ChatGPT 고급 데이터 분석 플러그인의 5가지 SEO 사용 사례

이전에 Code Interpreter로 알려진 고급 데이터 분석은 Python을 사용하여 파일 업로드 및 다운로드를 허용하는 공식 OpenAI 플러그인입니다. ChatGPT Plus 및 Enterprise 사용자는 베타 기능으로 사용할 수 있습니다.

이 플러그인은 SEO 전문가에게 큰 의미가 있습니다. 데이터 분석 및 자동화를 돕기 위해 수년 동안 Python을 사용해 온 사람으로서 이는 본질적으로 내 코드 중 상당수가 존재하지 않지만 좋은 의미로 적용됩니다.

이를 통해 우리는 최신 AI 기술을 활용하여 대용량 파일을 훨씬 더 빠르게 분석할 수 있습니다.

ChatGPT에서 고급 데이터 분석에 액세스하는 방법

ChatGPT 고급 데이터 분석은 ChatGPT Plus 또는 Enterprise를 사용하는 유료 고객에게만 제공됩니다. (아직 구독하지 않으셨다면 저를 믿으세요. 그럴만한 가치가 있습니다!)

시작하려면 고급 데이터 분석 플러그인에 액세스하는 단계는 다음과 같습니다.

1단계 : ChatGPT에 로그인하고 설정 및 베타를 선택합니다.

2단계 : 하위 메뉴에서 베타 기능을 선택하고 고급 데이터 분석을 활성화합니다. (이는 플러그인을 활성화하고 탐색할 수 있는 좋은 기회이기도 합니다.)

3단계 : 새 채팅을 시작하고 GPT-4 옵션 위로 마우스를 가져가면 고급 데이터 분석을 선택할 수 있는 옵션이 있는 메뉴가 표시됩니다.

4단계: 고급 데이터 분석을 선택하면 입력 상자 왼쪽에 파일을 업로드할 수 있는 더하기 버튼이 표시됩니다. 여기에서 시작하기 위한 모든 준비가 완료되었습니다.

SEO를 위한 고급 데이터 분석을 사용하는 5가지 방법

이 새로운 기능의 가능성은 아직 탐색 중이므로 발견한 내용을 탐색하고 전 세계와 공유해 보시기 바랍니다.

다음은 이 새로운 기능에서 즉각적인 가치를 얻은 몇 가지 방법입니다.

• 내부 연결 시각화
• 서버 로그 분석 수행
• 키워드의 주제 파악
• 제목 및 메타 설명 최적화
• 리디렉션 매핑 자동화

1. 웹사이트의 내부 링크 시각화

플러그인을 사용하면 추적된 내부 링크 데이터를 가져와 AI가 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.

시각적 자료를 만들거나 놓친 기회를 지적할 수도 있습니다.

사용하라는 프롬프트

원하는 대로 파일 형식을 지정할 수 있습니다. ChatGPT는 열 헤더를 해석하는 데 꽤 능숙하지만 추가 설명을 제공할 수도 있습니다.

다음은 제가 권장하는 시작 프롬프트입니다.

“업로드된 내용은 내 웹사이트 전체의 내부 링크를 추적하는 내부 링크 보고서입니다. 다음을 수행하십시오.

1. 다양한 열을 분석하고 그 목적을 이해합니다.

2. 추가적인 내부 연결 기회를 보여주는 차트를 만듭니다.

3. 링크 위치 열을 사용하여 대부분의 내부 링크가 어디에서 오는지 보여주는 관계 차트를 만듭니다.

4. 내부 링크를 가장 많이 가져오는 대상 링크와 가장 적게 가져오는 대상 링크를 보여주는 테이블을 만듭니다.

5. 앵커 텍스트와 내부 링크의 앵커 텍스트로 나타나는 횟수 사이의 관계를 보여주는 관계 차트를 만듭니다. 콘텐츠와 동일한 링크 위치에만 사용하세요.

6. 앵커 텍스트와 링크 위치 간의 관계를 보여주는 관계 차트를 만듭니다.

출력은 차트 위로 마우스를 가져가서 도구 설명 정보를 볼 수 있는 기능과 함께 이 모든 정보를 포함하는 HTML 파일이어야 합니다."

내부 링크 파일을 업로드했는지 확인하고 실행해 보세요!

결과

여러 차트를 요청할 때 ChatGPT의 고급 데이터 분석을 통해 결과를 마우스로 가리킬 수 있는 HTML 파일로 내보내는 것을 선호합니다. 이를 통해 스크린샷 보고를 위한 사용자 정의가 쉬워집니다.

다음은 이 프롬프트에서 얻을 수 있는 시각화의 몇 가지 예입니다. 내부 연결 히트맵

이 차트를 사용하면 다른 페이지로 링크될 수 있는 페이지를 빠르게 식별할 수 있습니다. 차트는 다음과 같이 구성됩니다.

• x 축은 대상 페이지를 나타냅니다.
• y 축은 소스 페이지를 나타냅니다.
• 색상 강도는 페이지 간 링크 수를 나타냅니다.

오른쪽의 연한 노란색은 내부 링크 기회를 위한 여러 지점을 나타냅니다.

링크 배치 분포

이 차트는 상대적으로 분해하기 쉽습니다. 이는 내부 링크의 대부분이 어디에 있는지 간단히 보여줍니다.

제 개인 사이트에서 테스트해본 결과 크기가 정말 작기 때문에 네비게이션이 대부분입니다.

대규모 사이트에서는 콘텐츠 섹션의 링크 밀도가 가장 높도록 이를 뒤집을 수 있습니다.

가장 일반적인 앵커 텍스트

Screaming Frog 보고서를 다운로드하고 피벗 테이블을 실행하면 쉽게 수행할 수 있습니다. 하지만 ChatGPT가 이와 유사한 차트를 생성할 수 있다는 것은 멋진 일입니다.

앵커 텍스트와 링크 배치 간의 관계

우리는 더 가치 있는 키워드를 콘텐츠 섹션 내 앵커 텍스트로 보고 싶습니다. 이를 지적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 서버 로그 분석 수행

서버 로그 분석을 모니터링하는 데 도움이 되는 여러 도구가 시장에 나와 있으며 그 중 대부분은 프리미엄입니다.

ChatGPT의 고급 데이터 분석을 사용하면 부분 유료화 도구의 많은 한계를 우회하고 차트를 생성할 수 있습니다.

이 기술은 Google이 귀하의 사이트를 크롤링하는 방식과 사이트의 경험이 어떤 것인지 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사용하라는 프롬프트

“내 웹사이트 호스트의 액세스 로그 파일이 첨부되어 있습니다. 다음을 수행하십시오.

1. "google"이 포함된 사용자 에이전트의 조회수를 분석합니다.

2. 시간 경과에 따라 Google이 내 사이트를 어떻게 크롤링하는지 보여주는 차트를 만듭니다. 상태 200 적중 및 200이 아닌 적중에 대한 측정항목을 포함합니다.

3. 가장 많이 조회된 페이지를 시각화하는 다이어그램을 만듭니다.

4. Google에서 조회수가 가장 적은 페이지를 알려주세요.”

결과

시간 경과에 따른 조회수

이 차트는 시간이 지남에 따라 Google이 웹사이트를 크롤링하는 횟수를 보여주는 데 도움이 됩니다.

또한 상태 200 히트와 200이 아닌 히트를 표시하기 위해 구분을 추가했습니다. (색상이 너무 유사한 경우 ChatGPT에 색상 변경을 요청할 수 있습니다.)

인기 페이지

이 차트에는 해당 기간 동안 Google이 사이트에서 크롤링한 상위 20개 페이지가 표시됩니다.

3. 키워드 조사에서 주제 파악

나는 키워드 테마를 식별하기 위해 Python을 사용하기 전에 이에 대해 쓴 적이 있습니다.

그러나 고급 데이터 분석을 사용하면 많은 복잡한 요소가 제거되어 더욱 사용자 친화적이게 됩니다.

이 프로세스는 대규모 키워드 세트를 신속하게 분석하고, 반복되는 주제를 강조하며, 키워드를 유사한 주제 클러스터로 그룹화하는 데 도움이 됩니다.

사용하라는 프롬프트

“첨부된 키워드와 검색량에 대한 대규모 목록입니다. 다음을 수행하십시오.

1. 모든 키워드를 분석하세요.

2. 이를 주제 클러스터로 그룹화하고 시각화를 생성하여 결과를 표시합니다.

3. 전체적으로 나타나는 공통 주제를 나열하십시오.”

목록에 수천 개의 키워드가 있는 경우 ChatGPT에 경고하고 메모리 제한 오류를 방지하기 위해 오류 처리 절차를 구현하도록 요청해야 할 수 있습니다.

결과

저는 6,257개 키워드의 샘플 목록을 가져와 ChatGPT를 통해 여러 번 실행했습니다. ChatGPT는 메모리 제한으로 인해 더 큰 목록을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다.

하지만 미리 알림을 주었기 때문에 목록을 통과하는 데 필요한 필수 데이터 일괄 처리를 설정할 수 있었습니다. 심지어 나를 위해 클러스터 이름도 지정했습니다.

더 자세히 알아보기: 키워드 조사에 ChatGPT를 사용하는 방법(실제 프롬프트 포함)

4. 제목 태그 및 메타 설명 최적화

대규모 사이트를 운영하고 제목 태그와 메타 설명을 대량으로 최적화해야 하는 경우 AI가 친구가 될 수 있습니다.

예, 수동으로 수행하면 품질이 향상되지만 빠른 수정이 필요한 경우 이것이 해결책이 될 수 있습니다.

이는 제목과 메타 설명이 너무 길거나 짧을 때 특히 도움이 될 수 있습니다.

사용하라는 프롬프트

“최적화해야 할 제목과 메타 설명 목록이 첨부되어 있습니다.

- 제목은 50~65자 이내로 작성해주세요.

- 메타 설명을 150~165 사이로 유지하세요.

- 결과를 CSV로 내보내기해 주세요.'

결과

ChatGPT는 신속하게 작업하고 최적화된 CSV 내보내기를 생성할 수 있었습니다.

5. 리디렉션 매핑 자동화

리디렉션 지도는 얼마나 짜증나는가요? 중요합니다. 그렇습니다. 하지만 너무 지루합니다.

프로세스를 자동화하여 60%의 목표를 달성할 수 있다면 어떨까요?

ChatGPT를 활용하면 리디렉션 지도 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이제 여기서 가장 큰 단점은 ChatGPT가 플러그인을 사용하지 않고는 웹페이지를 크롤링할 수 없다는 것입니다. 현재로서는 플러그인과 고급 데이터 분석을 결합할 수 없습니다.

이 문제를 해결하기 위해 ChatGPT가 URL 슬러그를 살펴보고 페이지를 매핑하도록 할 것입니다.

사용하라는 프롬프트

“두 개의 URL 목록이 첨부되어 있습니다. 이전 URL을 새 URL로 리디렉션하는 맵을 만드는 데 도움이 필요합니다. 가장 가까운 일치 항목을 찾으려면 URL의 슬러그를 사용하세요. 목록의 길이는 동일하지 않을 수 있습니다. 목표는 이전 URL 목록의 모든 URL에 대해 일치하는 URL을 찾는 것입니다. 결과를 CSV 파일로 내보내세요. A 열은 이전 URL이어야 하며 B 열에는 새 URL 목록의 해당 URL이 있어야 합니다. C열에는 유사율이 있어야 합니다.”

결과

ChatGPT로 SEO 분석을 더욱 간단하게 만들기

AI를 활용하는 SEO의 미래는 매우 밝아 보입니다.

우리는 AI가 단순한 멋진 도구가 아니라 게임 체인저로서 우리의 작업을 훨씬 쉽게 만들어주는 새로운 시대의 문턱에 서 있습니다.

물론, 우리는 이제 막 시작했지만, 내가 서있는 곳에서 보는 경치는 꽤 놀랍습니다.