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Google BERT: RankBrain 이후 Google의 가장 큰 업데이트에 대해 알아야 할 모든 것

게시 됨: 2019-10-28

SEO의 세계는 끊임없이 변화하는 풍경입니다. 그리고 경험 많은 에이전시는 발판을 찾았다고 생각하는 즉시 발 아래 땅이 움츠러들 것이라는 점을 알고 있습니다. 고품질의 관련성 있는 콘텐츠를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진(누구를 말하는 겁니까? Google에 대해 이야기하는 것입니다)은 새로운 알고리즘을 자주 출시하고 개선합니다. 우리 모두가 RankBrain에 익숙해지자마자(벌써 5년이 되었습니까?) 이미 판도를 바꿀 새로운 아이가 있습니다. 그는 지난 주 말에 출시되기 시작했으며 곧 완전히 활성화될 것입니다.

잠시 시간을 내어 이 새로운 아이를 좀 더 잘 알게 되고 그가 대행사와 비즈니스 모두를 위한 SEO 관행에 미치는 영향을 이해하려고 노력해 보겠습니다.

목차

버트를 만나다

그렇다면 BERT는 누구인가? 기본적으로 BERT는 우리와 우리의 질문을 더 잘 이해하려는 방향으로의 전환을 나타냅니다. BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers를 나타냅니다. 팝 공상 과학의 약어와 이것이 수년간 검색 세계에 영향을 미칠 가장 큰 알고리즘 중 하나라는 Google의 약속에도 불구하고 그 기능은 실제로 RankBrain과 매우 유사합니다. 적어도 두 가지 모두 검색 거물이 페이지에서 더 나은 콘텐츠를 제공하도록 설계된 기계 학습 알고리즘과 해당 페이지로 이동하는 검색 쿼리인 한.

주요 차이점은 BERT가 많은 Google 사용자가 검색에 사용하는 대화 및 자연어 유형을 강조한다는 것입니다. 대화식 질문이나 제안에서 몇 가지 키워드를 선택하고 그에 따라 검색하는 것보다 BERT는 컨텍스트와 뉘앙스를 훨씬 더 잘 이해합니다. 이 "신경 매칭"은 RankBrain에서 가장 근본적인 단계를 만드는 것입니다. BERT를 잠재적인 게임체인저로 만드는 이유이기도 합니다.

BERT의 작동 원리, 예시

BERT의 가장 큰 장점은 컨텍스트를 활용하여 키워드의 의미론적 그룹화를 활용할 수 있다는 것입니다. 검색어에 키워드가 없더라도 문맥에 대한 BERT의 이해는 여전히 이를 활용하여 SERP에 더 높은 품질과 관련성 높은 답변을 제공할 수 있습니다.

SEO 라운드테이블 을 위해 글을 쓰는 전문가 Barry Scwartz는 사람들이 새 TV에서 겪는 일반적인 문제를 BERT 작동 방식의 예시로 사용합니다.

많은 영화 제작자들의 안타까운 일이지만, 많은 최신 TV에는 구어체로 "연속극 효과"로 알려진 모드가 있습니다. 이것은 화면상의 움직임을 보다 유동적으로 보이게 하기 위해 추가 프레임을 추가하지만 실제로는 이 효과로 인해 큰 예산의 블록버스터라도 연속극처럼 저렴하고 기이하게 보입니다.

이것이 TV 사진과 관련된 많은 쿼리의 공통 분모임을 인식한 BERT는 "내 TV가 이상하게 보이는 이유"와 같은 일반적인 쿼리를 사용할 수 있으며 키워드 " 연속극 효과"는 쿼리의 일부가 아닙니다.

이 예는 컨텍스트에 대한 알고리즘의 이해와 증가하는 검색 쿼리의 대화적 특성에 대한 이해도가 높아진 것을 비교적 깔끔하게 보여줍니다.

버트는 크다!

Google은 BERT의 존재가 검색 영역에서 거대한 도약을 의미한다고 확실하게 밝혔습니다. 실제로 알고리즘의 발표는 "지난 5년 동안 가장 큰 도약이자 검색 역사상 가장 큰 도약 중 하나"를 약속했습니다. 이 회사는 이미 BERT를 얼마 동안 테스트했으며 이를 사용하면 상당한 이점이 있다고 밝혔습니다.

BERT는 현재 모든 미국 영어 쿼리의 10%를 지원하고 있으며 곧 전 세계 여러 언어로 출시될 예정입니다.

BERT 및 추천 스니펫

BERT의 존재감을 느낄 수 있는 또 다른 장소는 특집 스니펫입니다. 이는 SERP에서 벗어나지 않고도 사용자가 쿼리에 필요한 결과를 얻을 수 있는 환상적인 리소스입니다.

이러한 스니펫은 잠재적으로 더 높은 품질과 관련 세부 정보가 풍부할 것입니다. 그러나 결과적으로 클릭률이 부정적인 영향을 받습니까? 단지 시간이 말해 줄 것이다.

그래서 RankBrain은 죽었습니까?

아니, 전혀. BERT의 기능은 RankBrain 및 기타 알고리즘을 대체하기보다는 보완하는 것입니다.

BERT를 위해 최적화할 수 있습니까/해야 합니까?

이제 모든 기관이 하게 될 질문에 답할 때입니다. BERT에 대해 최적화할 수 있습니까(또는 해야 합니까)? 이것은 항상 선의의 질문이지만 까다로운 의미를 지닌 질문입니다. 모든 알고리즘에 최적화하기 위해 작성하는 것은 대행사와 카피라이터를 미끄러운 내리막으로 이끌 수 있습니다.

검색 엔진을 위해 너무 열심히 작성하려고 하면 컨텐츠의 품질이 불가피하게 저하됩니다. 그것은 정말 중요한 사람들... 독자들을 위한 콘텐츠의 가치를 줄이는 키워드 스터핑 및 기타 부적절한 관행으로 이어지는 길입니다.

BERT는 의심할 여지 없이 검색 세계에서 큰 일이지만, BERT의 출현은 검색 엔진이 페이지 콘텐츠를 다른 방식보다 더 잘 이해할 수 있도록 하려는 노력을 나타냅니다.

BERT에 대한 초기 반응

BERT는 아직 초기 단계이므로 더 넓은 SEO 커뮤니티에 미치는 영향은 아직 정량화되지 않았습니다. 그러나 새로운 알고리즘과 관련된 몇 안 되는 스레드 중 하나의 트윗은 대행사와 카피라이터가 알려진 모범 사례를 고수하면 나머지는 거의 저절로 해결된다는 진실을 웅변적으로 말합니다.

간단히 말해서

BERT는 Google이 사용자의 검색어와 검색 엔진에 질문할 때 사용하는 언어를 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 중요한 단계입니다. 그러나 SEO 커뮤니티의 초기 대화는 그 효과가 느껴지지 않은 이유를 궁금해하는 데 대체로 집중되어 있습니다. 물론 주된 이유는 기관이 일반적으로 받아 들여지는 모범 사례의 영역을 벗어나서 아무 것도 "수행"할 필요가 없기 때문입니다.

이것은 "침착하고 계속하는" 시나리오 중 하나임이 가장 확실합니다. 고품질의 관련성 있는 콘텐츠를 작성하는 경우 Google에 플래그를 게시하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

BERT가 당신을 찾도록 도와줄 것입니다!