AI SEO의 부상: 데이터 과학이 유기적 가시성을 혁신하는 방법

마케팅 환경은 점점 더 경쟁이 치열해지고 있습니다. 과거에는 적은 예산으로 소규모 기업이 온라인에서 가시성을 확보하는 것이 훨씬 더 어려웠지만, 이후 기술이 발전하여 현상 유지에 어느 정도 혼란을 야기했습니다. 새로운 경쟁 마케팅 환경에 대한 최신 추가 기능 중 하나는 AI SEO입니다.

머신 러닝 및 데이터 과학을 둘러싼 대화가 모멘텀을 얻고 있으며 이 기술이 브랜드의 마케팅 접근 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 더 많은 통찰력이 제공됩니다. 이러한 발전은 디지털 마케팅 및 SEO에 필수적이며 마케터가 캠페인을 구성하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

빅 데이터 및 데이터 과학의 힘은 기업이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 과거에는 마케팅이 발전하는 추세를 파악하는 데 의존했지만 마케팅 담당자는 데이터를 통해 시장 발전을 예측하고 올바른 메시지를 사용하여 브랜드를 청중과 일치시킬 수 있습니다.

데이터 과학은 관련성 및 인지된 권위를 기반으로 검색 엔진 결과 페이지에서 웹사이트의 순위를 효과적으로 매기는 복잡한 SEO 알고리즘에 대해 기업이 상당히 향상된 제어 수준을 보유하도록 돕는 힘이 있습니다.

SERP의 비밀 풀기

SEO는 비밀에 휩싸인 역사를 가지고 있습니다. 이것은 근본적으로 두 가지 핵심 요소로 귀결됩니다. 첫째, 검색 엔진이 알고리즘 작동 방식에 대한 공식을 공유하지 않기 때문에 명확성이 부족합니다. 당연히 이것은 그러한 알고리즘의 복잡성과 알고리즘이 얼마나 빠르게 진화하는 가에 적지 않은 영향을 미칠 것입니다.

둘째, 포괄적인 SEO 이해를 위해서는 사용자가 웹사이트와 경쟁업체의 성능에 대한 통찰력을 제공하는 풍부한 타사 도구가 필요할 수 있습니다.

최근까지 AI SEO를 실행하려면 보다 선형적인 사고가 필요했습니다. 예를 들어, 기본적인 통찰력은 웹사이트가 경쟁자보다 적은 링크를 보유하고 있음을 보여줄 수 있으므로 더 많은 백링크를 얻기 위해 SEO 전략이 고안될 것입니다. 그러한 전략은 덜 경쟁적인 시장에서 작동할 수 있지만 현대 마케팅에서는 약간의 뉘앙스를 갖는 것이 중요합니다.

콘텐츠는 SEO의 초석이며 키워드는 웹사이트를 유기적으로 더 잘 보이게 하는 데 도움이 됩니다. 이는 방문자와 브랜드 간에 보다 자연스러운 신뢰 분위기를 조성하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학의 구현은 마케터가 콘텐츠의 영향을 연구하고 최고의 인상을 줄 수 있는 부분을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 모델은 기회가 발생할 수 있는 위치에 대한 통찰력을 적극적으로 제공할 수 있습니다. 여기에는 메타데이터의 초점을 이동하거나 멀티미디어 전략을 완전히 재정비하는 것과 관련하여 AI SEO 접근 방식을 신중하게 변경할 때 발견되는 개선 가능성이 백분율 기반으로 나타날 수 있습니다. 변경 사항이 구현되면 데이터를 다시 참조하고 그에 따라 측정할 수 있습니다. 이는 경쟁업체가 비즈니스를 추월할 수 있는 수준의 추측을 제거하는 데 놀라운 효과를 발휘합니다.

예측 SEO

데이터 과학의 아름다움은 AI와 기계 학습 프로그램이 내리는 결정을 주도한다는 것입니다. 사용 가능한 데이터가 많을수록 마케팅 담당자와 비즈니스 소유자는 SEO 성능을 더 잘 제어할 수 있습니다.

데이터 과학은 보다 자동화되고 효율적인 AI 및 머신 러닝 프로그램으로 이어질 수 있을 뿐만 아니라 특정 AI SEO 기술의 성능을 로드맵할 수 있는 예측 알고리즘을 구축하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

(데이터가 사전 선택된 키워드의 영향을 정확하게 예측할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이미지: 검색 엔진 저널)

Mark Edmonson이 시각화하고 생성한 것은 약 21,000개의 원래 풀에서 축소된 226개의 대상 키워드 목록으로 크게 필터링되었습니다. 그런 다음 설정된 수익 목표가 목록을 주문합니다.

차트는 다양한 키워드에 대해 Google 결과 페이지에서 1위를 차지할 경우 비즈니스가 창출할 수익 수준에 대한 정확한 통찰력을 제공하기 위해 만들어졌습니다. 이 경우 데이터는 비즈니스의 현재 위치와 예상 수익을 표시하며 잠재적인 오류 마진에 대해 양보합니다.

이러한 데이터 기반 통찰력은 비즈니스 또는 고객에게 가장 가치 있는 키워드를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의미심장하게도, 이 데이터 적용은 SEO에서 추측의 위험을 제거하는 데 어느 정도 도움이 됩니다.

데이터 구동 AI 및 가시성

인공 지능은 한동안 SEO에 존재했습니다. AI SEO는 주어진 순간에 수많은 쿼리에 대해 올바른 결과를 정확하게 반환하기 위해 Google에 크게 의존합니다. 검색을 처리하기 위해 Google은 AI와 기계 학습의 조합에 의존하여 발생하는 쿼리를 가장 잘 충족할 수 있는 결과를 표시합니다.

Google은 "구매 의도"인지 또는 기본적인 "정보 제공" 검색인지 여부에 관계없이 쿼리 유형을 식별하는 데 꽤 성공적이었습니다.

마케터에게 검색 엔진의 방대한 AI 알고리즘에 호소하는 AI SEO 전략을 수립하는 방법을 기대하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 그러나 데이터 과학과 다양한 도구의 출현으로 웹사이트가 이러한 신비한 설정에 대한 매력을 구축하고 사람들이 특정 검색어를 사용하는 규모와 규모를 정확히 식별하는 것이 더 쉬워지고 있습니다.

Ahrefs의 Keywords Explorer와 같은 도구는 키워드의 어려움, 검색량 및 쿼리와 관련된 질문을 포함하여 특정 검색어에 대한 적절한 통찰력을 제공합니다.

이미 AI 성능에 대한 깊은 의존도를 구축했든, 이 기술은 이미 Google 검색 엔진 페이지에서 콘텐츠가 해석되고 순위가 매겨지는 방식에 영향을 미치고 있습니다. 이는 차례로 브랜드와 온라인에서 검색 가능한 정도에 상당한 영향을 미칩니다.

당연히 AI 알고리즘에 대한 Google의 의존도는 앞으로 몇 년 동안만 증가할 것입니다. Google Home 및 Amazon Echo와 같은 음성 인식 비서가 더 많이 등장하면서 우수한 키워드에 대한 필요성이 높아졌습니다.

음성 쿼리는 Google 결과 페이지의 최상위 결과만을 선호하며 갑자기 마케터는 키워드뿐만 아니라 더 많은 언어적 유행어에 대해 높은 순위를 지정해야 하는 도전에 직면하게 됩니다.

WordStream에 따르면 음성 인식 스피커 소유자의 52%는 브랜드로부터 거래, 판매 및 판촉에 대한 정보를 받고 싶어합니다.

(이미지: 워드스트림)

오늘날 모든 마케터는 SEO 전략 내에서 음성 검색을 고려하는 것이 필수적입니다. 즉, 데이터 과학과 AI의 발전은 기업이 수용할 뿐만 아니라 적응해야 하는 것입니다.

데이터 기반 최적화

좋은 SEO는 품질 링크 구축과 함께 철저한 키워드 연구에 의해 주도됩니다. 그러나 마케터가 단독으로 어떤 키워드의 순위를 매길지 식별하는 동시에 들어오는 트래픽의 품질을 분석하는 것은 매우 어렵습니다.

트래픽 품질은 그 가치를 결정하는 데 큰 역할을 합니다. 안타깝게도 Google Analytics와 같은 도구가 반드시 트래픽 품질을 식별할 수 있는 것은 아닙니다. 글쎄, 적어도 그것은 그렇게 간단하지 않습니다.

그런 경우에 저는 트래픽을 자동으로 식별하고 "Clean Traffic", "TOR Network", "Bot Traffic", "Attackers" 등과 같은 범주로 할당하는 Finteza를 사용합니다.

무료로 사용할 수 있으며 마케터가 트래픽이 실제로 가치가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

반면 MarketMuse와 같은 AI 도구는 특정 키워드 클러스터에서 더 많은 양의 트래픽을 끌어낼 수 있는 콘텐츠 유형에 대한 지능적인 통찰력을 제공하기 위해 빅 데이터를 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 AI를 활용하여 검색 데이터에서 특정 주제를 추출하여 마케터가 상위 사이트를 식별하고 쿼리를 기반으로 상위 사이트에서 자신의 위치를 ​​통합한 방법을 확인하는 데 도움이 됩니다.

검색 결과에 대해 높은 순위를 매기기 위해 콘텐츠를 구축하는 것은 AI와 데이터 과학이 어느 정도 도움을 줄 수 있는 문제 중 하나입니다. 그러나 지능형 기술은 또한 사용자가 쿼리에 대한 더 높은 검색 순위를 얻기 위해 기존 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 게시물을 샅샅이 뒤지고 메타데이터, 키워드 및 기타 측정항목을 개선하여 페이지 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 제안을 제시할 수 있는 다양한 프리미엄 AI 도구가 있습니다.

기본적으로 AI 및 데이터 과학의 접근성이 높아짐에 따라 수동 주제 검색 및 키워드 연구 작업을 저해할 수 있는 인적 오류 사례를 제거하는 데 도움이 되었습니다. 마케터가 트렌드를 파악하고 캠페인을 공식화하기 위해 조사해야 하는 풍부한 데이터로 인해 SEO의 이러한 측면을 자동화해야 할 필요성은 쉽게 알 수 있습니다.

자동화된 지역

키워드 최적화 외에도 위치 기반 검색 결과에 귀하의 비즈니스가 정확하게 표시되는 것도 중요합니다. 이는 현지 소비자에 크게 의존하고 매장 내 구매에 의존하는 비즈니스를 최적화하려는 경우 특히 중요합니다.

다행스럽게도 다양한 검색 엔진과 음성 비서 전반에 걸쳐 기업의 현지화된 정보의 정확성을 적극적으로 모니터링하는 AI 기반 플랫폼이 많이 있으며 Yext가 그 중 하나입니다. 지리적 정확성이 필수적인 경우 AI는 방대한 양의 데이터를 활용하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

경쟁자를 압도하는 인텔리전스

디지털 시장이 동일한 수준의 노출을 놓고 경쟁하는 경쟁자들로 인해 점점 더 혼잡해짐에 따라 AI와 데이터 과학이 개입하여 소규모 기업이 더 부유한 경쟁자를 능가하도록 도울 수 있습니다.

이는 코로나19 이후 환경에서 소규모 기업의 장기적인 지속 가능성을 보장하는 데 중요합니다. 경기 침체가 임박한 상황에서 인텔리전스는 기업이 경쟁할 가장 가치 있는 키워드와 음성 비서 및 위치 기반 알고리즘에 적응하는 가장 비용 효율적인 방법을 민첩하게 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 많은 기업이 온라인 가시성을 강화하기 위해 분주하게 움직이면서 기업 소유주와 마케터 모두 AI와 데이터 과학을 모두 활용하여 경쟁자를 능가하고 결과적으로 더 나은 성과를 낼 수 있는 상당한 이점을 발견할 수 있습니다.

저자 소개

Dmytro는 런던에 기반을 둔 창의적이고 긴 형식의 콘텐츠 제작 대행사인 Solvid의 설립자이자 CEO입니다. AI 기반 웹사이트 트래픽 예측 소프트웨어 Pridicto의 설립자. Dmytro의 작업은 Shopify, Entrepreneur, IBM 및 Campaign Monitor에 소개되었습니다.