시맨틱 검색이란 무엇입니까?
게시 됨: 2021-12-03시맨틱 검색이란 무엇이며 SEO에 중요한 이유
2022년 1월 18일 업데이트됨
기업은 최신 의미 검색 기술을 사용하여 대상 고객의 요구에 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다.
내부 및 외부 고객 정보가 풍부하도록 데이터 웹을 세심하게 만들었습니다. 그러나 진정으로 효과적이려면 컨텍스트 신호가 일관된 주제 계층 구조로 서로 전달되어야 합니다. 실체가 잘 알려지지 않고 누락된 사실이 있을 때 공개정보검색(Open IR)은 미확인 실체를 찾아낸다. 그런 다음 이 정보는 의미적으로 관련된 주제와 함께 클러스터링됩니다. 후보 질문 답변과 질문 순서를 이해하는 것은 시맨틱 SEO 전문 지식의 일부입니다. 이것이 의미론적 검색이 기계 학습을 포함하는 곳입니다. 정의와 배경 개념을 제공하는 것으로 시작하겠습니다.
목차
- 시맨틱 검색이란 무엇입니까?
- 의미론이란 무엇입니까?
- 시맨틱 웹이란 무엇입니까?
- SEO에서 의미론이 중요합니까?
- 시맨틱 검색은 어떻게 작동합니까?
- 웹 데이터 클라우드를 구축하기 위해 시맨틱 SEO를 사용하는 방법
- 1. 시맨틱 SEO의 성공은 마케팅 조사에서 시작됩니다.
- 2. 의미 분석 및 동시 발생을 기반으로 텍스트 구성
- 3. 검색 엔진의 관점을 취하십시오
- 4. 구글 서치 콘솔 인사이트 사용
- 5. SEO에 대한 다중 모드 접근 방식 조정
- 6. 지식 정보 및 Google 비즈니스 프로필을 사용하여 질문에 답변
- 7. 텍스트, 이미지, 제품 및 비디오에 대한 구조화된 데이터 추가
- 8. Google 업데이트를 최신 상태로 유지
- 기존 SEO와 시맨틱 SEO는 어떻게 다른가요?
- 시맨틱 검색의 역사 요약
- 시맨틱 검색의 시맨틱 토픽 모델
시맨틱 검색이란 무엇입니까?
의미 검색은 의미로 검색합니다. 검색 엔진이 쿼리의 전체 요지를 이해하지 않고 쿼리 단어 또는 그 변형의 리터럴 일치를 찾는 어휘 검색과 다른 함축된 검색을 나타냅니다. 검색자의 의도와 일치하는 가장 관련성이 높고 신뢰할 수 있는 SERP 결과를 생성하기 위한 검색 엔진의 노력을 나타냅니다.
시맨틱 검색은 신경 검색이라고도 하며 최신 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 사용자 쿼리에 상황에 맞는 관련 결과를 표시합니다. 여기에는 지식 기반으로 올바르게 클러스터링된 연결된 콘텐츠에 의존하는 엔터티 지향 검색이 포함됩니다.
의미론이란 무엇입니까?
Oxford Languages에 따르면 "의미론"은 "의미와 관련된 언어학과 논리학의 한 분야입니다. 의미론에는 의미, 준거, 함축, 논리적 형태와 같은 의미의 논리적 측면을 연구하는 형식 의미론, 단어 의미와 단어 관계를 연구하는 어휘 의미론, 의미의 인지적 구조를 연구하는 의미론."
제 눈에 띄는 것은 "검색어의 의미"(의미 검색)와 "검색어에서 단어의 일치"(어휘 검색)"의 차이입니다.
전자 상거래 공간에서 어휘 검색은 단어와 그 변형을 일치시켜 제품을 식별합니다. 대조적으로 시맨틱 검색은 의미와 컨텍스트로 제품을 식별합니다.
우리가 말하는 사람을 진정으로 이해하기를 원할 때, 우리는 그들이 말하려고 하는 것을 이해하려고 노력합니다. 그들이 표현하는 방식이나 대화의 맥락에서 만들어지는 "느낌"과 결합된 단어로 전달되는 개념, 아이디어 및 요구 사항은 현명한 응답을 위한 기본입니다. 유사하게, 의미론적 분석은 기계 학습이 의도를 해독하고 인간이 더 많이 응답할 수 있도록 주제(또는 검색 쿼리)를 더 쉽게 만듭니다.
여기에서 문장 의미론(문장 의미론)과 구 의미론이 내용을 의미론적으로 구조화 하는 역할을 합니다.
문장 의미론(sentential semantics)과 구 의미론은 구, 절, 문장과 같이 단어보다 큰 구문 단위의 의미와 이들 간의 의미적 관계를 다룹니다. 전치사는 문장과 문장 내에서 의미 관계를 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, "가장 좋은 신발이 잇몸에 닿는다"와 "체육관에서 가장 좋은 신발"이라고 하면 사람의 위치와 신발이 완전히 다를 수 있습니다. LifeTIME 피트니스에서는 운동 공간에 들어가기 전에 항상 운동화를 갈아신습니다. 여기에서 "going to"와 "at"이라는 작은 단어는 어떤 신발이 가장 좋은지에 대한 맥락을 바꿉니다.
전치사는 방향, 시간, 장소, 위치, 공간 관계를 나타내거나 개체를 소개합니다. 의미 검색은 키워드 구문 전후의 전치사와 문장에서 큰 단서를 취하는 데이터 검색 기술입니다. 시맨틱 SEO에서는 문장의 모든 단어가 더 많은 가치를 가질 수 있습니다.
시맨틱 웹이란 무엇입니까?
Semantic Web은 애플리케이션, 기업 및 커뮤니티 경계 전반에 걸쳐 데이터 공유 및 정제를 가능하게 하는 널리 인정되는 프레임워크를 제공합니다.
Google은 의미론적 분석에 의존하여 각 주제가 무엇으로 구성되었는지, 연결된 노드, 각 웹 문서 또는 구절이 각 검색어와 얼마나 관련이 있는지에 대한 더 나은 지식 기반을 구축했습니다. SEO가 구조적 검색 엔진의 개념을 개선함에 따라 주제적 권위와 시맨틱 웹이 더 자주 논의됩니다. 지속적으로 진화하기 때문에 정의도 마찬가지입니다.
Gartner는 최근 2021년 보고서에서 의미 검색이 효과적인 지식과 콘텐츠 관리에 필수적이라고 강조했습니다. 추론은 "문서/레코드의 근본적인 의미와 이를 검색하기 위해 제기된 쿼리를 분석하여 성능을 (검색을 증폭)"하는 능력을 확인했습니다. 자동 태깅 기능을 사용하면 콘텐츠를 소비하는 애플리케이션이 풍부한 메타데이터를 활용할 수 있으므로 개인화 및 의도 기반 추천을 통해 고객의 시맨틱 웹 검색 경험이 크게 향상됩니다.
"당신은 그것이 유지하는 회사에 의해 사물을 알게 될 것입니다"라는 격언은 1957년 Firth가 이 개념을 "당신은 그것이 유지하는 회사에 의해 단어를 알게 될 것"으로 요약한 방법을 확장합니다. Semantic SEO는 이미지와 오디오로 풍부한 엔터티 관계를 통합하도록 확장됩니다. 시각적 장면에서 객체 동시 발생에서 파생된 의미론적 표현에 대한 추가 연구는 이미지 기반 정보를 표현 모델에 보다 직접적으로 제공하는 이미지 메타데이터 레이블링을 활용합니다.
SEO에서 의미론이 중요합니까?
시맨틱 SEO가 구현되기 전에는 인터넷 시스템이 사람들이 답과 제품을 찾는 데 적합하지 않았습니다.
시맨틱 검색은 관련 검색 결과에서 더 나은 가시성을 돕습니다. 검색 엔진에서 웹 사이트 또는 웹 페이지로의 유기적 트래픽의 품질과 양을 향상시킵니다. 동시에 검색 엔진 최적화에 또 다른 복잡성을 추가합니다. 주제 조사, 데이터 계층 관리, 시각적 검색, 팟캐스트, 콘텐츠 최적화와 같은 고급 작업을 새로운 방식으로 수행합니다. 의미 계층은 일반 비즈니스 용어를 사용하여 최종 사용자가 자율적으로 데이터에 액세스하는 데 도움이 되는 전체 회사 데이터 및 어휘의 비즈니스 표현입니다.
브랜드, 제품, 서비스 및 개념의 시각적 표현은 이러한 형태의 검색에서 더 큰 역할을 합니다. 이렇게 하면 작업과 비즈니스 범위가 모두 확장됩니다.
음성 검색 보조 기술은 웹 페이지의 의미론적 요소를 증가시킬 수 있습니다. 시맨틱 HTML은 비 시맨틱 콘텐츠보다 작성하는 데 더 이상 시간이 걸리지 않습니다. HTML과 시맨틱 마크업은 모두 표준 지침을 따라야 합니다. 이것은 SEO가 콘텐츠를 최적화하는 한 가지 방법입니다. 또한 화면 판독기 사용자가 가질 수 있는 최고의 접근성 지원 중 하나는 접근성 API를 활용하여 브라우저에 표시되는 정보를 검색하고 처리하는 클라이언트 측 방법입니다.
시맨틱 검색은 어떻게 작동합니까?
시맨틱 검색은 관련 웹 트래픽을 유도하고 쿼리의 의미를 이해하여 사람들의 질문에 답합니다. 시맨틱 마크업은 검색 엔진이 이해할 수 있는 데이터 형식의 정보를 제공하여 지원합니다.
사람들은 종종 웹 페이지에서 사용하는 정확히 일치하는 단어를 사용하여 검색하지 않습니다. 그들의 개인 검색 기록이 영향을 미칩니다. 귀하의 웹 콘텐츠는 질문에 대한 단어별 답변보다 더 유용할 수 있습니다. 검색은 이전보다 훨씬 더 대화형이 되었습니다. Google, Bing 및 기타 검색 엔진은 사용자를 기쁘게 하기 위해 관련 결과를 반환해야 합니다. 이것은 검색 응답의 이러한 검색 및 기계 학습 관리 방식에 맞게 진화하고 적응해야 하는 지속적인 필요성을 의미합니다.
Ahrefs의 의미 검색이란 무엇입니까? 그것이 SEO에 미치는 영향 2021년 7월 29일 기사, Michal Pecanek은 영어 단어의 약 40%가 다의어임을 설명합니다. 미국 영어에서는 많은 단어가 두 가지 이상의 의미를 가지고 있습니다. 이는 시맨틱 검색이 해결해야 하는 큰 과제를 만듭니다.
예를 들어 더운 날에는 선풍기 가 필요할 수 있습니다. 또는 Vikings 축구 팀의 팬일 수도 있습니다. Michal은 "python"이라는 키워드가 미국에서만 월간 533,000회 검색되는 예를 사용했습니다! 이것은 검색 엔진이 의미론적으로 진화해야 하는 이유를 더 명확하게 합니다.
웹 데이터 클라우드를 구축하기 위해 시맨틱 SEO를 사용하는 방법
Semantic SEO는 현대적인 SEO 기술을 완전히 혁신하고 있습니다. 취할 수 있는 단계는 다음과 같습니다.
1. 시맨틱 SEO의 성공은 탄탄한 마케팅 조사에서 시작됩니다.
2. 의미 분석과 동시 발생을 기반으로 콘텐츠 마케팅을 위한 텍스트를 구성합니다.
3. 검색 엔진이 귀하의 콘텐츠를 이해하고 평가하는 방법을 살펴보십시오.
4. Google Search Console Insights가 SEO 전략을 알려줍니다.
5. SEO에 다중 모드 접근 방식을 적용합니다.
6. 지식 정보 및 Google 비즈니스 프로필을 사용하여 질문에 답변
7. 텍스트, 이미지, 제품 및 비디오에 대한 구조화된 데이터를 추가합니다.
8. 검색 업데이트에 대해 Google에서 말하는 내용을 확인하여 최신 정보를 얻으세요.
다음은 시맨틱 검색에서 비즈니스가 표시되는 방식을 개선하기 위한 8단계입니다. 각 단계를 더 자세히 살펴봄으로써 의미론적 SEO 기술을 향상시키자.
1. 시맨틱 SEO의 성공은 마케팅 조사에서 시작됩니다.
시장 조사와 단어가 기업이 올바른 청중에게 도달하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 연구는 기본입니다. 텍스트에서 단어 의미, 관계 및 연결을 식별하는 데 도움이 됩니다. 특정 검색어에 대해 반환된 검색 스니펫을 평가하면 의미와 가치가 더 풍부한 전체 문장을 만드는 데 도움이 됩니다.
Semantic SEO는 검색 엔진에 의미 있는 데이터를 제공하여 웹사이트의 트래픽을 개선하는 데 필요한 마케팅 기법이 되었습니다. 그러나 확실한 연구와 명확한 목표로 시작해야 합니다.
2. 의미 분석과 동시 발생을 기반으로 텍스트를 구성합니다.
의미 분석은 개념과 개체(즉, 장소, 사람, 이벤트, 브랜드의 이름 등) 간의 연결을 발견하는 언어학의 틈새입니다. Google의 알고리즘은 단어보다 더 크게 "생각"하고 더 인간과 유사한 컨텍스트를 평가합니다. 이를 NLP(자연어 처리)라고 하는 BERT 및 MUM의 정보 검색 프로세스에서 사용하여 검색자가 실제로 원하는 것이 무엇인지 확인한 다음 이를 제공하는 웹 콘텐츠와 일치시킵니다. 경쟁 시장에서 콘텐츠 마케팅에서 성공을 거두는 데 필요한 혁신을 가져왔습니다.
Google은 의미론적 분석을 통해 지금까지 각 주제의 구성이 무엇인지, 따라서 각 순 문서가 모든 검색 쿼리에 얼마나 중요한지에 대한 비할 데 없는 이해를 구축했습니다. 즉, 새로운 콘텐츠를 작성하거나 기존 콘텐츠를 수정하기 전에 연구가 자동화된 텍스트 분석에서 개요를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 세부 정보는 의미 체계 작성에 유용한 마케팅 통찰력을 제공합니다.
3. 검색 엔진이 귀하의 콘텐츠를 이해하고 평가하는 방법을 살펴보십시오.
이것은 검색자의 요구를 충족시키는 Google이 찾고 있는 것과 일치하는 콘텐츠에 대한 SEO 테마를 만드는 방법을 알려줍니다. 이것은 키워드를 훨씬 넘어 "엔티티 어휘"로 안내합니다. 키워드 대신 주제로 의미적으로 그룹화된 콘텐츠 클러스터를 만듭니다. 검색 엔진은 분류, 의미론적 유사성, 의미론적 클러스터링, 화이트리스트 애플리케이션과 같은 애플리케이션을 잠재적으로 활용할 수 있으며, 여기에는 많은 대안에서 올바른 응답을 선택하는 것이 포함됩니다.
각 검색 쿼리는 유형의 엔터티가 있는 개별 쿼리입니다. Google은 엔티티가 무엇이며 해당 사용자의 쿼리가 엔티티에 대한 정보를 요청하는 방법을 식별합니다. 허용 가능한 콘텐츠는 검색 엔진에 의해 분류되고 기계가 이해하고 고유성을 평가한 다음 쿼리와 일치시킬 수 있는 방식으로 각 컨텍스트를 중심으로 구성됩니다.
인공 지능(AI)은 기계가 인간처럼 생각하고, 더 중요하게는 해석하고 행동하도록 가르칩니다. 컴퓨터 과학의 이 영역은 의료 관련 조언을 얻는 방법, 올바른 제품을 찾는 방법, 기업이 자신을 전달하는 방법 등 우리 삶의 모든 영역에 영향을 미치는 방식으로 빠르게 확장되고 있습니다. 우리의 맥락에서 이것은 콘텐츠 마케팅에 큰 영향을 미칩니다.
4. Google Search Console Insights를 사용하여 SEO 전략을 알립니다.
Google Search Console 사용자 데이터 보고서는 주제에 대한 특정 웹페이지가 여러 관련 검색어에 대해 순위가 매겨지는 위치와 시기를 식별하는 데 도움이 됩니다. 자연어 이해는 최근 몇 년 동안 눈에 띄게 발전했습니다. 단어 벡터의 개발은 알고리즘이 실제 인간 언어 사용의 예에서 훈련된 단어 관계에 대해 더 쉽게 배울 수 있도록 합니다. 실적 보고서는 텍스트와 의미 관계가 Google 검색 결과에 얼마나 잘 영향을 미치는지 반영하는 중요한 측정항목을 보여줍니다. 쿼리가 얼마나 자주 나오는지 알 수 있습니다. 검색 결과의 평균 위치; 클릭률; SERP에서 얻은 특수 기능(예: 풍부한 결과)에 대해 설명합니다.
Google Search Console을 사용하면 검색어, 페이지, 검색 노출 등을 기준으로 보고서를 필터링할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 시맨틱 SEO를 개선하여 향상된 주제 깊이로 콘텐츠를 작성할 수 있습니다.
5. SEO에 다중 모드 접근 방식을 적용합니다.
다중 모드 검색에는 우리가 보는 이미지, 듣는 내용, 읽는 단어가 포함됩니다.
여기에는 주제 그래프와 함께 컨텍스트 및 개념 분류 및 계층 구조를 사용하는 것이 포함됩니다. 모든 매크로 및 마이크로 검색 의도를 만족시키기 위해 시맨틱 SEO 작성을 위한 단계별 프로세스가 필요합니다. 비디오, 오디오, 표, 인포그래픽 등과 같은 다양한 양식으로 컨텐츠를 풍부하게 만드십시오. 이렇게 하면 다중 모드 검색 엔진이 주제 권한을 확인할 수 있는 관련 콘텐츠를 더 많이 가질 수 있습니다.
Modern Semantic SEO에는 SERP 클릭을 늘릴 수 있는 스키마 마크업 구현이 포함되어 있습니다. 제품에 대한 검색 엔진의 이해를 높이는 필수 전자상거래 구조화된 데이터 유형이 있습니다. 이것은 쇼핑객이 제품 조사를 수행할 때 답변 정보를 찾을 수 있는 방법을 제공합니다.
사람들이 법인 및 가능한 구매에 대한 사실을 수집하려고 할 때 소매업체는 스키마를 활용하여 Google의 SERP 부동산에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. Google은 다중 모드 검색과 새로운 SERP 기능이 테스트되고 검색 코어에 포함되는 빈도로 우리를 놀라게 합니다.
6. 지식 정보 및 Google 비즈니스 프로필을 사용하여 질문에 답변
지식 정보와 회사의 Google 비즈니스 프로필은 모두 일반적인 질문에 대한 답변을 제공하는 쉬운 방법입니다. 제공한 답변이 눈에 띄게 표시되도록 지식 그래프에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 방식으로 사이트는 쿼리를 지원하고 소비자의 요구를 예측할 수 있습니다.
검색은 Web of Data에서 귀하에 대한 정보를 수집하고 관련 질문에 답변하는 데 사용합니다. Semantic SEO는 큰 약속을 가지고 있습니다. 스마트 장치가 더 스마트한 자동차, 보안 시스템, 가전 제품 및 글로벌 이메일 연결을 만드는 것처럼 모든 브랜드는 변화를 주도하고 민첩하게 대응할 핵심 기술과 경계를 유지해야 합니다.
소비자 쿼리 식별을 한 단계 더 나아가 구매 여정의 각 단계에서 소비자 목표에 맞추십시오. 시맨틱 쿼리 구문 분석은 쿼리를 개념별 모델로 라우팅하도록 이동할 수 있습니다. 관계 구축의 각 단계에서 가장 관련성이 높은 질문에 답하십시오. 귀하의 비즈니스는 지식 정보를 통해 지속적으로 답변을 제공하고 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 의미적으로 관련된 노드는 Google 비즈니스 프로필에 있는 제품을 제품 페이지에 연결할 수 있습니다. 사용자는 나열된 제품 중 하나와 연결된 링크를 선택할 수 있습니다.
7. 텍스트, 이미지, 제품 및 비디오에 대한 구조화된 데이터를 추가합니다.
구조화된 데이터는 검색 엔진이 쉽게 이해할 수 있는 귀중한 데이터 포인트를 추가합니다. 제공되는 고품질 메타데이터와 구조화된 콘텐츠가 많을수록 시맨틱 검색 엔진에 더 많은 도움이 됩니다. 데이터 풋프린트와 콘텐츠를 사용자 의도에 일치시키는 프로세스를 지원합니다. 구조화된 데이터를 사용하면 의미적으로 향상된 웹에 기여합니다. 시맨틱 마크업 및 관련 기술의 급속한 성장과 발전을 감안할 때, 손상되거나 새로운 제품 구조화된 데이터 마크업을 감사, 수정 및 구현하기 위해 숙련된 사람을 할당하는 것이 가장 좋습니다.
Schema.org(종종 "스키마"라고도 함)는 HTML 코드에 추가될 때 검색 엔진이 태그를 읽고 이해하는 방식을 개선하는 태그(또는 마이크로데이터)의 의미론적 어휘입니다. 귀하가 Google 지식 정보에서 인정받고 신뢰할 수 있는 주체가 되면 귀하와 귀하의 전문 지식에 대한 Google의 이해도가 높아집니다. 오정렬을 수정할 수 있으며 엔터티를 참조하는 이미지 및 비디오 쿼리 필터링에 즉각적인 영향을 미칠 수도 있습니다.
Schema는 Google, Bing, Yahoo! 및 Yandex에서 인식할 뿐만 아니라 이러한 의미 어휘를 유지 관리합니다. 추가 검색 엔진은 검색 결과를 표시하는 방법을 변경하기 위해 이 마크업을 사용하는 관행을 따를 가능성이 있습니다.
8. Google 업데이트를 최신 상태로 유지합니다.
우리는 이 단계가 쉽지 않다는 것을 확실히 알고 있습니다! 그러나 의미론적 검색 엔진처럼 "생각"할 수 있도록 학습 과정을 좋아할 때 결과는 매우 보람 있습니다.
Semantic SEO와 관련된 Google 포스트, 기사 및 포럼 답변에는 일반적으로 구조화된 데이터, 스키마, 온톨로지, 지식 그래프 및 문서 검색에 대한 정보가 포함됩니다. 다음은 많은 통찰력을 제공하는 몇 가지 예입니다.
"때때로 Google 검색은 사람, 장소 및 사물에 대한 정보가 포함된 특수 상자를 표시합니다. 이러한 지식 패널을 지식 패널이라고 합니다. 주요 사실을 표면화하여 특정 주제에 대해 더 빨리 이해하고 주제를 더 깊이 있게 탐색할 수 있도록 설계되었습니다. 지식 패널 내의 정보는 사실에 대한 거대한 가상 백과사전과 같은 지식 정보에서 가져옵니다." — Danny Sullivan, 2020년 5월
"자연어 이해는 부분적으로 실제 언어 사용의 예를 기반으로 단어 간의 관계를 학습할 수 있는 단어 벡터의 개발로 인해 지난 몇 년 동안 크게 발전했습니다. 이러한 벡터 모델은 아이디어와 언어의 동등성, 유사성 또는 관련성을 기반으로 의미론적으로 유사한 문구를 가까운 지점에 매핑합니다.” – Rachel Bernstein, Google Research의 제품 관리자, 2018년 4월 Talk to Books 및 Semantris를 통한 의미론적 경험 소개
또한 Google 특허를 읽으면 Semantic Search 기술에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다. 
예를 들어 시맨틱 검색 엔진 특허 WO2008027503A3에서는 "온톨로지는 복수의 키워드를 결정하기 위해 구문 분석됩니다. 문자열 기반 검색 엔진은 결정된 키워드를 기반으로 네트워크 상의 문서 검색을 수행하기 위해 활용되며, 적어도 하나의 문서가 검색된다. 검색된 문서와 온톨로지 사이에 관계가 설정되고, 설정된 관계에 따라 데이터베이스에 적어도 하나의 문서가 저장되어야 하는지 여부가 결정된다. 그렇다면 문서는 데이터베이스에 저장됩니다. 데이터베이스는 온라인 문서 검색을 위한 독립 실행형 또는 플러그인 검색 엔진의 일부로 사용할 수 있습니다.”
엔터프라이즈 애플리케이션에서 의미론적 검색을 위한 시스템 및 방법 US20100070517A1은 또 다른 관심 특허입니다. 애플리케이션은 2012년에 승인되었으며 "애플리케이션과 관련된 데이터 간의 의미론적 관계를 설명하는 애플리케이션용 온톨로지는 검색 가능한 데이터 정의에서 생성될 수 있습니다. 온톨로지는 검색 쿼리를 실행하고 검색된 데이터 간의 의미론적 관계를 포함하거나 그 결과인 검색 결과를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
Google 특허는 Google이 웹페이지에서 제공한 엔티티에 대한 정보를 수집하는 방법에 대한 세부정보를 찾는 데 도움이 됩니다. 정보 검색 및 개체 인식을 위한 자연어 처리를 적용하여 특정 개체에 대한 트리플(주제/동사/객체)을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.
기존 SEO와 시맨틱 SEO는 어떻게 다른가요?
SEO는 항상 웹 생태계를 구현했습니다. 올바르게 수행하면 사이트 소유자를 소비자와 연결하는 데 항상 도움이 됩니다. 기존의 SEO에서 웹 페이지는 관련성 및 전문성, 권위 및 EAT(신뢰성 신호)에 따라 계산되는 정보 검색 점수를 기반으로 검색 결과에서 순위가 지정됩니다.
시맨틱 SEO는 더 발전되어 더 나아가고 있습니다. 실제 개체 또는 엔터티와 더 관련이 있습니다. 엔터티에 대한 기사는 해당 엔터티에 대해 설명하는 다양한 속성에 대한 사실 및 특정 엔터티에 대해 더 많은 지식을 얻기 위해 특정 엔터티에 대해 학습하는 데 도움이 될 수 있는 식별자와 같이 해당 엔터티의 여러 요소에 대한 정보를 제공합니다. 이것이 기계에 의해 수행되더라도 Semantic SEO는 소비자와 비즈니스 모두에게 이익이 되는 지속적인 커뮤니케이션 및 관계 구축 기회를 유발합니다.
효과적인 시맨틱 SEO 페이지는 지식 패널, 답변 카드, 엔터티로 손상된 검색 캐러셀, 질문-답변 추천 스니펫, 사람들이 묻는 질문 상자, 사람들이 검색하는 대상 등을 얻을 수 있습니다. 사람들이 관련 질문을 찾을 수 있는 곳은 질문 그래프에서 관련 질문에 대한 쿼리 로그를 연구하여 크라우드소싱하는 것입니다. Google SERP를 연구하면 Semantic SEO가 검색자가 사용하는 쿼리에서 실제 개체를 찾는 데 도움이 된다는 것을 알 수 있습니다. 많은 사람들이 해당 엔티티에 대해 묻는 질문에 답하는 추천 스니펫을 식별할 수 있습니다.
인공 지능 및 관련 분야의 발전은 의미 관계를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 주제 브라우저와 같은 시각화 도구는 문서 컬렉션을 요약하고 주제 간 및 문서 주제 관계를 출력합니다.
시맨틱 네트워크란 무엇입니까?
프레임 네트워크라고도 하는 의미 네트워크는 네트워크의 개념 간의 의미 관계를 연결하는 지식 기반입니다. 지식 표현의 실체입니다. 시맨틱 네트워크는 실제 노드 세부 사항을 연관시킬 목적으로 지식 기반 내에서 관계를 전달합니다. 수십억 개의 관계 엔터티와 수조 개의 사실 정보가 있는 수천 개의 변형으로 구성될 수 있습니다.
이 글을 읽는 동안 압도당하는 느낌이 든다면 시맨틱 웹이 다른 웹이 아니라는 점을 알아두십시오. 오히려 기존 지식을 확장하므로 이미 알고 있는 것이 좋은 지식 기반일 것입니다. Semantic Web은 검색을 통해 얻은 정보가 의미가 잘 정의된 곳입니다. 최종 결과는 검색 엔진 기술이 마찰을 줄이고 더 나은 검색 결과를 더 빨리 얻을 수 있는 방식으로 사람들에게 서비스를 제공한다는 것입니다.
시맨틱 검색의 역사 요약
시맨틱 검색에 대한 Wikipedia 항목의 검토는 진행 상황을 보여줍니다. 이전에는 시맨틱 웹이 연결된 데이터에 더 중점을 두는 것처럼 보였습니다.
"시맨틱 검색은 시맨틱 네트워크의 XML 및 RDF 데이터를 활용하여 시맨틱 검색 쿼리와 웹 텍스트를 명확하게 하여 결과의 관련성을 높임으로써 기존 연구 검색을 보강하고 개선하려고 시도합니다."
Come 2009 Wikipedia의 항목은 온톨로지와 시맨틱 웹 참조를 포함하도록 업데이트되었습니다.
"다른 저자들은 주로 시맨틱 검색을 시맨틱 웹에서 발견되는 온톨로지와 같이 풍부하게 구조화된 데이터 소스에서 지식을 검색하기 위한 기술 세트로 간주합니다."
1년 후 첫 문장이 검색자의 의도와 문맥적 의미를 포함하도록 업데이트되었습니다.
"시맨틱 검색은 웹에서든 폐쇄된 시스템 내에서든 검색 가능한 데이터 공간에 나타나는 용어의 문맥적 의미와 검색자의 의도를 이해하여 검색 정확도를 향상시켜 보다 관련성 높은 결과를 생성하고자 합니다."
그런 다음 2019년 첫 번째 단락은 BERT 및 신경 매칭의 발전을 반영합니다.
"의미 검색은 검색 엔진이 검색어의 전체 의미를 이해하지 않고 검색어 단어 또는 그 변형의 리터럴 일치를 찾는 어휘 검색과 구별되는 의미를 가진 검색을 나타냅니다. 시맨틱 검색은 웹에서든 폐쇄된 시스템 내에서든 검색 가능한 데이터 공간에 나타나는 용어의 문맥적 의미와 검색자의 의도를 이해하여 검색 정확도를 향상시켜 보다 관련성 높은 결과를 생성하고자 합니다. 시맨틱 검색에서 순위가 높은 콘텐츠는 자연스러운 음성으로 잘 작성되었으며 사용자의 의도에 중점을 두고 사용자가 앞으로 찾을 수 있는 관련 주제를 고려합니다.”
기여하는 권위 있는 저자는 의미 검색의 의미의 진화와 일치합니다. 사용자 검색을 간소화하는 대화식으로 진행되는 것 같습니다.
시맨틱 검색의 시맨틱 토픽 모델
Google은 또한 구문 기반 인덱싱의 다양한 측면을 다루는 여러 특허를 획득했습니다. 문서에서 관련 단어의 주제별 주제 모델링을 사용하고 웹 페이지가 무엇에 관한 것인지 이해하기 위해 앵커 텍스트를 링크하는 방법을 배울 수 있습니다. 주제 모델링은 문서가 주어진 주제 또는 주제와 연관될 가능성을 분석하는 텍스트 분석 기술 클래스의 일부입니다.
몇 년 전, 2013년 NIH Phrase Based Topic Modeling for Semantic Information Processing in Biomedicine 기사는 의미론적 주제 모델에 대한 나의 연구의 기초가 되었습니다. Zhiguo Yu는 다음과 같이 설명합니다. “일반적으로 한 단어는 구보다 정보를 덜 전달합니다. 일부 동사 또는 전치사는 관련 단어가 없으면 의미가 없습니다. 예를 들어, '자기공명영상'의 의미는 '자기', '공명', '영상화'라는 이 세 단어 중 어느 하나로도 완전히 결정될 수 없습니다.”
명명된 엔터티 및 관계 기반 주제 모델은 오늘날 더 자주 사용됩니다.
“의미 검색은 현실 세계의 생각, 개념 및 사물에서 나오는 의미 있고 합리적인 행동 패턴을 기반으로 하는 검색입니다. Jeannie Hill은 의미 검색을 위한 가장 포괄적인 문서 중 하나를 만들었습니다. 열린 웹에서 의미 있는 패턴을 보고, 수집하고, 클러스터링하고 순위 지정을 위한 관련 이해 프로세스에서 사용하는 방법을 배우고 싶다면 문서를 북마크에 추가하고 때때로 읽을 것을 권장합니다. 시맨틱 SEO.” – Koray Tugberk GUBUR
지금 시맨틱 SEO를 향상시키십시오!
시맨틱 웹 및 고급 SEO 전술의 이점을 얻으십시오. 나중보다 일찍 시작하는 것이 유리합니다!
Hill Web Marketing은 소매업체가 제품 발견을 위해 고급 의미론적 검색을 사용할 수 있도록 지원합니다. 우리의 전문 분야는 의미 체계 검색의 엄격함과 일치하는 콘텐츠를 생성, 구조화 및 게시함으로써 의료 관련 사이트가 YMYL 쿼리의 중요한 요구를 충족하도록 돕는 것입니다.