Google BERT 및 SEO에 미치는 영향에 대한 필수 가이드

최종 업데이트 - 2022년 2월 2일

검색 엔진인 Google은 매우 널리 사용되어 사전에서 명사와 타동사로 공식적으로 인정됩니다. 모르는 것이 있으면 구글링을 해볼 수 있습니다. 소비자는 제품과 서비스가 필요할 때 Google을 사용하여 제품과 서비스를 찾고, 리뷰를 읽고, 브랜드를 비교할 것입니다. 세계에서 가장 인기 있는 검색 엔진인 Google은 알고리즘을 사용하여 사용자에게 가장 관련성이 높은 결과를 필터링하고 표시합니다. Google의 최신 알고리즘 업데이트인 BERT는 사람들의 쿼리를 그 어느 때보다 잘 이해하도록 설계되었습니다. 이 새로운 알고리즘을 통해 Google은 각 검색에 대해 가장 유용한 정보를 찾아 사용자에게 전반적으로 더 좋고 자연스러운 경험을 제공할 수 있습니다. 그러나 이것이 전자 상거래 플랫폼에 의미하는 바는 무엇입니까? 이 기사에서는 Google의 BERT 알고리즘과 이것이 비즈니스의 SEO 전략에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다.

Google BERT란 무엇입니까?

Google의 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 또는 BERT는 자연어 처리(NLP) 사전 훈련을 위한 신경망 기반 기술입니다. 컨텍스트를 더 잘 이해하는 혁신적인 질문 답변 시스템을 교육하기 위해 Google에서 2018년 11월에 출시한 오픈 소스 기술입니다. 검색에서 단어를 개별적으로 처리하는 대신 BERT 모델은 서로 컨텍스트에서 단어를 처리합니다. 사용자의 의도를 보다 미묘한 차이로 이해하기 위해 쿼리에 있는 단어의 전체 컨텍스트를 분석합니다.

BERT를 통해 Google 검색 엔진은 인간 언어의 복잡성을 이해하는 데 한 걸음 더 나아갔습니다. 사람들이 원하는 결과를 얻기 위해 검색 쿼리를 최적으로 공식화하는 방법을 반드시 알지 못할 수도 있다는 점을 고려합니다. 그것은 가능한 철자 오류나 어색한 표현을 설명합니다. 이것은 사람들이 키워드와 구문 쿼리를 기반으로 자연스럽게 쿼리 작성을 중단할 수 있음을 의미합니다. 기본적으로 BERT 알고리즘은 사용자가 실제로 검색하는 것이 무엇인지 파악하고 가장 유용한 결과를 찾는 방법을 학습합니다.

구글은 2019년 10월 미국 내 영어 검색어에 BERT를 적용했고, 2019년 12월 다른 언어로 확장했다. 대부분의 Google 검색어는 이제 BERT에서 처리됩니다.

Google BERT 작동 방식 이해

신경망으로서 Google의 BERT는 사용자의 검색어 패턴을 학습하고 인식할 수 있습니다. 질문에 답하고 감정을 인식하는 능력을 향상시키기 위해 무한한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 훈련합니다.

인공 지능으로서의 목적은 언어학을 분석하고 인간이 자연스럽게 의사 소통하는 방식에 대한 이해를 향상시키는 것인데, 이를 자연어 처리(NLP)라고 합니다. 이것은 Google이 수년간 변압기에 대해 연구한 결과입니다. 변환기는 각 단어를 순서대로 개별적으로 처리하는 것과 달리 특정 문장의 단어가 서로 관련되는 방식을 처리하는 NLP 모델입니다.

BERT 모델은 양방향이므로 단어를 양방향으로 맥락화합니다. BERT는 검색 쿼리에서 단어의 컨텍스트를 더 잘 이해하기 위해 앞뒤에 오는 단어를 고려합니다. 이는 Google 검색의 이유와 목적을 파악할 수 있는 데 특히 유용합니다.

오픈 소스이기 때문에 누구나 BERT를 사용하여 모든 응답 시스템을 훈련할 수 있습니다.

BERT는 SEO에 어떤 영향을 미칩니까?

그렇다면 BERT는 전자 상거래 비즈니스에 무엇을 의미합니까? 전자 상거래 플랫폼에 미치는 영향은 무엇입니까? 99Firms의 2020년 전자상거래 통계에 따르면 전자상거래 트래픽의 약 43%가 Google 검색에서 유기적으로 발생합니다. BERT 모델은 검색 결과의 순위와 SERP(검색 엔진 결과 페이지)의 추천 스니펫 모두에 적용되기 때문에 기업이 이 알고리즘을 중심으로 SEO 전략을 재구성하는 것이 중요합니다.

사용자 경험을 개선하고 더 자연스럽게 느껴지도록 하기 위해 Google 검색 엔진은 이제 BERT 덕분에 대화식 쿼리를 이해할 수 있습니다. 이제 쿼리 이면의 의도를 고려합니다. 더 이상 키워드나 순서에 국한되지 않습니다. 대부분의 SEO 전략은 일반적으로 키워드와 구문에 크게 의존합니다. 결과적으로 많은 기업은 투자한 키워드가 포함된 쿼리에 대한 SERP 순위에 부정적인 영향을 미칠까 두려워합니다.

Google의 BERT는 검색 엔진에 맞게 콘텐츠를 최적화하는 기업을 처벌할 의도가 없습니다. 그러나 사용자의 쿼리에 대해 가장 유용하고 관련성 높은 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다. 따라서 쿼리에 유용한 답변을 제공하지 못하는 기업은 어려움을 겪을 수 있습니다.

BERT용 콘텐츠를 최적화하는 방법

Google은 BERT에 최적화하는 것이 불가능하다고 밝혔지만 기업이 검색 쿼리에 대한 순위를 높이기 위해 구현할 수 있는 특정 전략이 있습니다. BERT 알고리즘 최적화에 비즈니스 전략을 집중하는 대신 실제 인간에게 답과 기타 가치를 제공하는 데 집중하십시오.

키워드에 중점을 두는 글을 SEO 키워드나 문구를 몇 번이나 반복해도 짜증나지 않고 실제 사람이 읽을 수 있는 글을 대신하세요. 귀하의 비즈니스가 SEO 전략을 구현하는지 여부에 관계없이 콘텐츠의 품질은 키워드 및 구문의 빈도나 배치보다 항상 더 중요해야 합니다. 검색 엔진에 최적화된 글보다 양질의 글을 우선시하되 둘 다 달성하는 것을 목표로 하세요.

이상적인 소비자를 잘 이해하십시오. Google의 BERT는 검색어에서 사람의 목표를 파악하는 능력을 가지고 있기 때문에 대상 고객에 대한 정보에 입각한 이해를 개발하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 그들은 무엇을 찾고 있습니까? Google에서 어떤 질문을 검색할까요? BERT 이전에도 이상적인 소비자와 비즈니스 패턴을 아는 것은 항상 좋은 생각입니다.

청중과 소통하세요. 소비자에게 가치를 제공할 수 있는 좋은 방법은 소비자와 직접 소통하는 것입니다. 오늘날 비즈니스로서 소비자와 소통할 수 있는 방법이 너무 많기 때문에 그렇지 않을 변명의 여지가 없습니다. 이것은 청중이 찾고 있는 콘텐츠를 측정하는 좋은 방법일 뿐만 아니라 비즈니스로서 신뢰와 충성도를 구축하는 데도 도움이 됩니다.

소비자 경험을 우선시합니다. 웹 사이트가 사용자 친화적인지 확인하십시오. 모바일 검색을 위해 사이트를 최적화하고 모바일 사용자가 쉽게 사이트를 탐색할 수 있도록 반응형 WordPress 테마를 선택하는 데 시간을 할애하십시오. 독자가 일종의 가치를 이끌어낼 수 있는 콘텐츠를 만드십시오. 지금쯤이면 패턴을 눈치채셨을 것입니다. 소비자를 최우선으로 생각하면 BERT의 순위뿐만 아니라 비즈니스 전반에 걸쳐 좋은 성과를 거둘 수 있습니다.

마지막 생각들

Finance Online의 "2020년 데이터 및 주식 시장 분석"에 따르면 Google 제품 검색의 약 35%가 5일 이내에 구매로 전환됩니다. 전자 상거래 비즈니스로서 검색 쿼리에 대한 결과에서 높은 순위를 매기는 방법을 찾는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 기업이 Google의 BERT 모델에 맞게 콘텐츠를 정확히 최적화할 수는 없지만 사람을 염두에 두고 웹사이트를 디자인하는 데 집중함으로써 결과 페이지의 가시성을 높일 수 있습니다. 검색 엔진이 아닌 인간을 위한 콘텐츠를 계속해서 만드는 한 Google의 BERT는 쿼리를 통해 소비자를 연결합니다.

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