구글 검색순위 결정에 영향을 주는 요소는 SEO 전문가들 추측이지 정확한 근거는 없다.(해외 SEO 전문가들 사이에도 갑론을박 중인 상태 임) 200여 개의 평가 요소가 구글 검색 순위 결정에 작동하고 있다고 알려져만 있지 어떤 항목이 어느 정도 비중인지에 대한 구체적 자료는 없다. 검색엔진마케팅 전문가들이 구글에 문의해서 얻는 대답도 아래 내용이 전부다.

랭크브레인(Rank Brain)

SEO 중요도 순으로 굳이 정리해 보자면 1) 글 제목(title), 2) 링크(link), 3) CTR(노출 회수 대비 클릭빈도 – 이 부분에 대해서는 긴 설명이 필요하다.) 정도로 볼 수 있는데 구글 검색 알고리즘 메이저 업데이트 중 가장 마지막으로 나온 허밍버드 핵심 알고리즘이 발표되었는데 랭크브레인(Rank Brain)이다.

랭크브레인은 인공지능(AI) 알고리즘이다. 알고리즘에 공식 명칭만 부여하지 않았을 뿐이지 구글은 이미 전부터 계속 사용해 오고 있었다.  검색엔진 마케팅 강의에서 강조해 왔던 것 중 하나가 LSI 키워드 활용에 관한 거였는데 그때 언급했던 LSI가 포괄적 의미의 랭크브레인이다.

LSI 키워드

LSI 키워드에 대해서는 이전에 올렸던 글에서 설명했다. 잠재의식 속에 있는 실제 의도(검색자가 ‘나이키 운동화’를 검색한 진짜 이유가 무엇인지 파악하는)가 무엇인지 알지 못하면 검색 회수가 아무리 많고 클릭이 많아도 마케팅 실익을 얻기는 어렵다. 디지털 마케팅 초기에는 노출량(impression)이 중심이었다면 KPI 달성의 중요도가 높아지면서 도달(reach) 중심으로 바뀌었고 지금은 단순 도달에 끝나지 않고 컨버전까지 보고 있다.

<부연설명> 방문자 수만 많아도 좋다고 했던 때가 있었으나 막상 방문자는 많이 증가했으나 구매전환이 기대만큼 나오지 않자 다른 측정 기준을 고민하게 되었다. 이어 등장한 개념이 실제 살 확률이 높은 잠재 고객에게 도달시켜야 매출로 이어진다는 것을 경험하게 되었다. 데이터 분석 기반의 마케팅을 펼치는 곳이라면 방문자 수, 세션 당 체류시간, 이후 구매전환까지 평가한다.

최신 글 업데이트 속도와 주기

운영 중인 이 블로그 통해 구글 알고리즘 변화 테스트를 위해 몇 가지 실험을 진행 중이다.(지금은 ‘검색엔진최적화’ 키워드로 검색하면 이 블로그가 하위 몇 페이지 밖으로 밀려나 있다. 실험을 하기 전에는 상위 첫 페이지에 있었음)

허밍버드 알고리즘이 북미와 유럽지역에는 이미 적용되고 있었지만 한국어 검색에는 반영하지 않고 있었는데 최근 변화를 보니 적용이 된 것으로 보인다. 물론 영어만큼 퍼펙트하지는 않지만(국내에서 생산된 문서 패턴이 거의 비슷한 형태라 허밍버드의 진가가 발휘되지 않고 있을 수도 있음) 이전의 한글 검색과는 차이가 있다.

구글 검색 상위노출

블로그와 웹 사이트에 꾸준히 글 업데이트를 하는 것이 가장 합리적인 방법이라 권하고 싶다. 좋은 검색엔진 최적화는 로봇(스파이더, 크롤러)이 좋아하는 문서를 만드는 것이 아니라 독자(사람)이 좋아하는 글을 만드는 것이라 강조해 왔는데 내용이 유익해야 함은 물론이거니와 독자를 오래 기다리게 하지 않고 꾸준히 접촉하는 것이 중요한 것 같다. 이 블로그에 글 업데이트 하지 않은 시간이 오래 되어 갈수록 상위에서 계속 멀어지고 있다.(최적화 실험을 위해 몇 가지 검색 노출 차단시킨 것이 가장 큰 이유기도 하지만 그걸 제외하면 업데이트 주기가 결정적 요소다.)

검색의도를 찾아 꾸준히 생산하는 방법이 좋은 마케팅 기술이다.

검색순위 결정 요소

해외 SEO 전문가들 사이에서는 랭크브레인이 구글의 검색 순위를 결정하는데 3번째 이내 중요한 요소로 작동한다는 얘기가 있다. 서두에 밝혔듯이 구글에서 공식적으로 평가 기준을 내 놓지 않는 이상 누구도 장담할 수 없다. 다만 지금까지 경험으로 보면 랭크브레인이 지금 당장은 큰 비중을 차지 않지는 않을 것으로 본다.

판다와 펭귄, 허밍버드 알고리즘으로 85%는 커버했지만 나머지 15%의 정확도를 더 끌어 올리기 위해 보완한 것이 랭크브레인 알고리즘 의미로 본다. 검색 알고리즘 개선도 결국은 딥 러닝의 확장으로 볼 수 있다. 검색 모수가 많아질수록 검색 정확도를 높이기 유리하다. 그동안 쌓았던 구글 검색 쿼리만으로도 어지간한 검색 정확도는 다 잡아 낸다.

짧은 단어 검색에서 벗어나 긴 문장 검색이 이뤄질 때 구글이 보다 정확한 해답을 찾아 주기 위해 실험을 통해 얻은 것이 랭크 브레인인데 이는 검색순위 결정의 핵심이라기보다 보완으로 사용한다는 얘기다. 구글 엔진이 지금까지 경험하지 못했던, 그래서 학습되지 않은 검색 쿼리에 대응하기 위해 만든 알고리즘이란 것이다.

랭크 브레인의 사용범위는 갈수록 확장될 것이고 중요도는 더 높아질 것으로 예상한다. 그 전에 꾸준한 업데이트부터 결심하는 것이 바람직한 대응이라 생각한다. 강의에서 했던 얘기를 다시 글로 옮긴다는 것이 귀찮아져 갈수록 업데이트가 안 되고 있으니… 바뀐 내용도 많고 한데 그걸 다 정리해서 올리기가 쉽지 않아진다.

해외 프로젝트 수행하면서 얻은 리뷰를 올리면 좋은데 이것도 머리 속에 쌓여만 있지 정리하기가 귀찮아진다. 매출 증대와 리드 발굴에 효과적인 방법이 있고 각 기업이 처한 상황에 최적화된 전략을 펼 수 있도록 가이드하는 것이 중요한데 글로는 한계가 있어 직접 만나서 컨설팅으로 가다 보니 업데이트가 계속 안 되고 있다. 구글 검색 순위에 관심있다면 업데이트 주기도 고려해 보시길 권한다.