더 나은 분석을 위해 SERP 의도 및 '소스 유형'을 정의하는 방법

키워드 연구와 결합된 SERP 분석은 모든 현대 SEO 캠페인의 필수 요소입니다.

검색 의도를 분석하는 것은 이미 이 안에 포함된 프로세스입니다. 그러나 SERP 분석에 관해서는 의도에 따라 결과를 분류하지 않는 보고서를 너무 자주 봅니다. 그게 전부입니다.

여러 공통 해석이 포함된 쿼리의 경우 Google은 다음과 같이 차별화된 다양한 결과 페이지를 제공하기 위해 노력하고 있음을 알고 있습니다.

  • 결과 의도(상업, 정보 제공).
  • 비즈니스 유형(국가 결과, 지역 결과).
  • 애그리게이터 및 비교 사이트.
  • 페이지 유형(정적 또는 블로그).

그런 다음 콘텐츠를 계획할 때 Google이 1페이지에서 일부 정보 조각의 순위를 매기는 것을 기반으로 전략을 개발할 수 있으므로 정보 조각도 만들 것입니다. 

또한 도구를 사용하여 첫 페이지에서 측정항목을 "집계"하고 인위적인 키워드 난이도 점수를 생성할 수 있습니다.

이것이 이 전략이 무너지는 지점이며, 제 생각에는 앞으로도 계속해서 수익이 감소할 것입니다.

이는 이러한 분석 조각의 대부분이 소스 유형을 확인하거나 고려하지 않기 때문입니다. 저는 개인적으로 이것이 EAT, YMYL 및 페이지 품질을 일상 업무의 주요 부분으로 만든 검색 품질 평가자 가이드라인에서 실제로 소스 유형이라는 용어를 사용하지 않기 때문이라고 생각합니다. 잘못된 정보나 편견과 같은 출처를 평가하고 분석합니다.

소스 유형을 살펴보기 시작할 때 품질 임계값 및 주제 권한의 개념도 살펴보고 이해해야 합니다. 

나는 Search Engine Land에 대해 작성한 이전 기사에서 품질 임계값과 인덱싱과의 관계에 대해 이야기했습니다.

  • 100% 인덱싱이 불가능한 이유와 괜찮은 이유
  • 콘텐츠 통합으로 SEO 성능을 향상시키는 방법
  • 더 나은 색인 생성을 위해 전자상거래 사이트를 최적화하는 방법

그러나 이것을 SERP 분석과 관련시키면 Google이 결과 페이지를 구성하기 위해 웹사이트와 요소를 선택하는 방법과 이유를 이해할 수 있으며 특정 쿼리에 대해 효과적으로 순위를 매기는 것이 얼마나 실행 가능한지에 대한 아이디어도 얻을 수 있습니다.

순위 실행 가능성을 더 잘 이해하면 잠재적인 트래픽 기회를 예측한 다음 사이트 전환 방식을 기반으로 리드/수익을 추정하는 데 도움이 됩니다.


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소스 유형 정의

소스 유형을 정의한다는 것은 순위 웹사이트를 정보용 또는 상업용으로 분류하는 것보다 더 깊이 들어가는 것을 의미합니다.

이는 Google이 제작 중인 콘텐츠뿐만 아니라 유형을 기준으로 웹사이트를 비교하기 때문입니다. 이것은 혼합 의도를 가질 수 있고 상업적 의도와 정보 제공 의도 모두의 결과를 반환할 수 있는 쿼리에 대한 검색 결과 페이지에서 특히 일반적입니다.

[rotating proxy manager] 쿼리를 보면 상위 5개 결과에서 실제로 이를 확인할 수 있습니다.

# 결과 웹사이트 의도 분류 소스 유형 분류
1 옥실랩스 커머셜 상업, 리드 생성
2 자이테 커머셜 상업, 리드 생성
3 괴짜 플레어 정보 정보 제공, 상업적 중립
4 노드가 나를 기쁘게 정보 오픈 소스 코드, 비상업적
5 스크래퍼 API 정보 정보 제공, 상업적 편견

품질 임계값은 웹 사이트의 ID, 일반 도메인 유형(블로그 하위 도메인 또는 하위 폴더뿐만 아니라) 및 컨텍스트에 따라 결정됩니다.

Google이 검색 결과 페이지를 컴파일하기 위해 정보를 검색할 때 먼저 소스 유형 그룹을 기반으로 검색되는 웹사이트를 비교합니다. 따라서 예제 SERP에서 Oxylabs와 Zyte는 포함을 위해 선택되거나 가중치 및 주석을 기반으로 가장 높은 순위를 차지하는 다른 소스 유형보다 먼저 서로 비교됩니다. 

그런 다음 검색된 순위를 기반으로 SERP가 형성되고 사용자 데이터, SERP 기능 등이 중첩됩니다.

액면 그대로 Google이 특정 쿼리에 대해 표시하기로 선택한 소스 유형(및 순위 지정 위치)을 이해하면 해당 소스 유형이 주어진 대상으로 사용할 수 있는 검색어인지 여부를 알 수 있습니다.

이는 비즈니스가 경쟁자 + 대체 화합물에 대해 순위를 매길 수 있는 [x 대안] 쿼리에 대한 SERP에서도 일반적입니다.

예를 들어 [pardot Alternatives]에 대한 상위 10개의 파란색 링크 결과를 보면 다음과 같습니다.

# 결과 웹사이트 의도 분류 소스 유형 분류
1 G2 정보 정보 제공, 비상업적 편견
2 신뢰 반경 정보 정보 제공, 비상업적 편견
3 오르막 정보 정보 제공, 비상업적 편견
4 캡테라(블로그) 정보 정보 제공, 비상업적 편견
5 로봇 정보 정보 제공, 비상업적 편견
6 온라인 재정 정보 정보 제공, 비상업적 편견
7 가트너 정보 정보 제공, 비상업적 편견
8 겟앱 정보 정보 제공, 비상업적 편견
9 데모디아 정보 정보 제공, 비상업적 편견
10 소프트웨어 제안 정보 정보 제공, 비상업적 편견

따라서 귀하가 Freshmarketer 또는 ActiveCampaign인 경우 비즈니스에서 이것을 타겟팅할 관련 검색어로 볼 수 있고 귀하의 제품 포지셔닝과 일치하지만 상업적 소스 유형으로서 귀하는 견인력을 얻지 못할 것입니다.

그렇다고 해서 웹사이트에 메시지와 비교 페이지가 있는 것이 사용자 교육 및 전환에 중요한 콘텐츠가 아니라는 의미는 아닙니다.

소스 유형에 따라 품질 임계값이 다릅니다.

또 다른 중요한 차이점은 소스 유형마다 임계값이 다르다는 것입니다.

이것이 대부분의 SERP에 대한 모든 소스 유형이 동일한 방식으로 판단되는 것은 아니기 때문에 1페이지의 모든 결과에 대한 백링크와 같은 메트릭을 기반으로 키워드 난이도 점수를 생성하는 타사 도구에 문제가 있는 이유입니다.

즉, 귀하의 웹사이트와 콘텐츠가 트래픽을 주도하는 위치에 놓이는 데 필요한 "벤치마크"를 확인하려면 소스 유형이 동일한 다른 웹사이트와 비교한 다음 해당 콘텐츠 유형을 비교해야 합니다. 로 순위를 매깁니다.

주제 클러스터 및 빈도

좋은 주제 클러스터를 설정하고 따르기 쉬운 정보 트리를 사용하면 검색 엔진이 웹 사이트 소스 유형과 "유용성 깊이"를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

이것이 제 생각에 동일한 공간(예: 기술)의 여러 쿼리에 대해 광범위한 쿼리에 대해 G2 및 Capterra와 유사한 웹 사이트를 자주 볼 수 있는 이유이기도 합니다. 

검색 엔진은 소프트웨어/기술 유형에 관계 없이 이러한 웹사이트를 SERP로 반환하는 데 더 높은 수준의 확신을 가질 수 있습니다. 이러한 웹사이트는 다음과 같습니다.

  • 높은 게시 빈도.
  • 논리적 정보 트리.
  • 유용하고 정확한 정보로 강력한 평판을 얻었습니다.

주제 클러스터 내에서 웹 페이지를 개발할 때 의미 체계와 우수한 키워드 연구 외에도 자연어 인터페이스, 특히 Stanford Natural Language Inference(SNLI) 코퍼스의 기본 사항을 이해하는 것도 중요합니다.

이것의 기본은 텍스트에 대해 가설을 테스트해야 하고, 결론은 텍스트가 가설을 수반하거나, 모순되거나, 중립적이라는 것입니다.

검색 엔진의 경우 웹 페이지가 가설과 모순되면 가치가 낮아 검색하거나 순위를 매길 수 없습니다. 반면에 웹페이지가 쿼리를 수반하거나 쿼리에 대해 중립적인 경우에는 쿼리에 따라 답변과 잠재적인 비편향 관점 모두를 제공하기 위해 순위를 매길 수 있습니다.

우리는 EAT를 시연하고 비브랜드 검색어에 대해 연결 가능한 고권력 자산을 생성하는 방법으로 지난 XNUMX년 동안 더 인기를 얻은 콘텐츠 허브/콘텐츠 클러스터를 통해 어느 정도 이를 수행합니다.

이는 웹사이트의 우수한 정보 아키텍처와 주제 클러스터 및 내부 연결에서 간결하여 검색 엔진이 대규모로 쉽게 소화할 수 있도록 함으로써 달성됩니다.

SEO 전략을 알려주는 소스 유형 이해

대상 검색어에 대해 가장 두드러지게 순위를 매기는 소스 유형을 더 잘 이해함으로써 더 즉각적인 결과를 산출하는 더 나은 전략과 예측을 생성할 수 있습니다.

이것은 우리가 단순히 적합하지 않고 리소스 투자 대비 트래픽 수익을 볼 수 없을 것 같은 검색어로 유도하는 것보다 더 나은 옵션입니다.

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