챗GPT로 알아보는 SEO : 키워드 연구 및 최적화 4

현대 키워드 분석에서 자연 언어 처리의 역할


키워드 연구 및 최적화는 SEO 캠페인의 중요한 구성 요소입니다. 올바른 용어를 찾고 효율적으로 적용하는 것이 검색 엔진에서 더 나은 순위에 대한 비밀이라고합니다. 그러나 최근 몇 년 동안 Natural Language Processing (NLP)은 SEO 분야에서 상당한 발전을 거두었습니다. 음성 검색과 인공 지능의 인기가 증가함에 따라 단어를 찾고 Google에 최적화하는 오래된 방법은 오래되었을 수 있습니다. 이것은 SEO의 미래가 키워드 자유로울 것이라는 것을 의미합니까? 현대 키워드 분석에서 자연 언어 처리의 역할을 살펴보자.


## 정확히 Natural Language Processing (NLP) 란 무엇입니까?


Natural Language Processing (NLP)는 자연 언어 사용을 통해 컴퓨터와 인간의 상호 작용에 관한 데이터 과학의 하위 분야입니다. 그것은 언어학과 인공 지능을 혼합하는 컴퓨터 과학의 분야입니다. NLP의 주요 목표는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 것이다. 


NLP는 최근 몇 년 동안 기계 학습, 깊은 학습 및 AI의 개선으로 발전했습니다. 감정 분석, 채팅봇 및 자동 요약은 NLP 응용 프로그램의 예입니다. 그것은 또한 SEO 분야에서 영향을 미치기 시작했습니다. 


전통적인 키워드 연구


키워드 연구 및 최적화에 대한 오래된 기술은 키워드를 찾고 콘텐츠에 통합하는 것을 의미했습니다. 아이디어는 메타 제목, 메타 설명, 헤더 및 기사 몸과 같은 장소에서 키워드를 전략적으로 사용하는 것이 었습니다. 목표는 검색 엔진에서 더 높은 순위를 차지하기 위해 특정 용어 밀도를 유지하는 것이 었습니다. 


그러나이 전략은 Google의 알고리즘이 진화했을 때 더 이상 성공하지 않습니다. Google의 알고리즘은 이제 사용되는 개별 키워드보다 자료의 맥락을 우선시합니다. 2013 년에 도입 된 Google의 Hummingbird 업그레이드는 Google이 검색 요청을 분석하는 방식에 상당한 변화를 나타냅니다. 그것은 Google이 검색 뒤의 목적을 이해하고 사용자가 사용하는 정확한 키워드가 아닌 사용자의 의도와 관련된 결과를 제공 할 수있게했습니다.


## 왜 NLP 분석은 키워드 분석보다 우수합니까?


웹 마스터는 NLP를 사용하여 검색 검색 뒤의 의도를 이해하고 특정 키워드와 일치하는 대신 최상의 응답을 제공함으로써이 의도를 충족시키는 콘텐츠를 개발할 수 있습니다. 


검색 쿼리의 맥락과 검색자의 의도에 대한 이해는 NLP 분석을 위해 필요합니다. NLP 분석은 개별 용어에 초점을 맞추기보다는 검색 쿼리 뒤에 사용자의 의도를 결정합니다. 이 전략은 검색 쿼리에 따라 소비자에게 가장 관련된 콘텐츠를 제공하기 때문에 더 효과적인 콘텐츠 개발을 이끌어 냅니다. 


### NLP 분석의 장점


1. 향상된 맥락: NLP는 웹 마스터가 검색 쿼리 뒤에있는 사용자의 의도를 더 잘 이해할 수 있도록 더 많은 맥락을 제공합니다. 이것은 반면에 사용자에게 매력적인 관련 콘텐츠를 만드는 데 도움이되며, 이는 참여와 전환을 향상시킵니다. 


2. 더 나은 사용자 경험: NLP는 검색 쿼리 뒤에 사용자의 목적을 이해하기 위해 컨텍스트를 사용하기 때문에 사용자에게 가장 관련된 콘텐츠를 제공합니다. 이것은 Google의 순위 알고리즘에 필수적인 더 나은 사용자 경험을 가져옵니다.


3. 향상된 타겟팅: 자연 언어 처리 (NLP)는 특정 주제에 연결된 가장 인기있는 쿼리에 대한 통찰력을 제공하여 웹 마스터가 해당 문장을 콘텐츠에 포함할 수 있습니다. 이것은 타겟팅을 개선하여 더 높은 가시성과 상호 작용을 가져옵니다.


## NLP 분석은 키워드 최적화에 어떻게 사용니까?


웹 마스터는 NLP 분석을 구현하기 전에 키워드 최적화의 맥락의 가치를 이해해야합니다. 다음은 웹 마스터가 키워드 최적화 노력에 자연 언어 처리를 포함시키는 데 사용할 수있는 몇 가지 접근법입니다.


1. Semantic Keywords: Semantical keywords는 주요 용어와 어떤 식으로든 관련된 단어 또는 문구입니다. 그들은 정보에 맥락과 의미를 추가하여 참여를 향상시킵니다. 웹 마스터는 기본 키워드보다 콘텐츠에서 세마닉 키워드를 우선시해야합니다.


2. 사용자 의도 분석: 웹 마스터는 사용자의 의도에 맞는 콘텐츠를 생성하기 위해 특정 테마에 연결된 가장 일반적인 쿼리를 배워야합니다. 그들은 Google 및 Bing과 같은 검색 엔진을 사용하여 특정 테마와 관련된 추세 검색 및 구문에 대한 연구를 수행 할 수 있습니다.


3. Natural Language Analysis: NLP 분석은 특정 키워드가 아닌 자연 언어에 중점을 둡니다. 웹 마스터는 특정 문제에 관한 가장 자주 묻는 용어와 쿼리를 검토하고 자료에 포함해야합니다.


# 마지막으로,


요약하자면, 고전적인 키워드 최적화 전략은 더 이상 예전처럼 효과적이지 않습니다. Natural Language Processing은 키워드 최적화의 미래입니다. NLP