Passage Indexing: Google의 새로운 순위 알고리즘

검색 엔진 대기업이 순위 요소인 Passage Indexing을 출시함에 따라 2021년부터 Google 검색 경험이 새로운 전망에 도달할 것입니다.

새로운 순위 기술은 2021년 2월 11일에 공식적으로 출시되었습니다. 출시에 대한 공식 확인은 Google SearchLiason Twitter 계정에서 나왔습니다.

업데이트: 미국에서 영어로 쿼리하기 위해 어제 오후 태평양 표준시로 구절 순위가 시작되었습니다. 가까운 장래에 더 많은 국가에서 영어로 제공될 것이며, 그 후에 다른 국가 및 언어로 제공될 것입니다. 추가 출시가 발생하면 이 스레드를 업데이트하겠습니다.

— Google SearchLiaison(@searchliaison) 2021년 2월 11일

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통로 인덱싱 알고리즘이란 무엇입니까?

Passage Indexing은 사용자의 검색어를 기반으로 검색 결과의 페이지 내 개별 구절의 순위를 지정할 수 있는 Google 알고리즘에서 사용하는 새로운 기술입니다.

Google이 2019년 9월에 BERT에 대해 발표한 것을 기억하십니까? 그들은 BERT가 영어 검색 쿼리의 10%에 영향을 미칠 것이라고 말했습니다. 믿거나 말거나 실제로 쿼리의 99% 이상에 영향을 미칩니다.

Google Crawlers가 콘텐츠 내 특정 구절의 관련성을 이해하기 시작함에 따라 Passage Indexing은 검색 결과 페이지에 유사한 파급 효과를 줄 것입니다.

Passage Indexing이라고 하지만 현재 구글의 인덱싱 과정에서 일어나는 큰 변화는 없다. 그러나 새로운 기술은 순위와 더 관련이 있습니다.

따라서 이것이 문자 그대로 의미하는 바는 오프 페이지 SEO에 대해 작성된 긴 형식의 콘텐츠가 있고 각 오프 페이지 SEO 전략에 대한 개별 구절이 있는 경우 Google은 이제 검색어와 일치하는 콘텐츠의 개별 섹션 순위를 지정합니다. .

Google은 창립 이래 검색 결과의 관련성과 맥락을 개선하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이제 두 가지 핵심 순위 요소인 콘텐츠와 링크가 관련성으로 보완될 때만 가치가 있음을 알 수 있습니다.

Passage Index에 대한 공식 Google 발표에 따르면 검색 알고리즘은 이제 가장 세부적인 수준에서 페이지 내 콘텐츠의 관련성을 이해할 것입니다.

즉, 검색어와 관련된 답변이 페이지에 깊숙이 숨겨져 있어도 Google에서 해당 특정 구절을 찾아줄 수 있습니다. 검색 대기업은 이제 "당신이 찾고 있는 건초 더미에 필요한 정보"를 찾을 수 있다고 말합니다.

Passage Index는 전 세계 검색 쿼리의 7%에 영향을 미칩니다. 우리 앞에 BERT의 예가 있기 때문에 그 비율은 1년 안에 기하급수적인 수준에 도달할 것입니다.

Passage Indexing은 표시가 아닌 순위에 중점을 둡니다.

Passage Indexing의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하겠습니다.

우선, Passage Indexing은 Google이 결과를 표시할 위치에 관한 것이 아닙니다. Google이 페이지 내의 개별 구절을 이해할 수 있도록 하는 추가 순위 요소입니다.

통로 순위는 디스플레이에 관한 것이 아닙니다. 스 니펫이 어떻게 든 길어지지 않습니다. 다른 순위 요소에 *추가로* 식별될 수 있는 텍스트 구절의 컨텍스트를 이해함으로써 페이지가 무엇인지 더 잘 이해하는 것입니다.

— Danny Sullivan(@dannysullivan) 2020년 12월 29일

따라서 이것이 의미하는 바는 Passage Indexing이 BERT 또는 Link Analysis 알고리즘과 유사하다는 것입니다. SERP의 전반적인 모양과 느낌을 크게 변경하지 않고 사용자에게 더 나은 결과를 제공하기 위해 다른 순위 요소와 함께 작동합니다.

Passage Indexing에 대한 혼란은 Google 측의 나쁜 예 때문에 발생했으며 Danny Sullivan은 자신의 트윗 중 하나에서 이를 확인했습니다.

일반 스니펫과 추천 스니펫을 비교하기 때문에 잘못된 예시입니다. 구절 순위 없이 지금 추천 스니펫이 되는 모든 일반 목록은 다음과 같습니다.

— Danny Sullivan(@dannysullivan) 2020년 12월 29일

다음은 Passage Indexing Algorithm의 작동 방식을 이해하는 흥미로운 예입니다.

여러 장이 있는 책으로 순위를 매길 페이지를 고려하십시오. 지금까지 Google은 귀하가 다룬 주요 주제를 기반으로 책의 순위를 매겼습니다.

그러나 Passage Indexing을 사용하면 Google은 책의 개별 장을 이해합니다. 따라서 이것이 의미하는 바는 관련성이 높은 쿼리가 검색에 입력될 때 개별 챕터(페이지의 섹션)가 결과에 표시된다는 것입니다.

즉, 내부 순위 변경에 더 가깝기 때문에 페이지를 Passage Indexing 친화적으로 만들기 위해 지금으로서는 아무 것도 할 필요가 없습니다.

그러나 콘텐츠를 구조화하면 Google의 Passage Indexing 알고리즘이 텍스트의 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.

따라서 여러 부제목이 있는 긴 형식의 콘텐츠를 작성하고 이러한 기사에 대한 유기적인 견인력을 보지 못하는 경우 Passage Indexing은 도움이 됩니다.

이전에는 주요 주제가 광범위할 수 있기 때문에 세분화된 콘텐츠가 있는 페이지의 순위를 지정하지 못했습니다.

그러나 Passage Indexing을 사용하면 이러한 긴 형식의 페이지가 이제 컨텍스트와 관련된 관련 쿼리에 대해 순위를 매길 수 있습니다.

따라서 전자 상거래 웹 사이트를 실행하는 경우 콘텐츠가 일반적으로 요점에 있기 때문에 제품 페이지가 Passage Indexing의 이점을 얻지 못할 수 있습니다.

통로 인덱싱 알고리즘은 어떻게 작동합니까?

구절 인덱싱은 크롤링 및 인덱싱 프로세스를 변경하지 않지만 Google이 페이지 내 구절의 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이는 Google이 개별 구절을 독립적으로 색인화하지 않는다는 것을 의미합니다 . Google은 검색어가 입력될 때마다 관련성과 의미를 기반으로 결과에 가장 적절한 구절을 표시합니다.

긴 꼬리가 달린 질문 기반 검색어에 대해 빠른 Google 검색을 수행하면 웹사이트 목록과 함께 결과가 표시될 수 있습니다. 그러나 당신이 원하는 것은 당신의 질문에 대한 구체적인 답변이고, Google은 이전에 제공할 수 없었습니다.

그러나 Passage Indexing 알고리즘을 사용하면 Google 검색에서 검색어와 가장 관련성이 높은 답변을 가져옵니다.

흥미롭게도 답변을 제공하는 페이지에는 긴 형식의 콘텐츠가 있을 수 있지만 Google은 문맥에 가장 적합한 답변을 보여줌으로써 시간을 절약합니다.

다음은 Passage Indexing에 대한 Google의 공식 문구입니다.

예를 들어 '우리 집 창문이 UV 유리인지 어떻게 알 수 있나요'와 같은 틈새 시장을 검색한다고 가정해 보겠습니다. 이것은 꽤 까다로운 쿼리이며 UV 유리 및 특수 필름이 필요한 방법에 대해 이야기하는 많은 웹 페이지를 받지만 이 중 어느 것도 실제로 일반 사람이 조치를 취하는 데 도움이 되지 않습니다. 우리의 새로운 알고리즘은 질문에 답하는 DIY 포럼의 이 한 구절을 확대할 수 있습니다. 분명히 불꽃의 반사를 사용하여 그다지 도움이 되지 않는 페이지의 나머지 게시물을 알리고 무시할 수 있습니다.

Google은 페이지의 일부만 색인화할 예정입니까?

Google 관계자는 Passage Index가 일반 페이지 인덱싱을 대체하지 않을 것임을 확인했습니다. 즉, Google의 크롤러는 계속해서 페이지 전체를 색인화하지만 그렇게 할 때 콘텐츠와 콘텐츠 내 각 구절의 의미를 이해하려고 시도합니다.

이것은 Google이 페이지를 색인화하는 방식의 변화를 가리키는 것이 아닙니다. 여전히 기존 프로세스에 또 다른 계층을 추가하고 있으며 이는 물론 페이지 순위를 변경합니다.

SEO에 관한 한 이는 인덱싱 변경보다 Passage Indexing 알고리즘이 순위 및 결과 표시 방식의 패러다임 전환을 가져올 것이기 때문에 큰 문제입니다.

추천 스니펫과 구절 인덱싱의 차이점 - 2020 - 다른 사람

Google에 따르면 추천 스니펫 결과는 전반적인 주제 관련성이 있는 페이지의 한 구절입니다.

그러나 구절 인덱싱은 페이지의 전반적인 관련성을 고려하지 않고 검색 쿼리에 대한 구절의 관련성을 고려합니다.

구글의 대니 설리번(Danny Sullivan)도 ​​같은 말에 대해 트위터에 “추천 스니펫은 음성 검색에 사용됩니다. 그들은 이미 구절과 다른 시스템을 사용하여 식별됩니다.”

추천 스니펫은 음성 검색에 사용됩니다. 그들은 이미 구절과 다른 시스템을 사용하여 식별됩니다.

— Danny Sullivan(@dannysullivan) 2020년 10월 21일

Google은 Passage Indexing을 위해 SMITH 언어 처리를 사용하고 있습니까?

우리는 BERT가 검색과 개별 페이지 내에서 긴 쿼리를 이해할 수 있다고 들었습니다. 그러나 이제 Google은 코드명 SMITH인 Megalodon을 출시한 것 같습니다.

SMITH는 Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical (SMITH) Encoder의 약자로, 새로운 자연어 처리 특허를 출원했습니다.

이 새로운 언어 처리 모델은 Google 알고리즘이 페이지 내의 구절을 이해하도록 하는 것을 목표로 합니다.

이제 우리는 가까운 장래에 Passage Indexing이 작동하는 방식에 대한 Google의 로드맵을 알고 있습니다.

SMITH에 대한 Google의 문서 공유에서 언어 처리 시스템은 뉴스 기사, 관련 기사를 추천하고 중요하게는 문서를 클러스터링하는 데 도움이 된다고 합니다.

문서 클러스터링에 대한 세 번째 요점은 Passage Indexing과 직접적인 관련이 있기 때문에 중요한 측면입니다.

또한 SMITH는 긴 형식의 문서 일치 시스템으로, Google의 Search On 발표와 Danny Sullivan의 트윗을 통해 긴 형식의 콘텐츠가 Passage Indexing의 이점을 얻을 수 있다는 점을 다시금 지적합니다.

이것이 작동하는 방식은 BERT와 거의 유사합니다. BERT가 마스킹된 단어 언어 모델링을 사용하는 동안 SMITH는 문장 블록을 마스킹하여 이를 향상시킵니다.

Google에 따르면 "긴 형식 문서 일치를 위한 여러 벤치마크 데이터 세트에 대한 실험 결과는 우리가 제안한 SMITH 모델이 계층적 주의, 다중 깊이 주의 기반 계층적 순환 신경망, 그리고 버트.”

SMITH와 BERT를 비교할 때 전자는 더 많은 단어를 처리할 수 있는 능력이 있으며, 이는 Google에 따르면 문서 일치 능력을 높이는 데 도움이 됩니다.

"BERT 기반 기준선과 비교할 때 우리 모델은 최대 입력 텍스트 길이를 512에서 2048로 늘릴 수 있습니다."라고 Google 특허는 말합니다. BERT의 최대 입력 텍스트 길이는 512단어입니다.

이것이 SMITH가 실행되는 방식입니다.

1단계: 문서를 여러 문장 블록으로 분할

2단계: 언어 처리 변환기는 각 문장 블록의 문맥 표현을 학습합니다.

3단계: 전체 문장 블록은 BERT의 연습을 따라 문맥적으로 표현됩니다.

4단계: 문장 블록 표현의 시퀀스가 ​​주어지면 문서 수준 변환기는 각 문장 블록과 최종 문서 표현에 대한 컨텍스트 표현을 학습합니다.

추측: 우리는 콘텐츠 최적화 2.0을 시작하고 있습니까?

Passage Indexing은 Google이 검색 결과를 표시하는 방식을 바꿀 것이며 앞으로 SEO를 위해 해야 할 일이 많은 것처럼 보입니다.

Google은 메타 제목과 제목 태그를 콘텐츠의 맥락을 이해하는 데 필수적인 신호로 간주합니다. 그러나 그것은 그들이 Passage Indexing을 시작할 때까지였습니다.

Google은 Passage Indexing을 통해 구절의 의미를 독립적으로 이해하여 페이지의 색인을 생성하기 시작했습니다. 결과적으로 개별 구절은 이제 관련 검색어에 대해 순위를 매길 수 있습니다.

더 흥미로운 점은 페이지에서 덜 관련성이 높은 주제를 논의하더라도 사용자의 쿼리에 대한 답변이 구절 안에 묻혀 있으면 해당 페이지가 검색에 표시된다는 것입니다.

Google 직원과 Passage Indexing에 대한 다양한 토론을 살펴보면 Passage Indexing이 더 큰 의미를 가질 것이 분명합니다.

예를 들어, Office Hour 토론 중 John Mueller가 나중에 말했습니다. Passage Indexing의 결과는 이제 추천 스니펫 영역에 나타날 수 있지만 시간이 지나면서 Passage Indexing은 정상적인 검색 결과를 결정할 것입니다.

존은 이렇게 말했다.

그래서 우리가 그 예시를 보여줬는지, 아니면 이것이 우리가 이것을 확인할 수 있는 가장 명확한 방법인지 모르기 때문에 추천 스니펫에서 먼저 이를 보여주기 시작할 수 있습니다. 그리고 어느 시점에서 우리는 일반 검색 결과에서도 더 많이 표시하기 시작합니다.

Google이 꽤 오랫동안 메타 설명을 경시해 왔으며 앞으로 Passage Indexing이 메타 설명에 표시되는 내용을 제어할 가능성이 높다는 것을 알고 있기 때문에 이것은 큰 진술입니다.

여기에 덧붙여서, 나는 개인적으로 전체 구절을 수용하기 위해 메타 설명의 글자 수 제한이 증가할 것이라고 생각하지 않습니다. 대신 Google이 할 수 있는 일은 추천 스니펫 결과에 이미 구현된 텍스트로 스크롤 기능을 메타 설명으로 확장하는 것입니다.

이런 식으로 사용자는 페이지 내에서 자신의 질문에 답하는 정확한 구절로 이동할 수 있습니다. 그러나 광고 수익에 의존하는 경우 이 기능은 사용자가

이것이 곧 현실화되는 또 다른 이유는 Google이 SERP 기능을 더 큰 규모로 출시하기 전에 소규모로 테스트한 경험이 있기 때문입니다.

추천 스니펫 및 텍스트로 스크롤 기능 대신 나타나는 구절 인덱싱 결과의 현재 예는 사용자에게 얼마나 유용한지 이해하기 위한 분석의 일부로 선전될 수 있습니다.

Passage Indexing이 추천 스니펫에 대한 더 나은 답변을 제공하는지 여부에 대한 Glenn Gabe의 질문에 대한 John의 대답은 Passage Indexing이 Google에 얼마나 중요한지 그 자체로 폭로된 것입니다.

요한이 대답한 내용은 다음과 같습니다.

그래서 저는 한 발 물러서서 내부 정보를 가지고 이것에 대해 추측합니다. 일반적으로 이러한 작업을 수행하면 특정 위치에 배포하고, 이를 가장 잘 구현하는 방법과 가장 잘 작동하는 방법을 알아내기 위해 약간의 실험을 한 다음, 이를 좀 더 광범위하게 배포하는 방법을 찾습니다.

그러나 검색의 이러한 모든 새로운 변화와 마찬가지로 다시 한번. 일반적으로 소규모로 시도한 다음 시간이 지남에 따라 약간 더 크게 롤아웃합니다.

Google이 추천 스니펫 영역으로 Passage Indexing을 제한할지 여부를 결정하더라도 제로 클릭 쿼리의 수가 증가할 수 있습니다.

이는 사용자가 SERP에서 상황에 맞는 최상의 정보를 얻고 콘텐츠를 선별한 웹사이트를 방문할 필요가 없기 때문에 발생합니다.

따라서 Passage Indexing이 실행되면 받는 인상과 클릭을 면밀히 주시하십시오. 또한 Search Console이 Passage Indexing을 위한 개선 기능을 추가하고 새로운 기능에서 생성된 클릭을 보여줄 가능성이 높습니다.

이것이 의미하는 바는 SEO가 이제 키워드에 집중하는 것을 멈추고 주제 관련성과 결론에 더 많은 자극을 줄 수 있다는 것입니다.

사용자의 우려를 이해하고 콘텐츠 솔루션으로 해결하는 것은 Passage Index 출시 후 웹사이트의 성공에 깊은 역할을 할 것입니다.

내가 말하려는 것은 하나의 특정 주제에 대해 전체적인 접근 방식을 취하는 긴 형식의 콘텐츠가 새로운 Passage Indexing Algorithm의 이점을 얻을 수 있는 기회를 의미합니다.

Google의 자연어 처리 알고리즘 – BERT 덕분에 각 구절의 의미와 관련성을 이해하는 것이 검색 엔진 대기업에게 더 이상 번거로운 작업이 아닙니다.

때때로 Google이 제공하는 알고리즘과 기능을 보면 작동 방식과 사용자에게 주어진 검색어에 대해 가능한 최상의 결과를 제공한다는 Google의 순수한 목표를 달성하는 데 어떻게 지원하는지 확인할 수 있습니다.

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