구글의 존 뮬러(John Mueller)와 대니 설리번(Danny Sullivan)은 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 특별히 "잘게 쪼갠" 콘텐츠를 만드는 것이 검색 엔진 순위를 향상시키지 않을 것이라고 밝혔습니다. 구글의 Search Off the Record 팟캐스트에서 발표된 이 성명은 정보를 더 작은 단락과 섹션으로 나누고 질문 형식으로 된 수많은 부제를 사용하는 콘텐츠 청킹이라는 점점 더 대중적인 SEO 관행을 직접적으로 다룹니다.
콘텐츠 청킹은 생성형 AI 봇이 콘텐츠를 더 쉽게 흡수하고 인용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 전략을 사용하는 웹사이트는 LLM의 선호도라고 여겨지는 것에 맞춰 설계된 짧은 단락(때로는 한두 문장으로 구성됨)을 특징으로 하는 경우가 많습니다.
설리번은 구글이 순위 향상을 위해 그러한 신호를 사용한다는 개념을 반박했습니다. 설리번은 팟캐스트에서 "일부 SEO에서 계속해서 반복적으로 보는 것 중 하나는, 아, 이런 작은 크기로 나누어야 한다는 것입니다."라고 말했습니다. 그는 이러한 접근 방식을 오해라고 규정했습니다.
검색 엔진 최적화(SEO)는 검색 엔진 결과에서 웹사이트의 가시성을 향상시키는 것을 목표로 하는 많은 관행을 가진 중요한 산업입니다. 일부 SEO 기술은 유효하고 유익하지만 다른 기술은 추측에 기반하며 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다. LLM의 부상은 콘텐츠 청킹을 포함한 새로운 SEO 전략을 촉발했으며, 구글은 이제 이것이 효과가 없다고 제안합니다.
구글 성명의 의미는 콘텐츠 청킹 전략에 투자한 콘텐츠 제작자와 웹사이트 소유자에게 중요합니다. 이는 인간 독자를 위해 포괄적이고 잘 구성된 콘텐츠를 만드는 데 집중하는 것이 검색 엔진 순위를 향상시키는 가장 효과적인 접근 방식임을 시사합니다. 이는 사용자 경험과 가치 있고 유익한 콘텐츠 제공에 대한 구글의 광범위한 강조와 일치합니다.
이러한 발전은 AI와 SEO 간의 진화하는 관계를 강조합니다. LLM이 더욱 정교해짐에 따라 SEO 전략은 검색 엔진에서 사용하는 변화하는 알고리즘과 순위 요소를 반영하도록 조정되어야 합니다. 콘텐츠 청킹에 대한 구글의 입장은 AI 소비를 위한 피상적인 최적화보다 깊이와 명확성을 우선시하는 콘텐츠에 대한 선호도를 나타냅니다. 회사는 전반적인 품질과 사용자 쿼리에 대한 관련성을 기반으로 콘텐츠를 더 잘 이해하고 순위를 매기기 위해 검색 알고리즘을 계속 개선하고 있습니다.
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