소개
AI의 상당한 발전에도 불구하고 Google은 특정 복 잡한 검색어, 특히 'not'이라는 단어와 전치사가 포함된 검색어와 관련된 문제에 계속 직면하고 있습니다. Google의 디렉터 겸 제품 관리자인 엘리자베스 터커는 최근 '검색 오프 더 레코드' 팟캐스트 에피소드에서 이러한 문제를 논의하면서 사용자 의도와 관련 정보를 일치시키는 데 있어 계속되는 어려움을 강조했습니다.
'아닌' 쿼리와의 싸움
'not'이라는 단어가 포함된 검색어는 특히 Google 알고리즘에 문제가 될 수 있습니다. 터커는 검색 엔진이 '아닌'이 특정 정보를 제외하기 위한 것인지 아니면 다른 의미인지 구분하기 어렵다고 설명합니다. 예를 들어 '중국산 신발이 아닌 신발'과 같은 검색은 모호하여 가장 관련성 높은 결과를 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
전치사 문제
문장에서 단어 간의 관계를 설정하는 전치사도 상당한 어려움을 야기합니다. "야외 좌석이 있는 레스토랑" 또는 "해변 근처의 호텔"과 같은 쿼리는 전치사에 의존하여 핵심 정보를 전달합니다. Google의 알고리즘은 이러한 관계를 정확하게 해석하는 데 어려움을 겪는 경우가 많아 검색 결과의 관련성에 영향을 미칩니다.
롱테일 쿼리
이러한 문제는 특히 검색 트래픽의 많은 부분을 차지하는 매우 구체적인 다중 단어 구문인 롱테일 검색과 관련이 있습니다. 롱테일 키워드는 사용자 의도가 높고 일반적으로 경쟁이 덜하지만, 복잡한 검색어를 이해하는 데 어려움을 겪는 Google은 이러한 용어의 효과적인 순위를 매기는 데 방해가 될 수 있습니다.
BERT의 영향
BERT(양방향 인코더 표현)는 2019년에 도입된 이후 복잡한 언어 문제에 대한 이해를 향상시키며 Google의 중요한 돌파구가 되어 왔습니다. BERT는 Google이 검색어에 포함된 단어의 문맥과 뉘앙스를 파악하는 데 도움이 되지만, 터커가 지적했듯이 모든 문제를 완전히 해결하지는 못했습니다.
Google의 지속적인 개선 노력
구글은 이러한 복잡한 쿼리 처리를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있지만, 터커는 현재 진행 중인 작업이라고 인정했습니다. 이 검색 대기업은 자연어 처리 및 AI 기반 기술에 대한 지속적인 투자를 통해 이해를 높이고 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
SEO 전문가를 위한 시사점
SEO 전문가와 웹사이트 소유자는 이러한 과제에 적응하기 위해 몇 가지 단계를 수행할 수 있습니다:
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명확성과 구체성: 콘텐츠가 명확하고 구체적이어야 핵심 개념과 문구 간의 관계를 효과적으로 전달할 수 있습니다.
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구조화된 데이터: 구조화된 데이터와 기술적 SEO 모범 사례를 활용하여 검색 엔진이 콘텐츠를 더 잘 구문 분석하고 이해할 수 있도록 하세요.
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실적 모니터링: 복잡한 쿼리에 대한 검색 트래픽과 순위를 주시하고, 불일치 또는 하락이 관찰되면 전략을 조정할 준비를 하세요.
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최신 정보를 받아보세요: 자연어 이해에 대한 Google의 발전을 따라잡고 새로운 알고리즘과 기술이 도입됨에 따라 적응하세요.
결론
BERT 및 기타 발전으로 사용자 의도를 이해하는 Google의 능력이 크게 향상되었지만, 검색 엔진은 여전히 특정 복잡한 쿼리에 대한 문제에 직면해 있습니다. Google이 알고리즘을 지속적으로 개선함에 따라 SEO 전문가는 명확하고 구체적인 콘텐츠와 기술적 모범 사례에 집중하여 콘텐츠가 효과적으로 구문 분석되고 순위를 매길 수 있도록 해야 합니다.
