Glue는 Generalised likelihood uncertainty estimation의 약자입니다. 이 알고리즘은 모델 예측의 불확실성을 정량화하기 위한 통계 방법입니다. “모델 예측의 불확실성을 정량화하기”란 모델의 검증을 위한 시스템이라는 뜻입니다.
먼저 글을 썼던 Navboost 알고리즘과 같은 시스템이라고 보시면 좋습니다.
Glue 알고리즘 중요한 이유
Nayak에 따르면 “Glue는 페이지의 다른 모든 기능을 포함하는 Navboost의 또 다른 이름일 뿐입니다.”라고 Nayak은 말하면서 Glue가 웹 결과가 아닌 Google SERP의 다른 모든 작업을 수행함을 확인했습니다.
Glue는 다른 강의에서도 설명되었습니다( Douglas Oard 교수 프레젠테이션 , 2023년 11월 15일).
“Glue는 클릭, 마우스 오버, 스크롤, 스와이프 등 다양한 유형의 사용자 상호 작용을 집계하고 웹 결과와 검색 기능을 비교하기 위한 공통 측정항목을 만듭니다. 이 프로세스는 검색 기능이 실행되는지 여부와 페이지에서 실행되는 위치를 모두 결정합니다.”
Glue와 동일한 사용자 상호 작용 신호 부분을 집계하지만 지난 24시간 동안의 로그에서만 최대 10분의 지연 시간으로 집계하는 실시간 파이프라인임.
Navboost와 Glue는 Google이 SERP에 궁극적으로 표시되는 내용을 찾고 순위를 매기는 데 도움이 되는 두 가지 신호라고 말함.
출처 : https://searchengineland.com/how-google-search-ranking-works-pandu-nayak-435395
이 알고리즘은 구글 검색 순위에 영향을 주는 알고리즘을 검증할 수 있는 자료로 쓰이게 됩니다.
쉽게 이해를 하자면, 여러가지 알고리즘 시스템이 있지만, 이러한 알고리즘 시스템의 불확실성을 이 알고리즘 데이터를 활용하여 검증 자료로 쓴다고 생각하면 좋습니다.
- 쿼리 이해 : 사용자가 검색창에 입력하는 단어와 문구 뒤에 숨은 의도를 해독합니다.
- 관련성 결정 : 과거 상호 작용 및 품질 평가에서 얻은 신호를 사용하여 콘텐츠가 쿼리와 어떻게 일치하는지에 따라 결과 순위를 매깁니다.
- 최신성 우선 순위 지정 : 중요할 때 가장 최신이고 관련성이 높은 정보가 순위에 오르도록 합니다.
- 결과 개인화 : 검색어뿐만 아니라 사용자의 위치, 사용 중인 장치 등 사용자의 상황에 맞게 검색 결과를 맞춤화합니다. 이보다 더 많은 개인화는 없습니다.
Glue 알고리즘을 개선하기 위해 중요한 항목
- 모바일 최적화 (Crawling, Index 이해)
- 사이트 가볍게 만들어야함. (Bot이 튕기지 않게 Crawling, Index 이해)
- 유용한 콘텐츠 시스템에 적합한 문서 만들기
- 키워드와 화제성 키워드 적절히 조합
- 타이틀은 사람들이 클릭하고 싶게끔 만들기
- GA4 데이터 요소 이해하기
Navboost와 마찬가지로 사용자 데이터를 알고리즘에 적용하게 하는 것입니다. 그렇기때문에 Crawling, index에 대한 부분을 이해하고 적용해야하면, 사이트가 가벼워야합니다.
또한 이러한 알고리즘은 트래픽이 있어야 데이터가 쌓이기때문에 콘텐츠 주제와 초기 트래픽을 어떻게 얻느냐에 따라 결과를 달리할 수 있습니다.
정말 간단하지만, 쉽지 않는 부분이라는 것을 알고 있습니다. 하지만 구글 역시 페이지 질 분석을 위해 이러한 데이터를 통해 평가를 하는 것이기에 이 부분을 꼭 해결을 해줘야 합니다.
잘 이해가 안될 경우 아래의 프리미엄콘텐츠에서 도움을 받으시길 바랍니다.
