SEO를 제대로 이해하기 위해서 무엇을 이해해야하고 분석해야할까? 어떻게 이해를 하느냐는 굉장히 중요한 부분이다.
그 이유는 어떠한 기준으로 이해를 하느냐에 따라 해석이 달라진다.
이 기준을 설명할 때 나는 기술적 시선으로 볼 것인가? 아니면 마케팅적인 시선으로 볼 것인가로 나눈다.
그 이유는 SEO라는 것은 검색 엔진 최적화인데, 검색 엔진에 최적화를 하기 위해서 기술적으로 봐야하는것인지, 아니면 검색 엔진에 최적화를 위해 콘텐츠를 질 좋은 콘텐츠로 써서 최적화를 해야할지 기준을 정해야하기때문이다.
사실 둘다 중요하다.
그럼에도 불구하고 하나를 꼽자면, 마케팅적인 시선보다는 기술적 시선이 필요하다.
일단 검색 엔진이라는 것은 검색을 위한 엔진이고 이러한 엔진은 서버와 네트워크, 프로그램, 그리고 알고리즘 등 여러가지가 조합이 되어 있다.
검색 엔진에서 최적화를 이유는 노출을 위함이다.
이 노출이 잘되기 위해서는 검색엔진에 색인이 되어야하고, 순위가 높아져 눈에 잘 띄어야 한다.
이러한 부분을 이해하기 위해서는 알고리즘을 이해하면된다.
참고로 이러한 알고리즘을 이해하기 위해서는 개발적 시선보다는 시스템 엔지니어 시선으로 분석해야한다.
- 그 이유가 개발을 한다고해서 이 프로그램을 다 돌리지 않는다. 왜?? 돈이 드니깐!!
- 그래서 서버 구성을 예측하고 이 예측한 서버를 이용해서 어떠한 알고리즘을 돌리는지 예측해야한다.
- 그리고 서버 리소스를 계산하여 전기료, 리소스 할당량을 계산하여 예측할 수 있다.
어떻게 예측하냐? 어떻게 사용하느냐에 따라 이건 오버히팅 깜이다. 아니다. 이건 데이터 분석하는데 얼마 들지 않는다. 구조를 알면 예측할 수 있다.
이 부분은 실제 업무를 하지 않는 이상 이해하기가 힘들다. 또한 어떤 서버 구조냐에 따라 비용이나 데이터 처리 속도를 예측할 수 있는데, 최근에는 가상화 방식으로 되면서 네트워크를 이용한 데이터 처리량이 중요하다.
- 이것이 왜 중요하냐? 예를 들어서 색인이나 어떤 검색 결과 처리를 위해서 얼마나 시간이 걸리는지를 이해할 수가 있다.
- 사람들은 결과값이 바로 나올거라 생각하겠지만, 데이터 분석하고 처리하는데 서버 리소스도 중요하지만 최근에는 네트워크가 중요하기땜누에 이러한 부분을 예측해야한다.
아무튼 이런 부분을 예측하면서 시스템 예측 시간과 알고리즘 당 서버 리소스를 구글이나 네이버 가이드와 비교해서 예측을하면 어느정도 예측 Gap을 줄일 수 있다.
SEO라는 것은 시스템으로 구성이 된것이기때문에 원인과 결과값이 시스템이 가지고 있는 데이터 안에서 나오기때문에 SEO를 잘 하기 위해서는 이 데이터를 이해하고 잘 만들면 되는 것이다.
그래서 링크쥬스에서 이러한 부분을 쉽게 이해할 수 있게 글을 앞으로 써볼까 한다.
그리고 실제로 좋은 영향을 받기 위해서는 주제에 따라 구성이 틀려질 수 있기때문에 질문을 하길 바란다. 질문은 아래 유료 콘텐츠인 네프콘 댓글을 이용해주길 바란다.
