BERT 업데이트에 대해 알아야 할 모든 것

구글이 최대한 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 노력하고 있다는 것은 비밀이 아니며, 최근 "5년 만에 가장 중요한 업데이트"라는 발표가 그 의도를 증명합니다. BERT 업데이트는 기계에게 인간의 언어를 가르치려는 시도입니다. Google은 자연스러운 대화 구조를 취하는 검색어를 목표로 한다고 말합니다. 따라서 BERT는 검색 엔진이 사용되는 언어의 컨텍스트를 이해할 수 있도록 해야 합니다. 한동안 검색 쿼리의 뉘앙스가 무시되어 검색자가 원하는 만큼 정확하지 않은 검색 결과가 나타납니다.

표면적으로는 Google이 제시하는 것만큼 크지 않을 수 있지만 검색의 10% 정도에 영향을 미칠 가능성에 대해 더 깊이 이해하면 이것이 얼마나 크고 SEO 세계에 영향을 미칠 것인지 알 수 있습니다. . BERT 업데이트는 많은 웹사이트에 대한 트래픽에 영향을 미칠 가능성이 높으며 자신의 사이트를 분석하면 이미 눈치챌 수 있습니다.

BERT는 이미 일반 순위에 사용되고 있으므로 사용하는 도구 중 일부가 BERT 순위를 표시하기 시작할 때 놀라지 마십시오. 예, 이것은 아마도 걱정해야 할 또 다른 순위이며 완전히 이해하는 것이 가장 좋습니다.

BERT는 무엇입니까?

아니요, Albert 또는 Gilbert 또는 다른 "bert"라는 사람의 이름을 따서 명명된 도구가 아닙니다.

BERT 업데이트는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약어입니다. 이것은 인간이 언어를 사용하는 방식을 이해하도록 돕기 위해 기계에서 자연어 처리 또는 NLP를 사용하는 알고리즘입니다. 이것은 기계에게 인간의 대화를 가르치는 방법이라고 말할 수 있습니다. 이 경우에는 여전히 검색 쿼리로 제한됩니다.

BERT는 Transformers를 사용하여 문장의 단어를 분석하고 문장의 다른 단어와 비교하여 검색 쿼리의 컨텍스트가 분명하도록 합니다. 이것은 BERT가 몇 개의 키워드를 선택하는 것과는 대조적으로 전체 문장을 볼 것임을 의미합니다. 또한 문장이 어떻게 구성되고 전치사가 어디에 있는지 살펴봅니다.

이것은 아마도 우리가 보다 자연스러운 음성 검색을 사용하고 있기 때문에 훨씬 더 유용할 것입니다. BERT는 "나는 안경을 찾고 있습니다"와 "거울을 보고 있습니다"를 구별할 수 있습니다. 이 알고리즘은 확실히 사람들이 검색하는 방식과 콘텐츠가 표시되는 방식을 바꾸는 것을 목표로 합니다.

자세히 살펴보겠습니다.

BERT는 SEO에 어떤 영향을 미칩니까?

아마도 당신은 SEO에 돈을 썼고 이 새로운 알고리즘이 당신의 모든 노력을 낭비로 만들지 않을까 걱정할 것입니다.

글쎄, 긴장을 풀지 않을 것입니다.

Google의 공공 검색 연락 담당자인 Danny Sullivan의 트윗을 보면 그들이 수십 년 동안 강조해 온 것과 다를 바가 없습니다.

그래서 그게 무슨 뜻이야? BERT는 좋은 콘텐츠에 대한 약속입니다. 사이트에서 좋은 콘텐츠를 제공하고 있다면 크게 걱정할 필요가 없습니다. 반면에 검색 엔진을 위해 글을 쓰고 있다면 걱정할 것이 많습니다.

이미 훌륭한 콘텐츠를 제공하고 있고 BERT에 대해 직접 최적화할 수 없더라도 여전히 주의해야 할 사항이 있을 수 있습니다. BERT는 콘텐츠보다 사용자의 쿼리를 이해하는 데 중점을 둡니다. 질문을 이해한 후 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾습니다.

웹사이트 소유자 또는 SEO 제공자로서 이는 귀하가 제기되는 질문에도 주의를 기울여야 함을 의미합니다. 더 이상 키워드에 관한 것이 아니라 콘텐츠가 쿼리에 대한 직접적인 답변을 제공할 수 있어야 합니다. 이는 "사용 방법" 콘텐츠뿐만 아니라 FAQ의 영향을 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다.

BERT는 질문에 대한 정확한 답변을 제공하는 콘텐츠를 선택할 가능성이 더 큽니다. 단, 정확한 답변을 제공하더라도 묽은 내용이 아님을 확인해야 합니다.

BERT는 롱테일 쿼리를 더욱 대중적으로 만들 것입니다. 웹사이트 콘텐츠가 롱테일 쿼리에 대한 답변으로 선택되는지 확인하는 것이 좋습니다.

BERT 대 RankBrain

BERT가 나타내는 것을 보면 "BERT가 여기에 있는 지금 RankBrain에 무슨 일이 일어날까요?"라고 묻는 것이 당연합니다.

짧고 정확한 답변은 아무것도 아닙니다!

여기는 경쟁이 아닙니다.

Google이 RankBrain을 도입했을 때 이는 검색어에 대한 더 나은 이해를 돕기 위한 것으로, 검색 결과를 개선하기 위해 인공 지능을 사용하려는 Google의 첫 번째 시도였습니다. Google은 이를 시도하는 것을 결코 중단하지 않았으며 이것이 BERT가 현재 여기에 있는 이유입니다.

둘 사이의 경쟁이 아니라, 이전보다 더 나은 검색 결과를 만들기 위해 계속 나란히 일할 것입니다. 검색 결과는 둘 중 하나 또는 둘 다에 의해 결정될 수 있습니다. RankBrain에 대해 배운 모든 것을 잊지 말고 BERT에만 집중해야 한다고 생각하세요. BERT는 개선된 버전과 같으면서도 서로를 보완하는 역할을 합니다.

작동 중인 BERT를 살펴보겠습니다(예시)

Google이 BERT 알고리즘을 발표했을 때 BERT 알고리즘이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 몇 가지 예를 제공했습니다. 한 예로 "2019 브라질 미국 여행자는 비자가 필요합니다."라는 검색어가 있습니다.

BERT 이전에는 이 쿼리에 대한 상위 결과가 비자 없이 브라질을 여행하는 미국 시민에 대해 이야기했습니다.

BERT 후 검색 결과가 더 정확하고 브라질에서 미국으로 여행하는 관광객에 대해 이야기합니다. 여기서 차이점은 Google이 이제 "to"와 같이 고려하지 않을 단어를 더 많이 인식하고 있으며 이것이 차이를 만든다는 것입니다.

이것은 Google이 자연스러운 인간의 말을 고려하여 의미하는 것입니다. 이 검색은 미국에서 브라질로 온 사람이 아니라 브라질에서 미국으로 여행한 여행자와 관련이 있습니다.

또 다른 예는 "연석이 없는 언덕에 주차"라는 쿼리입니다. BERT 이전에는 연석이라는 단어에 강조를 두어 결과가 "아니오"라는 단어를 무시합니다. 그 결과 언덕에 차를 주차하고 연석을 블록으로 사용하는 방법에 대한 스니펫이 생성됩니다.

그러나 BERT 후 결과는 검색자가 찾고 있는 것에 더 구체적이며 연석이 없는 경사면에 주차하는 것에 대한 조언을 제공합니다. 이 추천 스니펫은 질문과 관련이 있습니다.

웹사이트 소유자와 콘텐츠 제작자에게 의미하는 바는 무엇입니까?

Google은 이것이 주로 검색자에 관한 것이라고 주장할 수 있지만 사실은 웹사이트에도 영향을 미칠 것입니다. BERT로 인해 사이트 콘텐츠가 선택되지 않으면 사이트 순위가 확실히 변경됩니다.

현재로서는 사이트 순위 및 성능을 계속 모니터링하는 것이 가장 좋습니다. 순위의 하락 또는 상승을 주시하고 BERT와 관련이 있는지 조사하십시오.

또한 '키워드 밀도' 전략을 재고해야 합니다. BERT 발표 이전에도 많은 웹사이트가 키워드 밀도에 대한 강조를 중단했습니다. 사람들과 그들이 온라인에서 검색하는 이유에 대해 생각할 때입니다. 다음 세 가지에 유의하십시오.

- 정보
- 항해
- 거래

이것은 사람들이 온라인에서 묻는 세 가지 일반적인 질문이며 가능한 한 정확하게 대답할 수 있어야 합니다. 예를 들어 정보 쿼리는 "초콜릿을 만드는 방법"일 수 있습니다. 이에 대한 대답은 구체적이어야 하며 초콜릿이 첨가된 밀크셰이크의 이점이 아니라 초콜릿 만들기에 중점을 두어야 합니다. 레시피가 있는 경우 재료를 검색할 수 있으며 탐색 쿼리가 수행되고 그 다음에는 재료를 구매할 수 있는 위치를 찾기 위한 트랜잭션이 수행됩니다.

웹 사이트의 경우 더 이상 특정 수의 단어를 만드는 것이 아니라 독자가 원하는 것을 가능한 한 빨리 제공하고 제공하는 내용이 관련성이 있고 지식에 추가되는지 확인하는 것입니다.

또한 경쟁에서 이 정보를 얻고 적용하려고 하므로 훌륭한 콘텐츠를 만들기 위한 웹사이트 간의 경쟁이 더욱 치열해질 것이라는 것을 의미하므로 이에 대비해야 합니다. 귀하의 콘텐츠가 경쟁 제품보다 우수하고 가능한 한 많은 질문에 가장 이해하기 쉬운 방식으로 답변하고 있는지 확인하십시오.
BERT 최적화

현재 이 새로운 알고리즘에 대해 최적화할 것이 없으며 올바른 방식으로 작업을 계속해야 한다는 말을 듣게 될 것입니다. 그러나 모든 변경 사항에 대응해야 하며 그에 대한 반응은 최적화입니다.

이미 조언했듯이 웹사이트를 모니터링하고 순위 하락을 살펴보고 이 알고리즘이 도입된 이후 순위가 하락했을 수 있는 페이지에 주의를 기울이십시오. 여기에서 최적화를 시작할 수 있고 검색하는 사람들이 찾고 있는 것과 더 관련성이 높은 페이지를 만들 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 인간적인 면이 없는 키워드에 집중했을 가능성이 큽니다.

결론적으로, 더 이상 거기에서 키워드를 언급하는 콘텐츠를 찾을 수 없다는 것이 아니라 이제 키워드와 관련된 질문에 대답해야 하며 이것이 이번 업데이트의 핵심입니다.

버트 FAQ

BERT는 무엇입니까?

BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers를 나타냅니다. 자연어 처리 또는 NLP를 사용하여 검색 질문의 컨텍스트를 이해하는 Google에서 도입한 새로운 알고리즘입니다. BERT를 통해 Google은 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
BERT는 언제 출시되었습니까?

BERT는 2019년 10월에 출시되었습니다. 이 발표는 10월 넷째 주에 나왔고 처음에는 영어 검색용으로 출시되었지만 Google은 Google에서 검색 옵션을 제공하는 모든 언어에 대해 언젠가는 사용할 수 있을 것이라고 발표했습니다.

NLP 란 무엇입니까?

NLP는 자연어 처리(Natural Language Processing)의 약자입니다. 이것은 인간이 말하는 방식을 기계에 가르치는 인공 지능의 프로세스입니다. NLP는 챗봇과 같은 인공 지능이 인간의 의사 소통을 이해할 수 있도록 합니다. BERT와 관련하여 NLP는 검색 엔진이 검색 질문의 컨텍스트를 이해하여 관련 답변만 제공하도록 돕는 데 사용됩니다.

BERT는 모든 검색에 사용됩니까?

Google에 따르면 BERT는 검색의 10%에만 사용됩니다. 즉, 10개의 검색 중 1개만 BERT의 영향을 받게 되며 현재로서는 영어 검색에만 사용됩니다.

다음은 살펴볼 몇 가지 예입니다.

BERT와 RankBrain의 차이점은 무엇입니까?

둘 다 검색 결과를 보다 적절하게 만드는 '인공 지능'이지만 BERT와 RankBrain은 완전히 다릅니다. BERT는 최상의 문맥 결과를 도출하기 위해 쿼리의 단어를 이해하는 것을 목표로 합니다. 즉, 질문을 이해하기 위해 키워드 앞뒤의 단어를 고려합니다.

반면 RankBrain은 특정 쿼리와 관련된 과거 검색 결과를 고려하여 과거에 유사한 쿼리가 발생했을 때 가장 높은 순위를 기록한 결과를 제공합니다. RankBrain은 검색이 구체적이지 않더라도 사용자가 무엇을 검색하는지 추측할 수도 있습니다. 예를 들어, "파리에서 가장 높은 랜드마크의 높이"를 검색하면 쿼리에 포함되지 않은 에펠탑에 대한 정보가 표시됩니다.

SEO에서 BERT는 무엇을 의미합니까?

BERT는 콘텐츠보다 검색어에 중점을 두기 때문에 양질의 콘텐츠가 매우 중요하며 콘텐츠는 키워드 밀도가 아닌 쿼리에 대한 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 해야 합니다.

간단히 말해서 콘텐츠와 직접 관련이 없는 키워드로 검색 엔진을 속이는 것은 훨씬 더 어렵습니다.