새 글 업로드를 못하는 기간 동안에 메일로 문의한 분들께는 개별 답변을 드렸지만 검색엔진 최적화(SEO) 관련한 글을 더 이상 올릴 필요를 느끼지 못했다. SEO를 제대로 배우고 싶다면 구글 웹 마스터 도구 도움말을 보는 것이 가장 좋다.  구글 검색에서 읽은 글 중 많은 수가 과거의 SEO 기법이나 검색 최적화 원론적인 것에 대해 다루고 있지 최근 동향이나 실제 웹 사이트 운영자가 SEO 하려는 목적과는 다소 거리가 있는 것들이다. 아직도 구 버전 검색 최적화에 대한 정보가 많다. 심지어 구글 검색 결과에도 그런 글이 더 많이 보이는데 제대로 배우고 싶다면, 그리고 구 버전 잘 못된 정보로 […]

구글 AI(인공지능)가 검색에도 반영 되었다. 허밍버드 속성 중 랭크브레인 알고리즘은 지금까지 구글 엔진이 경험하지 못했던 검색 쿼리에 정확한 답을 찾아 줄 정도로 효과가 검증되었다. 하지만 지금 당장은 랭크브레인이 검색순위 결정에 큰 영향을 주지는 않는다. 그렇다면 어떤 요소가 구글 검색 순위에 영향을 줄까?

허밍버드 알고리즘 작동원리를 충분히 알고 준비했으나 막상 실제 프로젝트에 들어 가 보니 살펴야 할 것들이 예상했던 것보다 많았다.

구글, 네이버 검색창에 운영 중인 회사명, 상품, 서비스 검색을 마지막으로 해 본 것이 언제였나? 지금 어떤 페이지 상위에 보이는지 알고 있는가? 회사 이름으로 검색했을 때 첫 화면 상단에 좋지 않은 글, 검색에 노출되지 않았으면 하는 페이지가 보인다면 어떻게 하겠는가? robots.txt 파일이 검색에서 웹 페이지를 보호해 주지는 않는다. robots.txt 파일의 주 임무는 크롤러 트래픽을 줄여 주는 역할이지 웹 페이지 검색 차단과는 관계 없다. robots.txt 파일이 무엇인지 정확히 알고 싶다면 클릭!

KPI에 따라 검색엔진 최적화(SEO) 키워드 선정 방법도 달라야 한다. KPI를 만들기 위해서는 내비게이션 키워드, 정보성 키워드, 구매성 키워드를 목적에 맞게 랜딩페이지와 연결하는 것이 중요한데 이에 앞서 SEO 키워드 만드는 방법부터 정확히 알아야 가능하다. 검색 노출은 잘 되지만 문의 건수가 오르지 않는다거나, 유료 광고를 했음에도 매출이 오르지 않고 있다면 키워드와 랜딩 페이지 문제일 확률이 높다. KPI를 완성하는 SEO 키워드 만드는 방법이 궁금하다면 참고해 보시길 바란다.

페이스북 og 태그는 소셜 공유 용도로 만들어진 것인데 네이버는 og 태그를 검색 결과에 기본 형식으로  사용하겠다 공지했다. 국내 웹 트래픽 다수를 차지하는 네이버 검색에 대응하기 위해 기존 페이지를 업데이트가 필요했고 그 과정에서 어려움이 많았다. 그동안 했던 대로 og 태그를 페이스북, 트위터 카드에 맞춰 적은 후 네이버 형태소로 분석해 보면 CTR이 현저히 떨어질 수 밖 없다. 네이버 검색에 최적화시키면 소셜에는 어울리지 않는 키워드 중심의 워딩이 될 수 밖에 없고, 소셜에 최적화하면 네이버 검색과는 멀어진다. 이 불편은 네이버에서도 예상할 수 있었던 것일 텐데 검색의 기본이라 할 수 있는 메타 태그를 채택하지 않는 것이 […]

구매전환(CVR)을 높이는 콜 투 액션(call to action)은 검색자의 반응을 이끌 수 있도록 검색의도에 가까운 키워드가 포함되었을 때 효과적이다.

검색엔진은 링크에 포함된 키워드인 앵커 텍스트와 링크 주변의 키워드를 본문 내 일반 텍스트(text)보다 중요하게 다룬다. 그럼으로 마케터는 링크빌딩 시 사용하는 키워드가 콜 투 액션 역할도 한다는 점을 간과해서는 안된다.

검색엔진 최적화(SEO)의 SEPs에 노출되는 설명문구(디스크립션, description)이 검색순위 결정에는 영향을 주지 않지만 리드 발굴에 효과적인 클릭 유도에 영향을 주는 것과 같은 개념이다.

검색엔진 종류와 검색엔진 작동 원리를 알아 보고 일반적인 검색엔진과 네이버 라이브 검색 특징을 비교해 본다. 네이버 라이브 검색은 여전히 인력 기반의 검색엔진을 지향한 것 같다는 느낌이다. 라이브 피드백에 대한 공정성이 있을지도 의문이고, 라이브 위드니스 네트워크에 포함되는 팬(친구) 수 집계에서 유령 계정을 어떻게 필터링할 것인지도 의문이다.

네이버 라이브 검색이 어떻게 작동하게 될지 궁금하다. 크롤러 기반의 검색엔진과는 다른 네이버는 디렉토리 등록은 폐지하지만 여전히 인력 기반의 검색엔진으로 볼 수 있다. 그런 네이버가 라이브 검색을 어떻게 구현할지 궁금한데 기본적인 데이터는 마이닝하겠지만 최종 결과물에서 검색 의도를 반영하는 것은 인력 기반이 되지 않을까?

세계 어디를 가더라도 사용할 수 있는 기술, 나이가 들어도 정년 걱정 없이 사용할 수 있는 기술을 가져야 한다. 데이터 분석 기반의 tAIO 마케팅이 바로 그런 기술이다. 기계학습의 고도화로 인공지능에 의한 데이터 분석이 이뤄질 것이기 때문에 이 분야도 인간이 로봇에 밀려 날 것이라는 비관적인 견해를 내는 사람도 있다.