기계 학습 및 SEO: 우리는 지금 어디에 있습니까?

머신 러닝은 기존 Google 순위 알고리즘에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 이는 SEO 전문가가 키워드를 분석하고 궁극적으로 순위를 개선하기 위한 전략을 구축하는 방식에 큰 영향을 미칩니다. 여기에서 자세히 알아보십시오...

SEO 세계의 많은 사람들에게 기계 학습이 업계에 영향을 미친다는 아이디어가 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이 기술은 필연적으로 비즈니스가 수행되는 방식을 바꿀 것을 약속하며 성공적인 SEO의 궁극적인 모습을 바꿀 수도 있습니다.

이 정보에 비추어 볼 때 많은 SEO 전문가와 마케팅 전문가는 시스템이 어떻게 변경되고 이것이 프로세스에 어떤 영향을 미칠지 더 잘 이해하기 위해 미친 듯이 노력하고 있습니다. 기계 학습의 발전은 분석의 변동에 대해 오랫동안 걱정해 온 사람들에게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 이는 최종 사용자의 경험을 개선하기 위해 오랫동안 노력해 온 사람들에게 유익한 것으로 판명될 수 있습니다.

이 기술은 실제로 양질의 SEO 작업의 중요성을 확대하는 데 도움이 될 수 있으며 정보를 위해 인터넷을 검색하는 모든 사람들에게 상당한 혜택을 줄 것입니다. 변화와 잠재적 영향을 이해하는 것이 성공의 열쇠입니다. 기계 학습이 SEO의 미래를 어떻게 형성하는지 살펴보겠습니다.

기계 학습 버즈

머신 러닝은 데이터를 자동으로 분석하는 방법에 주어진 용어입니다. 인간의 직접적인 지도 없이 데이터를 소화하고, 패턴을 식별하고, 결정을 내리는 인공 지능의 한 분야입니다. 최근 몇 년 동안 기술이 빠르게 발전하여 컴퓨터가 제공되는 정보를 인식하고 응답하는 능력이 향상되고 있습니다.

마케팅 세계에서 머신 러닝은 그렇지 않으면 인식할 수 없는 패턴을 알아차리는 능력으로 인해 강력할 수 있습니다. 이는 잠재 고객의 행동을 식별하고 회사 참여를 활용할 때 특히 적합합니다. 이 때문에 머신 러닝 및 인공 지능 전문가를 보유한 비즈니스는 인력의 기술을 빠르게 다양화하고 있으며 많은 사람들이 요구 사항을 충족하기 위해 젊은 전문가를 유치해야 한다고 주장하고 있습니다.

고객의 욕구를 예측하는 것과 관련된 머신 러닝은 너무 인상적이어서 Google과 같은 회사에서 활용하기 시작했습니다. 2015년 Google은 사용자에게 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공하기 위해 RankBrain이라는 검색 엔진에 기계 학습을 도입했습니다. 시간이 지남에 따라 단어와 구문을 유사한 의미와 연관시키는 RankBrain의 능력은 계속해서 성장할 것입니다.

SEO 및 머신 러닝

이 시점에서 분명할 수 있지만 Google의 개발은 SEO 업계에서 일하는 사람들에게 엄청난 영향을 미쳤습니다. RankBrain은 궁극적으로 유사한 검색 구문에서 데이터를 수집하고 연결하여 사용자에게 더 관련성 높은 결과를 제공합니다. SERP 순위와의 사용자 상호 작용도 학습 데이터 포인트로 고려됩니다. 이 프로세스는 특정 검색에 대한 상위 검색 결과에 회사와 조직이 포함될 가능성이 있는 기존 개념을 크게 바꿀 수 있습니다.

이는 SEO에 몇 가지 큰 변화가 일어났다는 것을 의미합니다. 키워드 순위는 더 이상 급격한 변화의 영향을 받지 않으며 다른 검색에 다른 알고리즘이 사용될 수 있습니다. 2019년에 계속해서 발전하는 추가 변경 사항은 Google이 사이트를 모바일 우선 인덱싱으로 마이그레이션하는 데 중점을 두고 있다는 점입니다.

적응하기 위해 많은 SEO 전문가는 기존 도구를 사용하여 새 데이터를 처리하는 데 도움이 되는 추가 기능을 찾고 있습니다. 알고리즘의 변화를 모델링하고 전문가가 특정 틈새 시장에서 자본화하는 가장 좋은 방법을 더 잘 예측할 수 있도록 하는 여러 가지 새로운 SEO 중심 도구도 등장하기 시작했습니다. Moz의 SEO 스택 및 Google Analytics와 같이 자주 사용되는 많은 도구가 모바일 분석에 맞게 조정되었습니다. 그러나 많은 SEO 전문가에게는 최종 사용자 경험에 대한 새로운 초점이 필요합니다.

사용자 기억하기

SEO 전문가가 머신 러닝 개발에 적절하게 적응하는 가장 좋은 방법은 콘텐츠와 최종 사용자 만족도를 면밀히 살펴보는 것입니다. 본질적으로 크라우드 소싱과 크라우드 분석 사용입니다. "좋은 콘텐츠를 생산하면 올 것이다"라는 문구가 그 어느 때보다 적절했습니다. RankBrain은 검색 결과에 가치를 부여하기 위해 유사한 구문을 연결합니다. 따라서 이러한 틈새 시장을 채우면 고객을 정상으로 끌어올릴 가능성이 높아집니다.

콘텐츠를 만드는 SEO 전문가는 최종 사용자에게 관련성 있고 유용한 정보를 제공하여 자연스러운 링크를 만드는 데 집중해야 합니다. 실제 사용자가 실제로 검색할 수 있는 내용을 반영하는 자연어를 사용합니다. 예를 들어, 단일 단어보다 긴 꼬리 키워드 문자열은 SERP에서 클라이언트의 순위를 구축하려는 사람들에게 더 큰 보상을 제공하는 것으로 나타났습니다.

사용자를 기억한다는 것은 주어진 고객의 웹사이트에서 온라인 경험이 가장 좋고 가능한 한 사용자 친화적인지 확인하는 것을 의미합니다. 즉, 모바일에 적응하고 웹 사이트 사용을 좌절시킬 수 있는 끊어진 링크나 막다른 골목을 정리하여 장치에 관계없이 액세스 용이성에 중점을 둡니다. 이는 또한 계속해서 유용한 정보를 제공하고 시간이 지남에 따라 공유를 얻을 수 있는 양질의 상록 콘텐츠를 제공하는 것을 의미합니다. 품질 SEO 작업의 일부 측면은 결코 스타일에서 벗어나지 않습니다.

머신 러닝은 기존 Google 순위 알고리즘에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 이는 SEO 전문가가 키워드를 분석하고 궁극적으로 순위를 개선하기 위한 전략을 구축하는 방식에 큰 영향을 미칩니다. 기계 학습의 출현은 최종 사용자 경험의 중요성을 강조하고 많은 SEO 전문가가 자신의 작업에서 이를 개선하기 위해 열심히 살펴보도록 권장합니다.