구글 담당자들은 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 특별히 "잘게 쪼갠" 콘텐츠를 만드는 것에 대해 검색 엔진 순위를 개선하지 못한다고 경고했습니다. 최근 구글의 Search Off the Record 팟캐스트 에피소드에서 John Mueller와 Danny Sullivan은 웹사이트가 정보를 더 작은 단락과 섹션으로 나누고 수많은 부제를 사용하는 "콘텐츠 청킹"이라는 증가 추세에 대해 언급했습니다. 이러한 방식은 종종 질문 형태로 구성됩니다. 이러한 방식의 의도는 생성형 AI 봇이 콘텐츠를 더 쉽게 이해하고 인용할 수 있도록 만드는 것입니다.
Sullivan은 구글의 검색 알고리즘이 웹사이트 순위를 높이기 위해 이러한 신호를 활용하지 않는다고 밝혔습니다. Sullivan은 콘텐츠 청킹이 검색 결과에서 가시성을 향상시킨다는 믿음에 대해 "이는 오해입니다."라고 말했습니다. 이러한 방식은 종종 짧은 단락, 때로는 한두 문장으로만 구성되며, 주로 인간 독자를 위해 설계되지 않았습니다.
검색 엔진 최적화(SEO)는 온라인 비즈니스의 중요한 측면이며, 기업은 웹사이트의 검색 엔진 결과 가시성을 개선하기 위한 전략에 상당한 자원을 투자합니다. 일부 SEO 방식은 효과적이지만, 많은 방식이 추측과 입증되지 않은 이론에 기반합니다. LLM을 대상으로 하는 전략인 콘텐츠 청킹은 이러한 범주에 속하는 것으로 보입니다.
구글의 조언은 LLM 사용이 계속 증가함에 따라 콘텐츠가 온라인에서 생성되고 소비되는 방식에 영향을 미치고 있다는 점을 시사합니다. Gemini와 같은 생성형 AI 모델은 정보를 요약하고, 질문에 답변하고, 심지어 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이로 인해 일부 웹사이트 소유자는 이러한 AI 시스템에 의해 인용되거나 참조될 가능성을 높이기 위해 콘텐츠를 특별히 맞춤화하고 있습니다.
구글의 입장은 인간 독자를 위해 고품질의 포괄적인 콘텐츠를 만드는 데 집중하는 것이 높은 검색 엔진 순위를 달성하는 가장 효과적인 전략임을 시사합니다. 구글은 유익하고, 잘 작성되었으며, 사용자 쿼리와 관련된 콘텐츠를 우선시하기 위해 검색 알고리즘을 지속적으로 개선하고 있습니다. SEO 전략에 대한 AI의 장기적인 영향은 여전히 진화하고 있지만, 구글의 현재 지침은 알고리즘 조작보다 사용자 경험을 우선시하는 것의 중요성을 강조합니다.
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