‘랭크 브레인‘의 개발 배경

만약 단 한 번도 검색 질의어로 입력된 적 없는 키워드가 검색 결과를 요청한다면 검색엔진은 어떻게 대응해야 할까. 예를 들어 한 사용자가 ‘진짜야’라는 의미의 초성 신조어를 자의적으로 만든 뒤 ‘ㅈㅉㅇ’를 네이버 검색창에 입력한다면 네이버 검색서비스는 어떤 결과를 사용자에게 보여주는 것이 적절할까.

네이버든 구글이든 검색 질의어 목록에 한 번도 등장한 적 없는 신생어를 처리하는 방식은 언제나 골칫거리였다. 네이버는 지식iN을 상단에 노출함으로써 가장 근접한 결과를 사용자가 얻어갈 수 있도록 제공한다. 검색엔진의 경험칙상 등록되지 않은 질의어를 처리할 때 지식iN에 기술돼 있을 확률이 가장 높다고 보기 때문이다..(출처 : 입력된 적 없던 검색어, 구글은 어떻게 처리할까 )

(이미지 출처 : 입력된 적 없던 검색어, 구글은 어떻게 처리할까 )

그러나 구글 검색 DB에는 지식iN이 포함돼 있지 않다. 게다가 네이버와는 검색 결과의 구성 자체가 다르다. 구글은 검색 결과 최상단에 가장 정확한 정보를 제공하는 것을 목표로 삼는다. 때문에 어떤 식으로든 세상에서 정확한 정보를 찾아내 제시해야만 하는 부담을 안고 있다. 구글이 인공지능 검색 ‘랭크 브레인‘을 개발하게 된 배경이다.(출처 : 입력된 적 없던 검색어, 구글은 어떻게 처리할까 )

 

 

‘랭크 브레인(RankBrain)‘란?

RankBrain은 인공 지능을 사용하여 검색 결과를 개선하고 새로운 쿼리를 해석하는 기계 학습 시스템(RankBrain is a machine learning system that uses artificial intelligence to improve search results and interpret new queries.)으로 랭크 브레인은 ‘허밍버드’라 이름 붙여진 구글 검색엔진의 한 부분을 담당하는 알고리즘으로 구글이 이 검색 알고리즘에 붙인 별명입니다. ( 출처 : Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines, <블룸버그>는 지난 10월26일 “구글이 수익성 높은 검색을 인공지능에 맡기기로 했다” ).

 

Google RankBrain은 Google이 전에 보지 못했던 검색을 분류  하여 기존 검색과 관련시킵니다.

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

그레그 코라도 구글 수석연구원은 <블룸버그>와 인터뷰에서 “매일매일 입력되는 검색 질의어 가운데 15%는 이전에 한 번도 본 적이 없든 것들”이라고 말했으며 이들의 검색을 도운 것은 바로 RankBrain이라고 합니다.

 

” 기계 학습 이란 무엇인가? “

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

 

랭크 브레인(RankBrain)은 매일 이전에는 보지 못했던 4억5천만번(15%)의 검색어를 통해 기계학습을 합니다. 그리고 기계학습에 의한 검색 결과는 이전 결과보다 10 배 우수합니다.

그 작동원리는 이러합니다. 검색자가 첫 번째 검색에 대한 결과를 클릭하지 않으면 기계(검색엔진)는 쿼리(검색결과)가 올바른 결과를 제공하지 않는다는 것을 인식합니다. 이 경우, 검색엔진은 다른

연관 검색어들에 대한 검색 결과들를 바꾸어 제시하고 이 결과에서 검색자가 찾고있는 콘텐츠를 발견하고, click하는지, click한 해당 콘텐츠에서 이탈하지 않는지를 보며 검색자의 검색의도를 학습하게 됩니다.

즉, Google은 앞으로 이러한 검색을 상호 연관시킬 수 있습니다. 그들은 “기계 학습이란 무엇인가”라는 내용을 “기계 학습”의 순위로 만들 수 있습니다.

이를 염두에두고 실제 사람들을 위해 콘텐츠를 만들고(최적화하고) 검색의 의도를 파악하는 것에 주력 해야합니다 .

 

인공 지능 이란 무엇 입니까?

 

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

인공 지능은 컴퓨터가 특정 작업을 수행 할 때 정보를 수집하고 결정을 하는 것과 같이 인간이 하는 방식으로 컴퓨터가 그것을 하도록 하는 연구/방법입니다. ( the study of how to make computers do things in the way that humans do them, for example take in information and make decisions 출처  : 롱맨 영어사전 ) 랭크브레인에게서 인공 지능은 검색자의 검색의도를 파악하고 그 의도에 맞는 어떤 컨텐츠를 검색결과를 보여주는 것이라고 할 수 있을 것 같습니다.

 

RankBrain은 세 번째로 중요한 순위 신호입니다.( 상위 3 개의 중요 신호는 1. 콘텐츠, 2. 링크 및 3. RankBrain입니다. )

2015 년 선임 Google 애널리스트 그렉 코라도 (Greg Corrado)는 블룸버그 ( Rankverain)의 발표를 논의하기 위해 블룸버그 (Bloomberg) 에갔습니다.

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

그가 제공 한 한 특정 성명서는 자연검색(검색엔진을 통한 검색) 결과의 순위에 어떤 영향을 미치는지에 대한 통찰력을주었습니다.

그는 RankBrain이 Google이 검색 엔진 결과를 결정하는 데 사용하는 수백 가지 중 하나라고 말했다.

이는 자연검색(검색엔진을 통한 검색) 순위에서 큰 요소라는 것을 의미합니다.

RankBrain 과 기존의 구글 검색 순위 요소와의 차이점

수백 가지 다른 순위 요소는 Google 엔지니어와 실험에서 직접 나온 것입니다. 반면에 RankBrain은 기계 학습 및 인공 지능 기술을 사용하여 결과를 얻기 위해 쿼리에서 독립적으로 학습합니다.

Greg Corrado도 다음과 같이 말했습니다.

“검색 엔진에서 세 번째로 중요한 신호입니다.(“It is the third most important signal in the search engine.”)”

따라서 자연검색 결과물에 콘텐츠를 표시하는 것이 가장 중요한 요소입니다.

 

구글 자연검색의 순위를 결정하는 최상위 3요소

그렇다면 빅 3를 구성하는 두 가지 다른 순위 요소는 무엇입니까?

귀하의 콘텐츠와 링크입니다.

2016 년, 검색 엔진 랜드  는 Google의 검색 품질 선임 전략가 인 Andrey Lipattsev와 Q & A 를 진행하여 콘텐츠 및 링크가 상위 2 순위 요소라고 밝혔습니다. 그는 또한 RankBrain이 세 번째라고 Greg의 주장을 반복했습니다.

SEL에 따르면 수십 가지 순위 요소가 있습니다.

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

하지만 상위 3 개는 콘텐츠, 링크 및 RankBrain입니다. 따라서 RankBrain은 검색엔진최적화(SEO)에 있어 절대적으로 중요합니다. 자연검색 트래픽에 관심이 있다면 신경 써야할 절대적 요소입니다.

 

RankBrain을 최적화하기위한 두 가지 구체적인 방법

RankBrain은 검색 엔진이 콘텐츠를 필터링하는 방법에 큰 역할을합니다. Google 담당자에 따르면, 가장 중요한 세 번째 요소입니다.

자연검색에 존재감을 유지하는 두 가지 확실한 방법이 있습니다.

 

1. 모든 키워드 뒤에있는 의도를 조사하십시오.

예를 들어 ‘콘텐츠 마케팅 팁’의 순위를 결정한다고 가정 해 보겠습니다.

가장 인기있는 형식이나 내용에 대한 첫 번째 추측은 무엇입니까? 사용자는 무엇을보고 싶어합니까? 의도는 무엇입니까?

결과 는 다음과 같습니다 .

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

“팁”을 찾는 사람은  문제에 대한 여러 가지 해결책을 찾고 있습니다.

그들은 하나 이상의 실천 가능한 조언을 원합니다.

그들은 거대한 아이템 목록을보고 싶어합니다.

표준 검색에서 인 텐트를 해독하는 또 다른 좋은 방법은 결과 페이지의 맨 아래로 스크롤하고 관련 검색(연관검색어)을 보는 것입니다.

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

이러한 검색어는 사용자가 원래 검색어를 검색 한 후 검색어를 수정 한 검색어입니다.

이들은 또한 당신에게 그들의 수색 의지에 대한 거대한 통찰력을 제공합니다.

 

2. 긴 형식의 관련 콘텐츠를 만들어야합니다.

 

RankBrain은 Google이 항상 갖고 있는 전반적인 목표를 가지고 있습니다.

사용자에게 첫 번째 시도에서 필요한 콘텐츠를 제공합니다.(To provide the user with the content that they need on the first try.)

단순하고 명백한 진리는 순위에 올랐을 때 그 콘텐츠는 실제로 왕이 됩니다. 콘텐츠가 관련성이 없다면 일시적인 트래픽만 발생시킵니다.

사람들이 유용한 정보를 찾지 못했다는 것을 Google이 알고 있다면, 구글은 더 이상 검색 결과에 해당 정보를 포함시키지 않습니다.

 

그렇다면 마케팅 담당자는 무엇을 해야합니까 ? 긴 형식의 콘텐츠를 만들어야합니다.  사용자의 문제를 너무 잘 풀어서 다음 결과를 위해 다시 Google로 돌아갈 필요가 없는 콘텐츠가 필요합니다.

Backlinko에 따르면 콘텐츠 길이는 순위에서 중요한 역할을합니다.

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

왜 그런가요? 글쎄, 우리는 단어 자체가 반드시 랭킹을 몰고가는 것은 아니라고 추측할 수 있습니다.

단어 수만 많은 쓰기는 순위 요소가 아닙니다. 10 만 단어의 말도 안되는 말을 쓰고 1 위를 기대할 수는 없습니다. 내용이 중요합니다.

 

HubSpot은 또한  게시할수록 더 많은 트래픽을 얻을 수 있음 을 발견 했습니다. ( We Analyzed 1 Million Google Search Results. Here’s What We Learned About SEO  )

 

 

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

더 많은 블로그 게시물은 더 많은 리드를 의미합니다.

( 이미지 출처 : 1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On) )

실제 사용자 경험을 위해 제작된 컨텐츠를 만드는 데 중점을 두면 트래픽이 향상 될 것입니다.

 

검색자의 의도를 조사하고 의도와 일치하는 긴 형식의 훌륭한 콘텐츠를 제공할 수 있다면 RankBrain이 검색 결과에 간섭하더라도 성공적으로 상상할 수 있습니다.

결론

Google은 하루에 거의 두 번, 일년에 거의 600 번 알고리즘을 변경합니다.

SEO와 관련하여 Google이 원하는 것을 이해하는 것은 거의 불가능해지고 있습니다.

상위 2 개 순위 요소는 여전히 콘텐츠 및 링크이지만 우리는 그들이 어떤 순서인지 알지 못합니다.

2015 년에, 구글은 더 많은 뉴스, 검색 결과를 걸러 낼 새로운 인공 지능과 기계 학습 기술, RankBrain을 발표했습니다. RankBrain은 Google이 복잡한 검색어에 대한 배경 정보를 제공하는 기계 학습 시스템이며 느리지만 가장 중요한 요인 중 하나가 되었기 때문에 주목해야합니다.

고맙게도 RankBrain의 콘텐츠를 최적화 할 수 있습니다.

모든 키워드의 의도를 조사하여 시작하십시오. 순위를 매기고 싶은 키워드를 단순히 추가하면 작동하지 않습니다.

RankBrain은 검색자의 의도에 맞는 콘텐츠를 알고 있습니다.

 

검색자의 의도를 조사하고 의도와 일치하는 긴 형식의 훌륭한 콘텐츠를 만드십시오. 

관련성을 높이고 사용자의 문제를 해결하도록 RankBrain 최적화하십시오.

그리고 이를 통해 링크를 얻어내십시요. 

 

참고자료 :

1. How RankBrain Works (And Why You Need to Jump On)

2. 알파고가 전부가 아니다…구글의 인공지능(AI) 기술 TOP 7 – 동아사이언스

3. 입력된 적 없던 검색어, 구글은 어떻게 처리할까

4. Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines, <블룸버그>는 지난 10월26일 “구글이 수익성 높은 검색을 인공지능에 맡기기로 했다” ).

5. We Analyzed 1 Million Google Search Results. Here’s What We Learned About SEO