단어 수는 순위 요소입니까?
아뇨. 절대 아닙니다!
단어 개수가 순위 요소라는 제안은 잘못된 SEO이며 완전히 잘못되었습니다. 사실, 그런 제안을하는 것은 구글과 빙에게 모욕이다.
어리석은 것을 제외하고는 검색에 영향을 미치는 한계, 짧거나 길거나 심지어 범위가 없습니다. 고품질 콘텐츠를 만들기위한 조언은 유효합니다. 짧고 간결한 내용은 잘 수행하면 완벽합니다.
논리적으로 질문을 봅니다.
Google은 순위 요소를 결정할 때 규칙을 사용합니다. 검색 성능을 인위적으로 향상시키기 위해 요소를 조작 할 수 있습니까?
단어 개수를 조작 할 수 있습니까? 한마디로 그렇습니다. 물론이야. 단어 개수가 순위 요소 인 경우 대부분의 사이트에서 콘텐츠를 오랫동안 일관성있게 만들어 순위를 얻습니다. 완료되지 않았습니다. 실제로 짧은 콘텐츠는 순위가 매우 높습니다. 이것은 오랫동안 Google을 검색하는 모든 사람에게 자명합니다.
콘텐츠의 크기는 콘텐츠의 성능에 영향을 미치지 않습니다. 콘텐츠 길이에 대한 콘텐츠 인덱싱 및 평가에 영향을 미치는 요소가 너무 많습니다. 문제의 분명한 사실은 콘텐츠 길이가 다른 경우에 비해 사용되는 경우 최소한 측정 기준이 중요하지 않다는 것입니다.
다음은 Google이 순위 요소를 결정하는 데 사용하는 또 다른 규칙입니다. 측정 항목은 콘텐츠에 대해 무엇을 말합니까? 예를 들어, 컨텐츠 품질 또는 컨텐츠를 찾는 방법 등. 컨텐츠 길이는 말 그대로 컨텐츠 자체에 대해서는 아무 것도 말하지 않습니다. 다시 말하지만, 극단으로, 컨텐츠 길이는 컨텐츠의 품질, 컨텐츠를 찾는 방법, 컨텐츠의 인기도 등을 논리적으로 나타내는 데 사용될 수 없습니다.
상관 관계가 있으며, 논쟁의 여지가 있다고 가정 할 때, 메트릭으로서의 컨텐츠 길이는 결정적인 규칙을 제공하지 않는다. 긴 내용은 귀중한 쓰레기 일 수 있습니다. 더 짧은 콘텐츠에 대해서도 마찬가지입니다. 콘텐츠 길이는 콘텐츠 품질, 가치, 인기도 등을 명확하게 나타낼 수있는 규칙 세트는 무엇입니까? 당신은 하나를 찾을 수 없습니다.
그것을 못 박았다.
몇 년 전 NSF I의 보안 시스템 연구 프로젝트에 대한 신뢰 요소를 연구 할 때 Google은 데이터베이스 스키마, 알고리즘, 비즈니스 로직 등을 자세히 설명하는 내부 문서를 공유했습니다. 문서를 공유하는 이유는 간단했습니다. Google이 사용하는 도메인 트러스트 요소와 인터넷에서 도메인 트러스트를 결정하기 위해 개발하고있는 도메인 트러스트 요소 간에는 큰 차이가 있으며 Google은 개발중인 새로운 요소가 있는지, Google이 도메인 트러스트를 결정하는 데 통계적으로 어떤 경험이 도움이되는지 확인하려고했습니다. 요인.
이러한 문서를 기반으로 콘텐츠 길이를 다루는 메트릭이나 알고리즘은 어디에도 없었습니다. 이것은 반복된다. 콘텐츠 길이는 순위 요소가 아니거나 전혀 요소가 아닙니다.
단어 수 개념은 어디에서 유래합니까?
SEO 블로거에서 주로. SEO 블로거는 대부분 기술이 검색에 사용되는 방식에 익숙하지 않습니다. 게시 된 내용의 대부분은 다른 사람의 앵무새이거나 일화입니다. 실제로 검색이 어떻게 작동하는지 연구 한 사람은 거의 없습니다. 그들은 자신의 경험에서 나옵니다. 그러나 그들은 하나의 간단한 사실을 잊어 버립니다. 짧은 콘텐츠도 매우 잘 수행 될 수 있습니다.
구글은 무엇을 말합니까?
Google은 만족스러운 콘텐츠에 대해 할 말이 많습니다. 말의 대부분은 순수하게 개념적이고 인간의 소비를 위해 설계되었습니다. 실제로 검색 엔진이 콘텐츠를 볼 수있는 방식은 아닙니다. 결국 기계입니다. 우리가하는 방식으로 내용을 평가할 수는 없습니다. 인공 지능 (AI)을 사용하는 모든 컴퓨터의인지 능력은 매우 낮습니다. 대신, 검색 엔진은 70 년대로 거슬러 올라가는 과학적 수단을 사용합니다. 다양한 유형의 시맨틱 분석, 트러스트 네트워크, 링크 맵은 검색 엔진에 크게 의존하는 오래된 기술입니다. 사용되는 것은 텍스트 정보의 대규모 온톨로지를 평가하고 제시하는 데 특화된 기술과 인공 지능입니다. 그 중 일부는 인간이 언어를 사용, 처리 및 인식하는 방법을 조사하여 만들어졌습니다. 다른 것은 정보 검색 (IR)을 허용하는 방식으로 정보를 처리하는 것에 관한 것입니다.
시작하기 전에
메트릭에 들어 가지 않고 콘텐츠의 성능을 어떻게 논의 할 수 있을까 생각했습니다. 메트릭 목록을 살펴본 결과이 Q & A 형식에 비해 너무 압도적입니다. 그런 다음 위에서 언급 한 것과 같은 기술에 어떻게 참여할 수 없습니까? 다시, 너무 압도적입니다. 나는 책을 쓸 수 있었다! 대신, 당신이 생각하지 못한 몇 가지를 설명하겠습니다. 간단하게하겠습니다. 나는 기억에서 일하고있다.
내용 평가 방법
내용은 주제 강도, 전문 지식, 읽기 수준, 목표 시장, 사실 진술, 의미 구조, 인용 분석 등 여러 가지 사항에 대해 평가됩니다.
주제 강점은 주제 온톨로지에서 발견 된 특정 핵심 용어를 분석하여 주어진 텍스트에 대한 주제를 평가하는 것입니다. 주제별 강점은 모든 주제, 특히 관련 주제의 점수이며 특정 주제에 대해 주어진 텍스트에 집중하고 완성하는 정도입니다.
전문성은 주제 온톨로지 및 사실 링크 분석에서 발견 된 특정 핵심 용어를 분석하여 주어진 텍스트가 제공하는 전문 지식의 수준을 나타냅니다. 이것은 전문 지식이 확립 된 다른 글과 비교됩니다. 이를 위해서는 주어진 주제에 대한 전문가의 알려진 글과 비교 점수가 필요합니다. 예를 들어, 글을 알려진 전문가의 연구 논문과 비교할 수 있습니다. 이 경우 시맨틱 분석, 주제 강도 점수, 사실 링크 분석 및 기타 평가 양식을 사용하여 용어를 올바르게 사용하면 주제에 대한 전문 지식이 표시됩니다.
읽기 수준은 주어진 텍스트를 이해하기 위해 필요한 교육 수준의 분석입니다. 한편으로는 이것은 자명하지만, 고도로 교육받은 사람들은 목표 수준에서 글을 쓸 것입니다. 예를 들어, 박사 학위를 가진 사람들은 종종 동료를 위해 글을 쓸 것입니다. 이것은 본문과 관련이없는 수준의 교육 및 전문 지식을 나타냅니다. 대신 텍스트의 대상이 누구인지 나타냅니다.
대상 시장은 해당 텍스트가 누구에게 호소력이 있는지를 나타내는 시장 분석입니다. 그러나 시장 분석을 통해 검색어와 의도를보다 정확하게 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어 SEO 조언을 찾는 것으로 보이는 쿼리는 SEO 중심의 콘텐츠에 크게 의존합니다. 구체적이지 않은 검색어는 전체 시장으로 쉽게 결과를 왜곡시킬 수 있습니다.
사실 진술은 시맨틱을 사용하여 주어진 텍스트에서 사실을 추출하고 다른 텍스트의 유사한 사실과 비교합니다. 조사를 통과하고 받아 들여지는 사실 진술은 검색에서 유리하게 비교됩니다. 예를 들어 George Washington의 생일은 1732 년 2 월 22 일입니다. 콘텐츠에 George Washington의 생일이 다른 것으로 표시되어 있으면 검색에서 찾을 수 없습니다. 사실 진술은 지식 그래프를 구성하는 사실 링크로 변환됩니다. 지식 그래프는 단순히 신뢰할 수있는 정보로 시드 된 사실의 온톨로지입니다. 지식 그래프에 사실을 추가하려면 몇 가지 신뢰할 수있는 출처가이를 입증해야합니다. 콘텐츠 내의 사실 진술을 확인할 수있는 경우, 컨텐츠는 해당 특정 사실에 대한 신뢰할 수있는 출처로 지식 그래프 (기술 자료라고도 함) 내의 링크를 수신합니다. 지식 텍스트 내에서 확증되고 링크 될 수있는 주어진 텍스트 내에 존재하는 사실 진술이 많을수록 컨텐츠가 검색에서 사실적인 것으로 더 잘 수행됩니다.
시맨틱 구조는 다양한 방식으로 분석되고 사용됩니다. 의미 구조가 사용되는 방법 중 하나는 사실을 작성하는 것입니다. 사실이 항상 명확한 것은 아닙니다. 예를 들어 "12는 12입니다." 명백하다. "브라이언은 피트라는 이름의 아저씨가있다. 피트는 딸 다이앤을 가지고있다.", 의미 론적 구조와 사실 분석은 다이앤이 브라이언의 사촌이고 그 반대도 결정할 수있다. 의미 분석이 사용되는 또 다른 방법은 언어 전문 지식을 위해 주어진 텍스트를 분석하는 것입니다. 복잡한 문장을 올바르게 구성하면 올바르게 이해하고 점수를 매길 수 있습니다. 이는 주어진 주제에 대한 전문 지식을 나타낼뿐만 아니라 사실 간의 복잡한 관계가 존재할 수 있도록합니다.
인용 분석은 다른 텍스트를 참조하는 주어진 텍스트 내에서 인용 및 참조가 사용되는 것으로 분석됩니다. 이것은 종종 인용의 형태이지만, 전문 지식 수준을 보여주는 지 여부에 따라 주어진 작품의 제목이나 저자를 나타낼 수 있습니다. 하나 이상의 권위있는 작품에서 인용하면 검색에 도움이됩니다.
내가 왜이 모든 것을 언급 했습니까?
이는 모두 특정 검색에서 콘텐츠가 표시되는 방식에 영향을 미치며 콘텐츠 길이에 상관없이 고르게 적용됩니다. 그러나 언급 된 분석을 사용하여 컨텐츠의 점수를 매기는 방식은 컨텐츠를 찾는 방법에 영향을줍니다. 다음은 저울의 두 끝입니다.
짧은 내용은 사실에 근거한 경향이 있으며 단일 질문에 간결하게 답변합니다. 이 내용은 지식 그래프를 사용하여 응답 엔진에서 잘 작동합니다. 사실 기반 응답을 요구하는 검색 쿼리는 종종 내용이 더 짧아집니다. 이것은 검색이 하나의 정확한 사실 답변으로 검색 쿼리에 응답하려고 할 때 가장 잘 작동합니다.
긴 콘텐츠는 높은 수준의 전문 지식을 기반으로하는 사실입니다. 이것은 종종 응답 엔진에서 잘 작동하지 않습니다. 왜? 그 대답은 분명하지 않기 때문입니다. 그러나보다 학술적인 검색을 위해 더 긴 콘텐츠가 종종 발견됩니다.
물론 예외가 있습니다. 그러나 나는 내가 주장한 것으로 보인다.
그렇다면 SEO 블로거가 왜 그렇게 잘못한 것입니까?
대부분의 SEO 블로그 게시물은 비교적 짧고 사실 진술이 부끄럽기 때문에. 사실 진술이 여러 번 존재하는 것은 연구 논문과 같은 권위있는 출처로부터 입증 될 수 없으며 대부분의 사실 진술은 다른 SEO 블로거들 사이에서만 확증 될 수 있습니다. 다른 분석 지표가 등장합니다. 전문 지식 분석은 평평합니다. 독해 수준이 적당합니다. 국소 점수가 부족합니다. 그러나 시장 분석은 강력합니다. SEO 블로거의 경험에 따라 상대적으로 좁은 컨텍스트 창 내에서 컨텐츠가 작성되므로 작성된 내용에 따라 좁게 수행됩니다. SEO 블로그는 더 작은 정보를 원하는 사용자를 위해 작성되었습니다. 대부분의 SEO 쿼리는 단일 사실 기반 답변을 검색하지 않으므로 다른 검색 메트릭에 더 크게 의존합니다. 더 긴 게시물은 더 많은 사실 진술과 잘 어울리는 경향이 있지만 주제 범위는 매우 좁습니다. 그것은 미묘한 공범입니다. SEO 블로거는 대형 에코 챔버에서 서로 앵무새를 쓰는 경향이 있으므로 새롭거나 통찰력이있는 게시물은 거의 없습니다. 실제 권위있는 작품을 언급하는 사람은 거의 없습니다. 이것이 SEO가 나를 혼란스럽게 만드는 이유입니다. 대부분 검색이 어떻게 작동하는지 모릅니다.