Google 관계자들은 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 특별히 "잘게 쪼갠" 콘텐츠를 만드는 것이 검색 엔진 순위를 향상시키지 않을 것이라고 밝혔습니다. 최근 Google의 "Search Off the Record" 팟캐스트 에피소드에서 John Mueller와 Danny Sullivan은 웹사이트가 정보를 더 작은 단락과 섹션으로 나누고, 종종 질문 형태로 형식을 지정하여 AI 봇이 쉽게 흡수하고 인용할 수 있도록 하려는 "콘텐츠 청킹"이라는 증가 추세에 대해 언급했습니다.
콘텐츠 청킹 관행은 정보를 짧은 단락으로 나누는 것을 포함하며, 때로는 챗봇이 물어볼 수 있는 질문으로 표현된 수많은 소제목과 함께 한두 문장으로만 구성되기도 합니다. 근본적인 가정은 이러한 형식이 생성형 AI가 인용하고 응답에 통합하는 데 더 매력적이라는 것입니다.
Sullivan은 Google의 순위 알고리즘이 그러한 신호를 기반으로 콘텐츠의 우선순위를 지정하지 않는다고 말하면서 이러한 개념을 반박했습니다. Sullivan은 "일부 SEO 조언에서 계속해서 반복적으로 보는 것 중 하나는 LLM이 좋아하기 때문에 콘텐츠를 정말 잘게 쪼개야 한다는 것입니다."라고 말했습니다. "그리고 그것은 오해입니다."
검색 엔진 최적화(SEO)는 온라인 비즈니스의 중요한 측면이며, 기업은 검색 결과에서 가시성을 높이기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다. 일부 SEO 관행은 합법적이고 효과적이지만, 다른 많은 관행은 추측과 인지된 추세를 기반으로 합니다. 콘텐츠 청킹은 Google이 적극적으로 권장하지 않는 추세 중 하나로 보입니다.
Google의 성명은 콘텐츠 청킹을 SEO 전략으로 채택한 콘텐츠 제작자와 웹사이트 소유자에게 중요한 의미를 갖습니다. 이는 인간 독자를 위해 포괄적이고 잘 구성된 콘텐츠를 만드는 데 집중하는 것이 높은 검색 순위를 달성하는 데 가장 효과적인 접근 방식임을 시사합니다. 이는 고품질의 사용자 중심 콘텐츠에 보상을 제공하는 데 중점을 두는 Google의 광범위한 강조와 일치합니다.
이번 개발은 AI 시대에 SEO가 계속 진화하고 있음을 강조합니다. LLM이 점점 더 정교해짐에 따라 검색 엔진에 대한 콘텐츠 최적화 전략도 그에 따라 조정되어야 합니다. Google의 입장은 시스템을 조작하기 위해 설계된 전술에서 벗어나 사용자에게 진정한 가치를 제공하는 데 중점을 두는 방향으로의 전환을 시사합니다. 회사는 AI 모델에 의한 직접적인 섭취에 적합한지 여부에 관계없이 검색어와 관련성이 높고 유익하며 매력적인 콘텐츠의 우선순위를 지정하기 위해 순위 알고리즘을 계속 개선할 것으로 예상됩니다.
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