SEO 전략에서 인공 지능(AI)을 구현하는 방법은 무엇입니까?

인공 지능이 처음 등장했을 때 로봇, 복잡한 작업을 수행하는 기계, 전지전능한 컴퓨터의 이미지를 가져왔습니다. 지금은 21세기이고 로봇과 컴퓨터가 크게 발전했지만 아직 인간과 같은 사이보그나 거의 신과 같은 능력을 가진 컴퓨터는 소설을 제외하고는 세상에서 본 적이 없습니다.

오늘날 인공 지능이 하는 일은 무엇보다도 시청할 프로그램이나 시청해야 할 광고를 추천하는 것입니다. 인공 지능의 발전은 사람들이 상상했던 것만큼 낭만적이고 극적이지는 않을 수 있지만 변화를 위한 힘은 부인할 수 없습니다.

AI에는 많은 용도가 있으며 세상은 언젠가는 그 가능성을 목격하게 될 것입니다. 하지만 그 동안 기업은 AI와 함께 하루를 보내고 있습니다. 미래는 소비자와 그들의 후원을 끌어들이는 방법에 맞춰져 있습니다. 아무 문제가 없습니다. 사람들은 항상 무언가를 필요로 하고 원할 것입니다. 사람들이 무엇을 원하고 필요로 하는지 알면 기술이 발전합니다. 21세기에 오신 것을 환영합니다.

그렇다면 검색 엔진 최적화(SEO)에서 AI는 무엇을 하고 있을까요? AI는 SEO 전략을 위해 무엇을 합니까?

인공 지능 개요

인공 지능은 많은 것을 지칭할 수 있는 광범위한 용어입니다. 여기에는 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리(NLP) 및 기타 개발 기술과 같은 기술이 포함될 수 있습니다. 기계가 인간처럼 생각하고 결정을 내리도록 해야 합니다.

아마도 그 용어를 들을 때마다 다른 기대를 갖게 되는 이유일 것입니다. 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 DARPA(Defense Advanced Research Project Agency)의 후원으로 Dartmouth College에서 열린 Summer Conference에서 처음 사용되었습니다.

그러나 현대적 개념으로서 그것은 1950년 영국의 수학자이자 암호학자인 Alan Turing이 기본적으로 기계가 언젠가는 생각하는 방법을 배울 것이라고 제안하는 논문을 발표하면서 시작되었습니다. 이 논문에서 나온 튜링 테스트는 기계에 지능이 있는지 여부를 알아보기 위해 고안된 일련의 질문입니다. Alan Turing은 그의 논문 'Computing Machine and Intelligence'에서 인공 지능에 대한 탐구에서 철학과 공학을 결합했습니다.

오늘날의 인공 지능 버전은 허구에 의해 우리에게 제공되는 버전과 구별하기 위해 좁은 AI(또는 약한 AI)로 알려져 있습니다. 인터넷 검색, 자동차 운전, 안면 인식 또는 Siri에게 가장 가까운 카레 가게를 요청하는 것과 같은 알고리즘을 통해 특정 작업 또는 좁은 작업을 수행하도록 설계된 AI를 말합니다. 결국 과학자들은 이것이 공상 과학 종류인 일반 AI(강한 AI 또는 AGI)의 생성으로 이어질 수 있다고 확신합니다.

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AI와 SEO

반면 검색 엔진 최적화는 유기적 검색 엔진 결과를 통해 웹 사이트 트래픽의 품질과 양을 개선하는 시스템입니다. SEO와 결합된 AI는 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 자신의 순위를 유지하려는 마케터의 노력에 영향을 미치는 새롭고 향상된 방법입니다. 예전에는 기본 SEO 전략으로 충분했습니다.

여기에서 AI를 사용하면 사용하는 것이 나을 수도 있습니다. 사용하지 않으면 경쟁자가 사용할 것이기 때문입니다. AI가 비즈니스 수익 증대에 도움이 될 수 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. Statista에 따르면 2019년에 AI를 채택한 기업의 30%가 AI를 사용한 후 매출이 6~10% 증가했다고 보고했습니다. 그런 수치로 AI를 무시하기 어렵다.

“구글의 자체 알고리즘인 BERT와 RankBrain을 포함하는 검색 엔진 알고리즘은 그 핵심에 인공 지능을 가지고 있습니다. AI가 검색 엔진에 어떤 영향을 미치는지 안다면 당신도 AI를 사용하여 SEO 순위를 높일 수 있습니다.” – bludigitalsolutions.com의 설립자인 Grant Garab이 정교하게 설명한 그의 최근 기사 중 하나에서.

AI를 통해 SEO는 콘텐츠의 키워드 채우기, 스팸 활동, 중복 콘텐츠, 관련 없는 백링크 등을 식별할 수 있습니다. AI를 갖춘 검색 엔진은 사용자의 쿼리를 이해하여 관련 결과를 제공할 수 있습니다. AI와 그 하위 집합인 기계 학습을 통해 검색 엔진을 사용하는 것은 훨씬 더 보람 있는 경험입니다.

SEO 전략에서 AI 구현

Alan Turing과 Dartmouth 컨퍼런스의 팀은 아마도 인공 지능과 협력하기 위해 SEO와 같은 것을 염두에 두지 않았을 것입니다. 그러나 현재 AI와 SEO 파트너십은 디지털 마케팅 전략의 배트맨과 로빈처럼 보일 것입니다.

이러한 신기술은 디지털 마케팅 측면에서 엄청난 변화를 일으켰습니다. 비즈니스와 기술은 AI와 SEO 전략에 의해 영원히 변화합니다. AI를 통해 디지털 마케팅은 관련 콘텐츠, 마케팅 전략 간소화 방법, 데이터 수집 방법 및 기타 기능을 결정하게 됩니다. AI가 계속 발전함에 따라 클라이언트의 요구 사항을 가장 만족시킬 수 있는 데이터를 분류하고 표시하는 방법을 학습합니다. SEO는 더 이상 단순한 키워드 구문이 아닙니다.

Google에 무언가를 입력할 때마다 검색 기록, 즐겨찾는 사이트, 다른 고객이 클릭한 항목 및 지리적 위치를 고려합니다. 그리고 AI는 검색 엔진에서 사용되기 때문에 검색어마다 순위가 바뀔 수 있습니다. 이는 알고리즘의 기계 학습과 다른 사용자의 선택에서 '학습'하는 방식 때문입니다. 그런 다음 결과를 표시하기 전에 어떤 요소가 중요한지 결정합니다.

다음은 SEO 전략에서 AI를 구현하는 몇 가지 방법입니다.

1. 향상된 개인화

체류 시간과 페이지에 머문 시간은 페이지 순위에 영향을 미치는 요소입니다. 이러한 요소를 개선하기 위해 친근한 AI로 구동되는 개인화된 콘텐츠 생성기를 사용하여 웹사이트 트래픽을 늘릴 수 있습니다. 방문자에게 관련 콘텐츠를 제공할 때 사용자의 웹 기록 데이터를 마이닝하는 기계 학습 및 NLP를 사용하는 AI 프로그램이 있어 향상된 개인화 경험을 제공합니다.

이를 수행하는 AI 프로그램을 사용함으로써 기업은 사용자와 보다 긴밀한 관계를 발전시키고 웹 사이트 트래픽 및 사이트에서 보내는 시간을 늘릴 수 있습니다. 이와 같은 프로그램은 긴 형식의 컨텍스트를 사용자 지정하는 것이 더 복잡하기 때문에 전자 상거래 애플리케이션을 강조합니다.

2. 스마트 키워드 검색

데이터의 양은 셀 수 없이 많습니다. 그리고 수동으로 조사하는 것은 불가능하기 때문에 자동화된 도구를 사용해야 합니다. 올바른 도구를 사용하면 문제가 되지 않습니다. AI 도구를 활용한 키워드 리서치는 SEO 표준입니다. 그것의 목표는 가장 잠재력이 있는 용어와 문구를 찾는 것입니다. AI는 가장 관련성이 높은 주제와 키워드를 찾습니다.

마찬가지로 AI 솔루션을 배포하여 키워드 수요의 움직임을 예측할 수도 있습니다. 이렇게 하면 더 이상 과거 데이터를 검토할 필요가 없습니다. 앞만 바라보면 됩니다. 이는 예측 분석의 유용성을 보여줍니다.

이 방법에는 많은 이점이 있습니다. 예를 들어 연구에 대한 통찰력을 통해 높은 SERP 순위를 갖도록 설계된 일관된 키워드로 페이지를 만들 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 시장의 썰물과 흐름을 쉽게 탐색할 수 있어 트래픽과 판매가 증가할 수 있습니다.

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3. 콘텐츠 주제

결국 콘텐츠는 여전히 왕입니다. 온라인 독자의 관심을 끌 수 없다면 그들은 그냥 클릭하고 시간을 할애할 가치가 있는 다른 사이트를 찾을 것입니다. 귀하의 콘텐츠에는 EAT(전문성, 권위 및 신뢰성)가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 Google 검색 평가자 가이드라인에서 순위가 ​​매겨지지 않습니다. Google의 순위 알고리즘은 다음을 찾습니다.

• 정확하고 잘 인용된 심도 있는 뉴스 콘텐츠 저널리즘 기준을 충족해야 합니다.
• 예술적 콘텐츠의 경우 독창적인 콘텐츠 제작자 및/또는 재능 있는 아티스트가 만든 독특하고 독창적이어야 합니다.
• 정보를 제공하려는 콘텐츠의 경우 이해하기 쉽고 독창적이며 정확하고 전문적으로 작성되었으며 전문가 합의가 있어야 합니다.

4. 테스트 및 결과

페이지 스니펫은 문장 압축이라고 하는 복잡한 AI 프로그램에 의해 데스크톱용으로 작성됩니다. 이러한 스니펫은 일반적으로 잠재 방문자가 귀하의 사이트를 처음으로 보게 되므로 사이트의 유기적 성장을 개선하려면 이러한 스니펫을 최적화해야 합니다. 사용 가능한 도구를 사용하여 테스트 및 메트릭 측정을 실행하여 최고 성능 스니펫을 발견할 수 있습니다.

이러한 도구는 NLP를 통해 경쟁업체의 스니펫이 귀사의 스니펫과 비교하여 어떻게 수행되는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 제목과 메타 설명을 테스트하고 분석하여 더 많은 클릭을 유도하는 스니펫을 선택할 수 있습니다.

또 다른 전략은 시간이 지남에 따라 메타 설명 조합과 다양한 제목을 테스트하는 것입니다. 이 전략이 더 많은 시간이 소요되는 것은 사실이지만 결과는 변경 사항이 사이트의 트래픽에 어떤 영향을 미쳤는지 보여주므로 보다 정확한 미세 조정을 수행할 수 있습니다.

5. 분석을 사용한 우선 순위 지정

AI를 사용하는 분석 회사는 조직이 이상과 기회에 대한 자동화된 통찰력을 생성하도록 지원합니다. 그런 다음 이러한 비즈니스는 우선 순위를 지정할 작업을 결정합니다. 모든 도구는 가치가 그다지 효과적이지 않을 수 있는 수백 가지의 SEO 작업을 제시할 수 있습니다. 그러나 SEO 전략에 AI를 사용하면 이러한 모든 제안을 살펴보고 사이트 통계를 상당히 증가시킬 수 있는 보다 관리하기 쉬운 숫자로 줄일 수 있습니다.

6. 음성 검색 최적화

음성 검색은 젊은 세대 사이에서 더 인기가 있지만 통계에 따르면 모든 연령대에서 인기가 높아지고 있습니다. 예를 들어, Statista의 예측에 따르면 디지털 음성 비서의 수는 향후 몇 년 동안 전 세계적으로 84억 명으로 급증할 것입니다. 그 숫자는 세계 전체 인구보다 훨씬 많습니다.

이러한 볼륨 증가로 인해 AI가 포함된 도구는 상당한 지원을 제공할 수 있습니다. 음성 검색은 일반적으로 질문 형식이므로 음성 검색 엔진 최적화의 주요 방법 중 하나는 사람들이 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공하는 것입니다. 이러한 도구는 머신 러닝을 사용하여 고객의 음성 질문이나 진술을 분석하고 이해하여 정확하고 유용한 답변을 제공합니다.

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결론

현대 기업은 고객이 원하는 것을 제공하는 데 점점 더 집중하고 있습니다. 오늘날의 인공 지능 버전은 고객의 행동을 분석하고 예측하는 데 매우 적합합니다. 검색 엔진 최적화와 결합된 이 '역동적인 듀오'는 기업이 고객에게 도달하는 방법에 막대한 영향을 미치고 있습니다. 디지털 마케팅은 인공 지능을 추가하여 크게 향상되었습니다. 이것은 차례로 건강한 수익원으로 이어집니다.