SEO 산업은 리소스와 가용 인재의 압도적인 부족이라는 큰 문제를 안고 있습니다.

이는 데이터 세트가 방대하고 밀도가 높으며 복잡하여 데이터를 이해하는 것뿐만 아니라 그에 따라 조치를 취하는 것도 어려운 엔터프라이즈 수준에서 더욱 분명해집니다.

말할 것도 없이 수많은 SEO 도구는 고급 SEO에 문제를 지적하는 데 탁월하지만 실제로 "SEO를 수행"하는 기능은 부족합니다.

SEO 자동화를 통해 마케터는 데이터에서 통찰력, 실행에 이르는 시간을 단축하여 더 빠르게 구현하고 결과를 확인할 수 있습니다.

기업 SEO에서 가장 많이 듣는 문제는 작업을 완료하는 것입니다.

사실, 2016년 Distilled의 연구에 따르면 대다수의 SEO가 "요청 후 거의 6개월" 동안 권장 사항이 구현되지 않은 것으로 나타났습니다.

우선 순위가 잘못 정렬되면 가장 작은 변경 사항도 구현하기 어려울 수 있습니다. 메타데이터를 간단히 조정하면 프로덕션 환경에 배포하는 데 몇 달이 걸릴 수 있습니다!

Great Learning의 SEO 책임자인 Ramesh Singh는 "지금보다 더 빠르고 더 큰 규모로 수행할 수 있기를 가장 바라는 SEO 기능/작업은 무엇입니까?"

그 동안 Google은 머신 러닝과 AI를 사용하여 사용자에게 가장 관련성 높은 정보를 가장 효과적인 방식으로 제공함으로써 지속적으로 지능화되고 있습니다. SERP는 그 어느 때보다 복잡해졌으며 Google 법인이 직접적인 경쟁자가 되었습니다.

인간 에이전트 혼자서 행동하기에는 데이터가 너무 많습니다. 그러나 자동화는 24시간 작동하며 도달하는 데 몇 시간이 걸릴 통찰력을 생성할 수 있습니다.

SEO는 오늘날 필요한 수준에서 데이터를 분류하고 통찰력에 따라 행동하는 능력에서 자연스럽게 인간의 한계에 직면합니다. AI와 머신 러닝은 격차를 메우고 실행을 가속화할 수 있습니다.

자동화의 이점을 활용하려면 자동화된 통찰력과 마지막으로 자동화된 실행으로 넘어가기 전에 기본 사항부터 시작하는 것이 중요합니다.

자동화는 수년에 걸쳐 변화하고 발전해 왔습니다. 따라서 SEO 자동화가 현재 상태와 비교하여 과거에 어떤 모습이었는지 분석해 보겠습니다.

#1. 초급: 데이터 수집

초보자 수준의 자동화는 데이터 세트를 수집하고 자동차 운전 방법을 배우는 것으로 시작됩니다.

데이터 집계 및 수집은 SEO 성숙도의 중요한 단계입니다. 통찰력을 얻기 위해 여전히 수동으로 데이터를 다운로드하고 집계하는 경우 더 쉬운 방법이 있습니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

1. 순위 추적
2. 보고 및 대시보드
3. 백링크
4. 사이트 크롤링 데이터

자동화를 처음 접하는 경우 여기에서 시작해야 합니다! 자동화는 자체적으로 합성되므로 기본부터 시작하지 않는 한 이점을 얻을 수 없습니다.

좋은 소식은 데이터 수집 및 집계가 필수품이라는 것입니다. 수백 개의 SEO 도구가 예전보다 훨씬 저렴한 비용으로 이를 제공합니다.

그러나 엔터프라이즈 조직은 보안, 안정성, 안정성, 규모를 염두에 두고 추가로 고려해야 하며 자동화 도구로 작업할 때 SLA를 모두 고려해야 합니다.

seoClarity와 같은 SEO 플랫폼은 순위, 링크 및 사이트 크롤링 데이터의 데이터를 사이트와 모든 경쟁업체에 통합하고 엔터프라이즈 보안을 통해 대규모 보고를 자동화합니다.

기본은 다 했습니다. SEO 자동화의 새로운 기능을 알려주세요.

#2. 중급: 자동화된 통찰력

자동화가 진행됨에 따라 SEO는 중요한 시간에 우선 순위를 지정하고 기술이 사이트별로 실행 가능한 통찰력을 제공하도록 할 수 있습니다.

이것은 AI 기반 경고로 시작됩니다. AI가 주요 순위 변경을 감지하거나 중요한 페이지 요소가 수정 또는 삭제된 경우 알림을 받습니다.

이 경우 자동화는 팀의 구성원으로 작동하여 수천 페이지를 지속적으로 모니터링하므로 그럴 필요가 없습니다.

경보가 자동화되면 SEO는 AI에서 제공하는 고급 및 맞춤형 통찰력에 관심을 돌릴 수 있습니다. 이러한 통찰력은 기회와 문제를 식별하는 데 도움이 되므로 전략과 실행의 우선 순위를 정할 수 있습니다.

이에 대한 몇 가지 예에는 다음 내의 권장 사항 및 조치가 포함됩니다.

1. 기술 감사
2. 내용 분석
3. 로그 파일 분석
4. 백링크 분석(링크 파트너, 품질 백링크, 독성 링크 식별)
5. 키워드 조사(경쟁사 분석, 키워드 패턴 및 주제 파악)
6. 페이지 및 순위 변경 알림

마케터는 자동화의 정교함이 SEO 소프트웨어가 제공할 수 있는 것이 크게 다르다는 것을 이해해야 합니다.

특히 사이트의 순위, 크롤링 및 링크 데이터를 기반으로 이러한 통찰력을 표시하고 사용자 지정하려면 고급 AI 및 기계 학습이 필요합니다. 대부분의 도구가 제공하는 일반적이고 기본적인 페이지 SEO가 아닙니다.

존경받는 SEO 컨설턴트이자 인플루언서인 Lily Ray도 다음과 같이 말합니다.

seoClarity의 Actionable Insights는 실시간으로 데이터를 분석하여 콘텐츠, 페이지 속도, 인덱싱 가능성, 스키마, 내부 링크 등에 대한 맞춤형 사이트별 기회와 문제를 보여줍니다.

이러한 통찰력은 사이트의 순위, 크롤링 및 링크 데이터를 기반으로 하므로 이 기술은 실제로 사내 SEO 팀의 구성원인 것처럼 사이트를 분석합니다.

마케터는 사이트와 데이터에 맞춤화된 통찰력이 필요합니다. 쿠키 커터 접근 방식이 효과가 있다면 모든 사람이 페이지 1에서 순위를 매길 것입니다.

#삼. 고급: 확장 실행

SEO 자동화의 다음 단계는 실행, 구현 및 테스트입니다.

기업 SEO의 가장 큰 과제는 규모에 따른 실행 및 구현 속도라는 데 모두 동의합니다!

간단한 업데이트가 구현되기까지 몇 달을 기다리거나 프로젝트의 우선 순위를 지정하기 위해 예측 작업을 하는 경우 Google(및 경쟁업체)이 앞서가는 동안 구현해야 하는 모든 작업이 느려집니다.

Cancer Research UK의 SEO 책임자인 JC Connington은 대규모 사이트 내에서 스키마를 대규모로 구현하는 것에 대해 언급합니다.

결론은 Google이 사이트의 변경 사항을 볼 수 없으면 결과가 발생하지 않는다는 것입니다.

최신 자동화 개발을 통해 SEO 팀은 방해가 되는 장애물을 해결하고 개발자, UX 팀 및 기타 이해 관계자 없이 실시간으로 사이트에 변경 사항을 배포할 수 있습니다.

대부분의 회사와 SEO 팀은 아직 SEO에서 이 수준의 자동화를 구현하지 않았습니다.

왜요? 접근이 불가능하거나 너무 복잡해 보일 수 있습니다.

SEO 팀에서 가장 많이 듣는 불만이자 걸림돌이기는 하지만 기업은 실행을 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

지금 seoClarity를 ​​사용하여 SEO 실행을 확장하는 여정을 시작할 수 있습니다.

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