현대 SEO에서 지식 그래프의 힘

목차

1. AI 생성 컨텐츠의 영향

   • 1.1 검색 엔진 순위와의 관계
   • 1.2 웹 페이지의 신뢰성 확보
   • 1.3 콘텐츠의 실제 저작자 확인

2. 실링(Schema)을 활용한 데이터 구조화

   • 2.1 스키마 마크업의 개요
   • 2.2 로컬 검색을 위한 장소 마크업
   • 2.3 개인과 기업의 신뢰성 향상을 위한 마크업

3. AI 생성 컨텐츠의 효과적인 게재 방법

   • 3.1 AI 생성 콘텐츠를 구분하기 위한 표시
   • 3.2 실무자와의 협력으로 신뢰성 확보

4. 스키마 마크업을 통한 유기적 트래픽 증가

   • 4.1 구조화된 데이터의 중요성
   • 4.2 키워드와 콘텐츠의 일관성

5. AI와 인간의 협력으로 안전한 인공지능 활용

   • 5.1 신뢰할 수 있는 AI 생성 콘텐츠
   • 5.2 편집팀의 역할과 가치

6. AI 생성 컨텐츠의 성과 분석과 ROI 계산

   • 6.1 콘텐츠 업데이트를 통한 유기적 트래픽 증가
   • 6.2 ROI을 통한 가치 평가

7. 결론

AI 생성 컨텐츠와 SEO: 더 많은 유기적 트래픽과 인식 확보

🔍 AI로 생성된 컨텐츠와 SEO를 매치하여 유기적인 트래픽을 증가시키고 웹상의 인식과 권위를 확보하는 방법을 알려드리겠습니다. 저는 bisha, wordlift 에이전시의 대표인 bisha입니다. AI와 SEO의 결합은 올바른 방향으로 나아가기 위한 중요한 전략입니다. 현대에는 AI가 생성한 콘텐츠와 함께 매끈한 컨텐츠가 너무 많이 생산되어 온라인 콘텐츠 양이 급증했습니다. 이로 인해 제 역할인 고객의 콘텐츠가 구글에서 유기적인 트래픽을 얻을 수 있도록 하는 것에 맞추어야 했습니다. 그 결과, 다양한 SEO 전략을 활용하여 고객이 온라인 콘텐츠 중 상위 9%에 진출할 수 있었습니다. 그러나 AI에 최적화하는 작업은 어떻게 해야 할까요? SMX 뮌헨에서 행사에 참석하여 Bing에 물어보았습니다. Bing의 주요 제품 관리자인 fabis canel은 AI에 최적화하는 방법과 직접적으로 관련하여 궝력을 주었습니다.

AI 생성 컨텐츠의 영향

1.1 검색 엔진 순위와의 관계

AI 생성 컨텐츠와 SEO는 상호작용하며 검색 엔진 순위에 영향을 미칩니다. 이와 관련하여 Bing은 양질의 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둘 것을 권유했습니다. 특히 의미적 마크업을 포함한 고품질 콘텐츠 생성이 핵심 요소입니다. wordlift은 블로그에 좋은 콘텐츠를 작성하고 의미적 마크업으로 보강함으로써 이 권고사항을 준수합니다. 이렇게 하면 wordlift의 콘텐츠는 AI와의 명확한 관련성을 확인할 수 있으며, 이를 통해 검색 엔진에서 더 좋은 순위를 얻을 수 있습니다.

1.2 웹 페이지의 신뢰성 확보

AI 생성 컨텐츠를 게재할 때 컨텐츠의 저작자를 명시하는 것이 중요합니다. 스키마 마크업에는 reviewed by와 같은 필드를 활용하여 실제 사람이 검토한 콘텐츠임을 표시할 수 있습니다. 이를 통해 사용자와 검색 엔진이 AI 생성 컨텐츠를 올바르게 인식하고 신뢰할 수 있습니다. AI로 생성된 컨텐츠를 출판할 때는 AI가 생성한 것임을 독자에게 분명히 알려야 합니다. 이를 위해 AI 추가 전에 컨텐츠 앞에 직접적인 단락을 넣어 해당 컨텐츠가 AI로 생성된 것임을 알리는 것이 좋습니다. 또는 Healthline에서처럼 AI가 생성한 컨텐츠임을 알리면서 편집자의 이름을 명시하는 방법도 있습니다. 이렇게 함으로써 편집자를 권위 있는 전문가로 인정시키고 신뢰성을 높일 수 있습니다.

1.3 콘텐츠의 실제 저작자 확인

AI로 생성된 콘텐츠는 실제 사람의 편집을 거쳐야 합니다. 실제 사람이 AI의 콘텐츠를 검토하고 편집한 내용을 나타내는 것이 좋습니다. 이를 통해 검색 엔진은 콘텐츠가 AI로 생성됐음에도 불구하고 실제 사람에 의해 편집되었다는 것을 인지하게 됩니다. 이는 콘텐츠의 신뢰성을 높일 뿐만 아니라 AI 에코시스템이 신뢰할 수 있는 정보를 검출하여 안전한 인공지능을 활용할 수 있게 합니다.

✅ 장점

• AI 생성 컨텐츠와 SEO의 조화로운 결합을 통해 유기적인 트래픽을 증가시킬 수 있습니다.
• 실링(Schema)을 활용한 데이터 구조화로 검색 엔진 순위를 향상시킬 수 있습니다.
• AI 생성 컨텐츠의 신뢰성을 인정받아 권위 있는 콘텐츠로 인식될 수 있습니다.

❌ 단점

• AI로 생성된 콘텐츠가 사람의 역할을 대체하는 것으로 오해될 수 있습니다.
• 콘텐츠의 실제 저작자가 명시적으로 표시되지 않을 경우 신뢰성과 권위가 저하될 수 있습니다.

AI 생성 컨텐츠와 SEO의 효과적인 조합: 더 많은 트래픽을 유도하기 위한 방법

AI와 협력을 통한 트래픽 증가

AI로 생성된 컨텐츠를 웹 페이지에 표시할 때는 스키마 마크업을 활용하여 데이터를 구조화하는 것이 매우 중요합니다. 스키마 마크업은 웹 페이지의 이해를 돕는 구조적인 데이터 표시 언어입니다. 구조적인 데이터를 제공함으로써 검색 엔진은 웹 페이지의 정보를 쉽게 인식하고 이를 활용하여 사용자에게 더 나은 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

2.1 스키마 마크업의 개요

스키마 마크업은 웹 페이지의 콘텐츠를 카테고리별로 세분화하여 표시합니다. 이를 통해 검색 엔진은 사용자의 요구에 맞는 정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 지역 뉴스를 다루는 웹 페이지의 경우 장소 마크업을 추가해 해당 지역과 관련된 정보인 것을 알려줄 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 지역적인 검색 요구를 만족시킬 수 있으며, 이 지역에 대한 정보를 포함한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

2.2 로컬 검색을 위한 장소 마크업

예를 들어 어떤 작은 도시의 프로모션 웹 페이지를 고려해보겠습니다. 이 작은 도시에 관한 로컬 뉴스 기사에 장소 마크업을 추가하여 해당 도시에 관련된 검색 결과에 나타날 수 있도록 할 수 있습니다. 사용자가 이 도시에 대한 정보를 원할 때 검색 엔진은 이 마크업을 통해 해당 기사가 정확히 그와 관련되어 있음을 인식하고 사용자의 요구를 충족시킵니다. 인공지능을 활용한 SEO를 수행할 때에도 스키마 마크업의 도움을 받을 수 있습니다. 구글에서는 스키마 마크업을 적용한 웹 페이지를 더욱 유용하게 활용하여 검색 결과에 나타낼 수 있습니다.

2.3 개인과 기업의 신뢰성 향상을 위한 마크업

스키마 마크업을 사용하여 개인이나 기업의 신뢰성을 향상시킬 수도 있습니다. 예를 들어, reviewed by 필드를 사용하여 콘텐츠를 실제로 검토한 사람을 확인할 수 있습니다. 또한, 스키마 마크업을 사용하여 개인이나 기업의 다양한 속성을 제공할 수 있습니다. 속성에는 설립자, 주소, 리뷰어 등이 포함될 수 있으며, 이를 통해 실제 사람이 있는 기업임을 검색 엔진과 사용자에게 알릴 수 있습니다. 이렇게 함으로써 검색 엔진은 해당 기업의 신뢰성과 권위성을 더욱 높게 인식하게 됩니다.

✅ 장점

• 스키마 마크업을 활용하여 웹 페이지의 구조적인 데이터 표시를 제공할 수 있습니다.
• 장소 마크업을 통해 로컬 검색에서 유저의 요구를 충족시킬 수 있습니다.
• 개인과 기업의 신뢰성을 향상시키기 위한 속성을 스키마 마크업으로 제공할 수 있습니다.

❌ 단점

• 스키마 마크업을 최적화하려면 추가적인 작업이 필요하며, 실수에 유의해야 합니다.
• 검색 엔진이 스키마 마크업을 모두 반영하지는 않을 수 있습니다.

AI 생성 컨텐츠의 유기적인 트래픽 증가를 위한 전략

구조화 된 데이터로 유기적인 트래픽 유도

구조화된 데이터는 AI 생성 컨텐츠의 유기적인 트래픽 증가를 위해 중요한 역할을 합니다. 구조화된 데이터를 제공함으로써 검색 엔진은 웹 페이지의 정보를 더 잘 이해하고 인식할 수 있습니다. 따라서 검색 엔진은 더 정확한 검색 결과를 제공하며, 이를 통해 유저의 요구를 충족시킬 수 있습니다.

4.1 구조화된 데이터의 중요성

구조화된 데이터는 AI가 웹 페이지를 해석하고 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 축구 선수 마이클 조던은 나이키와 시카고 불스와 계약되어 있습니다. 이와 관련된 모든 기사는 해당 세 가지 태그로 연결되어 있습니다. 이렇게 구조화된 데이터는 검색 엔진이 수백만 개의 기사 중에서 관련된 기사를 자동으로 연결하고 제공할 수 있게 합니다. 구조화된 데이터를 활용하면 연결된 기사들 간에 유기적인 네트워크가 형성되며, 트래픽을 증가시키는 데 도움이 됩니다.

4.2 키워드와 콘텐츠의 일관성

구조화된 데이터를 활용하여 웹 페이지에 표시된 콘텐츠와 관련된 키워드의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 구글은 스키마 마크업을 활용하여 키워드와 관련된 콘텐츠의 일관성을 확인합니다. 따라서 콘텐츠를 업데이트할 때 구글 검색 콘솔을 활용하여 페이지가 업데이트되었음을 구글에 알려야 합니다. 이를 통해 구글은 업데이트된 콘텐츠를 인식하고 더 나은 순위를 부여할 수 있습니다. 콘텐츠 업데이트 전략을 구글 검색 콘솔과 연계하는 것은 유기적인 트래픽 증가를 이끌어내는 데 도움이 됩니다.

✅ 장점

• 구조화된 데이터를 활용하여 유기적인 트래픽을 유도할 수 있습니다.
• 키워드와 콘텐츠의 일관성을 유지하여 검색 엔진의 이해를 돕습니다.

❌ 단점

• 구조화된 데이터를 추가적으로 작업해야 하므로 시간이 소모될 수 있습니다.
• 구글이 구조화된 데이터를 모두 활용하는 것은 아닐 수 있습니다.

AI와 인간의 협력으로 안전한 인공지능 활용

신뢰할 수 있는 AI 생성 콘텐츠

AI 생성 콘텐츠를 게재하는 동시에 실제 사람의 역할과 관계를 명확히 표시하는 것이 중요합니다. 구조화된 데이터의 사용은 AI 생성 콘텐츠에 실제 사람의 역할을 부여할 수 있는 방법 중 하나입니다. 제공된 데이터가 인간에 의해 검토되었음을 표시함으로써 사용자와 검색 엔진이 AI 생성 콘텐츠를 더욱 신뢰할 수 있습니다. 지속적인 편집팀의 노력은 구조화된 데이터의 일관성과 신뢰성을 제공하는 데 큰 역할을 합니다.

5.1 신뢰할 수 있는 AI 생성 콘텐츠

AI 생성 콘텐츠를 게재할 때는 컨텐츠의 신뢰성을 증명해야 합니다. AI에 의해 생성된 콘텐츠임을 독자에게 분명히 알리는 것이 좋습니다. 이를 위해 AI가 생성한 컨텐츠면서도 관련된 분야의 전문가나 의료 편집자 등이 검토 및 편집한 내용임을 명시하는 것이 좋습니다. Healthline과 같이 실제 사람이 책임지고 있는 전문가에 의해 검토된 내용임을 알리면, 더욱 신뢰할 수 있는 정보로 인정받을 수 있습니다. AI 생성 콘텐츠를 투명하게 공개하는 것은 안전한 인공지능의 활용과 관련하여 사용자의 요구를 충족시키는 데 도움이 됩니다.

5.2 편집팀의 역할과 가치

편집팀의 역할은 고객들이 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 활용하는 데 큰 영향을 미칩니다. 구조화된 데이터를 활용한 콘텐츠 업데이트 전략은 편집팀의 역량에 크게 의존합니다. 편집팀은 일관성 있는 구조화된 데이터를 제공함으로써 신뢰성과 인식을 제고할 수 있습니다. 또한, AI를 사용하지 않는 실제 기업들의 콘텐츠도 구조화된 데이터를 활용하여 높은 신뢰성을 유지할 수 있습니다. 편집팀은 구조화된 데이터와의 협력을 통해 유기적인 트래픽을 증대시킴으로써 디지털 퍼블리셔와 편집자에게 가치를 제공합니다.

✅ 장점

• 실제 사람의 편집을 통해 신뢰할 수 있는 AI 생성 콘텐츠를 게재할 수 있습니다.
• 편집팀의 역할을 통해 구조화된 데이터의 일관성과 가치를 유지할 수 있습니다.

❌ 단점

• 편집팀과의 협력이 필요한 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.
• AI를 사용하지 않는 기업의 콘텐츠는 구조화된 데이터의 혜택을 제대로 활용하기 어려울 수 있습니다.

AI 생성 컨텐츠의 성과 분석과 ROI 계산

AI 생성 콘텐츠의 성과 분석 및 ROI 평가

AI 생성 컨텐츠를 게재하는 동안 콘텐츠의 성과를 분석하고 ROI를 계산하는 것이 중요합니다. 이를 통해 각 고객마다 ROI를 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 에너지 공급자 파워컴퍼니의 경우 리뷰 콘텐츠를 구조화하여 기업 웹사이트에 게재함으로써 월간 2.5천 유로의 광고 비용을 절감하고 트래픽을 올릴 수 있었습니다. 콘텐츠의 성과 분석을 통해 얻은 데이터에 기반하여 ROI를 계산함으로써 실제 가치를 평가할 수 있으며, 고객별로 다양한 평가 기준을 적용할 수 있습니다.

6.1 콘텐츠 업데이트를 통한 유기적 트래픽 증가

구조화된 데이터를 활용하여 콘텐츠 업데이트 전략을 수행하면 유기적인 트래픽을 증가시킬 수 있습니다. 트래픽 분석을 통해 얻은 데이터를 기반으로 구글 검색 콘솔을 활용하여 페이지 업데이트를 신속하게 알릴 수 있습니다. 이를 통해 검색 엔진은 업데이트된 콘텐츠를 신속하게 인식하고 순위를 조정할 수 있습니다. 효과적인 콘텐츠 업데이트 전략을 구글 검색 콘솔과 함께 사용하면 검색 엔진 결과에서 더욱 높은 순위를 얻을 수 있습니다.

6.2 ROI을 통한 가치 평가

각 클라이언트마다 ROI를 평가하고 그에 따라 가치를 측정하는 작업이 필요합니다. 예를 들어, 전력 공급업체 ENERGYPower는 기업 웹사이트에 추가된 구조화된 데이터와 리뷰 마크업을 통해 웹사이트 트래픽을 증가시키고 광고 비용을 절감할 수 있었습니다. 이를 통해 월간 2.5천 유로의 비용을 절감했으며, 6개월 동안 추가적으로 100회 이상의 클릭을 얻었습니다. ROI를 계산하는 것은 고객 특성에 따라 다르기 때문에 고객별로 다양한 방식으로 가치 평가를 진행해야 합니다.

✅ 장점

• 구조화된 데이터를 활용한 콘텐츠 업데이트를 통해 유기적인 트래픽을 증가시킬 수 있습니다.
• 각 클라이언트에 맞춰 ROI를 평가하여 가치를 정량화할 수 있습니다.

❌ 단점

• ROI 평가를 위해 추가적인 데이터 분석 및 계산 작업이 필요할 수 있습니다.
• 클라이언트에 따라 ROI 평가 기준이 다를 수 있어 차이가 발생할 수 있습니다.

결론

AI 생성 컨텐츠와 SEO를 효과적으로 조합하여 유기적인 트래픽을 유도하고 인식과 권위를 확보하는 방법을 알아보았습니다. 스키마 마크업을 활용하여 데이터를 구조화하고 검색 엔진에게 더 나은 이해와 검색 결과를 제공하는 것이 중요합니다. 또한, AI 생성 컨텐츠에 대한 투명성을 유지하고 콘텐츠의 실제 저작자를 명시하는 것이 신뢰성 확보에 도움이 됩니다. 구조화된 데이터를 활용하여 키워드와 콘텐츠의 일관성을 유지하고 업데이트 전략을 수행함으로써 유기적인 트래픽을 증가시킬 수 있습니다.

AI와 인간의 협력을 통해 안전한 인공지능을 활용하는 것이 필요하며, 편집팀의 역할과 가치 역시 중요합니다. 마지막으로, ROI를 계산하고 가치를 평가하여 고객별로 성과를 분석해야 합니다. AI 생성 컨텐츠와 SEO의 결합을 통해 검색 엔진에서 높은 순위를 유지하고 유기적인 트래픽을 유도함으로써 인식과 권위를 확보할 수 있습니다.

추가 자료:

• 스키마 마크업 가이드

이 글은 인공지능 요약 생성 모델로 작성된 것입니다.