시맨틱 검색이 디지털 마케팅에 가져오는 이점

시맨틱 검색의 이점

2021년 12월 5일 업데이트됨

시맨틱 강화는 데이터에 더 많은 의미를 부여하여 사용자와 검색 엔진 모두에서 더 쉽게 검색할 수 있도록 합니다.

시맨틱 검색은 디지털 마케팅이 수행되어야 하는 방식을 바꾸고 있습니다. 오늘 의미 검색의 이점을 얻으십시오! Google은 검색 쿼리에 대한 최상의 결과를 Google을 사용하는 사람들에게 제공하기 위해 노력하는 "응답 엔진" 이 되는 것을 의미합니다. 관련성 및 의미 검색을 향한 Google의 움직임과 함께 SEO에 대한 조정이 있습니다. 우리 대부분은 의미 검색 기술과 Google 지식 정보를 편집 하는 방법에 대해 더 잘 알아야 합니다. 이 기사는 주제에 대한 소개, 몇몇 의미론적 전문가, 그리고 기술적 SEO를 수행 하는 다른 사람들을 위해 노력합니다.

텍스트에 사용된 의미론적으로 관련된 Google 키워드 를 연구함으로써, 우리의 콘텐츠 선택이 언어의 자연스러운 사용에 맞을 때 가시성이 확장된다는 것을 알 수 있습니다. 텍스트 분석, 주제 명확화, 키워드 개념 및 분류를 위해 기계 학습 모델을 사용하는 마케팅 담당자는 의미 검색 이점을 얻고 있습니다. 시맨틱 검색에서 검색 결과는 검색자가 URL을 클릭하기 전에 페이지 콘텐츠를 살짝 볼 수 있는 더 나은 정보 스니펫을 반환합니다. Google 지식 정보의 가시성과 리치 스니펫 모두 사용자 선택을 지원합니다.

2020년대 SEO에 시맨틱 검색 학습이 중요합니까?

검색 엔진 기술은 빠르게 발전하여 SEO에 의미 검색이 필수적입니다. SEO 전문가는 키워드 연구가 어떻게 발전했는지 이해하고 해당 키워드를 맥락화하는 풍부한 정보를 제공하며 사용자 의도를 확실히 이해해야 합니다. 머신 러닝, 딥 러닝 및 자연어 처리가 검색 엔진에서 활용되어 컨텍스트와 소비자를 더 잘 이해하는 의미 검색 시대의 SEO에 이러한 것들은 매우 중요합니다.

시맨틱 검색은 웹을 사용하는 사람들에게 콘텐츠를 제공할 때 검색 구문의 의도와 문맥적 의미를 해독하는 검색 엔진의 기능을 나타냅니다. 보다 정교한 검색 알고리즘은 이제 쿼리를 답변에 일치시킬 때와 콘텐츠의 순위를 지정할 때 의미론적 검색 원칙을 통합합니다. 의미 검색은 문장, 단어, 가능한 문맥적 의미 및 개인의 검색 기록 간의 엔터티 연결을 평가하여 검색자의 의도에 더 깊은 의미를 제공하는 데 유용합니다. 명사로 사용될 때 의미론[si-man-tiks]을 이해하는 것부터 시작합시다.

"의미, 의미의 변화, 문장이나 단어와 그 의미 사이의 관계를 지배하는 원리에 대한 연구를 다루는 언어학의 한 분야." – 콜린스 영어 사전

"시맨틱 검색은 검색된 항목에 회색 용어가 포함되어 있지 않거나 검색에 쿼리 텍스트가 전혀 포함되지 않은 경우에도 의미 있는 결과를 생성하는 검색, 질문 또는 작업입니다." – 아론 브래들리

"시맨틱 검색은 우리 인간이 그러한 연결을 만드는 방식에 더 가까운 방식으로 사물 간의 연관성을 만드는 Google의 성장하는 능력입니다." – Stone Temple의 Mark Traphagen

“시맨틱 검색은 웹에서든 폐쇄된 시스템 내에서든 검색 가능한 데이터 공간에 나타나는 용어의 문맥적 의미와 검색자의 의도를 이해하여 검색 정확도를 향상시켜 보다 관련성 높은 결과를 생성하고자 합니다. 시맨틱 검색 시스템은 검색 컨텍스트, 위치, 의도, 단어의 변형, 동의어, 일반화 및 전문화된 쿼리, 개념 일치 및 자연어 쿼리를 포함한 다양한 포인트를 고려하여 개인화되고 관련성 있는 검색 결과 를 제공합니다." – 위키피디아

의미 체계가 풍부한 콘텐츠는 의미를 얻고 검색 의도에 맞는 정보를 이해하는 독자의 능력을 향상시키는 글을 포함합니다. 웹 콘텐츠 생성 및 게시를 위한 구조화된 전략 이 필요합니다.

시맨틱 검색은 어떻게 시작되었습니까?

Semantic Web의 기원은 World Wide Web의 확장에 있습니다. 데이터를 보다 광범위하게 재사용하고 구축할 수 있는 공통의 공유 프레임워크를 제공합니다. 이는 데이터 과학자, 애플리케이션, 기업 및 커뮤니티 전반에 걸쳐 사실입니다. 프레임워크는 정보 과학 분야에서 일반적으로 언급되는 "온톨로지"라고도 합니다. 사실과 신뢰할 수 있는 정보를 수집하기 위해 자연어 프로세스에 부분적으로 의존하여 결국 지식의 목록화된 시스템이 됩니다. 더 간결하게, 시맨틱 웹 구조와 태그 데이터는 컴퓨터가 읽을 수 있는 방식으로 엔터티를 결합합니다.

의미 검색의 사용이 증가하고 있습니까?

네. George Anadiotis는 Zdnet에 "그래프 처리 및 그래프 DBMS의 응용 프로그램은 2022년까지 매년 100% 성장하여 데이터 준비를 지속적으로 가속화하고 보다 복잡하고 적응력 있는 데이터 과학을 가능하게 할 것"이라고 썼습니다. 2019년 7월 31일 그래프 데이터베이스 재창조: Dgraph는 고유하고 의견이 있는 경로를 추구하기 위해 1,150만 달러를 확보합니다. 기사에서는 그래프 데이터 저장소가 데이터 엔티티 사일로 전반에서 복잡한 상호 관계가 포함된 데이터를 쉽게 모델링, 탐색 및 쿼리할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 그러나 전문 기술의 필요성으로 인해 현재까지 채택이 제한되었습니다. 그래프 분석은 폭발적으로 복잡한 데이터에 대한 복잡한 질문의 요구 사항을 충족하기 위해 성장하고 있습니다.

키워드 기반 검색이란 무엇입니까?

키워드 기반 검색은 사용자가 동일한 키워드의 여러 변형을 사용하여 검색할 때 발생합니다. 다중 키워드 의미 체계에서 좌표 일치는 가능한 한 많은 관련 일치를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 검색 쿼리 유사성과 신뢰할 수 있는 데이터 문서를 캡처하려고 시도합니다.

검색자와 검색 마케팅 전문가가 간단한 키워드를 사용하여 데이터베이스에 액세스할 수 있도록 하면 구조화된 쿼리 언어를 마스터하는 데 드는 가파른 학습 곡선을 상쇄할 수 있습니다. 시맨틱 검색은 복잡하고 빠르게 진화하는 데이터 스키마에 대한 검색 엔진과 디지털 마케팅 담당자의 이해를 확장합니다.

의미론에서 성공하려면 무엇이 필요합니까?

개념적 검색에서 리드를 명령하기 위해 의미 밀도를 사용

개념 검색이란 무엇입니까?

개념 검색(또는 개념 검색)은 빅 데이 컴퓨터화된 비정형 텍스트(예: 학술지, 이메일, 과학 문헌, 연구, 사례 연구 등)의 저장소를 검색하는 데 사용되는 로봇 정보 검색 방법입니다. 이론적으로 검색어에 제공된 정보와 유사합니다. 즉, 개념 검색어에 대한 응답으로 검색된 정보에 표현된 관점은 검색어 텍스트에 포함된 아이디어와 관련됩니다.

시맨틱 검색이 검색 쿼리가 단순히 키워드를 찾는 것이 아닌 데이터 검색 기술의 한 방법이라면, 검색에 사용하는 단어의 의도와 문맥적 의미를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.

의미 검색은 정확한 결과를 생성합니다. 반면 개념 검색은 적용 가능한 개념 관련 정보 결과를 생성합니다.

시맨틱 밀도를 사용하면 개념이 일반 동등성과 같은 시맨틱 범위와 연관될 수 있는 쿼리에 대한 지원을 제공할 수 있습니다. 검색 알고리즘은 프로세스에서 덜 분리되는 방법을 찾고 시청자가 읽고 싶어하는 뛰어난 웹 콘텐츠를 찾고 있습니다.

이니셔티브로 검색

빅 데이터에 대한 뉴스 클립이 점점 더 빠른 속도로 헤드라인을 장식하고 있습니다. 새로 온 사람들은 그것을 이해하려고 노력합니다. 마케터는 시맨틱 검색어를 사용하여 제공할 최상의 답변이 무엇인지 결정하려고 합니다. 사용자 의도를 이해하기 위해 예측 데이터를 사용하려면 생각을 연관시키고, 분석하고, 아이디어를 추상화하고, 범주화하고, 다른 데이터 세트와 관련하여 결과를 올바르게 통합하는 능력이 필요합니다. 시맨틱 기술의 참여 및 구현은 데이터 출력이 고객과 회사의 관계를 더 잘 이해하기 위한 실용적인 해석에 사용될 수 있을 때 비즈니스에 실질적인 가치를 제공합니다.

Ontotext의 영국 관리 컨설턴트인 Jarred McGinnis*는 의미 검색에 대한 이러한 제안을 제공합니다. "이를 주도적인 검색이라고 생각하세요. 검색을 수행하는 사람의 기술적인 제한에 의해 제한되기 보다는 검색의 목표를 향해 결과가 더 목표가 될 것입니다." 그런 다음 SEO 보고서에 표시된 전략적 변경 사항을 읽고 구현하십시오 .

2018년에 발표된 모델: TensorFlow Hub 및 Universal Sentence Encoder

의미적 텍스트 유사성은 단락 또는 문서 수준에서 텍스트를 더 쉽게 이해하기 위한 것입니다.

Universal Sentence Encoder 모델을 확장하여 소프트웨어 엔지니어 Yinfei Yang과 Google AI 엔지니어링 관리자 Chris Tar는 TensorFlow Hub에 새로운 모델인 Universal Sentence Encoder – Large 및 Universal Sentence Encoder – Lite를 게시했습니다. 그들은 가변 길이 텍스트 입력에 대한 의미론적 인코딩을 반환하는 Tensorflow "모델에 대한 사전 교육을 받고 있다고 설명했습니다. 인코딩은 의미론적 유사성 측정, 관련성, 분류 또는 자연어 텍스트의 클러스터링에 사용할 수 있습니다."

더 큰 모델은 Transformer 인코더를 활용하는 방법을 알고 있으며 속도와 크기를 희생하면서 고정밀 의미론적 표현과 최고의 모델 성능이 필요한 상황을 관리합니다.

2018년 5월 17일 Advanceds in Semantic Textualsimilarity라는 제목의 기사에서는 Lite 모델이 모델 크기를 구성하는 주요 요소인 어휘 크기를 대폭 줄이기 위해 단어 대신 문장 조각 어휘에 대해 학습한다고 설명합니다. 기기 또는 브라우저 기반 작업과 같이 메모리 및 CPU 리소스가 더 많이 측정되는 시나리오를 대상으로 합니다.

시맨틱 검색에서 사이트가 얻는 이점은 무엇입니까?

시맨틱 검색 기술을 수용하여 디지털 마케터가 얻을 수 있는 7가지 이점

1. 사이트 방문자는 답을 쉽게 찾을 수 있을 때 기뻐합니다.

2. 페이지의 사용자 경험 개선( Google의 Web Core Vitals Reports 사용 방법 배우기 ).

3. 비즈니스 인텔리전스가 향상됩니다.

4. 기업은 고객과 더 나은 관계를 구축할 수 있습니다.

5. 시맨틱 전략은 획득 및 유료 검색을 모두 포함합니다.

6. GoogleBot은 사이트를 더 쉽게 이해하고 검색어를 콘텐츠와 일치시킵니다.

7. 지식 발견을 위한 데이터 사용 능력

의미적으로 강화된 브라우징의 장점에 대한 심층 분석

의미 검색의 이점은 무엇입니까?

1. 시맨틱 검색으로 사용자가 답을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

주요 이점은 더 나은 결과를 제공하는 검색 엔진에 의한 쿼리 라우팅 동안 추가적인 의미론적 관계에서 옵니다. 이러한 관계는 보다 대화식 또는 대화식 기반 검색 엔진 결과 페이지 또는 SERP를 제공합니다. 시맨틱 검색 기술 은 Google 데이터세트 검색을 활용 하여 사람들이 키워드 또는 핵심 구문의 제한된 일치 대신 개념별로 정보를 추적할 수 있도록 합니다. 즉, 개인은 클릭할 페이지를 선택하는 동안 페이지에 표시될 내용을 보다 쉽게 ​​구별할 수 있습니다. 예를 들어, 의미론적 검색을 사용하면 크레인 검색 사이를 쉽게 해독할 수 있습니다. 새, 기중기, 무거운 물건을 들어 올리는 데 사용되는 기계 및 기중기, 동사, 예를 들어 "그녀는 그녀의 사각지대에 있는 차를 보기 위해 목을 들어 올려야 했습니다." 이 차이는 2020년대 SEO 의 핵심 부분이 되었습니다.

검색 및 검색 엔진은 모두 사용자가 원하는 것입니다. 이것이 Google이 보다 심층적인 Search Console Insights를 출시하는 이유 입니다. 의미론적 접근은 SERP가 제안하는 어딘가에 도착한 후 사용자가 실망하지 않도록 하는 데 더 성공적입니다. 검색어를 입력한 사용자는 다양한 리치 스니펫이 표시하는 내용을 기반으로 탐색할 URL과 피하고 싶은 URL을 자유롭게 결정할 수 있습니다. 사용자는 기존의 정보 검색(IR) 쿼리와 온톨로지 기반 쿼리를 혼합할 수 있습니다. 핵심 콘텐츠를 Google 포스트에 푸시하세요. Google 에서 답변을 찾을 때 가져옵니다.

2. 시맨틱 강화는 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

디지털 마케팅 메시지 작성에 대한 의미론적 접근 방식은 독자가 중복되고 반복적인 단어 선택을 방지합니다. 대부분의 SEO는 Google의 가장 경쟁력 있는 트래픽에 초점을 맞춥니다. 과거에는 이것이 최고의 검색 엔진 최적화 전략이었을 수 있지만 Google 알고리즘이 성숙해지면서 더 관련성 높은 검색 트래픽을 얻을 수 있는 기회가 생깁니다. 이는 사용자가 원하는 소스에 대한 링크와 솔루션으로 웹 콘텐츠를 의미론적으로 풍부하게 함으로써 더 잘 달성할 수 있습니다. 의미 검색을 배울 수 있는 훌륭한 과정을 제공하는 Teodora Petkova 는 "링크는 이해의 풍부함을 염두에 두고 이해하고 구축해야 합니다."라고 말했습니다.

관련 콘텐츠 시맨틱 태깅 및 연결은 사이트의 관련 보석이든 사용자가 존재조차 몰랐던 관련성이 높은 다른 사이트이든 상관없이 관련 콘텐츠를 발견할 수 있는 경로를 사용자에게 제공하는 방법입니다. 사용자에게 더 많은 콘텐츠를 읽을 수 있는 기능 제공 기업은 페이지 조회수 및 사이트에 머문 시간과 같은 웹사이트 측정항목을 개선할 수 있습니다. 사용자가 가장 원하는 선택을 할 수 있도록 권한을 부여하십시오. 지원 연구 및 관련 주제에 대한 아웃바운드 링크는 경험에 추가될 수 있습니다.

3. 시맨틱 강화로 비즈니스 인텔리전스 향상

의미론적으로 메타데이터가 포함된 문서가 온라인에서 가시성을 확장할 수 있도록 향후 콘텐츠를 계획하십시오.

콘텐츠 기획을 위해 의미론적 접근과 구조화된 데이터를 사용하는 방법은 데이터 모델을 활용하여 데이터를 정의합니다. 우리는 비즈니스 인텔리전스를 위해 구조화된 데이터를 사용하는 것의 가치와 힘에 중점을 두고 사례 연구와 방법을 제공합니다. 의미론적 이점을 통합한 사이트가 이 데이터 과학 접근 방식 을 통해 얻을 수 있다는 증거를 읽으십시오. 시맨틱 메타데이터는 정보 검색을 보다 가치 있는 프로세스로 만듭니다.

사이트 문서를 의미적으로 준비하면 Google 검색에서 더 높은 이점을 얻을 수 있습니다. 주요 콘텐츠에 집중할 수 있도록 Googler Crawler에 대한 장벽을 제거하는 것이 중요합니다. 이는 주요 엔터프라이즈 시맨틱 검색 개선에 중요한 역할을 합니다. 기술 검색 분야의 발전은 일치하는 쿼리로 검색된 의미에 대해 문서가 준비된 경우 올바른 구매자에게 진정한 비즈니스 이점을 강조할 수 있습니다. 획득 검색과 유료 검색 모두에서 이점 을 얻으려면 이 접근 방식을 시도하십시오.

4. 엔터프라이즈급 시맨틱 검색으로 고객 관계 구축

의미 검색에서 우리의 디지털 콘텐츠는 더 이상 키워드를 인식하고 정확한 단어 일치를 반환하는 기본 시스템에 의존할 필요가 없습니다. 오히려, 언어 용어의 경계를 벗어남으로써 우리는 틀에 박힌 사용 방식에 정착할 수 있습니다. 의미론적 키워드 사용은 기업이 소비자의 언어 방식으로 대화함으로써 중요한 고객 관계를 성장시키는 데 도움이 됩니다.

의미론적 접근 방식을 갖춘 SEO 전문가는 기업이 비즈니스를 보호하고 성장시킬 수 있도록 주요 고객 관계를 식별, 구축 및 유지하도록 도울 수 있습니다.

의미 체계를 이해하면 관련성이 있지만 사용자 검색에 사용된 구문으로 태그가 지정되지 않은 귀중한 정보를 포함함으로써 리드 생성을 높일 수도 있습니다. 그렇지 않으면 손실될 수 있는 콘텐츠가 수익을 창출할 수 있는 마케팅이 될 수 있습니다.

기업의 지속적인 브랜딩, 검색 및 디지털 아이덴티티의 성공은 부분적으로 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 찾을 수 있는 능력에 달려 있습니다. 귀하의 아이디어, 귀하가 하는 일, 답변하는 질문, 귀하가 제공하는 솔루션을 찾기 쉽고 공유할 가치가 있는 단어로 표현하는 방법을 아는 것은 온라인에서 검색될 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다. David Amerland는 "자신이 하는 일에 성공적으로 답할 수 없는 회사는 변화에 직면하여 계속해서 답할 수 있는 방법을 이해하지 못합니다."라고 말합니다.

5. 시맨틱 전략은 유료 검색과 획득 검색 모두를 포괄할 수 있습니다.

유료 검색 과 획득 검색 모두의 시맨틱 강화를 위한 시맨틱 전략에는 많은 이점이 있습니다.

인터넷 사용자가 원하는 콘텐츠를 찾는 방법은 해당 정보에 도달하기 위한 의미론적 "모양"으로 점진적으로 진화합니다. 그것을 설명하는 한 가지 방법은 웹 정보의 자연스러운 순서와 논리에는 의미론적 목적과 역할이 있다는 것입니다. 이제 비즈니스 소유자는 디지털 콘텐츠의 텍스트 복사본을 사용자 지정하고 제어할 수 있는 더 많은 기능을 갖게 되었습니다.

Google은 사용자에게 단순히 검색 주제에 대한 정보를 발견하는 것 이상을 제공합니다. 이제 웹을 일관된 정보 흐름으로 정렬하기 위해 노력하고 있습니다. 주제, 검색 테마, 개념, 텍스트, 비디오, 오디오 및 이미지가 서로 연결되고 연결되는 방식. 구조화된 데이터 마크업은 엔터티를 함께 묶는 데 사용됩니다.

페이지에 추가된 콘텐츠는 사용자 경험을 더 풍부하게 만들고 해당 페이지의 고유한 목적에 밀접하게 연결되어야 합니다. 의미론적 키워드 연구가 해당 콘텐츠가 전달되는 방식을 지원하면 더 많은 사용자가 원하는 답변을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. Google AdWords 광고 확장 구조화된 스니펫에 사용된 시맨틱 키워드 전략은 유료 검색의 가치를 높일 수 있습니다.

시맨틱 강화를 추구하는 동안 마케터는 비용, 확장성 및 정확성을 결정 프로세스에 고려해야 합니다. 관련 위험을 최소화하기 위해 신중하게 고려된 의미론적 전략은 성공 확률을 높일 것입니다.

6. 시맨틱 검색은 GoogleBot을 더 쉽게 만듭니다.

Cambridge Semantics*에 따르면 "의미 검색에는 데이터를 개념적으로 설명하는 방법과 이러한 개념을 통해 검색하는 방법이 필요합니다."

구조화된 데이터는 사람의 눈에는 스크램블된 단어 뭉치처럼 보일 수 있지만 검색 엔진의 경우 페이지의 단어를 풀어줍니다. 정보를 구성하는 작업에서 GoogleBot은 웹 페이지의 콘텐츠를 보다 정확하게 이해하기 위한 메커니즘을 찾는 것이 중요합니다. 진정한 학습 기계처럼 됨에 따라 검색 엔진은 콘텐츠를 훨씬 빠르고 정확하게 해석하고 있습니다. 이러한 새로운 기술은 확장성, 효율성 및 식별할 수 없는 검색 쿼리로 인한 실패에 대한 탄력성 면에서 강력한 검색 기능에 대한 엄청난 이점을 제공합니다. 그래서 우리는 회로도를 사용하여 이것을 더 쉽게 만듭니다.

마케터가 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 많은 작업이 있습니다. 시맨틱 기술 애플리케이션을 추가하는 것은 이를 달성하기 위한 가장 적절한 접근 방식 중 하나입니다. Moz의 Peter J. Meyers 박사는 2016년 키워드 연구: 추측 을 넘어서라는 제목의 기사에서 다음과 같이 말했습니다. 페이지 권한(PA)은 페이지의 링크 프로필을 기반으로 Google에서 페이지의 순위를 매길 수 있는 능력과 관련되도록 설계된 지속적으로 발전하는 측정항목입니다. 키워드 난이도(V1)는 주어진 키워드에 대한 SERP(중간 PA, 다소간)의 중간 상단에 있는 페이지 권위를 사용하여 해당 키워드가 순위를 매기기 어려운 정도를 대략적으로 나타냅니다." 시맨틱 검색 전략에서 앞서 나가기 위해 이 도구를 사용하는 것이 좋습니다.

의미가 풍부한 디지털 마케팅 계획

의미론적 전략을 형성할 때 다음 질문에 답하는 것으로 시작하십시오.

• 귀사의 프리미엄 제품 또는 서비스를 강조하는 사용자 스토리는 무엇입니까?

• 귀하의 비즈니스 미래에 가장 중요한 비즈니스 이점과 투자 수익은 무엇입니까?

• 어떤 웹 콘텐츠에 태그를 지정하고 최적화해야 합니까? 사용자 요구 사항을 가장 잘 지원하는 페이지는 무엇입니까? 추가 웹 페이지에서 기존 의미론적 성공을 어떻게 복제할 수 있습니까?

• 귀하의 요구 사항에 가장 적합한 분류 시스템은 무엇입니까? 귀하의 틈새 시장에 맞는 표준 분류법이나 동의어 사전이 있습니까? 분류 체계를 어떻게 유지할 것입니까?

디지털 마케터는 향후 시맨틱 검색 향상을 기대할 수 있습니다.

국제 언론 통신 위원회(IPTC)는 최근 Google 디지털 뉴스 이니셔티브 혁신 기금으로부터 "규칙 기반 뉴스 콘텐츠 분류를 위한 다국어 오픈 소스 플랫폼"을 추가로 개발하기 위한 보조금을 받았습니다. Google Semantic Search Marketing 커뮤니티의 소유자인 Aaron Bradley****의 뉴스 업데이트에 따르면 이는 "게시자가 풍부한 검색, 지능형 추천 및 정확한 분석을 포함한 모든 종류의 메타데이터 서비스로 콘텐츠를 향상시키는 데 도움이 될 것"이라고 합니다.

보조금은 콘텐츠 제공자, 중개자 및 인터넷 사용자 간의 정보 교환 및 실행을 개선하는 데 사용됩니다. 또한 >schema.org에서 다국어 사이트 및 광고 요구에 대한 시맨틱 검색에 대한 추가를 기대하십시오. 국제 시장에 서비스를 제공하는 클라이언트가 있는 마케팅 담당자를 위해 Schema는 현재 영어로만 제공되는 구조화된 데이터 마크업을 제공하지만, 시각적으로 매력적인 제품 캐러셀에 표시되는 변경 사항을 증가시키기 위해 사이트에 스키마 마크업을 추가할 때 도움이 되는 추가 언어로 더 확장되기를 희망합니다. SERP . 메타데이터 및 의미론적 연구는 메타데이터, 데이터 및 의미론적 기술의 과거, 현재, 미래를 연결하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 시각적 검색 결과를 생성하는 추천 스니펫을 강화합니다.

시맨틱 검색의 이점을 얻기 위한 6단계

시맨틱 웹은 엔터티 관계를 모델링하고 탐색하는 데 탁월합니다.

시맨틱 검색이 개념적으로 어떻게 작동하는지, 그리고 알고리즘이 현재 이를 어떻게 사용하는지 이해하면 시맨틱 기술을 더 잘 활용할 수 있습니다.

1. 청중을 아십시오. 소셜 청중이 관심 분야, 답변을 찾는 질문 및 주제에 대한 관점을 찾기 위해 참여하는 채널을 적극적으로 식별합니다. 그런 다음 관련성이 높고 가치가 높은 솔루션을 제공하거나 이러한 관심을 기반으로 하는 콘텐츠를 작성합니다. 그들이 정말로 요구하고 필요로 하는 것을 모으기 위해 줄 사이를 읽으십시오. 그러나 해결 방법을 모를 수도 있습니다.

2. Google이 잠재고객을 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요. Google은 매우 명확하고 유용한 사용 지침을 제공합니다. 이 검색 거인이 귀하의 웹 사이트에 많은 방문자를 제공할 것으로 예상한다면 Google에서 귀하가 해야 할 일을 철저히 준수하십시오.

3. 웹 페이지에 적절한 시맨틱 마크업을 추가합니다. schema.org에서 가장 밀접하게 짜여진 마크업 어휘를 선택하십시오. 완벽하게 일치하는 항목을 찾지 못하면 해당하는 가장 가까운 범주를 선택하십시오. Google의 자체 구조화된 데이터 마크업 도우미로 시작하거나 좋아하는 코드 조각 생성기를 찾으세요. 제품 마크업이 올바른 크기의 JSON-LD 이미지로 검증되면 제품이 진화하는 모바일 제품 캐러셀에 포함될 가능성이 높아집니다.

4. 윤리적인 SEO만 사용하십시오. 화이트 햇 전술을 사용하는 SEO의 모든 표준 측면을 통합합니다. 페이지 로드 시간, UX 경험 최적화 관계형 인바운드 링크 및 도메인 권한을 구축합니다.

5. 모바일 검색을 계획합니다. 더 많은 사람들이 모바일 장치에서 검색하는 것을 선호합니다. 즉, 경쟁업체에 비해 모바일 경험이 열악한 사이트가 모바일 순위에서 뒤처질 수 있습니다.

방대한 양의 모바일 데이터가 생성되고 스마트폰과 같은 모바일 장치와 결합됩니다. 모바일 사이트 방문자를 이해하기 위해 시장 조사를 수행하십시오 . 일반적으로 모바일은 모바일 데이터를 검색하면서 사용자에게 키워드 기반 FTS(전체 텍스트 검색)를 제공합니다. 그러나 FTS는 사용자의 질의 의도를 고려하지 않고 사용자가 제공한 키워드와 유사한 데이터만 결과로 처리합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Google의 RankBrain 알고리즘은 의미가 강화된 키워드 기반 검색 방법을 사용합니다. 모바일 기기에서 시맨틱 검색을 가능하게 하기 위해 경량 모바일 온톨로지가 통합되었습니다. Journal of Information Sciences**의 초록에 따르면 이는 "기존 FTS보다 더 나은 사용자 경험을 제공하고 수용 가능한 응답 시간에 정확한 검색 결과를 반환합니다."

6. 전체 웹 존재와 마케팅 활동을 통합하십시오. 페이지 내 시맨틱 검색 최적화로 멈추지 마십시오. 소셜, SEO, SEM, PPC 광고 및 Semantic Web/Semantic Computing은 시너지 효과로 결합된 힘으로 연결되고 공존해야 합니다. Barbara Starr는 "기술 팀 내의 교차 수분이 혁신의 속도를 가속화하는 것처럼 팀 내 이러한 기술의 교차 수분을 통해 팀은 원하는 트래픽을 웹사이트로 끌어들이는 데 필요한 변경 사항에 보조를 맞출 수 있습니다."라고 말합니다. .

시맨틱 검색의 개념을 수용하고 구현하는 기업은 자연스러운 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 시맨틱 검색 전문가는 기업에 가시성을 높일 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 기계 학습의 최첨단 개발은 의미 체계 검색의 가치를 계속해서 추가하고 있습니다. 시맨틱 검색 기술은 두 가지 기계 학습 발전으로 분류(http://goo.gl/NrWsj5) 및 (http://goo.gl/LhkXuF) 코드 유효성 검사에 의존합니다.

웹사이트를 관리하고 홍보를 감독하는 많은 평균 SEO가 의미 체계 검색의 모든 이점을 추가하는 것은 어려운 일입니다.

7. 지식 발견을 위해 데이터를 사용하는 능력 . 사용 가능한 데이터를 지능적으로 검색하는 능력만큼 거대합니다. 시맨틱 검색은 정보 검색을 보다 발전된 수준으로 끌어올려 전례 없는 지식 발견을 가능하게 합니다. 시맨틱 검색은 2020년대에 데이터 쿼리에 대한 보다 신뢰할 수 있는 접근 방식으로 부상하고 있습니다. 특정 정보 요청과 관련된 가장 적절한 엔터티를 검색하기 위해 검색 의도와 음성 또는 서면 쿼리 주변의 컨텍스트를 이해하려고 시도합니다(의미, 계산).

검색 엔진이 사람들이 또한 묻는 상자 및 관련 질문을 채울 때 많이 사용됩니다.

기존의 키워드 기반 검색 결과에 대한 의미 검색 개선

검색 엔진이 변경될 수 있는 사용자 검색 요청을 처리할 수 있다는 것은 어려울 수 있습니다.

Google은 검색어를 구문 분석하여 첫 번째 및 두 번째 검색어를 해독한 다음 첫 번째 검색어와 두 번째 검색어를 각 도메인에 할당하여 새로운 검색어를 분석하려고 합니다. 각 항목은 유사한 항목 집합으로 구성된 의미 범주입니다. 유형.

사람 이 전자 상거래 상점 에 검색 엔진에 대한 쿼리 유형에 대해 말할 때 동일한 개인의 다른 검색 쿼리에서 얻은 컨텍스트, 다른 정보와 관련된 쿼리 또는 동일한 검색자의 쿼리 결과를 제공하려고 시도할 수 있습니다. , 또는 해당 사용자와 관련된 기타 입력을 사용하여 의도를 설정하는 데 더 나은 컨텍스트를 제공합니다.

"일 실시예에서, 검색 질의를 수신하고, 제1 및 제2 검색 용어를 식별하기 위해 검색 질의를 구문 분석하고, 각각의 도메인 할당에 기초하여 제1 및 제2 검색어 사이의 관계를 결정하고, 기반으로 검색을 수행하는 단계를 포함하는 방법이 예시된다. 각각의 도메인 할당, 및 각각의 도메인 할당에 기초한 검색 결과, 및 제1 검색어와 제2 검색어 사이의 관계를 검색 질의의 적어도 하나의 변형으로서 표시하는 단계를 포함한다. – 구글 특허

게시하기 전에 시맨틱 키워드의 관련성을 측정하는 방법

진정한 이점은 롱테일 쿼리에서 보다 자연스럽게 발생하는 검색어 구문을 사용하여 발생하는 롱테일 트래픽을 얻을 수 있다는 것입니다. 많은 경우 관련 용어를 모두 포함하지 않음으로써 악용되지 않습니다. 새로운 콘텐츠를 게시하기 전에 시청자의 관심 수준이 어느 정도인지 확인하면 "당신의 콘텐츠는 통계적으로 관련이 없습니다" 문제를 피할 수 있습니다. Google Alphabet이 검색에서 의미 체계를 사용하는 방법 을 빅 데이터에서 배울 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다.

SEMrush와 새로운 Moz Keyword Explorer를 사용하는 것 외에도 Alchemy API와 Writer App****을 사용해 웹사이트 페이지 콘텐츠의 관련성을 단일 의미론적 키워드 구문과 비교해보세요. 간단히 말해서, 이 도구 또는 여러 Chrome 확장 도구는 페이지의 모든 단어를 분석하여 사전 선택된 구문과 관련이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이것은 일반 비기술적 사용자에게는 너무 괴상하게 느껴질 수 있지만 진정한 SEO 전문가의 기술을 사용하면 사용자가 원하는 대상에 맞게 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 그런 다음 마케팅을 제대로 하면 입소문이 나기도 합니다.

사전에 강력한 노력을 기울이면 기본 키워드에 대해 99% 관련성 점수를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 "럭셔리 호텔"에 대해 그렇게 하고 싶다면 홈페이지에 스위트룸, 부유함, 섬, 부티크 호텔, 스파, 리조트, 프라이빗, 레저, 사파리 휴양지, 프리미엄 게스트하우스, 패키지와 같은 단어가 포함되어야 합니다. , 사치와 고급 식사 숙박 시설에 탐닉. 의미적으로 구조화된 데이터를 사용하면 검색에서 답변 상자를 받을 가능성이 높아집니다. 변형을 위해 표현하고 사용하려는 시도는 기껏해야 도전적입니다. 모바일 광고용 콘텐츠 작성 또는 최적화 에 대한 의미론적 접근에는 주제를 지원하는 관련 콘텐츠를 구축하기 위해 더 깊이 생각하는 작업이 포함됩니다. 이러한 형태의 콘텐츠 확장은 블로그 게시물 또는 유기적 랜딩 페이지 사용자 경험을 풍부하게 하여 궁극적으로 성공을 증가시킵니다.

의미 검색의 수명

검색은 사용자 상호 작용, 필요 및 원하는 것에 중점을 둔 실제 엔터티로 병합되었습니다. 오늘 귀하의 비즈니스를 찾는 데에는 특히 지역 서비스 제공업체를 위해 지역 지도 팩에 표시하는 것이 포함됩니다. Google의 딥 러닝 실험은 보다 정량화되고 효과적인 구조화된 접근 방식을 사용하고 있습니다. “AI 검색 순위가 성공하려면 Google은 시맨틱 마크업을 초월해야 하며… 이러한 초기 단계에서 지울 수 없는 도구가 될 것입니다… 마크업에 대한 의미론적 이해 – 잊지 말자 – 그리고 실제로 그것에 집중합시다.” 2015년 11월 24일 시맨틱 검색 마케팅 오픈 포럼에서 Mike Arnesen이 말했습니다.

의미 검색에는 인간이 정보를 처리하고 이해하는 방식을 인식하는 더 나은 수단이 포함됩니다. 그것은 인간과 기계 모두가 이해할 수 있는 사실을 돕습니다. 오늘날 페이지에 텍스트를 추가하는 것은 Google 검색을 사용하여 개인에게 성공적으로 도달하기 위한 일부일 뿐입니다.

검색 엔진이 사용자 검색어와 일치하는 관련 콘텐츠를 찾기 위해 많은 일이 뒤에서 진행됩니다. 텍스트 마이닝, 의미 체계 강화 및 심층 데이터 통합 ​​도구를 통합함으로써 디지털 텍스트, 사용자 기대 충족, 새로운 고객에게 다가가는 방법을 찾기 위해 기업이 필요로 하는 지식 사이에 더 강력한 다리를 만들 수 있습니다. 당신의 메시지는 당신의 브랜드 신뢰를 구축 하거나 무너뜨립니다.

Gerald Murphy는 2016년 3월 24일자 기사에서 검색 엔진이 취해야 하는 경로에 대해 설명합니다. 검색 엔진은 '의미론적'입니까? *******. 많은 것이 올바른 방향으로 가고 있지만 의미론적 기술은 갈 길이 멉니다. 그는 "주제 키워드는 의미론적으로 검색되며 오늘날 이것은 종종 온라인 동의어 사전과 약간 같은 동의어입니다. 시맨틱 검색의 경우 엔진은 전체 쿼리를 분해하고 변형으로 재구성하여 의미론과 일치시키고 각 조합에 대한 하위 쿼리를 구성해야 합니다."

보류하지 마십시오 – 지금 의미 검색을 수용하십시오! 시맨틱 검색에 참여하기 위해 취해야 할 단계

현재 콘텐츠 – 현재 웹 페이지가 주문형 콘텐츠로 구성되어 있고 해시태그를 활용하는 분류의 이점과 비즈니스 틈새 시장에 맞는 온톨로지 구조가 있는지 확인하는 것으로 시작하십시오. 사이트 주제 연결 및 테마 개념은 SEO 기술에 점점 더 통합되었습니다.

• NEW WEEKLY CONTENT – Build and offer information that continues to offer your readers fresh content that interests them and supports your previous semantic search efforts. Semantic breadcrumb trails created by our digital footprints remain consistent and granular.

• ANNUAL MARKETING PLAN – No need to be daunted by semantic search; it practices are rational and straightforward; schedule them into your future digital marketing work.

If you are relatively new to discussions on semantics, you may be trying to access the merits and applications you need to glean for your website. For additional reading, a Merriam-Webster article titled >It's Time to Argue Semantics ***** will help you step into the conversation. It covers the inception of semantics as early as the late 19th century as a technical word used in the field of semiotics, referring to such topics as the correlation between signs, words, and the concepts to which they refer.

Semantics relates to natural language. Consider if two or three individuals are caring on a conversation and seeking to cover it in detail, each person presents their opinion from a different angle on the same topic and uses similar but different words to explain it. Conversations are best when it is not about arguing over whose opinion is right; it is about benefiting from other's take on the same matter. Likewise, there is little advantage in spending too much time and mental energy arguing semantics and unimportant detail; there is a tremendous benefit to relating better to our subject matter from the user's viewpoint.

“Semantic technology makes everything connected to anything and helps to build smart eCommerce data through intricate models for representing information .” – Atanas Kiryakov CEO at Onotext

“Your (schema) markup must correlate with what is visible on the page. The information that you include in your markup must match the content that you're displaying to visitors. My advice to others is to try to always stay away from gray areas so that you don't have to worry about changing the markups later on or worse, getting penalized because of them.” – David Deering

“There is never a specific amount of data that can be enough when semantic search relies on constant judgments made based upon its ability to generalize and project.” – David Amberland

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Why are semantic search mechanisms important?

Its purpose goes beyond the static dictionary meaning of a word or phrase to comprehend the intent of a searcher's query within a specific context. Semantic search mechanisms leverage metadata to make it much easier to find Web pages based on advancing semantic criteria. Artificial intelligence learning from past results works to generate links between entities. A search engine may next be able to deduce the answer to a searcher's query, rather than provide several links the traditional way. These mechanisms are meant to refine abilities to better provide the correct answer.

결론

The web is an inter-connect series of real-life objects that transcends the limitation of words talking about web objects. The process of improving your site's visibility in semantic search requires an on-going test and tweak application. It needs to be a part of every business's marketing plan . This is where the metadata revealed becomes sufficiently semantic dense to generate fresh data that offers the benefit of key insights extracted from it. You can read answers to our most commonly asked search marketing FAQs .

When a group of individuals converses, they naturally use different word choices within the same topic. Request a consunmer behavorial analysis to gain insights on how to reach your audiences better. When writing for the web, by expanding on word choices, it is possible to encompass additional user searches and others conversing on the subject.

People tend to lose attention after a while if they hear the same thing stated in the same way too often. Likewise, web content is more readable and engaging when it puts solutions in multiple word phrase versions that a variety of readers can relate well to.

Hill Web Marketing is a Digital Marketing Agency that provides services in both earned and paid search to help businesses implement and manage semantic marketing across digital content. Our commitment is to provide you with improved marketing performance and user engagement. Does your site have a strong semantic structure? Are you using best practices in digital marketing for semantic search visibility? if you would like to partner in auditing your website content, together we can consider opportunities for growth for your business's future.

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* http://www.computerweekly.com/blog/Data-Matters/Beyond-keywords-bringing-initiative-to-enterprise-search

** http://journals.sagepub.com/home/jis

*** https://www.cambridgesemantics.com/semantic-university/semantic-web-vs-semantic-technology

**** http://ntopic.org/writer.php

***** https://www.merriam-webster.com/words-at-play/lets-argue-semantics

****** https://www.searchenginewatch.com/2016/03/24/are-search-engines-semantic/