사람들은 검색엔진을 위한 SEO를 하게되면 순위에 영향을 줄 것이라고 생각하시는 분들이 많습니다. 그런데 SEO는 말그대로 검색 엔진 최적화를 위한 가장 기초적이고 기본이 되는 방법들 입니다. 그렇다면 검색엔진에서 순위에 영향을 주는 시스템은 무엇이 있을까요?
검색엔진에서 순위에 영향을 주는 시스템
검색엔진에서 순위에 영향을 주는 시스템은 기본적인 SEO이지만 세부적으로 아래의 시스템들이 연동이 되어서 순위에 영향을 주는 것이라고 생각하시면 됩니다.
Google은 가장 관련성이 높고 유용한 결과를 표시하기 위해 검색엔진 색인에 있는 수천억 개의 웹페이지와 기타 콘텐츠에 관한 다양한 요인과 신호를 순식간에 확인하는 자동 순위 지정 시스템을 사용합니다.
이러한 시스템은 엄격한 테스트 및 평가를 통해 정기적으로 개선되며, 콘텐츠 크리에이터 및 사용자에게 유용할 수 있는 경우 순위 시스템 업데이트에 관한 알림을 제공합니다.
출처 : Google 검색 순위 시스템 가이드
유용한 콘텐츠 시스템 ☆
Google의 유용한 콘텐츠 시스템은 검색엔진 트래픽 확보가 주된 목표인 콘텐츠가 아닌, 사람들이 다른 사람들을 위해 게시한 독창적이고 유용한 콘텐츠를 검색결과에 더 잘 표시할 수 있도록 설계되었습니다.
출처 : 유용한 콘텐츠 시스템
SEO에서도 중요하게 생각하고 검색 순위 시스템에서도 중요한 시스템으로 생각하는 알고리즘입니다. (앞으로 구글 검색 순위는 이 시스템이 Main이 될 것이라고 구글에서도 예고하고 있죠.)
유용한 콘텐츠 시스템의 작동 방식
유용한 콘텐츠 시스템은 방문자의 만족도가 높다고 생각되는 콘텐츠의 경우 보상을 더 많이 제공하는 것을 목표로 삼고 있습니다. 방문자의 기대에 미치지 못하는 콘텐츠도 좋은 성적을 거두지 못하게 됩니다.
시스템은 디스커버를 포함한 Google 검색에서 사용할 다른 여러 신호 중에서 Google이 고려하는 사이트 전체 신호를 생성합니다. 시스템은 가치가 거의 없거나 부가 가치가 낮은 것으로 보이거나 사용자에게 특별히 유용하지 않은 콘텐츠를 자동으로 식별합니다.
대체로 유용하지 않은 콘텐츠가 상대적으로 많은 양을 차지하는 사이트의 모든 콘텐츠(유용하지 않은 콘텐츠뿐만 아님)는 웹 어딘가에 표시하기 더 좋은 다른 콘텐츠가 있기 때문에 Google 검색에서 좋은 실적을 내기 어렵습니다. 그러므로 유용하지 않은 콘텐츠를 삭제하면 다른 콘텐츠의 순위를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 분류기 프로세스는 머신러닝 모델을 사용하여 완전히 자동화됩니다. 분류기는 전 세계 모든 언어로 작동합니다. 이는 직접 조치 또는 스팸 조치가 아닙니다. 콘텐츠 순위를 결정하기 위해 Google에서 평가하는 여러 신호 중 하나일 뿐입니다.
다시 말해 사이트의 사용자 중심 콘텐츠 중 유용하지 않은 콘텐츠를 포함하고 있다고 분류된 콘텐츠도 높은 순위를 기록할 수 있습니다. 사용자 중심 콘텐츠가 유용하며 검색어와 관련되어 있다고 판별되는 다른 신호가 있는 경우입니다. 신호에도 가중치가 적용되기 때문에 유용하지 않은 콘텐츠가 많은 사이트가 더 큰 영향을 받습니다.
출처 : 유용한 콘텐츠 시스템의 작동 방식
위에 내용을 분석하면, 시스템적으로 자동으로 콘텐츠 식별이 가능하고, 이 자동으로 식별이 되는것은 머신러닝 모델을 이용하여 자동화됩니다.
일단 데이터를 이용하여 무엇인가를 한다는 것은 내 콘텐츠의 데이터를 수집하고 분석을 하는 것인데, 많은 파일양을 모두 분석할 수 없습니다.
그렇기때문에 유용한 콘텐츠에 포함되기 위헤서는 사용자 중심 콘텐츠가 가장 먼저 이루어져야하고, 이 사용자 중심 콘텐츠의 데이터를 수집하고, 분석하여 유용한 콘텐츠 시스템 신호를 만들어 낼 수가 있습니다.
- 사용자 중심 콘텐츠는 기본이 트래픽이 있고, 이 트래픽들이 질 좋은 데이터를 만들어주면 작년까지의 개념이였던 질 좋은 콘텐츠 데이터가 됩니다.
한마디로 유용한 콘텐츠 시스템에 선택 받기 위해서는 가장 먼저 사용자 중심 콘텐츠가 되어야하고, 그 다음 EEAT와 같은 시스템을 이용하여 콘텐츠 질을 판단하게 되는 개념입니다.
굉장히 복잡한 시스템이고, 서버 리소스 역시 어느정도 들어가기때문에 단번에 데이터 분석이 완료되지는 않지만 구글에서는 검색엔진의 검색 순위 랭킹에서 가장 중요한 시스템으로 보고 있으며, 2023년에는 이 유용한 콘텐츠 시스템이 핵심이 될 것이라 이야기하고 있습니다.
P. 더 쉽게 이해할 수 있는 프리미엄 페이지 글
| 유용한 콘텐츠 시스템 최적화를 위한 방법 |
| 유용한 콘텐츠를 제작을 위한 구글의 조언 |
BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 사용되는 AI 시스템으로, 단어의 조합이 어떠한 방식으로 여러 가지 의미와 의도를 표현하는지 파악합니다.
출처 : BERT
이 시스템을 단순 언어번역 시스템으로 생각하면 안됩니다. 특히 글로벌 시스템을 가지고 있는 구글한테는 굉장히 중요한 시스템입니다. 단에 대한 표현 방식을 표현한다고 콘텐츠안에만 적용이 된다라는 생각은 버리셔야 합니다.
해외 PBN이나 백링크를 사용하셨던 분들은 이러한 BERT 시스템으로 인해 좋지 않은 영향을 받을 수도 있습니다. 언어 번역한 데이터를 다른 시스템과 연동하여 비교 분석이 가능한 검색엔진 시스템입니다.
위기 정보 시스템
Google에서는 개인적인 위기 상황, 자연재해 또는 그밖의 광범위한 위기 상황과 같은 위험한 시기에 도움이 되는 정보를 신속하게 제공하기 위한 시스템을 개발했습니다.
출처 : 위기 정보 시스템
코로나 우크라이나 같은 이슈는 항상 많은 트래픽을 몰고다닙니다. Spam 문서는 이러한 트래픽을 이용하기때문에 위와 같은 상황에서 볼만한 내용들만 필터를 하여 노출을 시켜주는 검색엔진 시스템입니다.
중복 삭제 시스템
Google에서 검색하면 수천 개 또는 수백만 개의 일치하는 웹페이지를 찾을 수 있습니다. 그 중 일부는 서로 아주 유사할 수도 있습니다. 이 경우에 Google 시스템은 가장 관련성이 높은 결과만 표시하여 불필요한 중복을 방지합니다.
출처 : 중복 삭제 시스템
비슷한 문서가 발견이 되면 가장 관련성이 높은 결과만 표시하는 검색엔진 시스템입니다. 패널티 시스템이 아니고, 비슷한 문서가 발견이 되었을 때 사람들이 많이 보고, 관련 내용이 많은 페이지를 노출을 시켜주는 시스템입니다.
이제는 베껴도 그냥 베껴서는 안될 것이고, 베껴서 노출에 피해가 갈 것 같다면, 나만의 내용을 포함하거나, 내용이 풍부한 콘텐츠가 되어야 할 것입니다.
일치검색 도메인 시스템
Google의 순위 시스템은 도메인 이름에 포함된 단어를 다양한 요소 중 하나로 고려하여 콘텐츠가 검색어와 관련이 있는지 판단합니다.
일치검색 도메인 시스템
Exact match domain system 일명 EMD라고 합니다. 도메인에 관련 키워드가 붙게되면 좋은 영향을 받게 됩니다. 오래전부터 있었던 시스템이고, 낙장도메인이 오랫동안 지속하기 어렵게 만드는 시스템이기도 합니다.
하지만 방법이 아예 없는 것은 아니고, 도메인 이름으로 브랜딩을 시킨다면 충분히 효력을 낼 수 있습니다.
최신 정보 시스템
Google에서는 사용자가 최신 콘텐츠를 기대하는 경우 검색어에 대하여 최신 콘텐츠를 제공할 수 있도록 ‘검색결과를 최신 상태로 유지하는’ 여러 가지 시스템을 갖추고 있습니다.
최신 정보 시스템
최신 콘텐츠를 유지하라고 하는 이야기를 많이 들어봤을 겁니다. 이 시스템은 검색엔진이 내 사이트가 얼마나 최신 상태로 유지하는가를 봅니다.
시스템을 잘 이용하면, 글을 최신상태로 쓰지 않아도 최신글로 검색엔진에 알릴 수 있으니 잘 활용하면 노동력을 줄일 수 있습니다.
링크 분석 시스템 및 PageRank ☆
페이지의 내용을 파악하고 검색어에 해당하는 가장 유용한 페이지를 결정하기 위해 페이지가 서로 연결되는 방식을 이해하는 다양한 시스템입니다. PageRank의 작동 방식이 크게 개선되었으며 여전히 Google의 핵심 순위 지정 시스템 중 하나입니다.
링크 분석 시스템 및 PageRank
제가 PBN을 2년전에 그만두게 만든 시스템입니다. 이 페이지 랭크 시스템은 링크를 기본으로 알고리즘이 형성이 됩니다. ‘링크 = 백링크‘이기때문에 페이지 안에 링크를 계산하고 이 링크 수를 계산하여 분석합니다.
(그래서 제이키의 링크쥬스 프리미엄 페이지에 올라온 글들은 다소 답답할 수 있으나, 시스템적인 부분을 감안하여 안전한 방법으로만 공유드립니다.)
위에 이야기를 하였듯이 처리 양이 많아 가중치를 주기가 지금까지는 어려워졌지만, 현재는 서버구성이나 이를 분석할 수 있는 시스템 자원이 좋아졌기때문에 과거와는 다르게 처리가 가능하다고 봅니다. (이에 관련된 시스템 문건을 봤는데 지금은 찾기가 어렵네요.)
그렇기때문에 백링크를 함부로 사용해서도 안되고, 무분별하게 사용을 하였을 때 지금 당장은 아니더라도, 트래픽이 몰린 후 그 페이지의 분석을 구글봇이 시도를 하였을 때, 인위적인 행위나 패턴의 일치가 보이면 Spam이나 업데이트 이후에 패널티를 먹을 수 있습니다.
지금 당장만 생각하시면 안됩니다. 구글의 무서움은 트래픽이 몰리고 난 후에 그 페이지가 유용한지 아닌지를 한번 더 분석하게됩니다.
지역 뉴스 시스템
Google은 ‘주요 뉴스’와 ‘지역 뉴스’ 기능을 통해 필요할 때마다 현지 뉴스 매체를 파악하고 표시하는 시스템을 갖추고 있습니다.
지역 뉴스 시스템
MUM
멀티태스킹 통합 모델(MUM)은 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 시스템입니다. 지금은 MUM이 Google 검색에서 일반적인 순위 지정이 아닌 코로나19 백신 정보 검색 및Google에 표시되는 추천 스니펫 콜아웃을 개선하는 특수한 용도로 사용되고 있습니다.
MUM
이 MUM 시스템은 2020년에 BERT와 통합이되면서 엄청난 Spam 문서와 중복 문서들을 제거하였는데 현재는 1페이지의 데이터를 비교분석을 하는것이 아니라 구문을 비교분석하는 시스템으로 업그레디으 되었습니다.
MUM 시스템은 AI로 발전해나가는 시스템이고, 과거에 검색창에 검색어를 넣었을 때 비슷한 제목이나 문구에 해당 키워드가 있으면 검색 결과로 나오던 것을 사용자가 원하는 검색 결과를 보여주는 검색엔진 핵심 시스템으로 점점 발전이 되고 있습니다.
신경망 검색
신경망 검색은 Google에서 검색어 및 페이지에 포함된 개념이 어떻게 표현되는지 이해하고 이를 서로 매칭할 때 사용하는 AI 시스템입니다.
신경망 검색
키워드와 해당 페이지가 어떻게 연관이 되는지를 이해시켜주는 시스템입니다. 도입한지 얼마 안되었고, AI 시스템을 뒷받침해주는 데이터입니다.
아직은 완벽하지 않지만, 지금과 같이 많은 콘텐츠가 쏟아져 나오는 상황에서 데이터가 충분히 모이게되면, 굉장히 무서운 효과를 보여줄 시스템입니다.
그렇기때문에 지금부터 이러한 시스템이 데이터를 모아주는것을 생각하면서 콘텐츠 작성하는것에 조금 더 신경을 써여 합니다.
검색엔진은 시간이 지날수록 더욱 막강하게 알고리즘이 변화될 것이고, 이런 시스템이 완성이 되면 지금과 같은 속도로 사이트를 완성하기는 어렵기때문에 지금부터 키워드와 해당 페이지의 연관성을 잘 연결하여 콘텐츠를 작성하시는 것을 추천드립니다.
원본 콘텐츠 시스템
Google은 원본성 보고서 등 검색결과에서 원래 콘텐츠를 인용하기만 한 콘텐츠보다 원본 콘텐츠를 더 위에 표시하기 위한 시스템을 갖추고 있습니다. 여기에는 특수 표준 마크업 지원 기능이 포함되는데, 페이지가 여러 위치에 중복되어 있다면 크리에이터는 이 기능을 사용해 Google에서 어떤 페이지가 기본 페이지인지 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
원본 콘텐츠 시스템
구글은 다양한 정보를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 아직까지는 완벽하게 작동이 되지는 않는 듯 합니다. (데이터 수집 및 분석 부족이라고 봐야할듯하네요.)
하지만 구글은 이에 대한 가이드를 공유했고, 해외에서 이 가이드를 적용한 콘텐츠들이 늘어나기 시작하고 있습니다.
BERT와 MUM과 같은 시스템을 이용하여 사용자 중심 콘텐츠 데이터를 수집하고 분석하기 시작했고, 이 데이터를 기본으로 콘텐츠 독창성에 대한 부분을 수집한 데이터 분석을 통해 분류할 것이고, 검색엔진에서 분류한 결과치를 노출을 시킬 것입니다.
이 시스템은 검색엔진에 올라는 콘텐츠가 정보를 위한 것인가, 아니면 리뷰를 위한 것인가를 분류해내기 시작할 것입니다.
P. 더 쉽게 이해할 수 있는 프리미엄 페이지 글
| 구글 E-E-A-T 아주 쉽게 설명 |
| 콘텐츠 질을 높여주는 신뢰성과 권위성을 적용하는 방법 |
| 콘텐츠 질을 높이기 위해 글쓰면서 반드시 설정해야하는 것들 |
삭제 기반 순위 내리기 시스템
Google은 특정 유형의 콘텐츠 삭제를 허용하는 정책을 시행하고 있습니다. Google에서 특정 사이트와 관련하여 다수의 삭제 요청을 처리하는 경우 이를 검색결과를 개선하기 위한 신호로 사용합니다.
삭제 기반 순위 내리기 시스템
DMCA를 통해 저작권 삭제 요청이 들어올 경우 해당 사이트는 순위에서 떨어질 수 있습니다. 또한 선정적 이미지나 신상 털키와 같은 개인 정보 관련된 콘텐츠 역시 구글에서는 순위에서 떨어지게 됩니다.
최근 DMCA는 파트너쉽을 맺고 진행하는 Affiliate 사이트에도 무분별하게 메일을 보내고 있는데요. (참 문제네요.)
문구 순위 시스템
문구 순위란 Google에서 특정 페이지가 검색어와 얼마나 관련성이 높은지 더 잘 이해하기 위하여 웹페이지의 개별 섹션이나 ‘문구’를 식별할 때 사용하는 AI 시스템입니다.
문구 순위 시스템
과거에는 1개의 페이지 데이터를 가져가서 그 페이지에 사용자 중심 데이터가 되게되면 다른 유사한 롱테일 키워드도 상위 노출이 되었습니다.
하지만 이 문구 시스템은 해당 주제에 대한 해당 페이지에 하위 주제도 이해를 할 수 있기때문에 페이지 문구안에 질의자의 검색어와의 매칭이 비교적 정교해짐으로써 질문에 대한 답에 따라 검색엔진 결과를 보여주게 됩니다.
그렇기때문에 과거의 방식으로 글을 쓸 경우 검색엔진에서 들어오는 트래픽이 갈수록 줄어들게되어 있습니다.
P. 더 쉽게 이해할 수 있는 프리미엄 페이지 글
| [SEO] 블로그 최적화 1편 – 글쓰기 (소제목 중요성 : 웹사이트 영역 ‘워프’ ‘티스’ 등등) |
RankBrain ☆
RankBrain은 단어와 개념 간의 관계를 이해하는 데 도움을 주는 AI 시스템입니다. 즉, 콘텐츠가 다른 단어 및 개념과 관련이 있다는 것을 이해하면 검색에 사용된 단어가 모두 포함되어 있지 않더라도 관련 콘텐츠를 더 효과적으로 반환할 수 있습니다.
RankBrain
키워드와 콘텐츠의 연관성을 학습하고 이해해서 검색엔진 결과에 노출을 시켜주는데 큰 핵심을 주는 시스템이고 여기서 나오는 데이터를 통해 검색 순위에 영향을 받을 수가 있습니다.
이 시스템은 이미 데이터가 많이 있기때문에 검색을 지원하는 주요 AI 시스템중에 하나로 변화가 되었고, 상위 검색엔진 결과를 지정하는데 중요한 요소를 가지게 됩니다.
위에 MUM이나, RankBrain, BERT, 신경망 일치와 같은 시스템과 연동이 되어 데이터를 수집하는것으로 파악됩니다.
신뢰할 수 있는 정보 시스템 ☆
공신력 있는 페이지를 노출하고 저품질 콘텐츠를 강등하거나 수준 높은 저널리즘을 장려하는 등 가장 신뢰할 수 있는 정보를 표시하기 위해 여러 시스템이 다양한 방식으로 함께 작동합니다. 주제가 빠르게 변화하고 있거나 시스템에서 검색어에 대하여 제공 가능한 검색결과의 전반적인 품질에 대한 확신이 없는 등 신뢰할 수 있는 정보가 부족하면 자동으로 콘텐츠 권고가 표시됩니다. 이러한 콘텐츠 권고에서는 유용한 검색결과를 얻을 수 있는 검색 방법을 알려줍니다.
신뢰할 수 있는 정보 시스템
정말정말 중요한 시스템이고, 유용한 콘텐츠와 연동이 되는 시스템이며, EEAT의 핵심이 되는 시스템입니다. 내용이 방대하고 핵심적인 내용이며, 네이버 웹사이트 영역이나 블로그에도 적용이 되는 원리입니다.
아래의 프리미엄 페이지에 내용을 적었으니 확인해보시길 바랍니다.
(순위 시스템에 영향을 주는 내용이라 관심을 가지고 보실 분들만 보았으면 합니다. 많이 퍼져나갈수록 경쟁심화도가 높아지기때문에 그냥 오픈하게되면 검색엔진 순위에 또 한번 영향을 받을 것이라고 봅니다.)
P. 더 쉽게 이해할 수 있는 프리미엄 페이지 글
| 구글 E-E-A-T 아주 쉽게 설명 |
| 콘텐츠 질을 높여주는 신뢰성과 권위성을 적용하는 방법 |
| 콘텐츠 질을 높이기 위해 글쓰면서 반드시 설정해야하는 것들 |
| 유용한 콘텐츠 시스템 최적화를 위한 방법 |
| 유용한 콘텐츠를 제작을 위한 구글의 조언 |
리뷰 시스템 ☆
리뷰 시스템은 주제를 잘 아는 전문가 또는 애호가가 작성하고 유용한 분석과 독창적인 연구를 제공하는 고품질 리뷰와 콘텐츠에 관한 보상을 강화하는 것을 목표로 삼고 있습니다.
리뷰 시스템
리뷰 시스템의 리뷰를 댓글로 잘못 생각하시는 분들이 있습니다.
리뷰는 콘텐츠에 여러 제품 또는 서비스를 사용해본 경험적인 내용을 이야기하는 것입니다. 추천, 의견, 분석에 대한 내용이 있으면 좋습니다.
이 리뷰시스템은 각 페이지의 리뷰 콘텐츠가 많을 경우 내 사이트 전체 평가에 유리하게 됩니다. (DA 개념이라고 보셔야 합니다.)
리뷰 시스템은 검색엔진에서 상위 노출을 하는데 중요한 요소를 할 것이고, AI 시스템이 들어오게 되었을 때 굉장히 중요한 검색엔진 시스템이 될 것입니다.
정보성 글 = AI 검색 노출 리뷰성 글 = 다른 블로그나 사이트 노출
사이트 다양성 시스템
Google의 사이트 다양성 시스템은 주요 검색결과에 일반적으로 상위 검색결과에 동일한 사이트에서 제공된 웹페이지 등록정보 두 개 이상 표시되지 않도록 합니다. 이렇게 함으로써 하나의 사이트가 모든 상위 검색결과를 차지하지 않도록 할 수 있습니다. 하지만 Google 시스템에서 특정 검색과 관련해 관련성이 높은 것으로 판단하는 경우에는 두 개 이상의 등록정보를 표시할 수도 있습니다. 사이트 다양성 시스템에서는 대체로 하위 도메인을 루트 도메인의 일부로 취급합니다. 즉, 하위 도메인(subdomain.example.com) 및 루트 도메인(example.com)의 등록정보는 모두 동일한 하나의 사이트에서 제공된 등록정보로 간주됩니다.
사이트 다양성 시스템
위에 이야기는 루트 도메인 (메인 도메인)과 하위 도메인을 같은 내용으로 쓸 경우에 한개의 도메인만 검색엔진에서 상위 노출을 시켜준다는 개념입니다.
그래서 도메인을 하위 도메인으로 분류해서 쓴다면 같은 주제가 아니라 다른 주제로 분류해서 사용하는 것이 좋습니다.
P. 더 쉽게 이해할 수 있는 프리미엄 페이지 글
| 도메인과 서브도메인을 분리하여 트래픽을 모으는 전략 방법 |
스팸 감지 시스템
이메일 받은편지함에 스팸이 가득하길 원하는 사람은 없을 겁니다. 그래서 스팸 필터는 아주 유용합니다. Google 검색도 스팸이라는 문제에 직면하고 있습니다. 인터넷에는 어마어마한 양의 스팸이 존재하며, 이에 제대로 대응하지 않으면 가장 유용하며 관련성이 높은 검색결과를 표시할 수 없습니다. Google은 SpamBrain을 비롯한 다양한 스팸 감지 시스템을 활용하여 Google 스팸 정책을 위반하는 콘텐츠 및 행위에 대응하고 있습니다. 스팸 감지 시스템은 끊임없이 진화하는 스팸 위협에 맞춰 지속적으로 업데이트됩니다.
스팸 감지 시스템
많은 분들이 스팸 감지 시스템이라고 하면, Hummingbird, Panda 시스템, Penguin 시스템을 떠올립니다.
하지만 이 시스템은 이제 시스템 자체에서 사라지고, 위에 검색엔진 시스템에 통합되거나, 핵심 순위 시스템의 일부가 되었습니다.
한마디로 더욱 검색엔진 검색 결과에 있어서 더욱 강력하게 업데이트가 되었다고 봐야합니다.
검색엔진 순위 시스템을 어떻게 응용해야 할까?
검색엔진 순위에 영향을 주는 시스템을 어떻게 다 내 사이트에 적용할 수 있을까요?
결과적으로 못합니다.
하지만 100%를 목표로 적용하는것보다는 구글에서 중요하게 생각하며, 비중이 있는 시스템을 적용시키는 것을 목표로 해야합니다.
현재는 “백링크와 트래픽” 여전히 중요하지만, 비중이 과거에 100이였다면, 지금은 유용한 콘텐츠 시스템과 섞여 50 대 50이라고 봐야합니다.
또한 이제는 데이터를 분석하여 검색엔진에서 순위를 먹이기때문에 과거와는 달리 검색엔진에서 노출이 빠르게 올라오지 않을 것입니다.
그렇기때문에 기본적인 SEO는 반드시 숙지를하고 사이트에 적용을 하는것이 유리합니다.
현재 검색엔진에서 순위에 영향을 주는 시스템은 위 내용에 포함이 되어있습니다. 하지만 현재 계속 업데이트 진행중이므로 한가지만 적용하는 것이 아니라 위 시스템 중 비중이 큰 요소들을 적용하여 앞으로 업데이트가 되었을 때도 꾸준히 성장하는 사이트가 되시길 바랍니다.
현재 알고리즘은 위와 같이 A라는 시스템 B라는 시스템이 있다면 교집합으로 사용되는 시스템이 많습니다. 한마디로 시스템을 섞어가면서 쓰고 있다고 보시면 됩니다.
예전과는 다르게 이렇게 섞어서 쓰게되면, 결과치에 대한 부분은 직접 TEST하면서 방향을 맞추지 않는 이상 어려울 수 있습니다.
이에 대한 도움을 주고자 프리미엄페이지에는 시스템적인 해석으로 안전한 방향성으로 콘텐츠를 키울 수 있는 방법을 공유하니 살펴보시길 바랍니다.
위에 글을 보시고 난 뒤에 아래의 글을 통해 적용해보시길 바랍니다.
