은 다음과 같습니다.

키워드 조사를 수행하고 검색량 너머를 살펴보세요

대량 키워드는 상당한 트래픽을 유도할 수 있지만 항상 최상의 결과를 가져오는 것은 아닙니다. 의미론적 SEO를 사용하면 검색량에만 집중하기보다는 키워드 이면의 관련성과 의도에 초점을 맞추는 것이 중요합니다.

그렇게 하면 SEO 도구로 식별한 것보다 트래픽이 더 많은 검색어에 대해 순위를 매길 수 있는 기회를 찾을 수 있는 경우가 많습니다.

거래량이 적은 롱테일 키워드 식별

롱테일 키워드는 검색량이 적음에도 불구하고 귀하의 웹사이트로 고도로 타겟화된 트래픽을 유도할 수 있습니다. 이러한 키워드는 종종 사용자 의도와 더 밀접하게 일치하므로 의미론적 SEO에 유용합니다.

롱테일 키워드를 입력할 때 사람들이 사용하는 다양한 변형으로 인해 콘텐츠가 의미상으로 최적화되어 있다고 가정하면(키워드 변형 사용 포함) 수많은 키워드에 대한 순위를 매길 때 더 많은 양이 추가될 수 있습니다.

"검색량 없음"이 포함된 질문 식별

상당한 검색량을 기록하지 못하는 중요한 질문이 있는 경우가 많습니다. 콘텐츠에서 이러한 질문을 식별하고 답변함으로써 사용자에게 귀중한 정보를 제공하고 사이트의 관련성을 향상시킬 수 있습니다.

사용자 경험을 개선하고 의도를 일치시키기 위한 콘텐츠 구성

효과적인 의미론적 SEO는 또한 콘텐츠를 적절하게 구성하는 데 크게 의존합니다. 여기 에는 정보를 읽을 수 있는 섹션으로 나누고, 헤더를 효과적으로 사용하고, 콘텐츠 형식이 사용자의 검색 의도와 일치하는지 확인하는 것이 포함됩니다.

스키마 마크업을 사용하여 더 많은 컨텍스트 제공

스키마 마크업은 의미론적 SEO를 개선하기 위한 강력한 도구입니다. 이는 검색 엔진에 페이지의 콘텐츠 및 구조에 대한 추가 컨텍스트를 제공하여 콘텐츠를 더 잘 이해하도록 돕고 관련성 점수를 향상시킵니다.

피해야 할 일반적인 함정

의미론적 SEO는 수많은 이점을 제공하지만 특정 함정이 귀하의 노력을 방해할 수 있습니다. 주의해야 할 사항은 다음과 같습니다.

경쟁사를 너무 가깝게 복사함

경쟁사로부터 영감을 얻는 것은 도움이 되지만 그들의 전략을 너무 비슷하게 복제하는 것은 해로울 수 있습니다. 검색 엔진은 독특하고 가치 있는 콘텐츠를 중요하게 생각합니다. 자신만의 고유한 목소리를 유지하면 눈에 띄고 순위가 높아지는 데 도움이 됩니다.

오래된 콘텐츠가 있음

오래되고 관련성이 없는 콘텐츠는 순위에 해를 끼칠 수 있습니다. 콘텐츠가 사용자에게 관련성 있고 정확하며 가치 있는 상태로 유지되도록 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하는 것이 좋습니다 .

전문성을 보여주지 않음

입증된 전문성이 부족하면 EAT 점수에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 귀하의 콘텐츠가 귀하의 분야에서 높은 수준의 전문 지식을 보여줌으로써 신뢰와 권위를 구축하십시오.

롱테일 키워드 무시

거래량이 많은 키워드에만 집중하면 기회를 놓칠 수 있습니다. 롱테일 키워드는 종종 사용자 의도와 더 밀접하게 일치하며 고도로 타겟화된 트래픽을 가져올 수 있습니다.

모바일에 집중하지 않음

모바일 사용량이 증가함에 따라 모바일에 최적화하지 못하면 가시성이 저하될 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하고 모바일 검색 결과에서 높은 순위를 차지할 가능성을 높이려면 사이트가 모바일 친화적인지 확인하세요.

시맨틱 SEO 도구

의미론적으로 최적화된 콘텐츠를 생성하는 과정을 지원하기 위해 SEO 도구를 사용하는 것은 점점 더 경쟁이 치열해지는 SEO 공간에서 필수적입니다 .

다음은 도구 목록과 해당 도구가 콘텐츠를 의미론적으로 최적화하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

구글 SERP

Google의 검색 엔진 결과 페이지(SERP)는 의미론적 SEO에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 상위권 콘텐츠를 분석함으로써 사용자의 공감을 불러일으키는 형식과 맥락을 이해할 수 있습니다. '사람들이 묻는 질문' 및 '관련 검색어' 섹션은 콘텐츠에 포함할 추가 관련 주제와 질문을 식별하는 데 도움이 됩니다.

구글 서치 콘솔

Google Search Console 은 사이트로 연결되는 검색어, 클릭수가 가장 많은 페이지, 사이트 SEO에 영향을 미치는 문제 등 웹사이트 성능에 대한 데이터를 제공합니다. 이러한 통찰력은 의미론적 SEO 노력을 안내하여 실제 사용자 행동과 선호도를 기반으로 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

아레프스

Ahrefs는 키워드 연구, 경쟁사 분석 및 백링크 확인을 제공하는 포괄적인 SEO 도구입니다. '키워드 탐색기' 도구는 의미가 풍부한 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있는 주제와 관련된 관련 키워드, 문구 및 질문을 식별하는 데 도움이 됩니다.

셈루쉬

Semrush 는 키워드 및 주제 조사 기능을 제공하고 경쟁사의 SEO 전략에 대한 통찰력을 제공하며 웹 사이트의 SEO 성능을 모니터링합니다. 콘텐츠의 의미론적 맥락을 이해하는 데 도움이 되며 그에 따라 최적화할 수 있습니다.

SE 순위

SE Rankings 는 키워드 제안 도구, 웹사이트 감사 및 경쟁사 SEO 분석을 제공합니다. 이러한 기능은 관련 키워드 기회를 공개하고 최고의 SEO 관행에 대한 통찰력을 제공함으로써 의미상 최적화된 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

SEO모니터

SEOmonitor는 키워드 연구, 경쟁사 분석 및 가시성 점수 도구를 제공합니다. 틈새 시장의 의미 변화를 추적하고, 인기 있는 주제를 식별하고, 키워드가 사용되는 맥락을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AlsoAsked.com

AlsoAsked.com은 검색어와 관련하여 자주 묻는 질문을 제공하는 도구입니다. 이 도구를 사용하면 콘텐츠에서 더 광범위한 관련 주제를 다룰 수 있어 의미론적 풍부함이 향상됩니다.

사람들은 또한 묻습니다

이 Google 기능을 사용하면 사람들이 특정 주제에 대해 묻는 관련 질문을 엿볼 수 있습니다. 콘텐츠에 이러한 질문을 활용하면 콘텐츠를 사용자의 요구에 맞게 조정하고 의미적 관련성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

SERP 그룹화

Semetrical SERP Grouper는 검색 엔진 결과 페이지를 기반으로 유사한 키워드를 함께 클러스터링합니다. 이를 통해 키워드 간의 의미적 관계를 이해하고 콘텐츠를 더 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

AI 시맨틱 SEO – 시맨틱 SEO의 미래

시맨틱 SEO의 미래 는 AI, 머신러닝, 자연어 처리(NLP) 기술의 지속적인 발전에 의해 형성될 가능성이 높습니다. 검색 엔진은 콘텐츠의 맥락, 의도, 의미론적 의미를 이해하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 결과적으로, 초점은 키워드 중심 SEO에서 사용자 중심, 의도 기반 최적화로 계속 전환될 것입니다.

또한 검색 엔진에 컨텍스트와 관련성을 제공하기 위한 구조화된 데이터 및 스키마 마크업의 역할이 증가할 것입니다. Google Assistant 및 Amazon Alexa와 같은 음성 검색 및 대화형 AI의 등장으로 상황에 맞게 풍부한 자연어 콘텐츠에 대한 필요성이 더욱 높아질 것입니다.

또한 Google의 MUM 업데이트에서 볼 수 있듯이 다국어 검색 기능의 출현은 의미론적 SEO가 언어 장벽을 허물고 글로벌 검색 경험을 개선하는 데 중추적인 역할을 하는 미래를 제시합니다 .

Google의 검색 생성 경험은 향후 몇 달에 걸쳐 계속해서 구체화될 것이며 이미 Google이 보고한 바에 따르면 젊은 시장(18~24세)이 GenAI 결과로 생성된 결과에 대해 높은 만족도를 보고하고 있습니다. 개인화된 접근 방식이 검색의 미래를 향하고 있습니다.

결론

구글의 역사와 그 방향을 살펴보면, 시맨틱 SEO는 지난 10년 동안만 해도 눈에 띄게 발전했습니다.

콘텐츠를 의미론적으로 최적화하는 방법을 이해하는 것은 더 이상 '있으면 좋은' 일이 아닙니다. 콘텐츠를 생성하는 데 사용하는 프로세스의 일부로 만드는 것이 필수적 이며 Semetrical에서는 모든 고객이 이 여정에 대해 최신 정보를 얻을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.

의미론적 SEO 전략을 개선할 수 있는 방법에 대해 논의하기 위한 무료 상담을 원할 경우, 아래에 세부 정보를 입력하시면 전화 통화를 위해 연락드리겠습니다!