인공 지능-3 충격적인 변화를 통한 SEO 환경의 기본 변화

콘라드 울펜슈타인

2일 전

인공 지부

AI는 SEO를 변환합니다 : 전략에 가장 중요한 6 가지 교대 근무

AI의 SEO 변환 : 이제 마케팅 담당자가 알아야 할 사항

인공 지능 (AI)은 최근 몇 년 동안 SEO (Search Engine Optimization)의 세계를 근본적으로 변화 시켰습니다. 한때 미래의 특수 효과로 기각 된 것은 이제 현대 SEO 전략의 필수 부분입니다. AI는 더 이상 과대 광고가 아니라 업계에서 가장 큰 변화의 원동력입니다. Google의 학습자 알고리즘에서 Chatt -AI와 같은 챗봇에 이르기까지 검색 엔진이 사용자를 이해하고 평가하고 현재 사용자에게 영향을 미칩니다. 회사와 SEO 관리자의 경우 이는 전통적인 전술이 적응되어야한다는 것을 의미하며, 새로운 성공 지표가 중점을두고 있으며 AI 지원 검색 결과에 대한 최적화가 새로운 과제가되고 있습니다.

이 기사에서 우리는 SEO 풍경이 AI에 의해 어떻게 바뀌 었는지에 대해 밝혔다. 우리는 클래식 SEO 방법을 더 발전시키는 방법을 보여줍니다. 새로운 메트릭 및 측정 (예 : Stay 및 AI Answers의 품질)이 점점 더 중요 해지고 AI 기반 검색 엔진이 순위 전략에서 어떤 역할을하는지 보여줍니다. 또한 AI의 맥락에서 컨텐츠 전략, 사용자 경험 (UX) 및 기술 SEO와 같은 인접한 측면을 고려합니다. 실습의 구체적인 예와 사례 연구는 변화를 실질적으로 만들고 AI 시대에 성공적으로 자신을 설정하는 방법을 보여줍니다.

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전통적인 SEO 방법의 적응

오랫동안 특정 전통적인 SEO 방법이 필드를 지배했습니다. 텍스트에서 키워드의 세심한 배치, 가능한 많은 백 링크를 수집하거나 각 페이지의 메타 태그를 최적화했습니다. 그러나 AI가 검색 알고리즘으로 이동하면 게임 규칙이 변경되었습니다. 검색 엔진은 사용자가 실제로 중요한 것이 더 똑똑해지고 있으며 SEO 전략은 그에 따라 적응해야합니다.

키워드에서 컨텍스트까지

과거에는 각 중요한 키워드에 대해 자신의 페이지를 만들고 가능한 한 자주 용어를 반복하는 것이 일반적이었습니다. 오늘날 Rankbrain 및 Bert와 같은 AI 기반 시스템 덕분에 Google은 검색 쿼리가 저장된 키워드를 정확하게 충족하지 않더라도 사용자가 실제로 찾고있는 것을 훨씬 더 잘 이해합니다. 결과 : 텍스트의 관련성과 컨텍스트는 엄격한 키워드 밀도보다 더 중요합니다. 웹 사이트 운영자는 콘텐츠를 주제별로 포괄적이고 사용자 지향적으로 만들어야합니다. 이는 개별 검색어를 분리하여 보는 대신 검색 의도 (예 : 검색 쿼리의 필요 또는 문제)가 중점을 두어야 함을 의미합니다. 예를 들어, "건강한 식습관"의 주제에 대한 안내서를 작성하는 경우 키워드를 몇 번 설치할뿐만 아니라 모든 관련 질문 및 하위 주제 (영양소, 레시피, 다이어트 팁 등)를 다루어야합니다. AI 기반 알고리즘은 사용자 요청을 더 잘 충족시키기 때문에 그러한 전체 론적 컨텐츠에 보상합니다.

백 링크의 수량 이전의 품질

백 링크 - 다른 웹 사이트의 참조 - 중요한 순위 요인으로 남아 있지만 여기서도 KI는 재고를 보장했습니다. 과거에는 일부는 클래스 대신 질량에 의존하여 왼쪽 -윙 농장 또는 구매 링크를 통해 순위를 높이려고 노력했습니다. 그러나 AI가 지원하는 최신 검색 엔진 알고리즘은 점점 부 자연스러운 좌파 패턴을 인식하고 있습니다. 수백 개의 좌파 대신에 관련성 있고 신뢰할 수있는 링크가 이제 더 많이 계산됩니다. 인정 된 업계 웹 사이트의 단일 링크는 10 개 이상의 의심스러운 출처의 가치가 있습니다. Ki는 Google & Co.가 왼쪽에서 컨텍스트를 왼쪽에서 해석하여 주변 텍스트가 주제에 적합한지를 해석하여 페이지의 권한을 현실적으로 평가합니다. 따라서 성공적인 SEO 전략은 질적 링크 구조 (예 : PR, 게스트 기부금, 파트너십) 및 업계의 브랜드로 볼 수 있습니다. 자신의 웹 사이트가 많은 고품질 기사에 언급 된 경우, 클래식 순위가 증가 할뿐만 아니라 AI 시스템에 의해 신뢰할 수있는 정보 소스로 인식 될 가능성도 있습니다.

사용자 중심 온 페이지 최적화

AI는 검색 엔진이 거의 사람처럼 콘텐츠를 읽을 수 있도록합니다. 이는 키워드를 백인 쓰기 또는 과도하게 최적화 된 메타 태그로 숨기는 것과 같은 과거의 속임수가 더 길고 반대로 처벌 될 수 있음을 의미합니다. 대신, AI의 부호에서 온 페이지 최적화는 훌륭한 편집 실습에 더 가깝게 이동합니다. 명확한 제목 구조, 읽기 쉬운 텍스트, 논리적 구조 및 독자의 부가 가치는 중심입니다. 종합적으로 다루는 유창하게 작성된 텍스트는 AI 기반 분석에 의해 사랑스러운 키워드 문자열보다 더 잘 평가됩니다. 모토는 : 기계가 아닌 사람들을 위해 글을 쓰십시오 - 기계는 콘텐츠와 사람을 평가하는 법을 배웠기 때문입니다.

구조화 된 데이터에 대한 새로운 역할

AI가 선호하는 지난 몇 년간의 개발은 구조화 된 데이터의 사용 증가입니다 (체계 마크 업). 마크 업은 검색 엔진에 대한 콘텐츠 (리뷰, 레시피, FAQ 등)를 명시 적으로 수여 할 수 있습니다. AI 알고리즘은이 추가 정보를 사용하여 풍부한 스 니펫으로 검색 결과를 풍부하게하거나 답변 상자 (직접 응답 필드)에 컨텐츠를 구체적으로 제공합니다. SEO 실습의 경우 이는 다음을 의미합니다. 메타 설명의 유지 보수와 같은 전통적인 방법은 검색 엔진 컨텍스트를 제공하기 위해 스키마 데이터의 최적화에 의해 보완됩니다. 예를 들어, FAQ 마크 업이있는 제품에 대한 빈번한 질문이있는 페이지가 제공 될 수 있습니다. Google은 확장 검색 요소 또는 음성 보조 답변으로 Google을 사용하는 기회가 증가합니다. 그러한 앵커 최적화를 실행하는 사람은 누구나 고전적인 "Blue Link"사고를 넘어서서 즉시 답변을 제시하려는 AI 제어 검색에 적응합니다.

요약하면 : 전통적인 SEO 방법은 여전히 중요하지만보다 지능적으로 구현되어야합니다. 키워드 연구는 여전히 관련이 있지만 용어는 더 자연스럽고 맥락에서 사용됩니다. 백 링크는 맹목적으로 수집되지 않지만 특히 사용자 및 알고리즘의 눈에 페이지의 권한을 높이기 위해 설정됩니다. 온 페이지 SEO는 더 이상 HTML 태그를 채우는 것을 의미 할뿐만 아니라 무엇보다도 최상의 콘텐츠를 제공하는 것을 의미합니다. 기술 트릭과 구조화 된 데이터는 AI 시스템에 대한 콘텐츠를 이해하고 찾을 수 있도록 도와줍니다. SEO는 클래식 마케팅 품질과 기술 노하우 및 AI에 대한 이해를 결합한 징계로 바꾸고 있습니다.

새로운 지표와 성공 측정

검색 환경의 변화는 변경된 아이디어와 관련이 있으며 실제로 SEO 성공을 측정합니다. 과거에는 주로 순위 (Keyword X의 1 위)와 검색 엔진을 통해 온 방문자 수를 보았습니다. 이러한 주요 수치는 여전히 중요하지만 AI는 새로운 메트릭이 페이지에서 사용자의 체류 기간이나 AI 생성 답변 스 니펫의 품질과 같은 스포트라이트를 제공하고 있는지 확인했습니다.

클릭률 만 대신 아직 시간

중심적인 예는 너무 많은 거주 시간 또는 체류 기간입니다. 그녀는 검색 결과 목록으로 돌아 가기 전에 검색 결과를 클릭 한 후 사용자가 페이지에 얼마나 오래 머무르는 기간을 설명합니다. 더 긴 체류 기간은 콘텐츠가 도움이되고 매력적이라는 지표로 간주됩니다. 방문자는 비디오를보고 웹 사이트를 더 깊이 클릭 할 수 있습니다. 과거에는 클릭 속도 (클릭률, CTR)에 중점을 두었으므로 결과를 클릭하는 사람들 중 몇 명이 클릭했습니다. 그러나 사용자가 즉시 뛰어 내리면 높은 클릭률이 거의 사용되지 않습니다. AI 지원 검색 엔진 로직은 체류 길이, 스크롤 깊이 또는 페이지의 상호 작용과 같은 사용자 신호에 더 많은주의를 기울입니다. 웹 사이트 운영자에게 이것은 다음을 의미합니다. 옆에 누군가를 유혹하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 당신은 또한 그것을 유지하고 만족시켜야합니다. 성공적인 페이지는 사용자의 질문에 종합적으로 답변하고 심지어 탐색을 계속하도록 동기를 부여 할 수도 있습니다. 예를 들어, 블로그 기사는 구축 된 인포 그래픽, 비디오 또는 추가 링크를 통해 체류 시간을 크게 증가시킬 수 있으며, 이는 순위에 긍정적 인 영향을 줄 수 있습니다.

"제로 클릭"검색의 도전

동시에 Google & Co.가 이미 결과 페이지에 답을 직접 표시하기 때문에 사용자가 더 이상 클릭하지 않아도되는 검색 쿼리, 즉 클릭이없는 검색 추세를보고 있습니다. AI 생성 답변과 확장 된 스 니펫을 통해 이러한 제로 클릭 검색의 비율은 현재 연구에 크게 암호화되었으며, 현재 연구는 결과를 클릭하지 않고 모든 검색 쿼리의 절반 이상이 끝납니다. SEO의 성공 평가의 경우, 이것은 새로운 도전을 나타냅니다. 클릭 수치는 1 위에 있더라도 트래픽이 줄어 듭니다. 새로운 사고 방식이 여기에서 찾아야합니다. 회사는 클릭하지 않고도 검색 결과에서 컨텐츠가 얼마나 자주 보이는지 점점 더 많이보고 있습니다. 예를 들어, 자신의 페이지의 정의가 응답 상자에 표시되면 브랜드는 웹 사이트 방문없이 사용자에게 도달하지만 여전히 가시성과 권한을 증가시킵니다. 이러한 인상 (시각적 접촉)은 KPI만큼 더 중요해집니다. Google 검색 콘솔 및 기타 도구에는 이미 컨텐츠가 얼마나 자주 제시되는지 확인할 수 있도록 기능 스 니펫 또는 비디오 미리보기와 같은 기능에 대한 인상이 표시되기 시작했습니다. SEO Visiter의 실제 변환도 발생할 수 있습니다. 사용자는 유용한 정보의 발신자를 기억하고 나중에 브랜드를 직접 또는 신뢰할 수있는 페이지를 방문 할 수 있습니다.

적합:

사용자가 웹 사이트 마케팅 챌린지를 클릭하지 않고 직접 정보를 찾을 수있는 검색을 클릭하십시오.

AI 응답의 평가

검색 엔진에서 AI 생성 답변을 사용하면 다른 레벨이 추가됩니다. 이러한 답변의 품질. Google과 Bing은 AI 기능이 제공 한 정보가 정확하고 유용한 지 확인하려고합니다. 이를 위해 검색 생성 경험 (SGE)을 위해 Google Labs의 Bing Chat 또는 피드백을위한 Bing Chat 또는 피드백을 통해 피드백 예제를 적극적으로 얻으십시오. 컨텐츠 제공 업체 및 SEO의 경우 AI가 쉽게 올바르게 해석 할 수있는 방식으로 컨텐츠를 준비해야합니다. 사실은 투표이어야하고 진술은 정확하게 공식화되어야합니다. 자신의 콘텐츠가 AI 스 니펫에 나타나면 비생산적이지만, 잘못되거나 왜곡 될 수 있습니다. 따라서 성공 요인이 체중이 크게 증가함에 따라 정확성과 명확성. AI 답변의 "품질"은 간접적으로 측정 가능하지만 지표가 있습니다. 사용자가 KI 답변 또는 질문을 개혁 한 후에도 다른 결과를 클릭하면 답이 만족스럽지 않았을 것입니다. 반대로, 검색으로의 낮은 바운스 속도 또는 긍정적 인 피드백은 콘텐츠가 그 목적을 충족 시켰음을 보여줍니다. 사이트 운영자로서 이러한 AI 내부 메트릭을 직접 볼 수는 없지만 효과를 느낄 수 있습니다. 만족스러운 사용자는 불만을 제기 할 가능성이 적고, 덜 점프하며, 웹 사이트와 상호 작용할 수도 있습니다 (예 : 댓글 또는 컨텐츠 공유).

결론은 성공의 측정이 SEO에 남아 있지만 숫자는 이동한다는 것입니다. 사용자 행동 및 만족도와 같은 부드러운 요소가 앞서 나옵니다. 콘텐츠 측면에서 설득하는 사람은 더 긴 체류 기간과 긍정적 인 반응으로 보상을받습니다. 이는 순위와 거의 분리 될 수 없습니다. 첫 번째 답변이 AI에서 나올 수있는 세상에서, 우리는 또한 우리의 정보 가이 답변의 일부인지 궁극적으로 사용자에게 설득 할 것인지 여부를 성공적으로 측정해야합니다.

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지역에서 글로벌로: 중소기업은 영리한 전략으로 글로벌 시장을 정복합니다. - 이미지: Xpert.Digital

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자세한 내용은 여기를 참조하세요.

진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

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AI 검색 엔진의 역할과 순위 전략에 미치는 영향

KI는 검색 알고리즘의 배경으로 향할뿐만 아니라 검색 엔진의 모양을 변경했습니다. AI를 Bings Chatbot의 사용자 인터페이스 생각 또는 Google의 실험적 AI 검색 결과에 통합하면 클래식 순위 전략이 거꾸로 뒤집어집니다.

AI 지원 뷰 파인더 경험

예를 들어, 2023 년 초에 AI 언어 모델 (GPT-4 기반)을 검색 한 Microsoft Bing도 검색했습니다. 사용자는 채팅으로 검색을 공식화하고 소스 정보를 포함하여 다양한 소스에서 수집 된 전환적인 답변을 얻을 수 있습니다. Google은 짧은 시간 후에 SGE (Search Generative Experience)와 비슷한 개념을 테스트하고 있습니다. 검색 결과 페이지 상단에서 AI 생성 된 개요는 사용자의 질문에 직접 답변 한 다음 기존 링크에 이어 나타납니다. 이러한 AI 검색 결과는 고전적인 SEO를 의미합니다. 특히 간단한 정보 요청에 대한 유기적 링크에 대한 가시성이 적습니다. AI 응답이 이미 중요한 모든 것을 제공하는 경우 많은 사용자가 아래로 스크롤하지 않습니다. 미국의 초기 연구는 과감한 효과를 보여줍니다. 테스트 마켓에서 Google의 AI 개요를 도입 한 후 일부 웹 사이트는 20%의 트래픽을 보여 주었고, 다른 웹 사이트는 업계 및 중독 유형에 대해 최대 60%까지도 증가했습니다. 특히 정보 검색 (예 : "X는 무엇입니까?"또는 "Y")에서는 대답이 이미 제시되어 있기 때문에 개별 결과에 대한 클릭률을 크게 침몰시킵니다.

KI 시대의 새로운 순위 전략

당신은 탐욕스러운 위치 1에 대한 SEO로 어떻게 AI 답변에 의해 "점령"될 수 있습니까? 한편으로, 흥미롭게도 AI 시스템은 이미 고품질로 간주되는 페이지를 사용하기 때문에 고전적으로 잘 순위를 유지하는 것이 중요합니다. Google에는 AI 답변이 주로 1 페이지에 서 있거나 많은 사람들이 연결하고 언급 한 콘텐츠로 제작되었습니다. 높은 유기농 순위는 AI 알고리즘에 의해 고려해야 할 기초로 남아 있습니다. 반면에, 스 니펫 최적화라는 아이디어는 더욱 초점이 맞습니다. 내용은 짧은 추출물에서 작동하는 방식으로 준비되어야합니다. 구체적으로 이것은 명확한 정의, 요약 또는 단계별 지침을 텍스트에 통합하는 것을 의미하며, 이는 AI를 쉽게 추출하여 사용자에게 제시 할 수 있습니다. 처음부터 바로 질문을 따르는 텍스트는 핵심 메시지를 숨기는 긴 텍스트보다 AI 개요에서 인용 될 가능성이 더 높습니다. 이러한 맥락에서 일부 전문가들은 "답변 엔진 최적화", 즉 링크 목록의 일부가 아니라 답변의 일부가되는 최적화에 대해 말합니다.

개인화 및 직접 답변

AI 검색 엔진은 앞으로보다 개인화 된 답변을 제공 할 수 있습니다. 위치, 검색 기록 또는 선호도와 같은 컨텍스트 요소가 이미 결과로 흘러 나옵니다. AI는 예를 들어 일반 목록 만 표시하는 대신 "좋은 식당"을 찾을 때이 정보를 사용하여 이름을 지정할 수 있습니다. 순위 전략의 경우, 이는 하나의 절대 배치가 덜 일반적이라는 것을 의미합니다. 오히려, 당신은 다른 맥락과 관련이 있어야합니다.

브랜드 인지도와 신뢰는 그 어느 때보 다 중요합니다

흥미롭게도 강력한 브랜드는 AI 트렌드의 혜택을받을 수도 있습니다. AI 시스템은 잘못된 정보를 출력하지 않도록주의하기 때문에 확립 된 신뢰할 수있는 소스를 사용하는 것이 좋습니다. 알려진 브랜드 이름을 통해 이미 특정 권한 상태를 가지고 있다면 많은 백 링크 또는 언급이 알고리즘의 답변에 언급 될 가능성이 높습니다. 이것은 눈덩이 효과로 이어집니다. 크고 신뢰할 수있는 측면은 더 많은 가시성을 얻는 반면, 알 수없는 측면은 가능한 소스의 풀에 들어가는 것이 더 어려워집니다. 따라서 AI 시대의 현명한 전략은 자신의 온라인 평판을 적극적으로 작업하는 것입니다. PR 작업, 컨텐츠 마케팅 및 소셜 미디어는 웹 사이트 이름을 더 잘 알려져 클릭 클릭의 클릭을 증가시켜 SEO를 간접 할 수 있습니다. 의심스러운 경우, 사용자는 알려지지 않은 것보다 알려진 도메인 인 경향이 있습니다. 이것은 오프라인 및 온라인에 적용됩니다. 이 신뢰 측면은 어떤 출처가 AI 보조원을 선호하는지에 영향을 줄 수 있습니다 (AI 모델은 종종 유명한 출처에서 나오는 콘텐츠를 더 자주 훈련시키기 때문에).

요약하면, SEOS SEOS ISOS의 시대에는 이중 사고가 필요합니다. 한편으로는 전통적인 최적화가 좋은 콘텐츠, 청정 기술을 무시하지 않고 강력한 백 링크는 입장권으로 남아 있습니다. 반면에, 자신의 정보가 어떻게 제시되는지 사전에 작업하십시오. 더 이상 약 1 ~ 10이 아니라 적절한 순간에 정답을 전달할 수있는 것입니다. 이를 위해서는 대상 그룹과 귀하의 질문에 대한 깊은 이해뿐만 아니라 알고리즘에 의해 최상의 답변으로 인식되는 방식으로 콘텐츠를 구성 할 수있는 능력이 필요합니다.

AI 시대의 콘텐츠 전략

고품질의 콘텐츠는 항상 SEO의 핵심이었습니다. AI도 변하지 않습니다. 반대로 : 검색 엔진은 AI 덕분에 좋은 콘텐츠를 나쁜 콘텐츠와 구별 할 수 있기 때문에 일류 콘텐츠 전략은 오늘날 지불됩니다. 그러나 새로운 질문이 발생합니다. AI 도구를 어떻게 처리하여 콘텐츠를 작성합니까? 기계가 텍스트를 생성 할 수있는시기에 eEAT (경험, 전문 지식, 권위, 신뢰, 즉 경험, 전문 지식, 권위 및 신뢰성)는 무엇을 의미합니까? 그리고 AI 모델이 궁극적으로 기존 리믹스 만 모델로 만들 때 어떻게 창의력을 유지합니까?

기초로서의 eeat와 신뢰

품질 지침에서 Google은 최근 "경험"(자신의 경험)에 의해 보충 된 수년간 전문 지식, 권위 및 신뢰의 중요성을 강조해 왔습니다. 이러한 원칙은 AI 시대에 더욱 중요해집니다. 알고리즘이 텍스트 자체를 정리할 때 신뢰할 수있는 출처를 사용하는 것을 선호합니다. 컨텐츠의 경우 이것은 다음을 의미합니다. 각 기사는 가능한 한 정확하게 연구해야하며 기술적으로 잘 알려져 있고 -date를 사용해야합니다. 영수증이나 피상적 인 08/15 텍스트가없는 청구는 어렵습니다. 대신, 실제 부가가치 (예 : 자신의 연구, 전문가와의 인터뷰, 실제 경험 보고서)를 제공하는 콘텐츠는 체중 증가를 나타냅니다. 어디에서나 찾을 수없는 고유 한 정보는 콘텐츠를 틀림없이 만듭니다. 이러한 내용은 인간이 인정할뿐만 아니라 AI 모델이 군중과 차별화하기 때문에 AI 모델에 의해 채택되는 것을 기쁘게 생각합니다. 따라서 전략적 고려 사항은 자신을 기본 소스로 만드는 특정 데이터와 통찰력을 생성하는 것입니다 (예 : 업계 설문 조사를 게시하고 자신의 페이지에서 평가하는 등). 다른 많은 사람들이이를 참조하면 권한은 엄청나게 증가하고 주제를 결합한 AI는 아마도이 소스를 고려할 것입니다.

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AI는 컨텐츠 생성을 지원했습니다

많은 SEO 팀은 이제 AI 도구를 사용하여 텍스트 디자인, 구조 또는 아이디어 생성을 위해보다 효율적으로 컨텐츠를 작성합니다. 언어 모델은 버튼을 누르면 디자인을 제공 할 수 있으며 편집자가 개선합니다. 품질 보증이 옳은 한 이것은 축복이 될 수 있습니다. 위험은 완전히 AI 생성 된 텍스트를 출판하려는 유혹에 있습니다. 예를 들어, CNET 기술 포털은 AI가 작성한 수백 개의 재무 기사를 실험했지만 수많은 오류와 심지어 표절이 밝혀 졌을 때 뒤로 돌아 가야했습니다. 이것의 교훈 : AI는 콘텐츠 생산을 가속화 할 수 있지만 비판적 판단과 사람들의 창의성을 대체하지는 않습니다. AI 시대의 좋은 콘텐츠 전략은 균형을 찾습니다. AI는 유일한 저자가 아닌 도구로서. 실제로, 이것은 일상적인 작업에 AI를 사용하는 데 사용될 수 있으며 (메타 설명이 제안 된, 원활한 제품 텍스트 문법, 테스트 텍스트 변형) 의견 기여, 복잡한 분석 또는 명확한 브랜드 음성이 필요한 모든 것과 같이 결정적인 컨텐츠가 인간이 큐레이터됩니다.

구조와 형식을 다각화하십시오

AI 검색 결과는 종종 정보를 압축 형태로 제시합니다. 여러 가지 방법으로 콘텐츠를 준비하는 것이 더 중요합니다. 긴 흐름 텍스트만으로는 충분하지 않습니다. 잘 생각 된 콘텐츠 전략은 명확한 구조에 의존합니다. 하위 헤드, 목록, 테이블, 강조 표시된 따옴표 또는 정의가있는 섹션. 이로 인해 컨텐츠의 일부가 다른 컨텍스트에서 꺼낼 수있는 가능성이 높아집니다. 다양한 형식도 함께 재생됩니다. 기사는 다가오는 (스 니펫에 이상적), 자세한 설명 (깊이 가고 싶은 사용자) 및 아마도 FAQ 부분 (특정 질문 및 답변)이 이어질 수 있습니다. 이 모듈성은 컨텐츠를 "AI 친화적"으로 만듭니다. 왜냐하면 다시 분해하고 다시 구성하기가 더 쉽기 때문입니다.

"me-too"대신 고유 한 콘텐츠

AI가 수많은 기존 텍스트의 패턴에 따라 콘텐츠를 생성하는 세상에서 창의력은 큰 중요성을 얻습니다. 컨텐츠 전략은 또한 아직 엄청난 시간을 씹지 않은 주제를 찾거나 새로운 관점에서 잘 알려진 주제를 제시하는 것을 의미합니다. 모든 경쟁 업체가 동일한 일반 AI 텍스트 (모든 사람이 동일한 도구를 사용하는 경우 발생할 수 있음)를 게시하면 아무도 눈에 띄지 않을 것입니다. 성격, 깊이 또는 특별한 USP (독특한 판매 지점)의 콘텐츠는 눈에 띄는 것입니다. 이것이 바로 검색 엔진이 홍보하고자하는 것입니다. Google이 마지막 업데이트에서 "얇은 콘텐츠"(얇고 의미없는 콘텐츠)에 대해 점점 더 행동하는 것은 우연의 일치가 아닙니다. 따라서 콘텐츠 전략은 AI가 전달할 수없는 것을 제공하는 것을 목표로해야합니다 : 실제 독창성, 정서적 주소, 경험 및 때로는 명확한 의견. 따라서 사용자에게는 흥미롭게 유지되므로 장기적으로 검색 엔진과도 관련이 있습니다.

사용자 경험 (UX) 및 기술 SEO 초점

알고리즘이 인간 행동을 모방 할 때, 좋은 SEO와 우수한 사용자 경험 (UX) 사이의 경계가 점점 더 흐려지고 있습니다. 사용자가 긍정적 인 경험을 제공하는 것은 일반적으로 검색 엔진에 의해 보상을받습니다. 단순하지만 중요한 진실입니다. AI는 사용자 신호를 더 잘 평가하고 기술적 측면을보다 지능적으로 분석 할 수 있기 때문에 이러한 경향을 강화합니다.

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페이지 성능 및 핵심 웹 생명

Google은 로딩 시간, 상호 작용 및 시각적 안정성 (핵심 웹 생명체)과 같은 주요 그림을 UX에 직접적인 영향을 미치는 순위 요인으로 도입합니다. 예를 들어, AI 기반 분석은 페이지가 천천히 쌓이거나 레이아웃이 불안정 할 때 사용자가 점프 할 가능성이 더 높다는 것을 인식합니다. 따라서 웹 사이트를 기술적으로 얇고 빠르게 유지하는 것이 필수적입니다. UX의 경우 이것은 그림을 최적화하고 캐싱을 사용하고 클린 코드를 작성하십시오. SEO의 경우 이제 동일합니다. 페이지가 2 초 안에로드되어 부드럽게 작동 할 수 있으면 방문자를 기쁘게하고 검색 엔진에 주목합니다. 모바일 친화 성 또는 HTTPS 암호화와 같은 기술 SEO 기본 사항은 오랫동안 전제 조건이었습니다. 앞으로 AI는 웹 사이트가 "사용하기 쉬운"여부를 인식하기 위해 교육 모델을 통해 페이지를 탐색하기 위해 더 많은 요소를 고려할 수 있습니다. 그러한 세부 사항을 측정하기 어려운 것처럼 보이더라도 무시해서는 안됩니다.

사용자 관리 및 헌신

첫 번째 클래스 UX는 사용자가 더 많은 콘텐츠에 관심이 있기 때문에 사용자가 자신이 찾고있는 것을 직관적으로 찾고 이상적으로 더 길다는 것을 의미합니다. 내부 연결은 이것에 중요한 역할을합니다. 추가 기사를 참조하는 텍스트의 추천 상자 ( "귀하가 귀하에게 관심을 가질 수 있습니다") 또는 잘 배치 된 링크는 방문자를 측면을 통해 안내합니다. 관점에서 볼 때, 이것은 측면 아키텍처를 향상시키고 웹 사이트 내의 순위력을 배포합니다. 시각적 인 관점에서, 이미 언급했듯이 사용자가 즉시 뛰어 내리지 않을 가능성은 긍정적 인 신호입니다. 또한 논리적 구조는 알고리즘이 컨텐츠를 분류하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 웹 사이트가 기둥 페이지 접근법 (주제 적으로 적합한 하위 항목과 주요 기사를 연결 함)을 따르는 경우 Google은 이러한 맥락을 인식하고이를 주제에 대한 전문 지식의 징후로 평가합니다. AI 구동 크롤러는 이러한 컨텐츠 관련 관계를 더 잘 이해할 수 있으며 웹 사이트의 의미 론적 네트워크를 거의 구축 할 수 있습니다. 명확한 구조를 가진 좋은 UX는 제안의 범위와 깊이를 파악할 때 AI를 지원합니다.

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구조화 된 데이터 및 스 니펫

구조화 된 데이터의 사용이 이미 언급되었습니다. UX 관점에서, 사용자는 검색에서 예비 정보를 얻는 이점을 제공합니다 (예 : 스타 리뷰, 레시피 시간, 접기위한 FAQ). 이것은 자격을 갖춘 방문객 - 콘텐츠에 관심이있는 사람들을 끌어들입니다. 기술적 인 SEO 관점에서, 구조화 된 데이터는 풍부한 결과를 위해 고려해야 할 것이다. AI 시스템은 컨텐츠를 정확하게 읽기 위해 타겟팅 된 마크 업을 사용합니다. 이는 잘 알려진 FAQ 페이지가 사용자가 클릭하지 않아도 적절한 질문에 대한 답변에서 Google을 직접 연결할 수 있음을 의미합니다. 역설적으로, UX (사용자는 자신의 답변을 더 빨리 받기 때문에)와 동시에 클릭이없는 효과의 다른 예제를 줄일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 관련 소스로 인식되기 위해 장기적으로 그러한 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 사용자는 특히 출처가 신뢰할 수있는 경우 답변이 어디에서 오는지 인식합니다.

AI 크롤러에 대한 기술적 접근성

간과되는 측면 : AI 시스템은 실제로 콘텐츠에 어떻게 액세스 하는가? 클래식 검색 엔진은 정기적으로 기어 다니며 페이지를 색인합니다. 반면에 AI 채팅 봇은 예를 들어 필요한 핑크의 채팅 모드 인 경우 실시간으로 정보를 얻습니다. 마찬가지로 : 검색 중에 제공되는 경우 과장된 쿠키 배너 또는 로그인 벽으로 내용을 접근 할 수 없어야합니다. 자유롭게 액세스 할 수있는 일정 수준의 컨텐츠는 권장됩니다. 그렇지 않으면 더 공개적으로 행동하는 경쟁자에게는 가시성이 상실됩니다.

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SEOI 기반 SEO 도구 및 생성 엔진 최적화 (GEO) 용 AI : 포괄적 인 개발, 기술 및 실제 사례

새 채널의 UX

AI는 또한 사용자가 컨텐츠를 소비하는 채널을 확장합니다. 예를 들어 음성 어시스턴트 또는 챗봇 인터페이스가 있습니다. 사용자 경험은 클래식 웹 사이트 방문에서 멀어지게됩니다. 일부 회사는 웹 사이트에서 자신의 AI 챗봇과 반응하여 페이지의 내용을 검색하고 방문자에게 직접 답변합니다. 이것은 직접 순위 요인은 아니지만 현장 경험을 향상시키고 페이지에서 방문자를 더 오래 유지할 수 있습니다. 누군가가 채팅 인터페이스를 통해 Google로 돌아가는 대신 필요한 정보를 얻는 경우 바운스 속도가 줄어 듭니다. 이러한 UX 혁신은 좁은 SEO 및 UX가 어떻게 연결되어 있는지를 보여줍니다. 성공적인 페이지는 클릭 후에도 최적화 된 경험을 제공하여 SEO 성능을 지원합니다.

기술 SEO와 UX를 함께 생각하는 것은 AI 시대에 그 어느 때보 다 중요합니다. 기술적으로 완벽한 측면은 훌륭한 콘텐츠가 빛날 수있는 기초를 형성합니다. 사용자 경험이 올바른 경우 - 빠른 로딩 시간, 명확한 구조, 유용한 기능 - 모든 방문자는 검색 엔진에 양수 신호를 보냅니다. 이러한 신호를 평가하는 AI는 결론을 내릴 것입니다. 다른 사용자도 여기에 보내는 것이 좋습니다.

구체적인 사례 및 사례 연구

변화를 실질적으로 만들기 위해, 우리는 KI가 SEO 세계에 이미 어떤 영향을 미치는지 보여주는 몇 가지 실제 사례를 살펴 봅니다.

AI 답변을 통해 트래픽이 감소합니다

2023 년에 대규모 정보 웹 사이트는 특정 조언 기사에 대한 트래픽이 크게 상실되는 것을 발견했습니다. 분석 결과 Google은 가장 중요한 요소를 요약 한 이러한 많은 질문에 대해 결과 페이지에 AI 생성 단락을 직접 표시 한 것으로 나타났습니다. 따라서 사용자는 기사를 클릭하지 않고 필요한 정보를 얻었습니다. 맨 위에는 이러한 키워드의 트래픽이 50%이상 붕괴되었습니다. 이 경험은 업계 관측과 일치합니다. AI 개요 (AI 개요)가 나타날 때 클릭 속도가 크게 떨어집니다. 이 웹 사이트는 컨텐츠를 더욱 심오하게 만들어 반응했습니다. 추가 세부 사항, 그래픽 및 짧은 스 니펫이 전달할 수있는 것 이상의 정보가 있습니다. 따라서 사용자가 클릭 해야하는 이유 (즉, 전체 이야기를 얻으려면)가 있는지 확인하고 싶었습니다. 전략은 상환 : 방문자의 전류는 이전보다 낮게 유지되었지만 클릭 한 사람들의 체류 기간과 상호 작용은 크게 증가했습니다. 수량 이전의 품질은 AI 시대에 종종 권장되는 모토-안 접근 방식이었습니다.

CNET에서의 AI 컨텐츠 실험

2022 년부터 Tech Portal CNET은 대담하게 발전했으며 AI에 의해 수백 개의 기사를 작성하여 SEO 컨텐츠를 방대한 방식으로 생산할 수 있기를 희망했습니다. 처음에,이 텍스트들은 눈에 띄지 않았으며 때로는 기계에서 나온 것이 공개 될 때까지 때로는 잘 쓰러졌습니다. 긴밀한 조사에서 재무 사례의 계산기에서 다른 출처를 기반으로 한 공식에 이르기까지 수많은 실수가 밝혀졌습니다. CNET의 전화가 손상되었으며 Google 은이 콘텐츠 중 일부를 신뢰할 수없는 것으로 분류했습니다. 이 사례 연구에 따르면 AI는 컨텐츠를 신속하게 전달할 수 있지만 인적 품질 관리가 없으면 SEO 균형은 다소 부정적입니다. CNET은 실험을 일시 중지하고 관련 기사를 수정했습니다. 이것의 견습 과정 : 자동화는 한계가 있으며 궁극적으로 수량 이전의 품질 수는 ki가 그 어느 때보 다 우리에게 더 명확하게 보여주는 모토입니다.

이 사례들을 강조하십시오

SEO 풍경은 살아 있고 흥미 진진합니다. 때때로 AI의 효과는 미묘하고 점차적으로 (예 : 변경된 사용자 행동과 같은) 갑작스럽고 명백합니다 (새로운 기능을 통한 교통 강도). 어쨌든, 유연하게 반응하고 실험에서 배우고 AI의 기회와 위험을 인식하는 사람들.

KI 및 SEO : 성공의 열쇠로서 사용자 지향

AI에 의한 SEO 환경의 기본 변경은 지침 원칙으로 요약 될 수 있습니다. SEO는 점점 더 실제 사용자 경험을 지향하고 있습니다. 인공 지능은 검색 엔진이 사용자의 의도와 행동을 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다. 이것이 바로 웹 사이트 운영자가 가능한 최선의 방법으로 이러한 사용자를 운영하는 데 집중 해야하는 이유입니다. 오래된 SEO 트릭은 효율성을 잃고 고품질 콘텐츠와 긍정적 인 사용자 신호는 보상을받습니다.

SEO 실무자에게는 이는 한편으로는 핵심을 잃지 않는다는 것을 의미합니다. 좋은 콘텐츠, 청정 기술 및 잘 생각 된 링크 프로파일은 여전히 기초입니다. 반면에, 새로운 사물에 개방적으로, 음성 비서와 AI 봇이 사용할 수 있거나 더 이상 클릭 숫자의 성공 만 측정 할 수있는 방식으로 콘텐츠를 구성하는 것이 중요합니다.

AI 개발은 빠르며 계속 될 것입니다. 한 가지 확실한 점은 SEO가 사라지지 않지만 변경됩니다. 사전에 학습하는 경우 AI를 도구로 사용하는 경우 (데이터 분석을위한 것), 일상적인 작업을 자동화하거나 컨텐츠를 개선하려면 리드를 얻으십시오. AI와의 대화를 이해하는 것이 중요합니다. 어떤 신호가 내 웹 사이트를 보내고, 알고리즘을 "생각하는 방법"및 인간 창의성과 기계 로직 사이의 인터페이스는 어디에 있습니까?

결국, 사용자 오리엔테이션, 신뢰성 및 지속적인 최적화와 같은 미덕은 오늘날 그 어느 때보 다도 돈을 지불합니다. 또 다른 검색 엔진은 AI에 의해 그렇게 제어 될 수 있습니다. 목표는 찾는 사람에게 최상의 답변을 제공하는 것이 남아 있습니다. 이 답변을 제공 할 수 있다면 모든 변경에도 불구하고 온라인 가시성과 성공을 달성 할 수있는 큰 기회를 계속 열어 줄 것입니다.

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