BERT 업데이트가 내 SEO 전략에 의미하는 것

게시 됨: 2019-11-14

Google의 알고리즘은 검색 엔진이 온라인에서 수백만 페이지를 이해하는 방법입니다. Google이 각 페이지의 주제와 의미를 파악하는 메커니즘입니다. 그런 다음 검색 엔진은 올바른 페이지를 올바른 검색 쿼리에 일치시킬 수 있습니다. 이것이 Google 홈페이지에 검색어를 입력할 때 관련 결과를 보는 방법의 기본입니다.

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SEO는 최대한 많은 관련 검색어에 대해 Google 순위에서 귀하의 페이지를 가능한 한 높은 위치에 배치하는 것입니다. 제대로 하려면 많은 시간과 노력이 필요하고 종종 비용이 듭니다. 효과적인 SEO를 향한 가장 좋은 첫 번째 단계는 Google 알고리즘에 대해 최대한 많이 이해하는 것입니다. 검색 엔진이 이러한 알고리즘을 업데이트할 때 이를 통과하는 것이 중요합니다.

2019년 10월 말 Google은 최근 몇 년간 가장 중요한 업데이트 중 하나를 출시했습니다. BERT 업데이트라고 하는 이 업데이트는 이해해야 하는 검색 엔진 알고리즘에 대한 변경 사항입니다. 우리의 가이드는 당신이 알아야 할 모든 것을 알려줄 것입니다. 계속 읽으면서 다음을 배우게 됩니다.

  • BERT 업데이트란?
  • 검색에 미치는 영향
  • 업데이트가 Google 사용자, SEO 전문가 및 사이트 소유자에게 의미하는 것
  • BERT 업데이트를 위해 SEO 전략을 최적화하는 방법

BERT 업데이트란 무엇입니까?

BERT 업데이트의 롤아웃은 2019년 10월 25 일 에 게시된 블로그 게시물에서 발표되었습니다. 이 게시물에서 Google 연구원이자 검색 부사장인 Pandu Nayak은 업데이트가 지난 주에 롤아웃되기 시작했다고 밝혔습니다.

이 초기 롤아웃은 추천 스니펫을 포함하여 영어 쿼리에 적용되었습니다. Google의 궁극적인 계획은 BERT 업데이트를 검색을 제공하는 모든 언어에 적용하는 것입니다. 이는 Google 검색 담당자인 Danny Sullivan의 트윗에 따른 것입니다. Sullivan은 또한 업데이트를 모든 언어로 롤아웃하기 위한 정해진 기간이 아직 없다고 설명했습니다.

BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자입니다. 따라서 Google이 약어를 사용하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. BERT는 자연어 처리(NLP)를 위한 신경망 기반 기술입니다. 그것이 당신에게 진저리처럼 들리는 경우 – 걱정하지 마십시오. 당신은 혼자가 아닙니다 – 그것이 무엇인지 분석해 봅시다.

신경망 및 NLP

신경망은 알고리즘 모음입니다. 데이터의 패턴을 인식하도록 '훈련'될 수 있는 시스템입니다. 기계 학습이라는 프로세스를 통해 신경망을 훈련합니다. 네트워크는 방대한 양의 데이터를 보여주고 그 안에서 패턴을 식별하는 방법을 배웁니다. 그런 다음 네트워크는 패턴 인식 기술을 새로운 데이터 세트에 적용하는 방법을 '학습'합니다. 전체 프로세스는 엄청난 수준의 처리 능력을 적용해야만 가능합니다.

신경망은 다양한 종류의 데이터를 이해할 수 있습니다. 그 데이터는 수천 개의 이미지의 픽셀이거나 일련의 재무 계정을 구성하는 많은 숫자일 수 있습니다. Google은 Wikipedia의 전체 일반 텍스트 코퍼스를 사용하여 BERT 업데이트와 관련된 네트워크를 교육했습니다.

(https://trailhead.salesforce.com/en/content/learn/modules/deep-learning-and-natural-language-processing/start-with-nlp)

NLP는 신경망의 인공 지능(AI)으로 가능해진 프로세스입니다. 네트워크는 텍스트 데이터로 학습됩니다. 목표는 그들이 더 인간적인 수준에서 언어를 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 결국 우리가 언어를 사용하는 방식은 표준 컴퓨터나 기계가 이해할 수 있는 것보다 더 복잡합니다.

NLP 및 유사한 기술 기반 언어 분석 시도는 검색 및 SEO 분야에서 새로운 것이 아닙니다. 그러나 Google의 BERT는 NLP의 중요한 발전을 나타냅니다. 이는 이 기술이 변압기라고 하는 특정 모델을 사용하기 때문입니다.

변환기 및 양방향 컨텍스트

변환기의 중요성을 파악하려면 먼저 온라인 검색에 대해 보다 일반적으로 생각해 볼 가치가 있습니다. Nayak은 BERT 업데이트를 발표하는 그의 게시물에서 정확히 그 일을 잘했습니다. 그는 다음과 같이 검색을 설명했습니다.

“검색의 핵심은 언어를 이해하는 것입니다. 검색어에 포함된 단어의 철자나 결합 방식에 상관없이 검색 대상을 파악하고 웹에서 유용한 정보를 표시하는 것이 우리의 임무입니다.”

검색자가 찾고 있는 것을 정확하게 파악하는 것이 Google의 성배입니다. 검색 엔진은 수년에 걸쳐 이와 관련하여 상당한 도약을 이루었습니다. 그러나 복잡하거나 대화식 쿼리의 의미를 파악하는 기능은 종종 약간 부족했습니다.

그렇기 때문에 많은 검색자가 이러한 쿼리를 사용하지 않는 경우가 많습니다. 당신은 아마도 Google에 일련의 키워드를 여러 번 입력했을 것입니다. 우리 모두가 자연스럽게 더 잘 작동한다는 것을 알고 있습니다. 일반적으로 사람에게 질문하는 방식은 Google에 전달하는 방식이 아닙니다. BERT 업데이트는 이를 변경하려고 합니다.

BERT의 'T'는 변압기를 의미합니다. 이러한 맥락에서 변환기는 특정 유형의 신경망 아키텍처입니다. 쿼리의 다른 모든 단어와 관련하여 모든 쿼리의 개별 단어를 처리할 수 있습니다. 변환기는 단어가 사용되는 문맥에 따라 단어의 정확한 의미를 식별할 수 있습니다.

이것을 설명하는 가장 좋은 방법은 기초적인 예를 들어 설명하는 것입니다. 다음 문장을 고려하십시오.

  • 작업자는 배송 준비가 된 모든 제품을 상자에 담았습니다.
  • 시합이 분할 결정으로 결정되기 전에 전체 12 라운드에 대한 권투 선수.

그 문장을 읽는 사람은 'boxed'가 다른 의미를 가지고 있음을 즉시 이해합니다. 변환기 덕분에 검색 알고리즘은 동일한 결론에 도달할 수 있습니다. 이제 우리가 하듯이 문장의 전체 맥락을 고려할 수 있습니다. 그것은 누구의 책에서나 NLP에서 중요한 진전입니다.

그 모든 것이 인상적이지만 검색 및 SEO와 어떤 관련이 있습니까? 그것이 중요한 질문입니다.

BERT는 검색을 어떻게 바꿀까요?

BERT 업데이트는 많은 검색 결과에 영향을 미칠 것입니다. Google은 BERT를 검색의 순위 및 추천 스니펫 모두에 적용할 계획입니다. 순위 결과만 취하면 BERT는 Google이 미국에서 영어로 검색하는 모든 검색의 10%를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 업데이트가 다른 언어 및 위치로 확장됨에 따라 영향을 받는 검색 수는 더욱 증가할 것입니다.

업데이트의 영향을 받을 가능성이 가장 높은 쿼리는 길고 대화식 쿼리입니다. Google 알고리즘이 가장 이해하기 어려운 쿼리입니다. 이러한 검색어에 대한 검색 엔진의 개선된 이해는 사용자와 SEO 모두에 영향을 미칩니다. BERT가 이 두 가지 다양한 그룹에 어떤 변화를 가져오는지 몇 가지 세부 정보를 살펴보겠습니다.

사용자를 위한 개선 사항

BERT 업데이트의 주요 영향은 Google 검색을 수행하는 사람들에게 있습니다. 검색어에 대한 문맥 이해도가 높아질수록 Google은 훨씬 더 관련성 높은 결과를 제공할 수 있습니다. BERT 업데이트를 발표하는 검색 엔진의 게시물은 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 몇 가지 예를 통해 작동했습니다. 여기에서 몇 가지 예를 살펴볼 가치가 있습니다.

먼저 게시물에는 "2019 브라질 여행자는 비자가 필요합니다"라는 검색어가 표시되었습니다.

그 특정 쿼리에서 가장 비판적인 단어 중 하나는 가장 짧은 단어 중 하나이기도 했습니다. 'To' 및 다른 단어와의 관계는 검색자가 찾고 있는 정보를 정의합니다. 그들은 브라질에서 미국으로의 여행을 계획하고 있으며 비자를 받아야 합니다.

이전에는 Google이 'to'의 중요성을 인식하지 못했을 것입니다. 위의 이미지에서 볼 수 있듯이 검색 엔진은 브라질 여행에 대한 결과를 표시하는 데 사용되었습니다. BERT 업데이트 덕분에 관련 없는 결과가 더 이상 SERP에 표시되지 않습니다.

Google의 게시물에서 공유한 추가 쿼리는 상황을 더욱 조명했습니다. 이번에는 "do estheticians stand a lot at work"를 사용했습니다.

이 예에서 용어가 동의어인지 아닌지에 대한 BERT 업데이트의 향상된 이해가 전면에 나타납니다. BERT 업데이트 이전 검색의 경우 Google은 쿼리에서 'stand-alone'과 동일한 의미로 'stand'를 사용했습니다.

이처럼 '독립형 에스테티션 스쿨'에 대한 결과는 높은 순위를 기록했다. 업데이트 후 눈에 띄는 수정 사항이 SERP에 표시됩니다. 대신 첫 번째 결과는 직장에서 서있는 미용사와 관련이 있습니다. 이는 검색 쿼리의 실제 의미를 반영합니다.

BERT 업데이트는 Google을 사용하여 검색하는 모든 사용자에게 실질적인 차이를 제공하도록 설정됩니다. 결과적으로 이는 SEO에 영향을 주지만 생각만큼 많지는 않을 것입니다.

SEO에 대한 시사점

SEO의 핵심은 관련 검색어에 대해 페이지 순위를 최대한 높이는 것입니다. Google이 순위를 집계하는 방식에 영향을 미치는 모든 업데이트는 SEO에 영향을 미칩니다. 하지만 지금까지 SEO를 올바르게 수행했다면 그 효과는 크지 않을 것입니다.

BERT 업데이트는 새로운 순위 요소를 도입하지 않습니다. 다른 종류의 콘텐츠나 다른 페이지 요소를 보상하는 업데이트가 아닙니다. 대신 BERT는 Google 자체의 성능을 개선하려고 합니다. 검색자가 귀하의 콘텐츠와 관련된 질문을 하는 경우 BERT는 귀하의 페이지를 더 쉽게 찾을 수 있도록 해야 합니다.

BERT에 대한 내 SEO 전략을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

BERT 업데이트는 새로운 SEO 최적화 노력이 필요한 Google 알고리즘의 변경 사항이 아닙니다. 실제로 이 업데이트로 인해 SEO 및 콘텐츠 마케팅 생활이 훨씬 더 간단해 졌다고 주장할 수 있습니다. 사용자 의도와 Google이 아닌 사용자를 위한 콘텐츠 생성이 이미 마케팅 전략의 중심에 있는 한 말입니다.

Google 검색 담당자인 Danny Sullivan은 Twitter에서 다음과 같이 말했습니다.

Google은 오랫동안 실제 사용자를 위한 콘텐츠 제작의 중요성을 강조해 왔습니다. 검색 엔진은 누구도 자신의 사이트를 순위에만 '최적화된' 카피로 채우는 것을 원하지 않습니다. 최고의 웹사이트는 이미 사용자 의도를 염두에 두고 게시물과 페이지를 작성하고 있을 것입니다.

그러나 SEO와 관련하여 어느 정도 타협해야 하는 것은 분명합니다. 키워드 연구는 콘텐츠가 타겟팅해야 하는 쿼리를 알려줍니다. 온라인 검색의 특성으로 인해 이러한 키워드는 실제 대화 문구가 아닌 경우가 많습니다. 더 자주, 그들은 우리가 이전에 이야기했던 일종의 키워드 같은 단어 문자열입니다.

BERT 업데이트는 모든 것을 바꿀 수 있습니다. Google이 실제 구문을 더 잘 이해할 수 있다면 검색자는 해당 구문을 더 자주 사용할 수 있습니다. 결과적으로 사이트 소유자와 SEO는 사본에서 해당 문구를 타겟팅할 수 있습니다. 더 이상 SERP 순위를 높이기 위해 어색한 SEO 키워드를 콘텐츠에 집어넣을 필요가 없습니다. 이것이 바로 SEO 관점에서 BERT가 삶을 더 쉽게 만들어 줄 수 있다고 말할 때 의미하는 바입니다.

BERT가 부정적인 영향을 미칠 수 있는 유일한 종류의 SEO 노력은 이미 뜨거운 물에 빠지게 할 수 있는 것입니다. 예를 들어, 기존 콘텐츠에 링크를 배치하는 데 비용을 지불하는 것은 훨씬 더 안 되는 일이 될 것입니다.

어쨌든 SEO 키워드의 부자연스러운 배치는 아픈 엄지 손가락처럼 튀어나옵니다. BERT 업데이트 후 Google은 쿼리의 실제 의미와 관련이 없는 콘텐츠로 사용자를 안내하지 않습니다. 이는 콘텐츠에 특정 키워드가 포함되어 있는지 여부와 관계가 없습니다.

BERT 업데이트 덕분에 사용자 의도에 더욱 집중할 수 있습니다. BERT와 기계 학습은 보다 일반적으로 온라인 검색을 새로운 방향으로 이끌고 있습니다. 사용자 의도를 반영하는 결과를 향한 논리적인 진행이 있습니다. 이는 정확한 키워드나 검색어에 초점을 맞춘 결과와 반대입니다.

Google은 각 SERP가 검색자가 찾고 있는 것과 진정으로 관련된 결과를 표시하기를 원합니다. 이는 사용자가 검색 엔진에 입력한 정확한 단어가 모든 결과에 포함되도록 하는 것과는 다릅니다. BERT 업데이트를 통해 Google은 둘을 더 잘 구분할 수 있습니다. 그렇기 때문에 BERT는 게임 체인저가 될 수 있습니다.

버트; 검색 쿼리의 새 이름

Transformers의 양방향 인코더 표현은 꽤 위협적으로 들립니다. BERT는 친절하고 흥미롭게 들립니다. 약어가 훨씬 더 적절합니다. BERT 업데이트는 모든 면에서 좋은 소식을 전할 수 있는 Google 알고리즘의 조정입니다.

BERT 업데이트는 검색 쿼리의 진정한 의미를 이해하는 Google의 능력을 극적으로 향상시킵니다. 검색 엔진은 기계 학습을 활용하여 알고리즘을 보다 지능적으로 만들었습니다. 그들은 이제 서로 다른 단어가 사용되는 맥락을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 Google은 사용자의 질문에 진정으로 답하는 결과를 제공하기가 더 쉬워집니다.

SEO와 사이트 소유자에게도 좋은 소식입니다. BERT 업데이트는 투박한 키워드를 카피에 끼워 맞추려는 시도의 끝을 알리는 철자일 수 있습니다. 대신 실제로 읽을 사람들을 위해 최고의 콘텐츠를 작성하는 데 집중할 수 있습니다. 그것은 어디에서나 작가, 독자 및 SEO 전문가에게 안도감을 주어야 합니다.