허밍버드(hummingbird) 알고리즘은 검색 의도에 맞는 결과를 찾아 주는 구글 검색 기술이다. 허밍버드 이전의 알고리즘에서는 키워드 매칭(keyword matching)에 근거한 결과를 보여 주었다.(물론 펭귄과 판다 알고리즘을 단순히 키워드 매칭으로 정의할 순 없지만 포괄적인 의미로 봤을 때의 키워드 매칭을 뜻 함)

예를 들어 “razor blades subscription”을 검색했을 때 허밍버드 이전의 알고리즘에서는 razor, blades, subscription 키워드 간 조합으로 만들어진 웹 문서 중에서 CTR(click through rate)과 여러 가지 검색 순위 결정 요소에 의해 1위부터 차례 대로 보여 주었다.

그러나 허밍버드 알고리즘에 의해 만들어진 검색결과(SERPs, Search Engine Result Pages)를 보면 제목(title), 디스크립션(description), 본문(body), 메타 키워드(meta keywords)에 razor blades subscription이 직접 언급되지 않았음에도 검색 상위에 나오는 웹 페이지가 있다.

이는 최근 razor blades subscription 을 검색한 사람들의 검색 의도를 추적하여 가장 높은 반응을 보였던 웹 사이트를 보여주기 때문이다. 검색의도를 추적하는 방법은 여러 가지가 있는데 검색 로그, 소셜미디어 반응, 검색엔진으로부터 받는 피드백, 웹 사이트 추천(링크) 등 다양한 데이터를 활용한다.

google.com 과 google.co.uk 같은 영어권에서는 허밍버드 알고리즘이 정확하게 적용되고 있으나 google.co.kr은 현재도 키워드 매칭이다. 영어권에서는 웹 페이지 내용이 길지 않더라도 검색자의 목적에 맞는 콘텐츠를 구성하면 허밍버드에 대응이 되지만 google.co.kr에서는 긴 글이 유리하게 작용한다. 이는 문장이 길어질수록 키워드 사용 빈도가 높기 때문이다.

키워드 사용 빈도와 함께 최신 글 업데이트 회수가 한글 검색에서는 중요한 지표로 작용하고 있다. 국내 마케팅을 목적으로 운영하는 사이트라면 1) 글 업데이트를 자주하며 2) 짧은 글보다 긴 글을 작성하는 것이 유리하다. 지금은 이 방법이 한국에서 효과적으로 작용하겠지만 허밍버드 알고리즘이 글로벌 전체에 적용될 경우 이 같은 패턴의 글은 검색 순위에서 점차 사라질 것이다.(해외 검색에서는 허밍버드 적용 후 키워드 매칭 방식의 – stuffing 정도는 아닌 글 – 웹 페이지가 검색순위에서 많이 떨어진 것을 경험했다.)

네이버 라이브 검색의 위드니스 알고리즘 역시 허밍버드처럼 선호도 검색을 표방하고 있지만 너무 단순해서 네이버 검색 최적화 경험있는 사람은 쉽게 대응 할 수 있다. 네이버 라이브 검색에 맞춘 글 작성 법을 익힌 사람은 구글 허밍버드 최적화가 당혹스러울 수도 있을 것이다.

허밍버드 알고리즘 작동원리를 충분히 알고 준비했으나 막상 실제 프로젝트에 들어 가 보니 살펴야 할 것들이 예상했던 것보다 많았다. 허밍버드에서는 데이터 분석, 콘텐츠 마케팅, 소셜미디어, 유료 광고, 랜딩페이지 최적화, 링크빌딩 등 모든 것을 활용할 수 있어야 한다. 기존에 사용했던 SEO 로 생각하면 안 된다. (엔터프라이즈 SEO 참조)