Bastian Grimm과 함께 즉시 구현하기 위한 5가지 SEO AI 팁

AI가 Google에 어떤 영향을 미치고 이것이 SEO에 어떤 영향을 미치며 이에 대해 무엇을 할 수 있습니까?

그것이 우리가 대규모 국제 SEO, 대규모 사이트 관리, 경쟁이 치열한 산업 분야의 저명한 전문가와 함께 오늘 다룰 내용입니다. 그는 온라인 마케팅, 기술 및 글로벌 SEO 분야에서 20년 이상의 경험을 보유하고 있으며 2019 European Search Awards에서 올해의 검색 인물로 선정되었습니다. In Search SEO 팟캐스트 Bastian Grimm에 오신 것을 환영합니다.

이 에피소드에서 Bastian은 다음을 포함하여 바로 구현할 수 있는 5가지 SEO AI 팁을 공유합니다.

• 콘텐츠 AI 도구
• 브레인스토밍 및 시간 절약
• 정적 이미지 생성
• 비디오 생성
• 신속한 최적화

Bastian: 이봐, 데이빗, 초대해줘서 정말 고마워.

D: 와주셔서 정말 감사합니다. peakace.agency에서 Bastian을 찾을 수 있습니다. Sebastian, AI가 Google에 어떤 영향을 미치나요?

B: 정말 다양한 주제이기 때문에 솔직히 말해서 매우 광범위한 주제에 대해 생각합니다. 나는 여전히 우리가 초기 단계에 있고 상대적으로 빠르게 증가하고 있다고 말하지 않을 것입니다. 하지만 Google은 지난 몇 년 동안 많은 변화와 개선을 이루어 왔다고 생각합니다. SEO가 알고리즘 업데이트 및 시각적 변경과 같은 것을 목격한 것처럼 우리 모두는 가지고 있습니다. 그리고 그 전체는 기계 학습에 의해 구동되거나 적어도 부분적으로는 AI 구성 요소에 의해 구동됩니다.

우리는 이미 BERT와 같은 사람들과 마주한 적이 있습니다. 그리고 최근에 Google은 MUM을 도입했습니다. MUM은 검색 결과를 훨씬 더 좋게 만드는 모든 AI에 대한 최근의 노력입니다. 이는 직접 검색뿐만 아니라 광고 측면에서도 논의해야 할 광범위한 주제입니다. Google은 광고 캠페인에 자동 조종 장치를 사용하도록 많은 광고주를 압박하고 있습니다. 그리고 분명히 그런 종류의 자동 조종 장치도 AI\머신 러닝에 의해 구동됩니다. 정말 다양한 일들이 일어나고 있습니다. 검색 마케팅 커뮤니티 자체, 특히 SEO가 익숙해져야 하고 두려워할 필요가 없는 주제라고 생각합니다. 시작 지점과 활용 방법을 이해하면 얻을 수 있는 정말 좋은 이점이 있다고 생각하기 때문입니다. .

D: 그리고 당신이 그것을 활용하지 않는다면, 그것은 당신의 점심을 먹고 다른 SEO들이 결국 당신의 사업을 빼앗아 갈 것입니다.

B: 아마도. SEO는 항상 확장성, 속도 향상, 개념적 관점에서 이해하기 조금 더 어려울 수 있는 다소 새로운 것을 활용하는 것에 대해 많은 관심을 가져왔습니다. 그래서 당신이 완전히 옳습니다. 지금 행동하지 않는다면 분명히 부분적으로 뒤처지게 될 것입니다. 그리고 그것은 우리가 예방해야 할 것입니다.

D: 오늘은 SEO가 즉시 구현할 수 있는 5가지 AI 개선 사항을 공유하고 있습니다. 첫 번째 콘텐츠 AI 도구부터 시작합니다.

1. 콘텐츠 AI 도구

B: 이것은 아마도 지난 몇 년 동안 가장 많이 논의되고 논쟁된 주제일 것입니다. 특히 Open AI는 수년에 걸쳐 출시된 많은 AI 기술의 배후에 있는 가장 큰 종류의 회사 중 하나입니다. 그들이 GPT-3를 출시했을 때 그것은 더 많은 주류 주제가 되었습니다. 그리고 현재 나와 있는 많은 툴링에 동일한 압정 또는 동일한 접근 방식을 사용하는 내장 데이터가 있다고 생각합니다. 기본적으로 매우 큰 훈련 데이터 세트로 그들이 구축한 도구와 그 위에 있는 인터페이스를 사용할 수 있으며 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 구축된 것 중 하나는 주제와 일련의 키워드를 입력하고 블로그 게시물과 같은 스타일이나 이메일 마케팅 캠페인의 헤드라인과 같은 짧은 것을 선택할 수 있다는 것입니다. 훨씬 빠릅니다. 그리고 예, 훈련 데이터가 클수록 결과가 더 좋은지에 대한 논쟁이 필요합니다. 그건 확실합니다. 그러나 영어만큼 대중적이지 않은 언어인 노르웨이어와 같은 언어가 있다면 결과나 출력 품질이 당연히 달라질 것입니다. 그러나 그럼에도 불구하고 개념은 동일합니다.

따라서 첫 번째 팁은 Jasper, Copy AI 또는 Copy Smith와 같은 것에 익숙해지는 것입니다. 어느 것이 중요하지 않지만 개념적으로 일반적인 편집 프로세스와 비교하여 보려고 합니다. 특히 대량 제작이 필요한 콘텐츠의 경우 처음부터 모든 것을 구축하지 않고 무언가를 버리고 잠재적으로 훌륭한 것을 다시 얻을 수 있다면 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있습니까?

결과를 얻은 후에는 편집해야 합니다. 물론 편집, 특히 사실 확인은 AI가 콘텐츠를 작성하는 것이 아니라 생성 AI이기 때문에 매우 중요합니다. 즉, 훈련 데이터에서 얻은 입력을 받은 다음 출력을 생성합니다. 그들은 글을 쓰는 것이 아니라 배운 것을 사용하고 그것을 텍스트에 적용할 뿐입니다. 네, 사실 확인이 매우 중요합니다. 사실 확인 없이는 어떤 내용도 게시하지 마십시오. 물론 스타일과 고려해야 할 사항도 있습니다. 그럼에도 불구하고 하이브리드 또는 결합된 접근 방식에서 우리가 보고 있는 것은 어느 쪽이든 속도를 얻거나 리소스를 절약할 수 있다는 것입니다. 따라서 이러한 도구에 익숙해지는 것이 제가 살펴보고 싶은 가장 중요한 팁 중 하나라고 생각합니다.

D: 그리고 GPT 3가 제공할 수 있는 기능에 깊은 인상을 받았다면 GPT 4도 출시될 예정입니다. 그리고 그것은 GPT 3보다 훨씬 더 좋고 잠재적으로 더 좋습니다.

B: 전적으로 맞습니다. 즉, 아직 확인되지 않았습니다. 그러나 AI 도구에서 볼 수 있는 일반적인 추세는 훈련 데이터가 클수록 출력이 더 좋다는 것입니다. 그리고 적어도 Open AI의 CEO가 진행한 인터뷰에 따르면 GTP 4는 "지금 우리가 가지고 있는 GDT 3에 비해 500배 더 커야 합니다. 예전에 GPT 2에서 3까지 목격했습니다. 그리고 그 범위 또는 규모는 그다지 중요하지 않았습니다. 2에서 3 사이에 140번 정도였습니다. 그래서 제 생각에는 그 AI가 무엇을 할 수 있는지에 대한 것입니다.

D: 말도 안돼. A에서 G 전화로 곧바로 5g로 이동하는 것과 같습니다. 이제 두 번째 요점인 브레인스토밍과 시간 절약에 대해 살펴보겠습니다.

2. 브레인스토밍 및 시간 절약

B: AI의 개념이 훈련 데이터에 관한 것으로 돌아가면 일반적인 작업 흐름에서 콘텐츠 제작에 들어갈 때 많은 편집 팀이 개념 단계부터 시작한다고 생각합니다. 그리고 그것은 주제에 익숙해지는 것을 의미합니다. 즉, 제작하려는 콘텐츠 유형에 따라 웹사이트나 매뉴얼에서 제품에 대한 정보를 읽을 수 있습니다. 그러나 엄밀히 말하면, 발생해야 하는 맨 처음에는 항상 일종의 개념적/연구 단계가 있을 것입니다.

생각해 보면 개념적으로 콘텐츠를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 인터페이스로 이동하여 "헤드라인만 원합니다."라고 말할 수도 있습니다. 그래서 많은 키워드를 집어넣고 해당 도구가 내뱉는 모든 헤드라인을 살펴봅니다. 그들이 한 일은 많은 입력을 소비했기 때문에 기본적으로 출력이 가장 공통적으로 겹칩니다. 다시 말하지만, 검색 결과에 표시되는 People Also Ask 상자 및 관련 질문 상자에도 도움이 될 수 있습니다. 비슷한 개념으로 생각해보세요. 수천 개의 서로 다른 리소스를 볼 필요가 없기 때문에 시간을 절약할 수 있습니다. . 대신 해당 AI 도구에서 가장 인기 있는 도구를 바로 얻을 수 있습니다.

그리고 AI 콘텐츠 제작에 완전히 참여하고 싶지 않다면 적어도 많은 보조 작성 도구가 있습니다. 기본적으로 Google의 문서 또는 다른 언어 도구에 익숙했기 때문에 자동 완성과 비슷합니다. 예를 들어 작가의 경우 무언가를 입력하기 시작하면 거의 자동 완성과 같이 무언가를 제안합니다. 그것은 다소 중간에 약간 앉아 있습니다. 하지만 예, 생산 측면에서 시간을 절약하는 측면은 물론 연구 측면에서도 마찬가지라고 생각합니다. 생산에 사용하고 싶지 않더라도 사용하십시오. 삶을 더 쉽게 만들고 프로세스의 초기 부분을 가속화하십시오.

D: 그리고 잠재적인 기회도 놓치지 않도록 하세요. 세 번째 팁은 AI를 사용하여 정적 이미지를 생성하는 것입니다.

3. 정적 에너지 생성

B: 그것은 약간 같은 개념이지만 검색 엔진이 여전히 어떤 식으로든 필요하다는 좋은 오래된 텍스트를 넘어선 것입니다. GPT 3와 마찬가지로 더 주류가 되고 있으며 이미지도 마찬가지입니다. 이미지를 위한 생성 AI인 Dall-E-2가 있으며 같은 방식으로 작동합니다. 입력을 통해 AI에 지침을 제공합니다. 예를 들어 뉴욕 거리에서 검은 도베르만을 원한다고 말할 수 있습니다. 그리고 4~5개의 다양한 이미지를 얻을 수 있습니다. 관찰하기에 정말 흥미로운 점은 때때로 렌더링 실수나 약간의 렌더링 문제가 있을 수 있다는 것입니다. 항상 완벽하지는 않겠지만 여러분이 볼 수 있는 것은 개가 두 가지 유형의 귀를 가지고 있다는 것입니다. 하나는 잘리고 다른 하나는 서 있습니다. 기계가 이미 알고 있는 것을 목격하는 것은 정말 흥미롭습니다.

내가 그것을 언급하는 이유는 스톡 사진과 스톡 사진 사이트가 솔직히 정말 지루하고 많은 경우 매우 반복적으로 사라지는 것을 보게 되더라도 크게 놀라지 않을 것이기 때문입니다. 그리고 저만큼 인터넷을 사용하신다면 다양한 웹사이트에서 말 그대로 백만 번은 스톡 사진을 보셨을 것입니다. 재고 사진을 볼 때 즉시 찾을 수 있습니다. 저는 원본 이미지의 열렬한 지지자입니다. 소규모 조직의 큰 과제를 볼 때 디자인 팀을 가질 여유가 없는 경우가 종종 있기 때문에 제가 이미지를 위한 생성 AI에 대해 매우 흥분하는 이유입니다. 그러나 다시 말하지만, 개념에 익숙해지고 그것을 가지고 놀기 시작하면 실제로 가능한 것이 무엇인지 바로 알 수 있습니다.

가까운 장래에 우리는 이것이 훨씬 나아지는 것을 보게 될 것이라고 생각합니다. 이 공간에는 GPT 3에서 4로 유사한 진화가 있으며 이미지는 점점 더 좋아질 것입니다. 사실 지난번에 관객들이 이미지를 비교하는 기조 연설을 했습니다. 하나는 스톡 사진이고 다른 하나는 AI가 생성한 것입니다. 그리고 그것은 매우 흥미 롭습니다. 거기에는 5개의 사진과 1000명의 사람들이 있었습니다. 그리고 그들 중 하나만이 그것이 무엇인지 정확하게 식별되었습니다. 하지만 다른 사람들은 모두 "좋아, 이건 스톡 사진이야"라고 했지만 사실은 AI가 생성한 것입니다.

그 관점에서 매우 가파른 학습 곡선이 있습니다. 정말 흥분됩니다. 세 번째 팁은 이미지용 생성 AI에 익숙해지는 것이라고 생각합니다. 멋진 일이 너무 많기 때문입니다. Dall-E뿐만 아니라 안정적인 확산이라는 것을 사용하는 Dream Studio와 함께 재생할 수 있습니다. 거기에는 많은 것들이 있으므로 개념에 익숙해지고 확실히 다가오고 있기 때문에 이미 가능한 것을 확인하십시오.

D: 요즘에는 블로그 게시물 내의 텍스트를 자동으로 감지하고 이를 기반으로 이미지를 자동으로 생성할 수 있는 일부 WordPress 플러그인도 있습니다.

B: 그래, 이건 정말 신나는 일이야. 불과 2~3주 전에 Dall-E가 WordPress뿐만 아니라 내가 처음 구현한 다른 CMS용 API를 출시했습니다. 기본적으로 콘텐츠 또는 태그를 입력으로 사용하고 API에 대해 실행합니다. 그리고 당신이 돌려받는 것은 아마도 당신의 게시물에 대한 관련 영웅 또는 헤더 이미지일 것입니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 제가 초기에 말씀드린 효율성과 프로세스를 훨씬 더 쉽게 만드는 것과 관련이 있습니다.

예를 들어 Microsoft는 Open AI의 초기 투자자입니다. 그리고 그들이 참여를 늘리고자 하는 대화도 있다고 생각하지만 제가 매우 흥미롭게 생각하는 것은 그들이 통합을 극도로 추진하고 있다는 것입니다. 예를 들어 사이드바에서 큰 이미지 검색을 트리거하고 Bing 이미지 검색이 아무 것도 반환하지 않는 경우 브라우저에서 곧바로 이미지를 만들고 드래그를 사용할 수 있는 Edge 브라우저에 통합을 롤아웃하고 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 게시물 업데이트에 드롭 앤 배치합니다. 따라서 작업 흐름이 정말 스마트하며 스톡 사진 사이트를 찾고, 무언가를 찾고, 편집하고, 거기에 끌어다 놓을 필요가 없습니다. 다시 말하지만, 시간을 절약하고 일을 훨씬 덜 고통스럽게 만드는 것과 관련이 있습니다. 제 생각에는 정말 흥미진진합니다.

D: 그와 관련된 네 번째 팁은 AI를 사용하여 비디오를 생성하는 것입니다.

4. 비디오 생성

B: 아직 초기 단계지만, 그럼에도 불구하고 매우 인상적인 컨셉입니다. 먼저, 적어도 더 많은 청중에게 "동영상 만들기"라는 기술을 선보인 Meta가 있었고 그 아이디어는 본질적으로 동일합니다. 제가 이미지 자체로 설명했던 것과 유사하게, 당신은 비디오 장면을 생성할 수도 있습니다. 이것은 전체 영화 길이의 비디오가 아닙니다. 동적 이미지의 문제는 AI가 올바른 지점에 픽셀을 생성해야 할 뿐만 아니라 픽셀이 어디로 가는지 예측해야 한다는 것입니다. 텍스트 트레이닝 데이터만큼 비디오 트레이닝 데이터가 많지 않기 때문에 이것은 분명히 간단하지 않습니다. 따라서 이러한 모델을 트레이닝하는 것은 매우 큰 작업입니다.

그래서 메타가 첫 번째였고 그 다음은 거의 말 그대로 일주일 뒤에 Google이었습니다. Google은 Imagen 비디오라는 것을 내놓았으며 기본적으로 동일한 아이디어를 가지고 있습니다. 게다가 그들은 Phenaki라는 것을 출판했습니다. 그리고 Phenaki의 흥미로운 접근 방식은 다양한 장면을 생성할 수도 있다는 것입니다. 따라서 프롬프트는 입력과 마찬가지로 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다.

요즘 소셜 미디어 광고의 많은 이미지가 동영상으로 대체되고 있습니다. 사람들은 동적 콘텐츠를 원합니다. 유스 케이스를 보면 잠재적으로 무엇이 될 수 있는지 상상해보십시오. 오늘도, 내일도 아니지만, 가까운 미래에 우리는 소규모 광고주가 더 훌륭하고 역동적인 광고를 제공하는 데 사용할 수 있는 짧은 비디오 클립을 만들 수 있는 도구를 갖게 될 것입니다.

D: 어떤 일이 일어날지 생각하면 정말 놀랍습니다. 10년 후에는 책이나 영화 대본을 AI에게 줄 수 있고 실제로 서면 자료로 영화를 만들 수 있다는 사실에 놀라지 않을 것입니다.

B: 동의합니다. 현재 AI에서 볼 수 있는 곡선, 속도, 가속도를 보면 5년 전과 향후 5년을 비교하면 정말 놀랍습니다. 이륙. 앞으로 아주 흥미로운 일들이 벌어질 것이라고 생각합니다.

D: 다섯 번째 팁인 신속한 최적화에서 끝납니다.

5. 신속한 최적화

B: 이것은 사람들이 지금 주목하지 않는 것입니다. 그러나 이전에 언급한 모든 도구 접근 방식 또는 입력 접근 방식에 대해 사실입니다. 적어도 지금 당장은 사용자로서 무엇을 돌려받기를 기대하는지 API에 알려야 합니다. 이것이 우리가 프롬프트라고 부르는 것입니다. 그것은 본질적으로 기계에 대한 입력이고 기계는 입력을 받아 입력을 이해하고 아마도 다른 방식, 모양 및 형태로 전달하고 필요한 것을 추출한 다음 일부 콘텐츠를 반환합니다. 비디오, 오디오 또는 텍스트가 될 수 있으며 실제로는 중요하지 않습니다. 그러나 일반적으로 프롬프트는 매우 중요합니다. 기대하는 것을 공식화하는 데 더 능숙할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있어 시간이 절약됩니다. 또한 대부분의 AI는 신용 기반 시스템 또는 API 호출과 함께 작동합니다. 따라서 비용 측면에서 보면 100번의 비용을 지불하고 있기 때문에 찾고 있는 것을 100번 세분화하지 않아도 되는 것이 중요한 기술입니다. 그러나 오히려 당신이 그것에서 벗어나려고 노력하고 있는 것에 대해 매우 정확한 위치에 있어야 합니다.

그리고 사람들이 이해하지 못하는 것은 약속의 개념입니다. 저는 뉴욕의 거리에 있는 도베르만과 함께 아주 간단한 예를 들었지만 여러분은 어떤 이미지를 상상할 수 있고 거칠거나 고품질일 수도 있고 언리얼 엔진으로 제작된 것처럼 보일 수도 있습니다. 엔진. 매우 다양한 것들이 있습니다. 초고화질, 정사각형 이미지일 수도 있고 완전히 다른 것을 원할 수도 있습니다. 그리고 얼마나 정확하게 원하는지에 대한 설명이 포함된 문자 그대로 전체 페이지인 이미지에 대한 프롬프트를 보았습니다. 그래서 제가 믿는 것은 매우 정확한 프롬프트를 공식화할 수 있는 기술 또는 기술이 마케터가 실제로 익숙해져야 하는 것 중 하나라는 것입니다. 2년 후가 되더라도 우리는 그 자체로 프롬프트에 그다지 의존하지 않을 수 있고 시간이 지남에 따라 기술이 변할 수 있지만 적어도 아주 가까운 미래에는, 그리고 앞으로 적어도 2년 안에는 추측합니다. 몇 년 후, 이것이 AI가 제어되는 방식과 AI에서 최상의 결과를 얻을 수 있는 방식입니다. 가능한 최고의 프롬프트를 작성하는 것은 모든 마케터에게 킬러 기술이 될 것입니다.

D: 물론입니다. 오래 전 Rent-A-Coder라는 웹 사이트를 사용하여 내가 제작하고 있던 웹 사이트의 디자인을 아웃소싱하던 2004년으로 거슬러 올라가는 오래 전 일이 생각났습니다. 이것은 Upwork 또는 이와 유사한 다른 사이트 이전입니다. 그리고 저는 이 사람이 디자인하기를 원하는 것을 정확히 정의하기 위해 약 100개의 이메일을 썼다고 생각합니다. 그리고 그 프롬프트 기술은 작업을 원하는 방식으로 수행하기 위해 작업을 아웃소싱할 때 수행하는 작업과 유사합니다.

B: 매우 그렇습니다. 매우 공정한 비교입니다. 그것은 우리가 기계에 매우 정확한 입력을 제공해야 했던 옛날로 되돌아가는 것과 같습니다.

Pareto Pickle - AI 지원 쓰기 도구로 속도 향상

D: 파레토 피클로 마무리합시다. 파레토는 20%의 노력으로 80%의 결과를 얻을 수 있다고 말합니다. 적당한 수준의 노력으로 놀라운 결과를 제공하는 추천할만한 SEO 활동은 무엇입니까?

B: 두 번째 팁으로 돌아가서 AI 지원 쓰기 도구를 사용하세요. 훨씬 더 빨라지고 콘텐츠 제작 시간이 엄청나게 단축되어 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 그리고 우리 모두 알다시피 콘텐츠는 검색 엔진을 움직이게 합니다. 그래서 당신이 더 많이 생산한다면 그것이 승리라고 생각합니다.

디: 훌륭합니다. 나는 당신의 호스트였습니다, David Bain. peakace.agency에서 Bastian을 찾을 수 있습니다. Bastian, In Search SEO 팟캐스트에 참여해 주셔서 감사합니다.

B: 초대해 주셔서 대단히 감사합니다.

D: 그리고 들어주셔서 감사합니다. 이전 에피소드를 모두 확인하고 rankranger.com에서 Rank Ranger 플랫폼의 무료 평가판에 등록하세요.