인공 지능(AI)은 SEO 영역을 어떻게 변화시키고 있습니까?

마케터는 검색 엔진 마케팅 전략이 업계 전반의 모범 사례를 기반으로 하는지 여부를 성찰해야 합니다. 원하는 결과를 얻지 못하거나 필요한 결과를 충분히 빨리 얻지 못해 혼란스럽습니까?

모든 사람에게 적용되지 않는 개인화된 SEO 권장 사항이 필요할 수 있습니다. 인공 지능을 기반으로 하는 검색 엔진 모델링을 통해 SEO 노력을 보다 개인화할 수 있습니다. 하루를 더 바쁘게 만들지 않고도 AI 기반 검색 엔진 모델링은 다음을 수행할 수 있습니다.

• SERP에 도달하기 전에 SEO 알고리즘 변경을 예측하고 테스트합니다.
• 타겟 키워드에 대한 결과의 상단에 더 빨리 도달할 수 있도록 도와줍니다.
• 조직을 더 우수하고 개인화되고 정확한 SEO 전략으로 이끕니다.

과거 데이터와 경험에 의존하지 마십시오

모든 SEO 도구는 많은 권장 사항을 제공하며 대부분은 웹 사이트의 검색 가시성을 높이는 것과 관련이 없습니다. 그러나 가장 가치 있는 결과를 생성하기 위해 어떤 권장 사항을 적용해야 하는지 결정하려면 경험이 필요합니다.

또한 Google은 SERP를 형성하는 특정 순위 요인에 대해 자세히 설명하지 않습니다. 그들은 검색 엔진 알고리즘이 어떻게 작동하는지에 대한 기본 가이드를 제공할 뿐입니다.

과거 SEO 경험을 활용하고 마케터가 트렌드를 인식하도록 지원하면 실제 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 산업별 키워드, 선택한 검색 엔진 및 지리적 위치에 대한 경험을 얻을 때 검색 순위가 얼마나 오래 갈 것입니까?

이제 마케터에게 나타나는 진짜 질문은 궁극적으로 검색 가시성에 영향을 미치지 않는 SEO 작업에 얼마나 많은 시간을 투자해야 합니까?

마케터는 과거 데이터를 보고 팀의 속도가 빨라지기를 기다리는 대신 AI 기반 검색 엔진 모델링으로 미래를 탐색해야 합니다.

AI 기반 검색 엔진 모델링을 최대한 활용하는 방법

검색 엔진에 의존하여 순위를 매기는 데 중요한 요소가 무엇인지 알려주는 마케터에게는 실제 결과를 기반으로 하는 피드백 루프가 너무 느립니다. 따라서 그들은 어떻게 하면 더 빨리 영향을 미칠 수 있는지 알아내야 합니다.

답은 검색 엔진 모델링에 있습니다. 검색 엔진 모델링은 사용자가 여러 데이터 포인트를 테스트할 수 있는 범위를 만들고 가상의 사실이 아닌 경험에 기반한 이론을 도출합니다.

또한 마케터는 테스트 결과를 구현하는 능력을 최적화할 수 있는 대역폭을 가지고 있습니다. AI 기반 검색 엔진 모델을 사용하여 대상 검색 엔진 및 키워드에 대한 맞춤형 모델을 생성할 수 있습니다.

검색 엔진 모델링을 사용하는 방법

검색 엔진 모델링은 검색 엔진에서 사용하는 프로세스를 반대로 하여 작동합니다. 따라서 해당 날짜의 추세와 알고리즘을 기반으로 대상 키워드에 대한 자극된 SERP가 생성됩니다.

검색 엔진 모델링은 검색 엔진에서 사용하는 프로세스를 반대로 하여 작동합니다. 이 현상은 특정 날짜의 추세 및 알고리즘을 기반으로 대상 키워드에 대해 시뮬레이션된 SERP를 생성할 수 있습니다. 검색 엔진 모델은 현재 SERP에 의해 훈련되며 이를 통해 오늘날 결과를 형성하는 순위 요소를 학습할 수 있습니다.

결과는 SERP(검색 엔진 결과 페이지)에서 정량화 가능하고 더 빠른 결과로 이어지는 정확한 SEO 계획에 집중할 수 있는 능력입니다.

타겟 키워드에 영향을 미치는 순위 요소

AI 종속 검색 엔진 모델링을 사용하여 현재 순위 요소를 파악할 수 있습니다. 검색 엔진의 도움으로 모델링 마케터는 온사이트 및 오프사이트 요소 중 경쟁업체가 대상 키워드의 상위에 오르는 데 기여한 요소를 결정할 수 있습니다.

전월의 각 웹사이트 경쟁자에 대한 순위 요소 및 점수

이 정보를 통해 마케터는 경쟁업체와 얼마나 멀리 떨어져 있고 경쟁업체보다 순위가 높은지 정확히 파악할 수 있습니다. 웹마스터가 SERP 위치를 가장 빠르게 높이는 데 도움이 되는 작업의 우선 순위를 지정하면 팀과 협력하여 이러한 격차를 메우고 작동하지 않는 것을 피할 수 있습니다.

우선 순위를 지정할 작업 이해

마케터가 검색 엔진 결과 페이지의 가시성을 높이는 데 직접적인 영향을 미치는 요소를 이해하면 우선 순위를 정해야 할 작업을 이해할 수 있습니다. 웹마스터는 또한 수정해야 하는 사이트 오류와 대상 키워드에 대해 콘텐츠를 추가로 최적화할 수 있는 방법을 결정할 수 있습니다. 또한 내부 링크 흐름 등을 구성하는 방법을 이해해야 합니다.

마케터는 통계적 순서로 작업의 우선 순위를 지정하여 가장 눈에 띄는 결과를 가져올 작업을 학습할 수도 있습니다.

이러한 작업은 메타 제목, 도메인 순위, HTML, URL 경로, 메타 설명 및 시장 초점 최적화와 같은 페이지 작업일 수 있습니다.

이렇게 하면 SEO 팀이 순위에 큰 영향을 미치지 않는 작업에 시간을 낭비하지 않도록 할 수 있습니다.

Google 알고리즘 업데이트로 뒤처지지 않기

마케터는 웹사이트 순위에 영향을 미칠 수 있는 최신 Google 알고리즘 업데이트를 미리 파악해야 하며 오래 기다리지 않아야 합니다. 이런 식으로 마케터는 순위에 대한 모든 세부 정보를 포함할 수 있는 검색 엔진 모델을 개발하여 웹사이트에서 필요한 변경을 수행할 수 있습니다.

링크 팔로우 최적화

마케터는 웹사이트의 링크 흐름을 조정하여 랜딩 페이지 및 콘텐츠 상단에 사용할 수 있도록 해야 합니다.

스팸 점수에 긍정적인 영향을 미치도록 웹사이트에 대한 변경 사항을 명확히 하십시오.

웹사이트 디자인, URL 구조 또는 콘텐츠를 업그레이드하면 마케팅 담당자가 웹사이트를 SEO(검색 엔진 최적화)에 맞게 최적화할 수 있습니다.

공유 계획이 순위에 영향을 미치지 않도록 하려는 사람들은 배포 전에 시뮬레이션 테스트 및 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다.

몇 주 후에 검색 엔진이 업데이트되기를 기다리는 대신 마케팅 담당자는 계획된 변경 결과를 변경하기 전에 미리 볼 수 있습니다.

경쟁 벤치마킹

마케터는 웹사이트 최적화의 효과를 예측하는 대신 실적이 좋은 경쟁업체의 웹사이트를 추적할 수 있습니다. 예측 분석을 사용함으로써 SEO 마케터는 효과가 있는 경쟁업체의 전략에서 영감을 얻어 최대 이점을 얻을 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.

결론적으로

더 나은 SEO 전략을 제시하면 마케터가 최적의 순위를 유지할 수 있고 SERP에서 순위를 테스트하고 예측할 수 있습니다. 위의 전략을 사용하면 귀하의 콘텐츠가 검색 엔진의 상위에 오르는 데 도움이 됩니다.