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Google AI Overview, 네이버 Cue: AI 검색 경쟁이 가속화되고 있습니다.
SERP Conf.에서 구글의 게리 일리스 씨가 AI 생성 콘텐츠와 링크 중요성 등 다양한 주제를 다루며 SEO의 미래를 전망했습니다. 또한, 5월 27일 유출된 구글의 14,000개 이상의 순위 기능 문서와 관련된 내용도 소개합니다. 구글은 최근 GitHub에서 오픈소스로 공개된 robots.txt 파서 코드를 업데이트 했습니다. 이 코드는 기존에도 구글에서 오랫동안 사용되어온 것이지만, 이제서야 그 업데이트가 공개된 것이라고 합니다. 이러한 변화들은 앞으로의 SEO 전략 수립에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 반드시 주목해야 합니다.
인터애드는 고객사의 검색 성능 향상을 위한 필수 정보 제공을 위해 최선을 다하겠습니다.
감사합니다!
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구글 게리 일리스씨가 공개한 최신 SEO에 관한 13가지
2024년 4월 18일 - 19일 불가리아 소피아에서 개최된 SERP Conf.에서 Google 게리일리스(Gary Illeys)씨는 AI 생성 콘텐츠, 순위 결정에 있어 링크의 중요성, 콘텐츠 색인화 또는 색인 해제 프로세스에 대한 질문에 답하고, 크롤링 예산에 대해 설명하며, 블랙햇 SEO 관행에 대해 언급합니다. 그는 이번 세션에서 5년 후의 SEO 미래를 설명하고, Google 검색이 관심을 갖는 최신 트렌드를 살펴 보세요.
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GitHub에서 Google Robots.txt 파서가 업데이트되었습니다.
5월 24일 구글은 GitHub에서 오픈 소스 robots.txt 파서 코드를 업데이트했습니다.구글은 원래 2019년에 이 파서를 처음 공개했습니다.
게리 일리스씨는 링크드인에서 이번 업데이트된 파서가 이미 구글에서 한동안 사용되고 있었지만, 이제 그 업데이트를 GitHub에 공개했다고 설명했습니다.
게리 일리스씨는 "이번 릴리스는 파서 클래스에 새로운 기능을 도입하여 robots.txt 본문에 대한 구문 분석 정보를 내보낼 수 있게 하고, 그 정보를 접근할 수 있는 새로운 라이브러리를 추가했습니다. 이 새로운 라이브러리는 구글 검색 콘솔에서 오래전부터 자바 포트와 함께 사용되고 있었으며, 지금까지 문제를 겪지 않았습니다. 만약 문제가 발생하면 GitHub에 이슈를 제기해 주세요!" 라고 설명합니다.
구글이 처음 이 파서를 공개했을 때, 구글은 "우리는 robots.txt 파일의 규칙을 구문 분석하고 일치시키는 데 사용하는 C++ 라이브러리를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 라이브러리는 20년 동안 존재해 왔으며, 90년대에 작성된 코드도 포함되어 있습니다. 그 이후로 라이브러리는 진화해왔으며, 웹마스터들이 robots.txt 파일을 작성하는 방식과 우리가 다뤄야 했던 예외 사항들에 대해 많은 것을 배웠습니다. 또한 배운 내용을 인터넷 초안에 추가했습니다."라고 설명했습니다.
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14,000개 이상의 Google 검색 순위 기능 유출
Moz 설립자이자 SparkToro CEO인 랜드 피쉬킨은 마이크 킹과 함께 구글 검색과 그 내부 순위 기능 및 신호에 관한, 법무팀의 공개를 제외하고는 가장 큰 데이터 유출 중 하나를 발표했을지도 모릅니다. 베리 슈워츠의 기고에 따르면 이 문서는 익명의 출처로부터 입수되었지만 랜드 피쉬킨(Rand Fishkin)이 확인한 것으로, Google 검색의 작동 방식에 대한 수많은 세부 정보가 포함되어 있다고 발표하였습니다. 더 중요한 것은 이 문서가 지난 20여 년 동안 수많은 Google 검색 직원들의 진술과 배치된다는 점입니다:
마이크 킹은 “API 참조 문서를 검토하고 이전의 다른 Google 정보 유출 사건 및 법무부 반독점 증언과 맥락을 같이했습니다. 그리고 곧 출간 예정인 저서 'The Science of SEO'을 위해 수행한 광범위한 특허 및 백서 연구와 이를 결합하고 있습니다. 문서에는 Google의 평가(채점) 기능에 대한 자세한 내용은 없지만 콘텐츠, 링크 및 사용자 상호 작용에 대해 저장된 데이터에 대한 풍부한 정보가 있습니다. 또한 조작 및 저장되는 기능에 대한 설명의 정도도 다양합니다. 이를 '순위 요소'라고 광범위하게 부르고 싶겠지만 이는 부정확한 표현입니다.”SEO 컨설턴트 Aleyda Solis는 X에 대한 간략한 요약을 공유하였으며 일부를 요약했습니다:
- 문서에는 14,000개 이상의 순위 기능이 포함되어 있습니다.
- 구글은 "siteAuthority"라는 기능을 가지고 계산합니다.
- Navboost에는 사용자를 투표자로 보고 그들의 클릭을 투표로 저장하는 클릭 신호에 전적으로 집중하는 특정 모듈이 있습니다.
- 구글은 세션 중 가장 오래 클릭된 결과를 저장합니다.
- 구글에는 "hostAge"라는 속성이 있으며, 이는 신규 스팸을 격리하는 데 사용됩니다.
- 페이지 품질 점수와 관련된 모듈 중 하나는 Chrome에서 본 사이트 레벨의 조회수를 측정합니다.
베리슈워츠는 위의 모든 내용을 자세히 살펴보지는 못했으며, 앞으로 며칠 동안 자세히 검토할 것이라고 언급하였습니다. 마치 이 상황은 작년 Yandex 검색 순위 유출 사건과 비슷하게 느껴집니다. 이 내용은 아직 구글 검색 담당자들이 이에 대한 확인을 하거나 공식적인 답변이 없으므로 참고만 하시는 것을 권장합니다.
인터애드는 이번 공개 문서에 대한 몇가지 검증을 진행하고 있으며 Google의 답변을 확인하여 업데이트하겠습니다.
1. Google 검색 대변인의 공식 답변
2. Google Pandu Nayak의 Glu(Navboost) 우선 순위 알고리즘
3. 누적 사용자 신호(클릭수)에 대한 반영 기간
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AI 검색: 네이버 '큐:' VS. 구글 AI 오버뷰
네이버의 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(Cue:)'는 구글의 'AI Overview'와 달리 환각 현상을 최소화하려는 여러 장점이 있습니다. AI Overview는 '돌을 하루 하나 먹어야 한다'는 황당한 답변을 비롯해 여러 잘못된 정보를 제공해 논란이 되었지만, 큐:는 이러한 문제를 줄이기 위해 단계별 추론과 지식베이스를 활용하고 있습니다.
큐:는 '단계별 추론' 과정을 통해 질문의 의도를 단계적으로 파악하고 검색 계획을 수립합니다. 이후, 질의 이해, 답변 출처 수집, 답변과 출처의 사실성 일치 확인 등 세 단계의 과정을 통해 환각 현상을 최소화합니다. 네이버는 내부 테스트 결과, 이러한 기술이 적용된 후 환각 현상이 72% 감소했다고 밝혔습니다.
또한 큐:는 네이버의 방대한 지식베이스를 활용하여 더욱 정확하고 신뢰할 만한 정보를 제공합니다. 예를 들어, '서울 축제 알려줘'라는 질문에 웹에서 찾은 정보를 단순히 제공하는 것이 아니라, 네이버의 데이터베이스를 통해 현재 진행 중이거나 예정된 축제 정보를 기반으로 답변합니다. 이는 사용자가 보다 정확한 정보를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
네이버는 올해 안에 큐:의 모바일 버전 베타 서비스를 시작할 계획입니다. 웹 버전을 사용 중인 사용자는 별도의 등록 없이 모바일에서도 큐:를 사용할 수 있게 됩니다. 베타 기간 동안 환각 현상 등 서비스 품질을 개선하고 기능을 고도화한 후, 네이버의 통합검색과 연계해 서비스를 더욱 강화할 계획입니다.
네이버는 생성형 AI에서 발생할 수 있는 환각 현상을 기술적으로 해결하기 위해 노력하고 있으며, 지식베이스를 통해 신뢰도 높은 답변을 제공하고자 합니다. 큐:의 이러한 장점은 사용자에게 더욱 정확하고 유용한 검색 경험을 제공합니다.
네이버 Cue: 검색 Vs. Google AI Overview
네이버 큐(Cue:)
특징:
- 한국어 최적화: 네이버 큐는 네이버가 지닌 최대의 장점인 한국어 검색에 최적화되어 있습니다. 한국어의 복잡한 문법과 표현을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 지식 베이스 연동: 네이버의 다양한 서비스(블로그, 지식, 카페, 뉴스 등)와 통합 연동되어 정보를 보다 다양하게 찾을 수 있습니다.
- AI 챗봇: 질문에 대해 대화형으로 답변을 제공하는 AI 챗봇 기능을 포함하고 있어 사용자와의 상호작용이 가능합니다.
장점:
- 한국어 처리 능력: 한국어 검색에 강력한 성능을 발휘하며, 사용자에게 맞춤형 정보를 제공합니다.
- 다양한 콘텐츠 접근: 네이버의 다양한 콘텐츠(블로그, 카페, 지식인 등)와 통합되어 있어, 사용자에게 풍부한 리소스를 제공합니다.
- 사용자 친화적 인터페이스: 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하여, 다양한 연령대의 사용자가 편리하게 이용할 수 있습니다.
단점:
- 영어 및 글로벌 검색 한계: 글로벌 정보나 비한국어 검색에 대해서는 구글보다 덜 효과적일 수 있습니다.
- 정보 편향: 네이버 내부의 콘텐츠가 우선 노출될 수 있어, 다양한 관점을 제공하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
구글 AI 오버뷰(Google AI Overview)
특징:
- 광범위한 언어 지원: 다양한 언어를 지원하며, 전 세계적으로 사용 가능한 검색 엔진입니다.
- AI 및 머신러닝 기술: 첨단 AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 검색 정확도를 높이고, 사용자 맞춤형 결과를 제공합니다.
- 광범위한 데이터베이스: 방대한 양의 글로벌 데이터를 처리하여 다양한 주제에 대한 깊이 있는 정보를 제공합니다.
장점:
- 다양한 언어와 주제 지원: 다국어 검색에 뛰어나며, 전 세계적인 정보를 제공할 수 있습니다.
- 강력한 AI 기술: 최신 AI 기술을 적용하여 검색 결과의 정확성과 효율성을 높였습니다.
- 광범위한 정보 접근: 전 세계의 다양한 정보원에 접근할 수 있어, 포괄적이고 다양한 관점을 제공합니다.
단점:
- 한국어 처리 한계: 한국어 검색의 경우, 네이버보다 덜 정확하거나 최신 정보 습득의 한계가 있을 수 있습니다.
- 지역 특화 정보 부족: 국내 특정 지역이나 국가에 특화된 정보는 상대적으로 부족할 수 있습니다.
- 프라이버시 우려: 사용자의 검색 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 프라이버시 문제가 제기될 수 있습니다.
결론
네이버 큐(Cue:)는 한국어 처리 능력과 20년 이상 축적된 지식베이스 검색에서 우수한 성능을 발휘하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 반면, 구글 AI 오버뷰(Google AI Overview)는 전 세계적으로 다양한 언어와 주제를 지원하며, 최신 AI 기술을 통해 높은 검색 정확성을 자랑합니다. 사용자에게 적합한 선택은 검색하려는 정보의 종류와 언어, 그리고 필요한 기능에 따라 달라질 것입니다.
네이버가 페이지 제목과 설명문을 어떻게 읽고 추출하는지를 살펴보고 있습니다. 한국어 SEO 업무에서 매우 유용한 정보와 힌트를 얻을 수 있습니다.
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네이버 서치어드바이저 노출/클릭 리포트 오류 개선
네이버 검색 팀은 서치어드바이저의 개별 키워드/웹문서별 노출/클릭 수치가, 실제보다 높은 값이 표시될 수 있음을 웹마스터 블로그를 통해 공개하였으며 개선을 진행하고 있음을 공지하였습니다.
웹마스터 블로그 바로가기 ➔ |
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