머신러닝이 SEO에 미치는 영향: 알아야 할 모든 것

소개

의심할 여지없이 이전에 SEO에 대해 알고 계셨을 것입니다. 온라인 비즈니스를 시작하면서 배워야 할 주요 요소 중 하나입니다. 하지만 머신 러닝이 SEO에 미치는 영향에 대한 경험이 거의 없다고 해도 놀라지 않을 것입니다.

머신 러닝(ML)은 생각보다 훨씬 오래전부터 SEO 서비스에 사용되어 왔습니다. 결국 검색 엔진은 웹사이트를 크롤링하여 순위를 계산하는 데 ML을 활용합니다.

즉, SEO 접근 방식에 ML을 사용하는 것은 가능할 뿐만 아니라 신중해야 합니다. 이를 활용하여 검색 엔진 시스템과 유사하게 운영할 수 있습니다. 이를 통해 시도가 어떻게 진행되고 있는지 보다 현실적으로 파악할 수 있습니다. 또한 구현한 초기 변경 사항의 성과와 영향을 미치는 데 걸리는 시간도 예측할 수 있습니다.

ML은 사이트의 온라인 트래픽에 대한 자세한 분석도 제공할 수 있습니다:

• 얼마나 많은 사람들이 방문하고 있는지
• 가장 매력적이라고 생각하는 섹션은 무엇인가요?
• 출처

머신러닝을 통해 콘텐츠 제작과 키워드 검색도 개선할 수 있습니다. 머신 러닝이 무엇이며 SEO에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.

머신 러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 인공 지능의 하위 분야입니다. 머신러닝은 알고리즘을 사용하여 인간의 학습 방식을 모방하는 동시에 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 일반적으로 패턴 인식과 이상 징후를 감지하기 위해 구축됩니다. 머신러닝 알고리즘은 기계가 더 정확한 예측을 할 수 있도록 도와줍니다.

예측 모델링은 모든 분야에 사용할 수 있습니다. 우리가 매일 수행하는 많은 작업에는 머신 러닝이 포함됩니다. 머신 러닝 시스템이 우리 생활에 영향을 미칠 수 있는 다음 시나리오를 고려해 보세요:

• 머신 러닝은 넷플릭스나 스포티파이 같은 플랫폼에서 추천 시스템을 강화하는 데 사용됩니다.
• 검색 엔진은 머신러닝을 사용하여 검색 결과를 개선하고 명확하게 합니다.
• 소셜 네트워킹 플랫폼은 친구, 그룹, 시청할 동영상을 추천합니다.
• 최신 냉장고를 사용하는 경우 일반적으로 냉장고는 사용자가 가장 많이 사용하는 시간을 학습하여 저녁 식사를 준비할 때 냉장고를 식혀줍니다.
• GPS는 머신 러닝 기술을 사용하여 여정 중 어느 구간이 혼잡할지 예측하고 그에 따라 경로를 변경합니다.
• 머신 러닝은 Alexa 및 Siri와 같은 음성 기반 에이전트를 작동하는 데 사용됩니다.

이 모든 것을 실현하려면 모델을 구축해야 합니다. 이러한 ML 모델은 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 신속하게 예측하고 요구 사항에 따라 성능을 변경할 수 있습니다. 여러 모델을 배포해야 하는 시스템에서는 모델 모니터링이 필수적입니다.

모델 설치 후 모델 모니터링은 머신 러닝 프로세스의 운영 단계입니다. 이를 위해서는 머신러닝 모델을 계속 주시해야 합니다. 모델 성능 저하, 데이터 드리프트, 아이디어 드리프트를 추적하고 모델이 여전히 잘 작동하고 있는지 확인합니다.

(이미지 출처: FreePik)

SEO의 머신 러닝

1. 사용자 경험

머신 러닝의 예측 모델링 능력의 정교함은 머신 러닝이 성숙해짐에 따라 계속 발전할 것이며, 머신 러닝의 활용도 또한 증가할 것입니다. Amazon과 같은 사이트에서 예측 모델링이 작동하는 것을 볼 수 있습니다. 소비자들은 이전 행동에 기반하여 상품을 추천받고 있습니다. 물론 이는 사용자 경험에 영향을 미칩니다. 하지만 머신 러닝은 곧 훨씬 더 발전할 가능성이 있습니다.

예를 들어 다양한 CTA 버전을 구성할 수 있습니다. 웹사이트의 이전 기본 설정에 따라 사람들에게 지속적으로 표시할 수 있습니다. 또는 사용자 경험을 방해하지 않고 이미 콘텐츠에 참여하고 있는 사람들을 위해 챗봇 패널을 비활성화할 수도 있습니다.

이 시스템은 더 광범위한 고객 데이터 기록을 수집할 때 더 복잡한 창의적인 결정을 내릴 수 있습니다. 제품 설명을 추가하면 과거에 어떤 레이아웃, 사진, 콘텐츠가 효과가 있었는지 더 잘 파악할 수 있습니다.

단골 고객은 특정 유형의 정보에 대해 처음 구매하는 고객과 다른 방식으로 이야기한다는 것을 알 수 있습니다. 다양한 요구에 맞게 레이아웃을 변경하는 데 도움이 됩니다.

(이미지 출처: FreePik)

2. 자동화

사람이 할 수 있는 수준을 훨씬 뛰어넘는 수준으로 SEO 모니터링을 자동화하는 것은 머신러닝의 가장 큰 이점일 수 있습니다. SEO는 점점 더 정교해지고 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 점점 더 까다로워지고 있습니다.

머신러닝을 사용하면 대규모로 작업하면서 지속적이고 일정한 평가를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 SEO 전략을 실행하고 혁신하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

더 이상 매달 또는 분기마다 동일한 보고서를 작성하느라 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 이러한 평가는 자동으로 이루어질 수 있습니다. 따라서 발견되는 문제나 가능성에 대응하기만 하면 됩니다. 또한 이러한 작업을 수행하는 동안 많은 조정 작업을 간소화할 수 있습니다.

3. 음성 검색

사람들이 인터넷에서 콘텐츠를 찾는 방식이 진화하고 있습니다. 요즘 사람들은 휴대폰에서 음성 검색을 사용하여 웹에서 데이터를 검색합니다. 스마트폰 사용 증가로 인해 음성 검색이 더욱 대중화되고 있습니다.

사람들은 컴퓨터 기기로 즉시 대화하는 데 익숙해졌습니다. 사람들은 언제 어디서나 웹을 통해 정보를 얻고 있습니다.

두 가지 목표를 한 번에 달성할 수 있는 환상적인 기능입니다. 우선, 웹사이트의 사용성을 개선합니다. 아직 새로운 기술이기 때문에 사람들은 여전히 이 기술에 관심을 갖고 있습니다. 둘째, 특히 신체적 제약이 있는 사람들의 접근성을 높일 수 있습니다.

머신러닝은 Google의 검색 시스템과 같은 복잡한 시스템을 정확하게 평가하고 순위 변수를 결정할 수 있는 유일한 기술입니다. 따라서 구글의 성장을 견인할 혁신이 구글의 가장 비밀스러운 알고리즘을 공개할 가능성이 있다는 것은 유머러스한 일이 아닙니다.

머신러닝은 검색을 개선하는 방식에 혁신을 가져올 것입니다. 또한 검색 엔진을 이해하는 방식에도 변화를 가져올 것입니다.

최종 생각

사실, 머신러닝에는 많은 장점이 있지만 대부분의 사람들은 머신러닝의 모든 용도를 잘 알지 못합니다. 대중이 이용할 수 있는 정보가 제한되어 있다는 점을 감안하면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 예를 들어, 머신러닝의 SEO 이점은 아직 완전히 밝혀지지 않았습니다.

무엇보다도 광범위한 데이터, 분석, 소비자 상호 작용 및 사용자 경험을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아직 발견하지 못한 용도가 많습니다. 하지만 조만간 상황이 바뀔 것으로 낙관하고 있습니다. 이 기회를 놓치고 싶지 않다면 회사 설립에 AI를 도입할 것을 강력히 추천합니다.