SEO의 AI: 콘텐츠 구상에서 데이터 분석까지

AI가 정확히 무엇입니까?

AI는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만드는 데 중점을 둔 광범위한 컴퓨터 과학 분야입니다. 컴퓨터가 학습, 추론, 문제 해결 및 의사 결정과 같은 인간의 인지 기능을 모방할 수 있도록 하는 다양한 기술, 알고리즘 및 방법론을 포함합니다. AI는 종종 머신 러닝과 혼동되는데, 머신 러닝은 명시 적으로 프로그래밍되지 않은 상태에서 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 예측하거나 조치를 취할 수 있도록 하는 알고리즘 설계를 구체적으로 포함하는 인공 지능의 하위 집합입니다.

기계 학습은 AI의 핵심 구성 요소이며 기계가 패턴을 자동으로 학습하고 복잡한 관계를 인식하며 경험을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있는 수단을 제공합니다. 컴퓨터는 패턴을 인식하고 일반화하여 정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 대규모 데이터 세트에서 훈련을 받습니다. 기계 학습 알고리즘은 더 많은 데이터를 처리하고 더 많은 경험을 얻음에 따라 성능을 조정하고 개선할 수 있습니다.

AI 분야에는 특정 기능과 애플리케이션을 갖춘 다양한 유형의 AI 시스템이 있습니다. 예를 들어 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. NLP 기술은 언어 번역, 감정 분석, 챗봇 및 음성 비서와 같은 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 의미론적으로 관련된 키워드에 해당하므로 이 아이디어에 이미 익숙할 수 있습니다.

AI의 또 다른 유형인 컴퓨터 비전은 이미지 인식, 물체 감지, 자율 주행 차량 및 의료 영상에 응용되는 이미지 또는 비디오의 시각적 정보를 인식하고 이해하도록 기계를 가르치는 것입니다. 그리고 기계가 환경과 물리적으로 상호 작용하고 작업을 수행하며 자율적으로 탐색하도록 설계된 로봇 공학이 있습니다.

기계 학습은 AI의 기본 기술이지만 규칙과 지식 기반을 사용하여 특정 도메인에서 의사 결정을 내리는 전문가 시스템과 같은 다른 AI 방법론도 있습니다. 또한 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝은 최근 몇 년 동안 상당한 관심을 받았습니다. 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 딥 러닝 모델은 복잡한 데이터 세트를 처리하고 복잡한 패턴을 추출하며 정확한 예측을 하기 위해 상호 연결된 인공 뉴런의 여러 계층을 사용합니다. 딥 러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템과 같은 분야에서 AI 애플리케이션에 혁신을 가져왔습니다.

현재 현장에서 많은 일이 벌어지고 있으며 ChatGPT 출시 이후 업계 전체가 각광을 받고 있습니다. 그러나 그 중 일부만 SEO에 적용할 수 있으므로 틈새 시장을 살펴보겠습니다.

SEO에서 AI란?

SEO의 AI는 검색 엔진 최적화 노력을 지원하기 위해 인공 지능 도구를 사용하는 것입니다.

수많은 산업을 재편할 수 있는 잠재력으로 인해 AI가 수년 동안 SEO 및 SEM에서 명성을 얻은 것은 놀라운 일이 아닙니다. Google은 검색 알고리즘과 Google Ads를 개선하기 위해 머신 러닝을 사용했습니다(최근 더 많은 개선 사항을 발표했습니다). 이러한 발전이 그 당시에는 약간의 화제를 불러일으켰지만, 우리는 이를 당연하게 여겼습니다.

이제 더 많은 기존 SEO 도구가 AI 기능을 플랫폼에 통합하고 SEO 모범 사례를 구현하고 감사를 보다 쉽고 직관적으로 실행할 수 있는 새로운 도구가 출시되는 것을 볼 수 있습니다. 동시에 이러한 도구는 만병 통치약이 아닙니다. 특히 사람의 개입 없이는 모든 수정 사항을 제공할 수 없습니다.

AI가 SEO 노력에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

AI의 가장 큰 이점 중 하나는 사용자의 시간을 절약할 수 있는 능력입니다. 효율성을 개선하고 SEO 전략의 효과를 높이고 싶다면 AI를 통합하는 것이 해답이 될 수 있습니다.

목표를 실제로 지원하는 방식으로 AI 사용을 시작하려면 먼저 AI 포함으로 어떤 프로세스가 이점을 얻을 수 있는지 결정하십시오. 예상보다 더 많은 시간이 소요되는 것은 무엇입니까? AI로 개선할 수 있는 불량한 출력이 어디 있습니까? 많은 감독이 필요하지 않은 반복 가능한 프로세스가 있습니까? 현재 워크플로를 주시하여 비효율적인 영역이나 개선할 기회를 찾아내십시오.

몇 가지 잠재적인 시작점이 있으면 AI를 이러한 워크플로에 통합하는 것이 어떤 모습인지 조사할 수 있습니다. 그 과정에서 AI가 도입되는 시점은? 어떤 종류의 도구를 사용할 것인가? 지침, 감독 또는 검토를 제공해야 하는 사람은 누구입니까?

고려해야 할 사항이 많지만 목표 달성을 향해 나아가는 데 도움이 되는 반복 가능한 프로세스를 만드는 데 노력할 가치가 있습니다.

다음은 AI를 사용하여 품질을 유지하면서 SEO 노력을 지원하는 몇 가지 방법입니다.

콘텐츠 구상

신선한 콘텐츠 주제를 생성하는 것은 특히 경쟁이 치열한 산업을 다룰 때 병 속의 번개를 잡으려는 것처럼 느껴질 수 있습니다.

생성 AI 도구를 사용하면 대상 청중의 문제점을 더 깊이 파고들어 잠재적인 주제를 발견하거나 고유한 스핀을 찾을 때까지 주제를 반복할 수 있습니다. 또한 AI 도구를 사용하여 콘텐츠 전략의 격차를 찾거나 다른 각도에서 다룬 내용과 관련된 기사를 제안할 수 있습니다. 시작하려면 이 쓰기 프롬프트를 확인하세요.

콘텐츠 제작

저는 콘텐츠 제작에 ChatGPT를 사용하는 팬입니다. 하지만 AI 콘텐츠 제작 도구만으로는 양질의 콘텐츠를 만드는 데 충분하지 않다는 점에 유의해야 합니다. 콘텐츠를 다음 단계로 끌어올리려면 사람의 통찰력도 추가해야 합니다.

ChatGPT 및 기타 생성 AI 도구는 알려진 것을 합성하는 데 적합합니다. 약간의 즉각적인 엔지니어링을 통해 예측도 제공할 수 있습니다. 그러나 궁극적으로 이러한 도구는 기존 텍스트의 패턴을 생성합니다. 그들은 새로운 것이 아니라 유사한 것을 제공하기 위해 훈련받은 정보를 추출합니다. 이러한 도구를 최대화하려면 고유한 분석을 추가할 수 있는 주제 전문가가 필요합니다. 이러한 통찰력은 생성된 콘텐츠의 바다에서 콘텐츠를 향상시킵니다.

생성 AI를 부주방장으로 생각하고 예상치 못한 풍미 조합을 만들고 적절한 양념을 추가할 수 있는 훌륭한 수석 주방장이 있어야 합니다.

콘텐츠 최적화

콘텐츠 최적화는 눈에 잘 띄지 않는 방식으로 키워드를 통합해야 하는 경우가 많습니다. 생성 AI 도구를 사용하면 이 프로세스를 가속화하고 여러 옵션을 제공할 수 있습니다. 수백 개의 메타 설명을 작성해야 하는지, 사본에 의미론적으로 관련된 용어를 포함해야 하는지 또는 콘텐츠를 링크해야 하는지 여부에 관계없이 AI는 프로세스를 신속하게 처리할 수 있습니다.

SurferSEO는 콘텐츠에 포함할 시맨틱 관련 키워드를 공유하는 훌륭한 작업을 수행합니다. 최신 기능은 용어를 포함할 수 있는 위치를 강조 표시하여 최적화 제안을 제공합니다. 약간의 성공 여부는 다르지만 의미론적으로 관련된 새로운 용어로 기존 콘텐츠를 최적화하는 속도를 높일 수 있습니다.

ChatGPT 또는 다른 생성 AI 도구를 사용하여 기본 키워드가 포함된 메타 설명, 페이지 제목 및 h1을 만들 수 있습니다. 창의적인 프롬프트를 사용하면 한 페이지 또는 20페이지에 대한 잠재적인 메타 설명 목록을 빠르게 얻을 수 있습니다.

글을 쓰는 시점에서 몇 가지 AI 내부 연결 도구가 시장에 출시되는 것을 보았습니다. 이러한 도구는 중요한 콘텐츠를 내부적으로 연결하는 짧은 작업을 수행한다고 광고합니다. 블로그 게시물에 대한 내부 링크 권장 사항을 제공하는 WordPress 플러그인(예: Yoast SEO 및 Rank Math)도 있습니다. 사이트에 수천 페이지가 있는 경우 내부 링크를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 그러나 소규모 웹사이트의 경우 시간이 많이 절약되지 않을 수 있습니다.

키워드 리서치

현재 AI 키워드 연구는 부족한 점이 많지만 NLP를 Ahrefs 및 Semrush와 같은 기존 키워드 도구와 더 잘 통합할 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다. 후자는 클릭스트림 데이터를 사용하여 키워드 인덱스를 생성합니다. 웹을 크롤링하고 순위, 백링크, 검색 의도, 키워드 난이도 등에 대한 정보를 수집합니다. 해당 정보를 NLP와 결합하여 현재 키워드 조사 도구를 강화하고 사용자가 의미 관련 용어를 중심으로 키워드 테마를 구축하도록 도울 수 있습니다. 솔직히 "AI를 통합할 것인가"가 아니라 "AI를 언제 통합할 것인가"의 문제라고 생각합니다.

지금까지 Surfer SEO는 블로그 게시물에 자연스럽게 포함될 수 있는 NLP 키워드를 식별하는 신뢰할 수 있는 도구임을 입증했습니다. 내가 테스트한 다른 도구는 때때로 검색 의도가 다르거나 청중에게 적합하지 않은 간신히 관련이 있는 용어를 강조 표시하는 경우가 많습니다. 많은 AI 도구와 마찬가지로 업계에 따라 경험이 다를 수 있습니다.

시드 키워드를 찾고 있고 키워드 조사 도구를 통해 실행할 계획이라면 사람이 xyz를 찾아야 할 때 검색할 수 있는 내용에 대해 ChatGPT에 퀴즈를 내세요.

기술 SEO

Google은 AI(RankBrain)를 사용하여 알고리즘을 강화하므로 AI를 사용하여 SEO 감사를 강화할 수 있습니까? 어느 정도. 일부 감사 도구는 이제 AI 기능을 강조하며 크롤링을 기반으로 코드 및 메타데이터를 자동으로 업데이트하고 페이지 속도 문제를 해결하며 웹 사이트 접근성을 평가한다고 주장하는 새로운 도구를 보았습니다. 서면으로 특정 도구에 대한 권장 사항이 없습니다. 그러나 리소스가 있는 경우 API를 통해 OpenAI의 모델 중 하나를 미세 조정하여 웹 사이트의 일부를 분석할 수도 있습니다.

이러한 도구를 사용하기로 선택한 경우 수정 사항을 구현하기 전에 결과를 다시 확인하는 시스템을 구현하는 것이 좋습니다. 기술적 SEO는 단지 사이트를 크롤링하고 잠재적인 문제를 감사하는 것이 아닙니다. 또한 이러한 문제를 분석하여 수정 사항의 우선 순위를 지정하고 해당 개선 사항을 배포해야 합니다. AI는 코드 생성 및 정보 평가를 도울 수 있지만 조직의 리소스에 대한 지식이 있는 SEO가 구현 계획을 만드는 데 더 적합합니다.

개요

사이트에 스키마를 추가하려는 경우 ChatGPT 및 기타 생성 AI 도구가 작업에 적합할 수 있습니다. 만들려는 스키마 유형을 명시적으로 명시하고 적절한 매개 변수를 제공해야 합니다. 테스트한 후에는 해당 페이지에 쉽게 추가할 수 있습니다.

데이터 분석

AI의 데이터 관리 기능은 많은 양의 데이터를 비교, 컴파일, 정렬 및 구성하여 사람이 더 쉽게 구문 분석할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. 두 세트의 코드가 있든 두 페이지의 사본이 있든 관계없이 AI 도구는 차이점을 발견하고 어느 것이 더 완전한지 결정하거나 개선의 기회를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그러나 "분석" 부분에 관해서는 상황이 약간 흐려지기 시작합니다.

AI는 특정 데이터 세트를 설명하는 데 도움이 될 수 있지만 이를 분석하는 데 의존해야 하는지 여부는 별도의 질문입니다. 이는 데이터 변동 또는 완화 요인에 대한 여러 가지 이유가 있을 때 특히 그렇습니다. 데이터가 기술적 기능과 관련이 있을 때(웹 사이트의 성능 또는 모든 URL에 대한 서로 다른 오류 코드를 설명할 때) AI는 데이터 바다에서 문제 페이지를 신속하게 식별하는 신뢰할 수 있는 도구가 될 것입니다. 카피, UX 및 디자인과 같은 다양한 요소가 포함될 수 있는 사용자 참여와 같은 보다 미묘한 데이터를 처리할 때 AI는 그다지 도움이 되지 않을 수 있습니다.

또한 일부 AI 도구는 편향을 표시할 수 있습니다. 데이터 세트 AI 알고리즘은 인간이 만든 것으로 훈련되며 종종 편향을 포함합니다. 그렇다면 AI가 그러한 편향을 복제한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

AI SEO의 과제와 한계

모든 신흥 기술과 마찬가지로 AI에도 한계가 있습니다. 단점을 이해하면 AI 도구를 SEO 전략에 가장 잘 통합하는 방법과 웹 사이트 성능을 보호하고 강력한 프로세스를 구축하는 데 필요한 보호 장치를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

SEO에서 AI의 윤리적 문제

AI의 윤리는 진화하는 주제입니다. 몇 달 전, 다양한 무급 아티스트의 작품에 대해 훈련된 AI 이미지 앱이 인스타그램에서 화제를 불러일으켰습니다. 사용자들은 원본 소스에서 분명히 파생된 스타일을 특징으로 하는 새로운 아바타를 게시했습니다. 제작자의 명시적인 허가 없이 저작물을 교육용으로 사용함으로써 도구 배후의 엔지니어가 제작자의 권리를 침해했을 수 있습니다. 파생된 AI 이미지를 게시한 사용자는 책임을 져야 합니까? ChatGPT가 학습한 모든 텍스트는 어떻습니까?

우리는 AI 빙산의 일각을 보기 시작했을 뿐이며 표면 아래에는 윤리적 문제를 가리는 차갑고 탁한 물이 많이 있습니다.

AI에 대한 지나친 의존의 위험

웹 사이트에서 분석을 실행하면 AI 도구가 문제를 발견합니다. 두 번 확인하지 않고 계속해서 문제를 해결하면 나중에 진정한 문제가 도구 및 웹 사이트의 CMS와의 호환성 문제라는 것을 알게 됩니다.

우리는 도구에서 많은 것을 기대하며 AI 도구는 예측 특성과 합리성의 아우라를 통해 우리가 당연하게 여길 수 있는 전문성을 발산합니다.

AI 도구는 우리의 더 나은 판단을 대체해서는 안 됩니다. 결함이 없는 것은 아니며 오류를 생성할 수 있습니다. 안전장치 없이 그것들에 의존하는 것은 값비싼 실수로 이어질 수 있습니다. 특정 도구를 사용하는 방식이 해당 도구의 기능 및 제한 사항과 일치하는지 확인하십시오.

품질 관리

콘텐츠를 개선하기 위해 AI 도구를 사용해 본 적이 있다면 다른 도구가 목표를 놓칠 수 있다는 것을 알고 계실 것입니다. Grammarly에서 전치사를 말이 안 되는 것으로 바꾸라고 제안하거나, Surfer SEO가 NLP 키워드를 부자연스럽게 사본에 통합하려고 시도하거나, ChatGPT가 잘못된 스키마를 뱉어냅니다. 때때로 AI는 품질이 낮은 사본이나 코드로 이어집니다. 또한 앞서 언급했듯이 AI 도구는 편향을 나타낼 수 있습니다.

AI를 SEO에 통합하는 경우 모든 AI 입력을 다시 확인하는 조치를 구현하십시오. 페이지에 스키마를 추가하기 전에 편집자를 고용하거나 구조화된 데이터 테스트 도구를 통해 스키마를 실행하는 것처럼 간단할 수 있습니다. 실수 또는 AI "환각" 구현 가능성을 줄이기 위해 책임 있는 AI 사용에 대한 팀의 프로세스와 기대치를 만듭니다.

진화하는 기술에 대한 최신 정보 유지

기술의 번개처럼 빠른 혁신 속도로 인해 최신 개발을 따라잡기가 어려울 수 있습니다. 다음은 루프를 유지하기 위한 세 가지 방법입니다.

• 뉴스레터: 사용하는 특정 도구가 있는 경우 제품 업데이트 이메일에 등록하여 기능에 영향을 미칠 수 있는 업데이트에 대해 가장 먼저 들을 수 있습니다. 이러한 도구는 구독자에게 먼저 베타 테스트를 제공하는 경향이 있기 때문에 널리 사용되거나 광고되기 전에 시간 절약 기능에 대한 조기 액세스를 얻을 수 있으므로 실험에 여유가 있고 작업 흐름에 추가하는 가장 좋은 방법을 식별할 수 있습니다.
• Google 알리미: 우려되는 특정 기술 개발이 있는 경우 Google 알리미를 설정하여 향후 뉴스 기사에 대한 핑을 받으십시오.
• RSS 피드: 저는 Feedly를 사용하여 인기 있는 콘텐츠 마케팅, SEO 및 기술 블로그에 대한 블로그를 모니터링하여 모든 피드를 한 곳에서 얻는 것을 좋아합니다. (그렇습니다. Victorious 블로그를 자신의 블로그에 추가할 수 있습니다!) 이렇게 하면 알고리즘 업데이트, AI 개발 등에 대한 최신 정보를 읽을 수 있습니다.

어떤 방법을 선택하든 체크인 주기를 선택하고 일상의 일부로 만드십시오. 변화는 한 번에 오지 않을 것이므로 이것을 일상에 통합하면 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 점진적인 업데이트를 포착할 수 있습니다.

SEO 최대한 활용하기

Victorious에서 우리는 혁신에 신중한 접근 방식을 취합니다. 테스트 및 반복은 우리 프로세스의 핵심입니다. 우리는 사용 가능한 최고의 도구를 활용하는 데이터 기반 통찰력을 제공하고자 합니다. 동시에 우리는 기술과 검색엔진 최적화(SEO)가 모두 진화하고 있으며 오늘 작동하는 것이 내일 작동하지 않을 수 있음을 이해합니다. SEO에 대한 전략적 접근 방식을 통해 유연성을 유지하고 변화에 적응하며 미래를 준비할 수 있습니다. SEO 전략을 한 단계 끌어올릴 준비가 되셨다면 지금 무료 상담을 신청하세요.