SEO 기술은 인공 지능을 사용하여 사이트 방문자를 참여시킵니다.

인공 지능을 사용하여 사이트 방문자를 참여시키는 2019 SEO 기술

캘리포니아 마운틴뷰에서 가장 최신 유행하는 최신 인공지능 머신러닝 알고리즘 구글 랭크브레인(RankBrain)이 SEO의 미래를 바꾸고 있다. 인공 지능을 사용하여 웹 온톨로지 구조 와 사이트 순위를 개선하는 방법을 알아보세요.

이를 위해서는 업데이트된 SEO 전술의 필요성에 대한 새로운 시각과 더 이상 적용되지 않는 일부 기존 SEO 관행을 대체하는 것이 무엇인지에 대한 명확한 예를 찾아야 합니다. 분명히 페이지 로드 속도와 모바일 최적화 에는 더 높은 수준의 우선 순위가 필요합니다. 또한 Google Search Console에는 사이트에서 색인 생성 문제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 도와주는 새로운 도구가 많이 추가되었습니다. 2015년 10월 26일 Google이 "RankBrain"이라는 기계 학습 인공 지능 컴퓨팅에 참여하고 있다는 뉴스가 떠올랐습니다. 그 이후로 사물 인터넷, 사용자 UX 경험 및 데이터 과학 , 연결된 엔터티, 키워드에 미치는 영향, 인터랙티브 디자인과 관련된 AI에 대한 많은 논의가 이어졌습니다. AI를 대화형 시스템에 통합 하고 사용자 개념 검색을 개선 하기 위한 SEO 기술의 의미는 엄청납니다. 검색 쿼리에서 사용자 의도와 일치 하는 성공적인 검색 캠페인을 계속 실행하기 위해 앞서 나가기 위해 취해야 할 조치에 대해 알아보세요.

스키마 메타데이터를 사용하는 웹사이트의 SEO 영향

검색 쿼리의 최신 점프 중 하나는 Google RankBrain 알고리즘으로 더 유리한 위치를 지정하기 위해 인공 지능 및 스키마 마크업을 사용하는 방법에 대한 주제입니다.

이 새로운 형태의 사이트 최적화는 검색 가시성을 높이는 데 가장 영향력 있는 방법 중 하나지만 오늘날 사용 가능한 SEO 전략 중 가장 적게 사용되는 형태 중 하나로 남아 있습니다. 더 많은 웹마스터가 스키마 마크업의 개념과 사용을 이해함에 따라 구조화된 데이터로 업데이트된 웹사이트 가 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위의 이점을 얻는다는 증거가 있습니다. 오늘날 이러한 결과는 LSI 키워드와 문자 의 조합에 관한 것만이 아닙니다. 사용자 경험을 개선하고 모든 장치에서 검색되는 주제에 관한 것입니다.

SEO의 미래에 맞게 사이트를 조정하는 방법을 알고 있습니까? 검색 엔진 최적화는 은퇴한 산업이 아니라 성장한 산업입니다. 한때 의심스럽고 조작적인 관행으로 여겨졌던 것이 이제는 "컨텐츠 마케팅"에 맞춰 더 많은 마케터들에게 존경을 받고 있습니다. 이 용어는 검색 엔진 알고리즘이 최종 사용자에게 진정으로 유용한 것에서 "게임 콘텐츠"를 더 잘 필터링할 수 있는 위치로 발전한 방법을 반영합니다.

Google 검색의 최신 동향을 파악하면 사이트가 앞서가는 데 도움이 됩니다. 이 문서는 스키마가 가벼운 속도로 발전함에 따라 온라인에서 검색 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다. 2020년대 미니애폴리스 디지털 마케터의 환경이 어떻게 변화하고 있는지에 대한 주요 업데이트를 살펴보겠습니다.

간단히 복습하기 위해 TechCrunch*의 3가지 인공 지능 분류에 대한 정의가 있습니다.

1. ANI(Artificial Narrow Intelligence): 이것은 한 가지 특정 문제에 대한 AI와 같습니다(예: 체스에서 세계 챔피언을 이기는 것).

2. 인공 일반 지능(AGI): AI가 모든 것을 수행할 수 있는 때입니다. AI가 인간처럼 수행할 수 있게 되면 우리는 그것을 AGI라고 생각합니다.

3. 인공 초지능(ASI): 모든 것에 대한 훨씬 더 높은 수준의 AI(예: 한 사람의 능력 이상).

Cornell University는 Google, Microsoft 및 Facebook과 같은 회사가 사용자 참여를 개선하기 위해 인공 지능 연구 및 응용 프로그램에 막대한 투자를 하고 있는 이유에 대해 설명합니다. 2015년 10월 18일, 검색 엔진 최적화를 개선하기 위해 인공 지능 사용 ***이라는 제목의 기사에 따르면 "AI는 프로그램이 이전 결과를 기반으로 출력을 조정할 수 있게 해주기 때문에 매우 바람직한 분야가 되었습니다."

Google은 기계 지능과 관련하여 전 세계적으로 주목받는 많은 발전을 이루었습니다. 이미지, 비디오, 음성 인식 및 언어에 대한 더 나은 이해를 구축하고 모바일 사용자를 위한 정확한 검색 결과를 생성하는 방법에 대한 헌신은 타의 추종을 불허합니다. DeepMind(2014년 인수)와 같은 최근 인수 및 Imagenet의 Large Scale Visual Recognition Challenge* 참여와 같은 파트너십으로 인해 Google은 딥 러닝의 새로운 영역을 테스트하고 적용하는 데 있어 확고한 리더로 남아 있습니다.

이는 SEO 실행 방식에 유연성을 유지하고 학습을 좋아하며 새로운 SEO 관행에 빠르게 적응해야 하는 SEO 전문가에게 도전 과제를 안겨주었습니다. 그럼 몇 가지를 살펴보겠습니다.

인공 지능이 사이트 방문자의 관심을 더 잘 끌 수 있도록 하는 8가지 검색 엔진 최적화 기술

1. 전자 상거래 스키마 마크업을 활용하여 인터넷 사용자를 돕습니다.

2. 추상 메타데이터를 사용하여 실제 순간에 연결

3. 소비자가 묻는 질문에 답하기

4. 고차원 의미 공간에서 자연어 사용

5. Google의 목표 시장 이해

6. 모바일 딥링킹을 위한 콘텐츠 최적화

7. SEO 보고서와 인공 지능이 메타데이터를 사용하는 방법 이해

8. 관련성을 위해 웹 페이지를 알고 테스트하십시오.

1. 인터넷 사용자를 돕는 데 중점을 둔 SEO 기술 사용

스키마 마크업은 인터넷 사용자가 검색을 수행하는 콘텐츠를 찾도록 돕는 핵심 의도로 만들어졌습니다.

4개의 주요 검색 엔진은 더 나은 검색 일치를 위해 사용자 중심 개선의 필요성을 인식했습니다. 우리는 이것을 효과적인 SEO 모범 사례 라고 부릅니다. 따라서 웹마스터는 최적화된 웹 페이지의 데이터를 검색 쿼리와 더 잘 일치시키는 방법을 주요 검색 엔진에 알려주는 합의된 코드 마커 세트를 얻었습니다. 따라서 웹마스터는 주요 검색 엔진 이 뷰어가 검색할 필요가 있는 최적화된 웹 페이지 의 데이터와 일치하도록 알려주는 합의된 코드 마커 세트 도구를 얻었습니다.

스키마는 웹 페이지에 기록된 내용이 아니라 데이터의 의미를 검색 엔진에 알려줍니다. 웹페이지의 콘텐츠는 성공적으로 색인이 생성되어 검색 결과에 반환될 수 있지만 새로운 Google 스키마 마크업이 추가 되면 동일한 콘텐츠의 일부가 더 나은 색인 생성을 위해 변경되고 더 광범위한 관련 검색어에 대해 다른 방식으로 반환됩니다.

어떻게? 추가 코딩을 통해 검색 엔진이 해당 콘텐츠가 의미하는 바를 더 잘 이해할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 기사 제목에 "Donald Trump"라는 문구가 표시된다고 가정해 보겠습니다. 검색 엔진은 이것을 보고 "Donald Trump"라는 SERP 항목을 생성합니다. 그러나 웹마스터가 제목에서 "Donald Trump"라는 이름 주위에 올바른 스키마 마크업을 추가하면 이제 GoogleBot은 기사의 주제를 알게 되었으며, 이는 몇 개의 무작위 단어가 포함된 기존 HTML 제목 메타데이터보다 훨씬 더 효과적입니다. 그런 다음 검색 엔진은 뉴스에서 "Donald Trump"를 검색한 사용자에 대한 더 나은 정보와 검색어 를 일치시킵니다.

스키마는 여러 측면이 있으므로 사이트에 대한 검색 엔진 최적화의 한 형태입니다. 사이트의 연결 프로필 개발 과 함께 신뢰를 얻기 위한 노력과 이를 결합하려고 합니다.

“웹사이트에 스키마 마크업이 있으면 사용자는 SERP에서 웹사이트가 무엇인지, 어디에 있는지, 무엇을 하는지, 비용이 얼마나 드는지, 기타 많은 것들을 볼 수 있습니다. 어떤 사람들은 스키마 마크업을 가상 명함이라고 부르기로 했습니다.”라고 Kissmetric*은 말합니다.

2. 추상 메타데이터를 사용하여 실제 순간에 연결

사용자가 인터넷 검색을 수행한 후 수집되면 지식을 분석, 이해하고 온라인에서 비즈니스 리드를 생성하는 방법을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 빅 데이터의 덩어리에는 실제의 구체적인 이벤트를 사용자의 좀 더 멍청한 요구 및 의도와 연결하는 풍부한 추상 메타데이터가 있습니다. 인공 지능의 한 분야는 모바일 콘텐츠 전략을 개선 하기 위해 노력하는 컴퓨터 과학 분야 내에서 지능형 기계와 로봇을 사용하는 것입니다. 이것은 과학이 사회의 엄청난 문제를 해결하는 방법을 강조합니다.

David Amerland에 따르면 "이것이 살인(유형의 실제 사건)에 수단, 동기 및 기회(검색 용어: 액세스, 컨텍스트 및 의도)가 없는 용의자를 합리적으로 가질 수 없는 이유입니다. 이것은 사람의 머리 속에 있는 것과 우리가 보고 만지는 세상에서 그가 하는 일을 연결하기 위한 기본 요구 사항입니다(현재 수색은 살인 유죄 판결에서도 핵심적인 역할을 합니다).” 개인화된 광고의 형태로 부상하는 비디오 마케팅 .

이것은 휴대폰에서 음성 검색이 계속해서 증가하는 요인이 되고 있습니다. 구조화된 데이터로 마크업된 AMP(Accelerated Mobile Pages)를 사용하면 웹사이트가 모바일 우선 마케팅에 대비할 수 있습니다. 스마트폰 시장 비교**에 따르면, “스마트폰: 점점 더 인기 있는 선택이 되고 있는 스마트폰은 본질적으로 주머니 속의 컴퓨터입니다. 수백 개의 앱과 기능을 손쉽게 사용할 수 있어 개인용 전자수첩, 디지털 카메라, 음악/비디오 플레이어가 하나로 통합됩니다.”

자연어 처리의 범위를 더 잘 이해하기 위해 다음은 Wikipedia****의 정의입니다. "자연어 처리 - 컴퓨터가 자연어를 분석, 이해, 변경 또는 생성하는 컴퓨터 활동입니다. 여기에는 대화, 서신, 읽기, 작문, 받아쓰기, 출판, 번역, 입술 읽기 등과 같은 일부 또는 모든 언어 형식, 활동 또는 의사 소통 방법의 자동화가 포함됩니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 말, 인쇄, 쓰기 및 서명을 포함하되 이에 국한되지 않는 모든 형태의 자연어를 사용하여 의사 소통할 수 있도록 하는 것과 관련된 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 언어학의 한 분야의 이름이기도 합니다. .”

3. 소비자가 묻는 질문에 답하기

Google Answer Boxes용 웹 콘텐츠를 준비하는 SEO는 새로운 SERP에서 두드러진 기능을 얻을 수 있는 기회가 있음을 알게 됩니다.

사용자가 자연어 질문에 대한 답변을 찾는 데 도움 이 되는 실제 대화가 매일 발생합니다. 이러한 질문은 "미네소타의 수도는 무엇입니까?" 또는 "엠파이어 스테이트 빌딩의 높이는 얼마입니까" 또는 "Google에서 매월 수행하는 검색 수"와 같은 사실일 수 있습니다.

콘텐츠에 사용되는 키워드의 단순성, 메타데이터의 전통적인 수단 및 인바운드 링크로 인해 Google 검색이 더 간단해졌던 시절이 역사이기 때문에 현재 이것은 SEO 효과를 얻는 한 가지 방법입니다. 답변 상자는 사용자의 주의력 부족과 즉각적 요구 증가에 대한 Google 솔루션의 한 측면입니다. Google은 사용자가 문의에서 솔루션으로 얼마나 빨리 이동할 수 있는지에 따라 검색 성공을 수량화합니다. Google Answer Box 결과의 가시성은 현재 SEO 전략의 중요한 구성 요소여야 하지만 웹마스터가 변경 사항을 따라잡기 위해 분주하게 움직이기 때문에 여전히 부족한 경우가 많습니다.

4. 고차원 의미 공간에서 자연어 사용

현재 널리 사용되는 "딥 러닝"이라는 용어는 인공 지능(AI)과 스태킹 네트워크를 사용하여 컴퓨터 비전과 같은 어려운 문제를 해결하는 데 사용됩니다. AI는 다양한 아이디어가 여러 지점에 존재하는 다차원 그리드로 생각할 수 있는 고차원 의미 공간을 사용합니다. 이 공간에는 비슷한 아이디어가 가까이 있습니다. 딥 러닝의 선구자인 Geoff Hinton은 이 공간의 포인트를 "생각 벡터"라고 연상시킵니다. 그는 자연어 문장과 이모티콘을 이 의미 공간에서 개별 벡터로 변환하는 방법에 대한 교육 과정에서 얻은 통찰력을 공개했습니다.

개인 지원 Dango는 딥 러닝을 사용하여 텍스트를 입력한 다음 의미 공간에 매핑합니다. 그런 다음 소비자의 감정에 반향을 일으키도록 제안할 이모티콘을 결정하는 동안 각 이모티콘의 벡터를 문장 벡터로 확장할 수 있습니다. 투영은 Dango에 대한 두 벡터 간의 유사성을 측정하는 쉬운 작업입니다. 다음으로, 가장 긴 투영을 가진 이모티콘이 제공됩니다. 즉, 입력 텍스트와 의미가 가장 가깝습니다.

boingboing.net은 "이러한 네트워크를 더 깊이 쌓을수록 나타낼 수 있는 기능 종류가 더 복잡해집니다."라고 말합니다.

5. Google의 목표 시장 이해

SEO의 얼굴은 이미 2016년에 많이 바뀌었고, 이는 주로 검색 엔진 알고리즘에 이미 통합된 인공 지능(AI)에 대한 놀라운 연구 및 개발 덕분입니다. 10년 전, SEO 마케터는 특정 산업에 대한 몇 가지 키워드가 풍부한 페이지를 중심으로 웹사이트를 만들고 웹 세계의 일부 지원 링크로 이를 뒷받침하고 짧은 시간 내에 순위를 매길 수 있었습니다.

SEMrush는 AI, 개인화 및 기계 학습의 발전이 어떻게 변화하고 있는지에 대해 이야기합니다. 이러한 방법은 더 이상 실행 가능하지 않습니다. 오늘날 인공 지능은 키워드에 집중하는 대신 GoogleBot이 콘텐츠를 "이해"하도록 작동합니다. Google의 새로운 RankBrain 알고리즘에 대한 최신 뉴스는 SEO의 미래가 인터넷 마케팅을 변화시킬 이유의 한 예일 뿐입니다.

6. 모바일 딥링킹을 위한 콘텐츠 최적화

이 SEO 기술을 활용하려면 Android 4.1 이상이 설치된 기기와 함께 Google 앱 버전 2.8 이상, USB 마이크로-USB 케이블이 필요합니다.

딥링킹은 링크를 통해 네이티브 모바일 애플리케이션을 시작하는 접근 방식입니다. 모바일 딥링크는 독점 URL을 모바일 앱의 지정된 작업에 연결합니다. Google 검색 및 AI의 핵심 구성 요소인 관련 콘텐츠에 사용자를 매끄럽게 연결하기 위한 것입니다. 이 방법은 모바일 앱 내 특정 위치로 연결되는 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하는 대신 앱을 시작하는 프로세스로 구성됩니다. 여기서 기업이 얻을 수 있는 상당한 SEO 이점은 지연된 딥링킹을 통해 앱이 아직 설치되지 않은 경우에도 모바일 장치 검색이 웹 콘텐츠에 딥링크할 수 있다는 것입니다.

Google 모바일 검색 알고리즘 과 일치 하면 이동 중에도 소비자를 만날 수 있습니다.

Google의 Code Labs는 모바일 딥링킹과 함께 사용할 수 있는 다음 앱 추천 소스를 제공합니다.

• 직접 트래픽 - 사용자가 앱 아이콘을 클릭하고 앱 내 콘텐츠로 수동으로 이동하여 앱을 방문하는 경우.

• Google 웹 검색 - 사용자가 Android 기기에서 Chrome으로 검색하면 앱으로 직접 보내는 딥 링크 결과가 표시됩니다.

• Google 앱 - 사용자가 Android 휴대폰에 설치된 Google 앱을 사용하여 검색하는 경우.

• 웹 앱 추천 - 사용자가 웹 앱(Google 제외)에서 귀하의 앱으로 연결되는 딥 링크를 클릭할 때.

• Android 앱 추천 - 사용자가 Android 앱(Google 앱 제외)에서 귀하의 앱으로 연결되는 딥 링크를 클릭할 때.

Google 앱 인덱싱은 웹 서퍼가 Google 검색 결과의 목록에서 Android 및 iOS 스마트폰과 태블릿의 앱을 클릭할 수 있도록 도와주는 시스템입니다.

7. SEO 보고서 이해 및 인공 지능 이 메타데이터를 사용하는 방법

검색이 변화하고 있습니다. 일상 생활에서 선호되는 장치와의 사용자 상호 작용은 보다 쉽고 자연스러운 의사 소통에 중점을 두고 있습니다. "사물 인터넷"이 디지털 세계에서 점점 더 일반적인 측면이 됨에 따라 논리적으로 단순한 데이터 수집에서 통신으로의 전환이 뒤따릅니다. 개인은 데이터, 시스템을 사용하여 통신하지 않으며 인공 지능은 통신합니다. 이 경우 데이터는 웹 콘텐츠 및 참여의 추상화입니다. 이해는 커뮤니케이션이며, 디지털 방식으로 이해하고 커뮤니케이션하려면 검색 엔진이 웹 페이지의 의미를 알아야 합니다. 시맨틱 기술보다 이를 실행하는 데 더 나은 기술은 없습니다.

SEO는 모든 성공적인 온라인 회사에서 진행 중인 프로세스입니다. 이는 디지털 광고의 모든 측면에 통합되어야 하며 글로벌 트렌드에 맞게 지속적으로 수정되어야 합니다. 새로운 Google Posts를 포함하고 통계 보고서 를 보고 사람들이 비즈니스 세부정보를 얼마나 쉽게 찾을 수 있는지 확인하세요. SEO 전략가는 메타데이터의 영향을 정확히 보여주는 명확한 예를 찾을 수 있을 때 성공합니다. 구두점조차도 메타데이터와 AI가 의도한 청중에게 도달하기 위해 메타데이터를 사용하는 방법에 영향을 미칩니다. 일관되고 효과적인 SEO 메타데이터 전략의 구현에 관여하는 SEO 기술은 페이지 내 정보 생성, 채널 간 공유 및 디지털 배포의 중요한 측면이 되고 있습니다.

Google Search Console SEO 도구 및 정보 관리를 사용하여 찾은 데이터에서 SEO 통찰력을 추출하는 것은 모든 산업의 기업에서 검색 경쟁 우위를 위한 초석이 되었습니다. 로드 속도와 규모는 여전히 기술 요구 사항의 중요한 측면이지만 현재 사이트 순위 문제는 더 이상 단순히 컴퓨팅 성능의 문제가 아닙니다. 빅 데이터와 그 정보를 "이해"함으로써 얻은 기회에는 검색 이해, 컨텍스트 및 소비자와의 연결에 대한 새로운 요구 사항이 따릅니다.

8. 관련성을 위해 웹 페이지를 알고 테스트하십시오.

RankBrain은 인공 지능을 사용하여 웹 페이지의 관련성을 분석합니다. 각 페이지에는 1에서 10 사이의 점수가 부여되며 1은 설득력이 없는 결과이고 10은 예외적으로 긍정적인 결과입니다. Google은 처리하는 수백만 개의 검색어 중 15%가 이전에 검색된 적이 없다고 밝혔습니다.

또한 웹 콘텐츠의 99% 이상에 대해 Google은 사용자에게 가장 관련성이 높은 검색 결과를 해독하기에 충분한 신호(링크 및 페이지 기록 데이터 부족)가 부족합니다. SEO 현장 개선을 통해 추천 스니펫, 로컬 팩 SERP 및 사람들이 묻는 질문 상자 에 포함될 가능성이 높아집니다.

RankBrain의 AI는 인터넷 사용자가 정확히 무엇을 클릭하고 클릭했을 때 결과에 ​​만족하는지 여부를 매우 진보된 프로세스로 학습합니다. AI에 대한 Google의 자신감이 높아지고 있으며 신호는 SERP에서 점점 더 많은 비중을 차지할 것입니다.

“구글은 현재 일부 검색어에만 사용하고 있습니다. 그러나 RankBrain과 같은 새로운 시스템을 만들 때 엄청난 성공을 거둔 유료 검색 광고를 실험적인 광고로 바꾸지 않는 것처럼 처음에는 큰 돈을 벌기 위해 그것을 테스트하지 않을 것입니다. 가장 자신이 없는 것을 테스트합니다. 초기에 Google의 RankBrain 결과가 좋지 않은 경우 단점과 위험이 적습니다. 사용자 성공 메트릭 분석을 기반으로 학습하고 더 나은 답변을 찾아낼 것입니다."라고 Wordstream은 말합니다.

SEO 전략은 모바일 중심 계획으로 수정되어야 합니다

Search Insights의 Carolanne Mangles는 2017년 11월 1일에 디지털 마케팅 담당자에게 모바일에 중점을 두는 것이 얼마나 중요한지 강조하는 100개 이상의 필수 디지털 마케팅 연구 2017 통계 보고서를 발표했습니다.

1. 모바일 광고 차단 사용이 국제적으로 급증하고 있으며 데스크톱 사용을 추월했습니다(PageFair2017).
2. 광고를 차단하는 전 세계 데스크톱 및 모바일 장치 수는 2015년 12월-2016년 12월(PageFair2017) 6억 1,500만 장치에 도달하여 전년 대비 1억 4,200만 대가 증가했습니다.
3. 데스크톱 및 모바일 광고 모두 브랜딩 효과를 제공하지만 모바일 광고는 특히 유입경로 하단에서 더 나은 실적을 보입니다(comScore, The Global Mobile report 2017)
4. 검색 결과에서 유용한 지역 정보를 찾은 사람들의 75%는 오프라인 매장을 방문할 가능성이 더 높습니다. (구글 2017)
5. 기업의 6%만이 디지털 마케팅과 기존 마케팅 통합 프로세스가 완전히 최적화되었다고 생각합니다(Smart Insights, Managing Digital Marketing 연구 보고서, 2017)
6. 모바일 광고 차단 사용량이 국제적으로 급증하고 있으며 데스크톱 사용량을 추월했습니다(PageFair 2017).
7. 오프라인 판매점 인벤토리 광고(LIA)는 휴대전화에서 발생한 모든 Google 쇼핑 클릭의 19%를 차지했습니다. LIA의 CTR은 전화 및 데스크톱의 PLA보다 19% 더 높습니다. Merkle, Digital Marketing Report 2017년 3분기)
8. 마케터의 40%는 마케팅 활동의 ROI를 입증하는 것이 최고의 마케팅 과제라고 말합니다. (HubSpot, 인바운드 현황 2017)
9. 이메일 마케팅과 SEO는 모든 수익 범위에서 응답자에게 가장 빈번한 전자 상거래 트래픽 소스인 반면 계열사 및 콘텐츠 마케팅과 같은 채널은 덜 자주 사용되었습니다(MarketingSherpa 전자 상거래 벤치마크 2017)

비즈니스 계획 세션 의 시작부터 SEO는 브랜드 개발 및 온라인 인지도의 모든 측면에 통합되어야 합니다. 이전 전략 및 SEO 사고 프로세스는 사용자가 웹을 사용하는 방식에 맞게 수정하고 조정해야 합니다. 즉, 모바일 장치에서 검색하고, 이미지 검색을 사용 하고, 질문을 간단히 "말"하는 개인에게 도달하기 위해 조정하고 있습니다.

새로운 Google 어시스턴트가 개인화된 검색에서 경쟁업체를 압도할 수 있는 이유

Alexa의 어시스턴트는 상대적으로 구조화된 음성 명령에 의존하며 불명확한 검색어로 인해 종종 막다른 골목에 도달합니다. Google은 사용 가능한 데이터를 더 빠르고 더 잘 선별할 수 있습니다. (A9)라고 불리는 아마존의 검색 기술은 구글의 방대한 검색 인덱스나 질문 단계를 같은 정도로 해석하는 능력이 없다. 인공 지능을 통해 풍부한 스니펫의 가시성을 얻거나 Google의 지식 정보에 포함되는 것은 또한 과거 디지털 발자국을 활용하는 능력에서 비롯됩니다.

Google은 검색어 질문에 정확하게 답변하는 엄청난 능력을 가지고 있습니다. 스키마 메타데이터가 검색 엔진이 웹페이지를 읽는 데 도움이 되는 경우 기능 스니펫과 함께 지식 정보 에 호의적으로 표시될 가능성이 더 높습니다. 많은 사람들이 이것이 경쟁에서 우위를 점하기 위한 핵심적인 방법이라고 생각합니다.

Google의 검색 자산과 보다 발전된 구조화된 데이터를 통해 일반 가정에 보다 광범위한 기능을 제공할 수 있습니다. 딥 러닝을 활용하여 사용자 의도를 일치시키려고 할 때 보다 정확하게 응답합니다 . 아마존과 달리 이 검색 대기업은 Google Home을 사용자의 PC 및 모바일 장치 검색 기록과 연결하여 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

사회는 일상 생활을 더 쉽게 만들어주는 새로운 장치와 기술 발전을 사랑합니다. 모바일에서 음성 검색은 수행된 모든 검색 쿼리에서 점점 더 많은 점유율을 차지합니다. 이러한 추세 는 유료 모바일 광고에 대한 막대한 기회를 창출합니다 . “Google의 구조화된 데이터 및 검색 자산을 통해 개발자는 Home에 더 광범위한 기능을 구축할 수 있습니다. Google은 Home을 모바일 검색 기록 및 사용자의 PC와 연결하여 보다 개인화된 경험을 제공할 수도 있습니다.”라고 iTechPost는 말했습니다.

Google 은 기업이 SERP에서 우위를 점할 수 있는 새로운 방법 을 제공할 계획이지만 구조화된 데이터의 사용은 훨씬 더 광범위합니다. 2월에는 개인 이메일 메시지에 Schema.org 기반의 구조화된 데이터 마크업이 활용된다는 소식이 발표되었으며, Apple에서는 RSS 내에서 뉴스 마크업을 위해 Schema.org를 사용했습니다.

SEO / SEM 작업 수행을 도와드릴 수 있습니다.

1. 사이트 방문자의 참여를 최적화하기 위해 획득 검색과 유료 검색을 혼합하는 방법

2. 구매 유입경로의 핵심 지점에서 이상적인 청중을 참여시키는 개선된 방법.

3. 콘텐츠 생성을 위한 SEO 계획에서 기존 팀과 더 스마트하게 협력하기 위한 파트너십.

4. 전환율 최적화를 위한 유료 검색 캠페인 관리. 피드의 스키마와 데이터를 유지 관리합니다.

5. 광고 성과와 브랜드 관련성을 높이기 위해 타겟팅할 수 있는 찾기 힘든 숨겨진 소비자 요구 사항을 찾아냅니다.

6. Google 비즈니스 목록과 Google 지도를 통합합니다 .

7. Google 어시스턴트 디렉토리 페이지를 요청하고 맞춤설정합니다 .

8. 웹사이트 성능 문제를 찾아 수정합니다 .

웹사이트 SEO 기술 구현의 전체 스펙트럼

검색 순위를 개선하기 위해 인공 지능의 변화를 준수하는 실행 가능한 SEO 기술을 찾고 있는 미니애폴리스 비즈니스를 위한 서비스입니다. 우리는 기업의 문제 해결을 돕습니다! 우리는 종종 긍정적인 조치를 취하는 데 필요한 통찰력을 얻기 위해 기술 SEO로 시작합니다 .

Harvard Business Review는 인공 지능이 비즈니스 비용을 절감한다고 보고합니다.

하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)는 "라이트" 인공 지능, 또는 일부에서는 "스마트 기술"이 마케팅 비용을 줄이고 비즈니스 효율성을 높이고 있다고 강조합니다.

AI가 웹사이트의 기능을 향상시켜 업계 리더로 나아가는 방법의 한 가지 예는 고객 리뷰에 스키마 표시를 추가하는 것입니다. 잠재 구매자는 귀하의 웹사이트에서 리뷰 평점을 비교 하여 귀하가 경쟁업체보다 얼마나 뛰어났는지 확인할 수 있습니다. 많은 사람들이 특히 온라인에서 중요한 전자 상거래 구매를 할 때 이와 같은 사용자 리뷰를 컨설팅합니다. 이 형태의 인공 지능은 24시간 연중무휴로 작동하여 제품을 구매하려는 개인에게 제품에 대한 긍정적인 증언을 제공할 수 있습니다.

또는 보스턴 공립학교의 새로운 버스 노선 이면의 알고리즘은 수백만 달러의 지역 기금을 절약할 것입니다.

2017년 7월 인공 지능 비즈니스라는 제목의 기사에서 Erik Brynjolfsson은 "비즈니스 영역에서 AI는 초기 범용 기술의 규모에서 정보에 영향을 미칠 태세입니다. 이미 전 세계 수천 개의 회사에서 사용하고 있지만 대부분의 큰 기회는 아직 활용되지 않았습니다. 제조, 소매, 운송, 금융, (치과) 의료, 법률, 광고, 보험, 엔터테인먼트, 교육 및 거의 모든 다른 산업이 핵심 프로세스와 비즈니스 모델을 머신 러닝을 활용합니다. 병목 현상은 이제 관리, 구현 및 비즈니스 상상력에 있습니다.”

디지털 마케터든, SEO 전문가든, 비즈니스 소유자든, 많은 사람들은 놀랍도록 강력한 AI의 이 새로운 시대에서 당면한 과제가 실제로 정통한 성장을 위한 기회라는 데 동의합니다. Hill Web Creations는 다음에 해결해야 할 문제를 파악하고 마케팅 팀이 문제를 해결하고 올바르게 구현된 구조화된 데이터를 얻을 수 있도록 지원함으로써 고객을 위한 솔루션을 열렬히 찾습니다. 우리는 특히 건강 관리 분야의 고객이 환자 리뷰를 얻는 문제를 극복하도록 돕는 것을 좋아합니다. HIPPA 및 기타 마케팅 개인 정보 보호 규정을 고려해야 합니다.

“시맨틱 웹 기술을 위한 유망한 애플리케이션 도메인은
소비자와
기업은 제품과 서비스 온톨로지를 사용하여 적절한 공급자를 찾을 수 있습니다.” – www.heppnetz.de

“Google은 schema.org에서 채택한 스키마 지원을 업데이트하기 위해 계속 노력하고 있습니다. 이 프로세스가 완료되면 Google은 이러한 스키마를 사용하는 모든 개발자와 사용자를 위해 필요한 전환을 최대한 원활하게 하려고 노력할 것입니다.” 구글 개발자

“schema.org 마크업으로 데이터를 마크업하세요. 이렇게 하면 Google에서 잘못된 정보를 얻는 것을 방지할 수 있습니다. 응답 상자 표시에 영향을 주는 방법을 알아내는 것은 제목, 설명 및 리치 스니펫에 표시되는 내용에 영향을 미치는 방법을 알아내기 위해 우리 모두가 겪었던 것과 유사합니다. 약간의 시행착오가 필요할 수 있지만 작동할 때 SEO 기도에 대한 응답이 될 수 있습니다.” – 로컬 SEO 가이드의 Andrew Shotland

"고객이 어떤 경험을 할 것인지 결정하는 것이 아니라 고객이 원하는 경험을 향상시키는 것입니다." – 게리 맥거번

AI로 검색어 분석 개선

Google 및 Facebook과 같은 디지털 틈새 시장의 거물들은 인공 지능 연구에 막대한 투자를 하고 협력 파트너십을 확보하여 노력을 강화하고 있습니다. AI는 프로그램이 이전 결과를 기반으로 출력을 미세 조정할 수 있도록 하기 때문에 매우 인기 있는 분야가 되었습니다. 온라인 쿼리 분석에 참여하고 기계 학습에 대한 더 깊은 이해를 추구하는 기업은 사용자가 원하는 것과 일치하는 웹 콘텐츠를 더 잘 생성할 수 있습니다. 테스트를 통해 비즈니스에서 얻을 수 있는 통찰력은 사람들이 클릭하고 구매하도록 유도하는 요소를 보여줍니다.

채점 알고리즘의 가중치를 추측할 때 적용할 SEO 기술의 맥락에서 높은 수준의 분석으로 시작하십시오. 소매업체 의 경우 가장 효과적인 전자 상거래 스키마 마크업 유형이 필요합니다 . 그런 다음 추측 범위를 좁히고 사용자가 제품을 검색하는 방식과 제품에 대한 콘텐츠를 연결하는 데 가장 가까운 것이 무엇인지 결정합니다.

이어지는 SEO 보고서를 재분석한 후 이 정보를 기반으로 다음 추측을 조정하십시오. Google Analytics, AdWords 및 Search Console 보고서에서 무엇이 소비자에게 진정으로 호소하는지 알아보기 위해 많은 것을 배울 수 있습니다. SEO에서 Google RankBrain 알고리즘을 면밀히 관찰하는 사람들은 빅 데이터를 사용하여 Google의 국가 결과 또는 특정 위치에 대한 결과와 같은 알려진 결과를 더 잘 연관시킬 수 있습니다.

"오늘날 AI가 창출하는 경제적 가치의 99%는 A에서 B로 또는 입력에서 출력 매핑을 학습하는 AI의 한 유형을 통해 발생합니다." – 앤드류 응******

알고리즘보다 비즈니스 통찰력과 엔지니어링 품질에 중점

귀하의 비즈니스 문제를 진정으로 이해하는 데 시간을 할애하는 검색 마케터와 협력하십시오. 최고의 솔루션으로 문제를 해결하려면 SEO와 관련하여 높은 표준이 필요합니다. 두통을 줄이기 위해 올바른 고용에 투자하십시오. 예를 들어, 집의 질 좋은 건축은 집 안의 귀여운 가구보다 더 중요합니다.

결론

Google RankBrian 알고리즘은 인공 지능을 사용하여 검색 순위에 대한 결정을 내립니다. 업데이트된 SEO 전략이 필요한 경우 전화주세요. 우리는 전문가이며 이상적인 고객에게 결과와 가시성을 제공하는 프로그램을 구축할 수 있습니다. 디자인 경험이 있고 상호 작용 사용자에 대한 지식이 있고 AI 계산 응용 프로그램이 있는 웹마스터와 함께 작업할 수 있는 특권이 있으면 의미 검색이 더 쉬워집니다. 편리한 리소스를 위해 SEO 감사 체크리스트 를 다운로드하십시오.

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* blog.kissmetrics.com/get-started-using-schema

* techcrunch.com/2016/06/04/artificial-intelligence-is-change-seo-생각보다 빠름/

** www.image.net/xads/actions/

*** www.comparethemarket.com/mobile-phones/

**** en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_natural_language_processing

***** developer.google.com/gmail/markup/reference/schema-org-proposals

****** blogs.cornell.edu/info2040/2015/10/18/using-artificial-intelligence-to-improve-search-engine-optimization/comment-page-1/