ChatGPT가 엔터티용 콘텐츠를 최적화하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

ChatGPT를 전략적으로 활용하면 출력 품질에서 인간의 수작업을 능가할 수 있습니다.

아니요, 도구는 더 나은 콘텐츠를 작성하지 않습니다.

대신 이 기술로 무장한 작가는 Google의 순위 기준에 더 잘 부합하는 최적화된 콘텐츠를 만들 수 있다고 믿습니다.

콘텐츠 스코어링 및 엔터티 추출의 다양한 방법을 탐색하여 도구의 이점을 최대화하도록 안내하는 것을 목표로 합니다.

"키워드를 넘어서: 엔티티가 최신 SEO 전략에 미치는 영향"에서는 웹 사이트(예: 주제 맵)에 관련 엔티티를 포함하는 방법과 이유에 대해 설명했습니다.

이 기사에서는 엔터티를 사용하여 순위가 더 높은 SEO 콘텐츠를 만드는 이유와 방법에 중점을 둘 것입니다.

엔티티 SEO와 OpenAI는 어떤 관련이 있습니까?

소프트웨어가 검색 결과에 대한 엔터티 사용을 최적화하는 방법을 논의하기 전에 엔터티 SEO와 OpenAI의 ChatGPT 간의 유사점을 이해해 봅시다.

언어의 빌딩 블록

가장 기본적인 수준에서 언어는 다음을 중심으로 구축됩니다.

• 주제: 문장이 무엇(또는 누구)에 관한 것입니다.
• 술어: 주제에 대해 무언가를 말합니다.

예를 들어, "The cat sat on the mat"이라는 문장에서 "The cat"은 주어이고 "sat on the mat"는 서술어입니다.

Google의 검색 엔진과 OpenAI의 ChatGPT는 모두 언어의 기본 구조를 이해하도록 설계되었습니다.

시맨틱 검색 엔진은 계산적으로 효율적인 방식으로 콘텐츠를 이해하는 데 중점을 둡니다.

ChatGPT는 한 단계 더 나아가 훨씬 더 많은 계산을 사용하여 콘텐츠를 생성합니다.

시맨틱 검색 엔진

Google의 검색 엔진은 기본적으로 웹페이지 문장의 주제인 엔터티를 식별합니다.

그런 다음 해당 엔터티 주변의 컨텍스트를 사용하여 술어 또는 해당 엔터티에 대해 말하는 내용을 이해합니다.

이를 통해 Google은 페이지의 콘텐츠와 사용자의 검색어와의 관련성을 이해할 수 있습니다.

고려 중인 관계는 Google의 Knowledge Graph에 설명되어 있습니다.

Google은 기사를 분석할 때 Knowledge Graph를 사용하여 더 깊은 통찰력을 얻습니다.

콘텐츠에서 관련 엔터티와 술어를 식별하여 해당 작품이 가장 관련이 있는 키워드 검색을 식별할 수 있습니다.

OpenAI의 ChatGPT

반면에 ChatGPT는 변환기 모델과 임베딩을 사용하여 주어와 술어를 모두 이해합니다.

특히, 모델의 어텐션 메커니즘을 통해 문장에서 서로 다른 단어 간의 관계를 이해할 수 있으므로 술어를 효과적으로 이해할 수 있습니다.

한편 임베딩은 주제 이해를 포함하여 모델이 단어 자체의 관계와 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.

엄청난 차이점에도 불구하고 ChatGPT와 엔티티 SEO는 다음과 같은 공통 기능을 공유합니다.

주제와 관련된 엔티티 및 술어를 인식합니다. 이 공통점은 언어 이해에 필수적인 요소가 얼마나 중요한지를 강조합니다.

복잡성에도 불구하고 SEO 전문가는 엔터티, 주제 및 술어에 노력을 집중해야 합니다.

그렇다면 이 새로운 지식을 사용하여 콘텐츠를 최적화하려면 어떻게 해야 할까요?

엔터티에 대한 새 콘텐츠 최적화

Google은 웹페이지에서 항목과 술어를 식별합니다. 또한 잠재적으로 관련이 있는 페이지에서 이를 비교합니다.

본질적으로 그것은 사용자의 검색 쿼리와 웹에서 사용할 수 있는 콘텐츠 간에 가장 일치하는 것을 찾으려고 노력하는 중매인과 같습니다.

Google의 알고리즘은 고품질 결과에 최적화되어 있으므로 상위 10개의 Google 결과를 검토하여 최적화 프로세스를 시작하세요.

이를 통해 특정 검색어에 대해 Google이 선호하는 속성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

저희 대행사에서는 기사를 10-20% 더 좋게 만들 수 있는 잠재적인 개선 사항을 식별하기 위해 프레임워크를 적용합니다. 이에 대해서는 아래에서 공유하겠습니다.

올바른 측면의 우선 순위를 지정하는 프레임워크는 귀하의 콘텐츠와 가장 높은 등급의 자료 간의 차이를 설명할 수 있습니다.

콘텐츠를 제작할 때 이 프레임워크를 따르고 이러한 우선 순위 항목을 이행합니다.

이러한 기준을 모두 충족하면 즉각적인 성공을 거둘 수 있습니다.

체크리스트의 엔터티 부분으로 다이빙

다음과 같이 생각하십시오.

Google이 특정 항목과 술어가 함께 나타나는 빈도를 추적한다고 상상해 보세요.

특정 주제를 검색하는 사용자에게 어떤 조합이 가장 중요한지 알아냅니다.

SEO 전문가로서 귀하의 목표는 콘텐츠에 이러한 주요 항목을 포함하는 것입니다. Google이 이미 좋아하는 것으로 표시한 상위 결과를 리버스 엔지니어링하여 식별할 수 있습니다.

귀하의 웹 페이지에 특정 사용자 검색에 대해 Google이 기대하는 엔티티 및 술어가 포함되어 있으면 귀하의 콘텐츠가 더 높은 점수를 얻습니다.

향후 논의에서 새로운 엔터티 관계의 예외에 대해 다룰 것입니다.

여기에서 ChatGPT 및 NLP 기술을 전략적으로 활용하는 도구가 상위 10개 결과를 분석하는 데 도움이 됩니다.

이를 수동으로 시도하는 것은 소비해야 하는 데이터의 규모 때문에 시간이 많이 걸리고 어려울 수 있습니다.

1단계: 엔터티 추출

이 분석을 수행하려면 Google의 기본 엔터티 및 조건자 추출 프로세스를 모방한 다음 결과를 실행 가능한 작업 계획/작가 가이드로 전환해야 합니다.

기술 전문 용어로 이 연습을 명명된 엔터티 인식이라고 하며 다양한 NLP 라이브러리에는 고유한 접근 방식이 있습니다.

운 좋게도 이러한 단계를 자동화하는 많은 콘텐츠 작성 도구가 시중에 나와 있습니다.

그러나 SEO 도구의 권장 사항을 맹목적으로 따르기 전에 무엇이 잘되고 잘 되지 않는지 이해하는 것이 도움이 됩니다.

개체명 인식(NER)

NER을 2단계 프로세스(스포팅 및 분류)로 생각하십시오.

스포팅

• 첫걸음은 '아이 스파이' 게임 같다. 알고리즘은 텍스트를 한 단어씩 읽어 엔터티가 될 수 있는 단어나 구를 찾습니다. 누군가가 책을 읽고 사람, 장소 또는 날짜의 이름을 강조 표시하는 것과 같습니다.

분류

• 알고리즘이 잠재적인 엔터티를 발견하면 다음 단계는 각각의 엔터티 유형을 파악하는 것입니다. 이는 강조 표시된 단어를 People , Locations , Dates 등 다양한 버킷으로 정렬하는 것과 같습니다.

예를 들어 보겠습니다. "엘론 머스크는 1971년 프리토리아에서 태어났다."

발견 단계에서 알고리즘은 "Elon Musk", "Pretoria" 및 "1971"을 잠재적 개체로 식별할 수 있습니다.

분류 단계에서 "Elon Musk"를 Person 으로, "Pretoria"를 Location 으로, "1971"을 Date 로 분류합니다.

이 알고리즘은 대량의 텍스트에 대해 훈련된 규칙과 기계 학습 모델의 조합을 사용합니다.

이러한 모델은 다양한 유형의 엔터티가 어떻게 생겼는지 예제를 통해 배웠기 때문에 새로운 텍스트를 만났을 때 정보에 입각한 추측을 할 수 있습니다.

관계 추출(RE)

NER이 텍스트에서 엔터티를 식별한 후 다음 단계는 이러한 엔터티 간의 관계를 이해하는 것입니다.

이는 관계 추출(RE)이라는 프로세스를 통해 수행됩니다. 이러한 관계는 기본적으로 엔터티를 연결하는 술어 역할을 합니다.

NLP의 맥락에서 이러한 연결은 종종 세 항목의 집합인 트리플로 표현됩니다.

• 과목.
• 술어.
• 객체.

주체와 객체는 일반적으로 NER를 통해 식별되는 엔터티이며 술어는 RE를 통해 식별되는 이들 간의 관계입니다.

관계를 해독하고 이해하기 위해 트리플을 사용하는 개념은 매우 단순합니다. 최소한의 계산, 시간 또는 메모리로 제시된 핵심 아이디어를 파악할 수 있습니다.

엔터티와 해당 술어에만 초점을 맞춤으로써 말하는 내용을 잘 이해할 수 있다는 것은 언어의 본질에 대한 증거입니다.

여분의 단어를 모두 제거하면 핵심 구성 요소만 남습니다. 원한다면 작성자가 짜고 있는 관계의 스냅샷입니다.

관계를 추출하고 트리플로 표현하는 것은 NLP에서 중요한 단계입니다.

이를 통해 컴퓨터는 텍스트의 내러티브와 식별된 엔터티 주변의 컨텍스트를 이해할 수 있으므로 인간 언어의 보다 미묘한 이해와 생성이 가능합니다.

Google은 여전히 ​​기계이며 언어에 대한 이해는 인간의 이해와 다릅니다.

또한 Google은 콘텐츠를 작성하지 않아도 되지만 컴퓨팅 요구 사항의 균형을 맞춰야 합니다. 대신 콘텐츠를 검색 쿼리에 연결하는 목표를 달성하는 최소한의 정보를 추출할 수 있습니다.

2단계: 작가 가이드 구축

우리는 유용한 분석 및 로드맵을 생성하기 위해 Google의 엔터티 및 엔터티 관계 추출 프로세스를 모방해야 합니다.

상위 10개 검색 결과에서 이 두 가지 핵심 아이디어를 이해하고 사용해야 합니다. 다행히 로드맵 구축에 접근하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

• 엔터티 추출에 의존할 수 있습니다.
• 키워드 문구를 추출할 수 있습니다.

엔티티 경로

테스트할 수 있는 한 가지 경로는 InLinks와 같은 도구와 유사한 방법론입니다.

이러한 플랫폼은 Google Cloud의 NER API를 활용하여 상위 10개 결과에서 항목 추출을 사용합니다.

다음으로 콘텐츠 내에서 추출된 엔터티의 최소 및 최대 빈도를 결정합니다.

이러한 엔터티의 사용에 따라 콘텐츠 등급이 지정됩니다.

자료 내에서 성공적인 엔터티 사용을 결정하기 위해 이러한 플랫폼은 종종 자체 엔터티 인식 알고리즘을 고안합니다.

장점과 단점

이 방법은 효과적이며 보다 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 중요한 측면인 관계 추출을 간과합니다.

엔터티의 사용을 최상위 기사와 일치시킬 수는 있지만 콘텐츠에 이러한 엔터티 간의 모든 관련 술어 또는 관계가 포함되어 있는지 확인하기는 어렵습니다. (참고: Google Cloud는 관계 추출 API를 공개적으로 공유하지 않습니다.)

이 전략의 또 다른 잠재적 함정은 상위 10개 기사에서 발견된 모든 엔터티를 포함하도록 촉진한다는 것입니다.

이상적으로는 모든 것을 포함하고 싶지만 실제로는 일부 엔터티가 다른 엔터티보다 더 큰 비중을 차지합니다.

문제를 더 복잡하게 만드는 것은 검색 결과에 혼합 의도가 포함되는 경우가 많기 때문에 일부 항목은 특정 검색 의도에 부합하는 기사에만 적합하다는 의미입니다.

예를 들어 제품 목록 페이지의 엔터티 구성은 블로그 게시물과 상당히 다릅니다.

작가가 한 단어로 된 항목을 콘텐츠와 관련된 주제로 변환하는 것도 어려울 수 있습니다. 특정 경쟁사를 켜고 끄면 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오해하지 마세요. 저는 이러한 도구의 팬이며 분석의 일부로 사용합니다.

여기에서 공유할 모든 접근 방식에는 고유한 장점과 단점이 있으며, 모두 콘텐츠를 어느 정도 향상시킬 수 있습니다.

하지만 제 목표는 기술과 ChatGPT를 사용하여 개체를 최적화할 수 있는 다양한 방법을 제시하는 것입니다.

키워드 구문 경로

도구에서 채택한 또 다른 전략은 상위 10개 경쟁사에서 가장 중요한 키워드 구문을 추출하는 것입니다.

키워드 문구의 장점은 투명성에 있으며 최종 사용자가 키워드 문구가 무엇을 나타내는지 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

또한 일반적으로 주제나 엔터티가 아닌 주요 주제의 주제와 술어를 캡처합니다.

그러나 한 가지 단점은 사용자가 이러한 키워드를 콘텐츠에 원활하게 통합하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다는 것입니다.

대신, 그들은 키워드 문구가 구현하는 본질을 놓치고 키워드에 구애하는 경향이 있습니다.

불행히도 개발자의 관점에서 볼 때 키워드 문구의 본질을 포착하는 능력에 따라 작가를 측정하고 점수를 매기는 것은 어렵습니다.

따라서 개발자는 키워드 구문의 정확한 사용을 기반으로 점수를 매겨야 하며, 이는 실제 의도된 동작을 방해합니다.

키워드 문구 접근 방식의 또 다른 중요한 이점은 키워드가 종종 ChatGPT와 같은 AI 도구의 이정표 역할을 하여 생성 텍스트 모델이 주요 엔터티와 술어(예: 트리플)를 캡처하도록 보장한다는 것입니다.

마지막으로 긴 명사 목록과 키워드 구 목록이 제공되는 것의 차이점을 고려하십시오.

작가로서 단절된 명사 목록에서 일관된 내러티브를 짜는 것이 당혹스러울 수 있습니다.

그러나 키워드 문구가 표시되면 단락 내에서 자연스럽게 상호 연결되어 보다 일관되고 의미 있는 내러티브에 기여하는 방식을 훨씬 쉽게 식별할 수 있습니다.

키워드 구문 추출에 대한 다른 접근 방식은 무엇입니까?

우리는 키워드 문구가 어떤 주제에 대해 작성해야 하는지 효과적으로 안내할 수 있음을 확인했습니다.

그럼에도 불구하고 시장의 다양한 도구가 이러한 중요한 구문을 추출하는 데 다양한 접근 방식을 가지고 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

키워드 추출은 텍스트의 내용을 요약할 수 있는 중요한 단어나 구를 식별하는 것과 관련된 NLP의 기본 작업입니다.

페이지에서 엔터티를 캡처할 때 각각 고유한 강점과 약점이 있는 몇 가지 인기 있는 키워드 추출 알고리즘이 있습니다.

TF-IDF(용어 빈도-역 문서 빈도)

TF-IDF는 SEO 사이에서 인기 있는 토론 주제였지만 종종 오해를 받기도 하고 통찰력이 항상 올바르게 적용되는 것은 아닙니다.

점수를 맹목적으로 고수하면 놀랍게도 콘텐츠 품질이 저하될 수 있습니다.

TF-IDF는 문서 내의 빈도와 모든 문서에서의 희소성에 따라 문서의 각 단어에 가중치를 부여합니다.

간단하고 빠른 방법이지만 단어의 문맥이나 의미를 고려하지 않습니다.

어떤 가치를 제공할 수 있는가

높은 점수를 받은 단어는 개별 페이지에서 자주 사용되는 용어와 전체 최상위 페이지 모음에서 자주 사용되지 않는 용어를 나타냅니다.

한편으로 이러한 용어는 고유하고 구별되는 콘텐츠의 표식으로 볼 수 있습니다.

경쟁업체가 철저히 다루지 않는 타겟 키워드 테마 내의 특정 측면이나 하위 주제를 공개하여 고유한 가치를 제공할 수 있습니다.

그러나 점수가 높은 용어도 오해의 소지가 있습니다.

TF-IDF는 특정 순위 기사에 고유하게 중요한 용어에 대해 높은 점수를 나타낼 수 있지만 일반적으로 순위에 중요한 용어나 주제를 나타내지는 않습니다.

이에 대한 기본적인 예는 회사의 브랜드 이름일 수 있습니다. 단일 문서나 기사에서는 반복적으로 사용할 수 있지만 다른 순위 기사에서는 절대 사용할 수 없습니다.

콘텐츠에 포함하는 것은 의미가 없습니다.

반면에 상위 페이지에서 일관되게 나타나는 TF-IDF 점수가 낮은 용어를 찾으면 페이지에 포함해야 하는 중요한 "기준" 콘텐츠를 나타낼 수 있습니다.

고유하지 않을 수 있지만 주어진 키워드 또는 주제와의 관련성에 필요할 수 있습니다.

참고: TF-IDF는 많은 전략을 나타내지만 추가 수학을 변형에 적용할 수 있습니다. 여기에는 포화점 또는 감소하는 수익 계산을 도입하는 BM25와 같은 알고리즘이 포함됩니다.

또한 TF-IDF는 크게 개선될 수 있으며 종종 각 용어에 대해 해당 단어를 포함하는 상위 10개 페이지의 백분율을 소급하여 표시합니다. 여기에서 알고리즘은 주목할만한 용어를 식별하는 데 도움이 되지만 상위 10개 순위 용어가 해당 용어를 공유하는 정도를 보여줌으로써 "기준" 용어를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

RAKE(빠른 자동 키워드 추출)

RAKE는 모든 구를 잠재적인 키워드로 간주하므로 여러 단어로 된 엔터티를 캡처하는 데 유용할 수 있습니다.

그러나 단어의 순서를 고려하지 않아 무의미한 문구로 이어질 수 있습니다.

상위 10개 페이지 각각에 개별적으로 RAKE 알고리즘을 적용하면 각 페이지에 대한 핵심 문구 목록이 생성됩니다.

다음 단계는 여러 최상위 페이지에 나타나는 핵심 문구인 중복을 찾는 것입니다.

이러한 일반적인 문구는 검색 엔진이 타겟 키워드와 관련하여 볼 것으로 기대하는 특히 중요한 주제를 나타낼 수 있습니다.

이러한 문구를 의미 있고 자연스러운 방식으로 자신의 콘텐츠에 통합하면 잠재적으로 페이지의 관련성을 높이고 대상 키워드에 대한 순위를 높일 수 있습니다.

그러나 모든 공유 문구가 반드시 유익한 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 일부는 일반적이거나 주제와 광범위하게 연관되어 있기 때문에 일반적일 수 있습니다.

목표는 특정 키워드와 관련된 중요한 의미와 컨텍스트를 전달하는 공유 문구를 찾는 것입니다.

모든 키워드 추출 기술은 두뇌를 사용하여 경쟁자나 키워드를 켜거나 끌 수 있도록 함으로써 향상될 수 있습니다.

경쟁자와 특정 키워드를 켜고 끄는 기능은 앞서 언급한 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

경쟁자

키워드  

이 접근 방식은 기본적으로 RAKE(개별 문서 내의 핵심 문구 식별)와 TF-IDF와 유사한 전략(문서 모음에서 용어의 중요성 고려)의 강점을 결합하는 방법을 제공합니다.

그렇게 함으로써 타겟 키워드에 대한 콘텐츠 환경에 대한 보다 전체적인 이해를 활용하여 고유하고 관련성 있는 콘텐츠를 만들 수 있도록 안내할 수 있습니다.

YAKE (또 다른 키워드 추출기)

마지막으로 YAKE는 단어의 빈도와 텍스트에서의 위치를 ​​고려합니다.

이것은 문서의 시작이나 끝에 나타나는 중요한 엔터티를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 중간에 나타나는 중요한 엔터티를 놓칠 수 있습니다.

각 알고리즘은 텍스트를 스캔하고 다양한 기준(예: 빈도, 위치, 의미론적 유사성)에 따라 잠재적인 키워드를 식별합니다.

그런 다음 각 잠재적 키워드에 점수를 할당합니다. 가장 높은 점수를 받은 키워드가 최종 키워드로 선택됩니다.

이러한 알고리즘은 엔터티를 효과적으로 캡처할 수 있지만 제한이 있습니다.

예를 들어 희귀 항목이 누락되거나 텍스트에서 키워드로 나타나지 않을 수 있습니다. 또한 이름이 여러 개이거나 다른 방식으로 언급되는 엔터티와 씨름할 수도 있습니다.

요약하면 키워드는 일반 NER보다 몇 가지 향상된 기능을 제공합니다.

• 작가가 이해하기 더 쉽습니다.
• 조건자와 엔터티를 모두 캡처합니다.
• 다음 섹션에서 살펴보겠지만 AI가 개체에 최적화된 콘텐츠를 작성하기 위한 더 나은 이정표 역할을 합니다.

OpenAI

ChatGPT와 OpenAI는 SEO의 진정한 게임 체인저입니다.

잠재력을 최대한 발휘하려면 올바른 경로를 따라 안내할 박식한 SEO 전문가와 작성해야 할 관련 주제에 대해 안내할 세심하게 구성된 엔터티 맵이 필요합니다.

시나리오를 고려하십시오.

ChatGPT로 이동하여 거의 모든 주제에 대한 기사를 작성하도록 요청할 수 있다는 것을 깨달았을 것입니다. 그러면 즉시 응할 것입니다.

그러나 문제는 결과 기사가 키워드 순위에 최적화될 것인가 하는 것입니다.

일반 콘텐츠와 검색 최적화 콘텐츠를 명확히 구분해야 합니다.

AI가 자체 장치에 맡겨 콘텐츠를 작성하면 일반 독자의 관심을 끄는 기사를 생성하는 경향이 있습니다.

그러나 SEO에 최적화된 콘텐츠는 다른 곡에 맞춰 춤을 춥니다.

Google은 스캔할 수 있고 정의 및 필요한 배경 지식을 포함하는 콘텐츠를 선호하는 경향이 있으며 기본적으로 독자가 검색 쿼리에 대한 답변을 찾을 수 있도록 많은 후크를 제공합니다.

트랜스포머 아키텍처로 구동되는 ChatGPT는 훈련된 데이터에서 관찰된 빈도와 패턴을 기반으로 콘텐츠를 생성하는 경향이 있습니다. 이 데이터의 일부는 최상위 Google 기사로 구성되어 있습니다.

대조적으로, 시간이 지남에 따라 Google은 검색 결과를 사용자에 대한 효율성에 맞게 조정합니다. 즉, 본질적으로 가장 적합한 콘텐츠 조각의 생존입니다.

이 지속적인 기사에서 발견되는 엔티티는 기본 콘텐츠로 에뮬레이트하는 데 필수적이며, 이는 ChatGPT가 즉시 생성하는 것과 크게 다른 경향이 있습니다.

중요한 점은 가독성 관점에서 승자인 콘텐츠와 Google 환경에서 승자인 콘텐츠 사이에 차이가 있다는 것입니다. 웹 콘텐츠의 세계에서는 유틸리티가 모든 것을 능가합니다.

오래 전에 Nielsen이 보여준 것처럼 스캔 가능성이 가장 중요합니다.

사용자는 위에서 아래로 읽는 것보다 웹 콘텐츠를 스캔하는 것을 선호합니다. 이 동작은 일반적으로 F자형 패턴을 따릅니다. 검색에서 잘 작동하는 콘텐츠를 작성하는 것은 쉽게 스캔할 수 있는 것과 순전히 위에서 아래로 읽기 위해 작성되는 것에 초점을 맞춰야 합니다.

즉시 사용할 수 있는 ChatGPT

Noble과 Inlinks를 사용하여 ChatGPT가 즉시 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다.

세심하게 만들어진 메시지가 있더라도 Google의 첫 번째 페이지에서 작동하는 컨텍스트 없이 ChatGPT는 종종 목표를 놓치고 경쟁할 가능성이 없는 콘텐츠를 생성합니다.

나는 ChatGPT에게 "여행 간호사가 시간당 얼마를 버는가"에 대한 기사를 작성하도록 유도했습니다.

SEO 분석과 함께 사용하는 경우

그러나 ChatGPT는 SERP 분석과 순위에 중요한 키워드가 결합될 때 진정한 위력을 발휘할 수 있습니다.

ChatGPT에 이러한 용어를 포함하도록 요청함으로써 AI는 주제와 관련된 콘텐츠를 생성하도록 안내됩니다.

다음은 기억해야 할 몇 가지 중요한 사항입니다.

ChatGPT는 주제와 관련된 많은 주요 엔터티를 통합하지만 SERP 결과를 분석하는 도구를 사용하면 콘텐츠의 엔터티 혼합을 크게 향상시킬 수 있습니다.

또한 이러한 차이는 주제에 따라 더 두드러질 수 있지만 이 실험을 더 많이 실행하면 이것이 일관된 경향임을 알 수 있습니다.

키워드 기반 접근 방식은 두 가지 요구 사항을 동시에 충족합니다.

• 가장 중요한 엔터티가 포함되었는지 확인합니다.
• 술어와 엔터티를 모두 포함하므로 보다 엄격한 등급 시스템을 제공합니다.

추가 통찰력

ChatGPT는 자체적으로 필요한 콘텐츠 길이를 달성하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.

페이지의 의도가 블로그 스타일 게시물에서 벗어날수록 ChatGPT와 ChatGPT를 별도로 사용하는 SEO 도구 사이의 성능 차이가 더 두드러집니다.

AI의 능력에도 불구하고 인적 요소를 기억하는 것이 필수적입니다. 혼합된 검색 결과로 인해 모든 페이지를 분석해야 하는 것은 아닙니다.

또한 키워드 추출 기술은 완벽하지 않으며 극단적인 경우는 채점 시스템을 통과할 수 있는 관련 없는 고유 명사를 생성할 수 있습니다.

따라서 사람의 개입과 AI 사이의 최적의 균형은 다른 의도를 가진 경쟁 사이트를 수동으로 비활성화하고 키워드 목록을 결합하여 눈에 띄게 잘못된 키워드를 제거하는 것입니다.

마지막 단계: 한 단계 더 나아가기

우리가 논의한 방법은 경쟁사보다 더 넓은 범위의 엔터티 및 해당 술어를 포함하는 콘텐츠를 만들 수 있는 출발점입니다.

이 접근 방식을 따르면 Google에서 이미 선호하는 페이지의 특성을 반영하는 콘텐츠를 작성할 수 있습니다.

그러나 이것은 단지 출발점일 뿐임을 기억하십시오. 이러한 경쟁 페이지는 일정 기간 동안 존재했을 가능성이 높으며 더 많은 백링크 및 사용자 메트릭을 누적했을 수 있습니다.

당신의 목표가 그것들을 능가하는 것이라면, 당신은 당신의 콘텐츠를 더욱 돋보이게 만들어야 할 것입니다.

웹이 AI 생성 콘텐츠로 점점 포화됨에 따라 Google이 새로운 엔티티 관계를 구축하기 위해 신뢰하는 웹사이트를 선호하기 시작할 수 있다고 추측하는 것이 합리적입니다. 이는 콘텐츠 평가 방식을 변화시켜 독창적인 생각과 혁신을 더욱 강조할 것입니다.

작가로서 이는 상위 10개 결과에 포함된 주제를 단순히 통합하는 것 이상을 의미합니다. 대신 스스로에게 물어보십시오. 현재 상위 10개 항목에서 누락된 고유한 관점은 무엇입니까?

도구에 관한 것이 아닙니다. 우리, 전략가, 사상가, 창조자에 관한 것입니다.

우리가 이러한 도구를 사용하는 방법과 소프트웨어의 계산 능력과 인간 정신의 창의적 불꽃 사이의 균형을 맞추는 방법에 관한 것입니다.

체스의 세계에서와 마찬가지로 진정한 차이를 만드는 것은 기계의 정확성과 인간의 독창성의 조합입니다.

이제 SEO의 새로운 시대를 맞이하여 청중의 공감을 얻고 광대한 디지털 환경에서 눈에 띄는 콘텐츠와 제작 경험을 만들어 봅시다.