항목을 최적화하는 방법

엔터티는 이름, 유형, 특성 및 다른 엔터티와의 관계로 특징지어지는 고유하게 식별 가능한 개체 또는 사물입니다. 엔터티는 엔터티 카탈로그에 존재할 때만 존재하는 것으로 간주됩니다. 내 엔터티 SEO 문서에서 이 정의를 사용했습니다.

이 엔터티 SEO 시리즈의 첫 번째 부분은 엔터티 최적화와 관련된 전술을 정당화해야 할 때 사용해야 합니다.

1부의 핵심요약:

• 엔티티는 다른 용어로 검색 쿼리를 확장하기 위한 소스로 사용됩니다.
• 쿼리에 대한 문서 관련성은 알려진 엔터티의 렌즈를 통해 부분적으로 이해됩니다.
• Google은 시맨틱 검색 엔진입니다. 의미론적 이해는 Wikidata 및 Wikipedia와 같은 엔터티 및 데이터베이스에 연결됩니다.
• Wikipedia 및 Wikidata는 엔터티를 최적화할 때 작성해야 하는 정보 종류에 대한 가장 초보자에게 친숙한 지식 소스입니다. 하이퍼링크, 목차, 소싱 등을 살펴보십시오.
• 엔티티 이해는 웹의 문서에 의해 영향을 받습니다. Google의 이해는 자주 변경되며 알고리즘 업데이트는 이 업데이트된 이해가 적용되는 시점으로 알려져 있습니다.
• 웹에는 비정형(블로그), 반정형(Wikipedia) 및 정형 데이터(Wikidata 및 JSON 스키마)의 세 가지 데이터 구조가 있습니다.
• 주제를 다루려고 할 때 검색 의도를 중심으로 최적화합니다.
• 게시 속도, 게시된 기사 수 및 게시하는 기사의 깊이는 엔터티에 초점을 맞춘 SEO로 끌어낼 수 있는 세 가지 주요 수단입니다.

이 기사에서는 실행 가능한 조언에 대해 자세히 설명합니다. 페이지 구조, 사이트 구조, 사용할 중요한 스키마 및 도움이 될 수 있는 도구에 대해 살펴보겠습니다.

엔티티 최적화 시작하기

모든 페이지와 모든 페이지 모음에는 컨텍스트가 있습니다. 페이지는 진공 상태로 존재하지 않습니다.

왜 존재합니까?

Nike를 예로 들어 보겠습니다. 나이키는 신발을 판매합니다. 그들의 웹 사이트는 운동화를 판매하기 위해 존재합니다.

러닝화 판매와 관련된 기본 엔티티를 어떻게 파악합니까?

그냥 "신발" 또는 "운동화"라고 말하고 싶은 유혹이 들지만 그것이 최선의 답은 아닙니다.

가장 좋은 답은 추가 추상화가 필요합니다.

엔터티 최적화는 주로 우리 두뇌를 위한 작업이므로 몇 가지 옵션을 살펴보겠습니다.

달리기

• 신발
• 운동화
• 운동
• 운동화
• 스포츠
• 테니스화
• 체육 실기
• 애슬레저

Nike에는 어떤 유형의 의도가 있습니까?

스포츠에 필요한 장비, 운동 능력 강화, 신발 유형별 쇼핑 가이드.

이를 더 확장할 수 있지만 목표는 지나치게 단순화된 예제를 제공하는 것입니다. 추측해야 한다면 기본 검색 의도는 스포츠에 관한 것이라고 말하고 싶습니다.

Nike가 스타일로 진화하는 동안 Nike의 핵심 목적과 검색자를 위한 핵심 의도는 모두 스포츠 장비에 관한 것입니다.

스포츠에 대해 "이유"라는 질문을 하면 한 단계 더 나아가 "개인 개발" 또는 "라이프스타일 개선"이 기본 검색 의도라고 말할 수 있습니다.

전체 최적화 프로세스는 다음에 따라 달라지므로 최선의 선택을 파악하는 것은 SEO에 달려 있습니다.

• 검색 의도입니다.
• 웹 사이트의 컨텍스트입니다.
• 해당 컨텍스트와 연결된 기본 엔터티입니다.

이 아이디어를 더 깊이 파고들고 싶다면 Koray Tuğberk GÜBÜR의 Topical Authority 과정을 추천합니다.

이 SEO 영역에는 고유한 어휘가 있으며 GÜBÜR는 이 영역과 관련된 용어를 추출하고 개념을 공식화하는 데 수많은 시간을 보냈습니다.

엔터티 및 시맨틱 검색에 관심이 있는 경우 숙지해야 할 몇 가지 중요한 용어는 다음과 같습니다.

• 주제 범위
• 민감도
• 쿼리 처리
• 의미론적 거리
• 상황별 흐름
• 상황별 브리지

엔티티 최적화와 관련된 핵심 개념은 무엇입니까?

엔터티 최적화와 관련된 핵심 개념은 엔터티 속성 값(EAV), 정보 희석, 언어 사용, 사이트 구성 및 페이지 구성에 중점을 둡니다.

엔티티 속성 값 및 Amazon

엔터티를 중심으로 최적화할 때 엔터티와 연결된 속성에 집중하는 것이 좋습니다.

컨텍스트는 사용하기에 가장 중요한 속성을 변경할 수 있음을 기억하십시오.

OpenAI와 간단한 프롬프트를 사용하여 속성 목록을 가져옵니다. 창의력을 발휘할 수 있지만 이미지를 출발점으로 사용하세요.

각 제품에 대한 Amazon의 과다한 정보는 엔티티 최적화의 좋은 예입니다. 그들은 제품에 대한 비디오, 이미지, 여러 각도, 구매자 가이드, 리뷰, 태그 및 자세한 기술 정보를 가지고 있습니다.

이렇게 깊이 있는 속성 정보를 얻으려면 1조 달러의 가치가 있어야 합니까? 아니요.

모든 종류의 제품을 판매하는 경우 보다 과학적이고 데이터 중심적인 정보는 엔티티 최적화에 필요한 속성 깊이와 너비를 달성하는 데 도움이 됩니다.

정보 희석 및 명확화

변호사를 위한 SEO에 대해 글을 쓰고 있습니까? Google의 이해를 희석시키지 않고 완전히 별개의 두 항목을 어떻게 연결합니까?

하나의 웹사이트에서 라이프스타일, 기술, 비즈니스 및 건강을 타겟팅합니까?

각각의 개별 카테고리를 적절하게 다루고 Google이 귀하의 콘텐츠를 이해하는 데 도움이 되도록 필요한 연결을 만들었습니까?

적절한 컨텍스트를 제공하지 않으면 엔터티를 최적화하지 못합니다.

명확성을 위해 Google NLP를 사용하고 싶습니다.

이것은 Google의 예입니다. 텍스트를 입력하고 점수를 검토합니다.

종종 몇 가지 단어를 변경하고 문장을 주문하는 방법을 약간 조정하는 것만으로도 크게 향상됩니다.

여기서 교훈은 작가가 정보를 제공하고 있다는 것과 글을 쓸 때 청중을 아는 것이 중요하다는 것을 기억하는 것입니다.

AI가 소화하고 이해할 수 있는 구조를 제공하면서 인간에게 유용한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 인간과 로봇을 위한 콘텐츠는 이 분야에 대한 지식이 부족한 SEO 실무자 때문에 크게 존재하는 불필요한 분기점입니다.

언어의 중요성

언어를 사용하는 방식에 집중하세요. "Entity-Oriented Search"라는 책은 거의 400페이지에 달하는 엔티티에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.

저자 Krisztian Balog는 주어, 목적어, 술어가 모두 웹사이트와 각 문서(페이지/게시물)를 이해하기 위해 사용된다고 밝혔습니다.

Nike라면 모든 페이지에 핵심 주제가 있어야 합니다. 운동, 피트니스 또는 신발은 모두 여기에서 옵션이 될 수 있습니다. 핵심 주제와 관련된 작업 및 속성도 웹 사이트 전체에 나타나야 합니다.

이것은 속성이나 행동의 맥락이 바뀔 수 있기 때문에(즉, 빗속을 달리는 운동, 질주하는 운동, 야외 트랙에서 운동하는 등) 같은 것을 반복해서 말할 필요가 없다는 것을 의미하지는 않습니다.

논리적 사이트 구조, 페이지 구조 및 스키마

Google의 Lizzi Sassman은 최근 스키마를 다이제스트하는 방법을 공유했습니다. Google은 사이트가 스키마를 중첩하기를 원합니다.

생산자 직송 개요를 예로 사용하십시오. 컨텍스트는 콘텐츠에 관한 것이 아니라 콘텐츠를 연결하는 방식에 관한 것입니다.

페이지 구조의 예 (나중에 스키마로 이를 복제하는 방법을 배우게 됨)

• 하락 선박
  • 낮은 진입 장벽으로 인한 치열한 경쟁
  • 고유한 제품을 찾기가 어렵습니다.
  • 고객 경험 저하로 이어지는 긴 배송 시간

• 디지털 마케팅 대행사
  • 양질의 디지털 마케팅 서비스에 대한 높은 수요
  • 최대 100만 달러 이상의 수익을 올릴 수 있는 잠재력
  • 특정 지점을 넘어서는 스케일링의 어려움

• 오프라인 사업
  • 페이스북과 인스타그램을 사용하여 로컬에서 쉽게 광고할 수 있습니다.
  • 운영상의 어려움과 막대한 시작 비용
  • 확장이 어렵고 종종 작은 이익을 생성합니다.

• 온라인 코치/컨설턴트
  • 코칭 및 컨설팅 서비스에 대한 높은 수요
  • 원격으로 작업하고 자신의 일정을 설정하는 기능
  • 시간 제한으로 인한 확장 어려움

• SaaS(Software as a Service) 비즈니스
  • 성공하면 막대한 잠재적 보상
  • 높은 위험과 상당한 선행 투자
  • 성공적인 제품 개발의 어려움

• 전자상거래 및 아마존 FBA
  • 온라인 제품 및 확장 가능한 비즈니스 모델에 대한 높은 수요
  • 경쟁업체와의 차별화 과제
  • Amazon FBA의 수수료 및 가격 책정에 대한 통제력 부족

엔티티 최적화 블로그 아키텍처의 좋은 예를 찾고 있다면 콘텐츠 구조를 잘 처리하는 일종의 CMS인 Docusaurus를 검토하는 것이 좋습니다.

그들의 쇼케이스를 보면 왼쪽에 표시된 정보의 계층 구조를 볼 수 있습니다.

클러스터의 하향식 보기가 표시됩니다. 기사에는 목차가 있으므로 각 기사에 대한 하향식 구성 구조를 얻을 수 있습니다.

유일한 추가 작업은 기사의 내부 링크 구조를 최적화하는 것입니다.

Wikipedia를 사용하여 엔티티 중심의 SEO 캠페인 시작

Wikipedia는 Google이 엔터티를 이해하고 사용하기 위해 주로 사용하는 반구조화된 지식 기반입니다.

그것이 무엇인지, Google이 시스템에서 어떻게 사용하는지 알고 있기 때문에 Wikipedia 페이지를 사용하여 엔터티 및 시맨틱 검색에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

예를 들면 "운동화"에 대한 Wikipedia 페이지입니다. 다음은 주목해야 할 핵심 요소입니다.

• 목차는 주제(운동화)에 대해 알아야 할 모든 것을 근사화하도록 설계된 견고한 주제 범위를 보여줍니다.
• 페이지의 첫 문장은 스니커즈와 직결된 간결하고 명쾌한 정보들로 가득 차 있습니다. 문장은 동의어를 제공하고 주제를 명확하게 합니다.
• 내부 링크는 용어에 대해 순위를 매겨야 하는 페이지를 나타내는 앵커 텍스트를 사용하며 의미상 가까운 주제와의 강력한 연결을 보여줍니다.

• See also 섹션은 주제를 다루도록 디자인된 콘텐츠를 만드는 예입니다.
• 참조 섹션은 더 신뢰할 수 있는 정보 소스를 찾을 수 있는 위치를 공유하는 외부 유효성 검사기입니다. 이상적으로는 귀하와 경쟁하지 않는 권위 있는 사이트여야 합니다. 이 섹션은 디지털 PR에 대한 훌륭한 지원입니다. 업계에 도움이 되는 연구를 수행하는 것이 바로 참조를 받는 방법입니다.

• Wikipedia 페이지 하단에는 계층 구조가 표시됩니다. 브랜드에 대한 정확한 엔터티 또는 검색 의도를 선택하지는 않지만 이 페이지가 콘텐츠 프레젠테이션을 위한 여러 형식, 관련성이 있는 내부 페이지에 대한 수많은 연결 지점 및 여러 계층을 제공한다는 점을 확인하면 도움이 됩니다. Wikidata를 세면 이 정보의 스키마 버전도 있습니다.

수백 개의 Wikipedia 페이지를 분석한 후 작성 시 빠른 참조로 사용할 수 있는 엔터티 템플릿을 만들었습니다.

일반적으로 가장 일반적인 엔터티는 브랜드, 사람, 스포츠, 활동, 제품, 지리, 이벤트, 시간, 감정, 아이디어, 동물, 연구 분야, 음식, 음악 또는 영화와 관련이 있습니다.

아무도 엔터티의 전체 목록을 가지고 있지 않지만 이전 기사에서 150개 이상의 엔터티 유형 목록을 공유했습니다.

Wikipedia 페이지의 모든 내용을 복사하는 것만으로 순위를 매길 수 없다는 점에 유의해야 합니다. Wikipedia의 예는 이해를 위한 컨텍스트를 제공하기 위한 것입니다.

특정 웹 사이트 컨텍스트가 기본 엔터티와 어떻게 연결되는지 스스로에게 물어보십시오. 존재하는 검색 의도 유형에 대해 생각해 보십시오.

AI는 이에 대한 유리한 출발점을 제공하는 데 매우 유용합니다. GPT-4에게 "Google에서 [러닝화]를 검색하는 사람에게 가능한 검색 의도 목록을 제공"하도록 요청하면 아이디어 목록을 얻을 수 있습니다.

이것은 완벽하지 않을 수 있지만 검색 의도를 식별하고 이를 스스로 생각하기 위한 바퀴에 기름칠을 할 수 있는 좋은 방법입니다.

1,000-2,000개의 주제 생성을 위한 편리한 도구

AI는 이 시리즈의 다음 기사의 초점이지만 AI의 이 특정 사용 사례는 엔터티를 다루기 위해 구축된 주제 맵에 매우 유용합니다.

ContentSprout 주제 생성기를 사용하면 틈새 시장(예: "골프")에 들어가 범주, 하위 범주 및 클러스터를 얻을 수 있습니다.

마지막 부분은 클러스터 내에서 작성할 주제 목록을 제공합니다.

AI는 엔티티 최적화와 관련된 많은 SEO 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI 도구에 투자하면 성과를 거둘 것입니다.

타겟팅에 대한 주제를 다루었으므로 이제 엔티티 식별에 대해 자세히 알아볼 차례입니다.

텍스트에서 엔터티 식별

위의 TL;DR 섹션을 분석할 입력 텍스트로 사용하겠습니다. textrazor.com/demo를 열고 상자에 텍스트를 붙여넣습니다.

분석을 실행하면 제공한 텍스트에 대한 유용한 인사이트 모음이 표시됩니다.

밑줄이 그어진 단어 위로 마우스를 가져가면 스키마나 주제 분석에 사용할 수 있는 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

Wikipedia 링크, Freebase ID(구조화된 지식 그래프) 및 Wikidata ID(Freebase와 비슷하지만 더 좋음)가 제공됩니다. 점수 및 엔터티 유형 목록도 가져옵니다.

화면 오른쪽에는 식별된 항목이 제공됩니다.

이것은 Google이 아니지만 이 도구를 유용하게 만드는 Google이 수행하는 작업과 유사한 작업을 시도하고 있음을 기억하십시오.

이제 주제 이해도의 강도에 따라 정리된 주제와 연결된 많은 점수를 볼 수 있습니다.

스키마를 사용하여 Google의 점 연결

스키마는 SEO 커뮤니티에서 주류가 되었지만 사람들이 스키마를 최대한 활용한다는 의미는 아닙니다. 대부분의 사람들은 일반 스키마를 고수하고 사용자 지정을 피합니다.

이 문서는 스키마에 대한 단기 집중 과정을 제공하도록 설계되지 않았지만 Google의 점을 연결하는 데 도움이 되는 잘 활용되지 않는 두 스키마를 공유하는 것이 중요합니다.

스키마 언급

멘션 스키마를 사용하면 페이지가 특정 사항을 언급한다고 선언하는 것입니다. 그런 다음 Wikipedia 페이지에 연결하고 해당 선언을 연결할 수 있습니다.

이것이 왜 도움이 되나요?

귀하는 Googlebot에 가장 쉬운 형식으로 정보를 명확하게 하고 중요한 정보를 제공하고 있습니다. 멘션 스키마에서 잠을 자지 마십시오.

위 이미지에서 낚시에 대한 ContentSprout 테스트 웹사이트를 볼 수 있습니다.

페이지의 주체를 선언하고, 설명을 제공하고, 멘션을 사용하고, SameAs를 통합합니다.

이러한 조각은 Googlebot에 매우 명확한 메시지를 보내 콘텐츠를 이해하도록 합니다.

스키마를 시각화하려면 스키마 영역을 제안합니다. 사용자 정의 스키마가 포함된 URL을 연결했습니다.

Sitebulb 또는 Screaming Frog를 사용한 적이 있다면 이것이 기본적으로 이러한 도구가 내부 링크로 수행하는 스키마 버전임을 인식할 것입니다.

우리 모두는 시각적 개체가 이와 같이 보이도록 노력하지만 스키마에서 해당 구조를 복제할 수 있다는 것을 알고 계셨습니까?

Schema Zone에는 몇 가지 다른 기능이 있지만 우리가 가장 좋아하는 것은 경쟁자인 스키마 스틸러입니다.

경쟁자를 시작점으로 사용하는 것이 항상 더 쉽고 이 도구는 정확히 그렇게 하도록 설계되었습니다.

Entity Clouds라는 새로운 회사는 우리를 놀라게 한 프로그래밍 스키마 솔루션을 출시했습니다. 설립자 Cory Hubbe에 따르면:

“엔티티 클라우드는 봇 크롤링 패턴 및 분류 시스템의 과학을 활용하여 검색 엔진이 원하는 것을 정확하게 제공하는 프로그래밍 방식의 엔터티 최적화 도구 세트입니다. 우리는 인터넷 데이터베이스 분류 시스템과 구조화된 데이터를 우리의 기반으로 사용하여 귀하의 비즈니스와 상대적이고 권위 있는 엔터티 간의 연결을 강화합니다.”

멋진 비주얼을 제공하지는 않지만 비슷한 결과를 제공하며 GTM 또는 WordPress 플러그인과 함께 설치합니다.

엔터티 최적화

첫 번째 기사인 Entity SEO: The Definitive Guide에서 배웠듯이 엔티티는 SEO의 미래입니다.

Google이 귀하의 콘텐츠와 키워드 검색과의 관련성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

엔터티를 최적화하면 콘텐츠가 검색 엔진에서 더 잘 작동하는 데 도움이 됩니다.

Google과 Bing이 웹과 웹에 있는 방대한 양의 콘텐츠에 대한 이해를 지속적으로 개선함에 따라 귀하의 웹사이트는 알고리즘 변경을 통해 계속 순위를 매길 가능성이 훨씬 더 높습니다.