성공적인 SEO 전략 수립을 위한 6가지 머신 러닝 단계

게시 됨: 2022-11-02



기계 학습을 SEO 전략에 어떻게 통합합니까? 그것이 바로 오늘 우리가 Ogilvy의 검색 계정 이사이자 Havas Media Group의 SEO 이사였던 한 남자와 논의하고 있는 내용입니다. 그는 현재 Web three CX 고문입니다. In Search SEO 팟캐스트 Si Shangase에 오신 것을 진심으로 환영합니다. 이 에피소드에서 Si는 다음을 포함하여 성공적인 SEO 전략을 수립하기 위한 6가지 머신 러닝 단계를 공유합니다.
  • Google Cloud 계정에 가입
  • Search Console API를 사용하여 Google Cloud 플랫폼 만들기
  • BigQuery를 사용하여 데이터 세트에 대한 스키마 만들기
  • 귀하의 비즈니스를 위해 Forecast Forge에 액세스하십시오
  • 정기적인 일 간격으로 데이터 세트 실행
  • Looker Data Studio로 BigQuery에 연결

Si: 안녕, David, 어떻게 지내?

D: 안녕하세요, Si, 저는 아주 건강합니다. 고맙습니다. 잘 지내?

여: 잘하고 있어. 다시 뵙게 되어 반갑습니다. 나는 항상 당신과 이러한 채팅을 하는 것을 좋아합니다.

D: 물론입니다. 항상 이러한 대화를 즐기십시오. KuduHQ에서 Si over를 찾을 수 있습니다. 후두에 대해 알려주세요.

S: Hudu HQ는 사람이나 설립자가 새로운 사용자를 프로젝트로 유도하고 기금 마련을 돕도록 지원하는 방법입니다. 창업자들이 겪는 가장 큰 문제 또는 가장 큰 고충은 본질적으로 그들의 프로젝트를 시장에 내놓는 것입니다. 그리고 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 분명히 Google SEO를 사용하는 것입니다. 그리고 CX는 고객 경험 고문이 되는 것을 의미합니다. 사람들이 웹사이트를 방문했을 때 우리는 무엇을 합니까? SEO가 콘텐츠, 기술 및 홍보 활동을 좋아하는 모든 재미있는 일을 합니다.

D: 그래서 오늘은 기계 학습에 집중하고 있습니다. 모든 SEO가 기계 학습을 사용해야 합니까?

S: 그것이 아마도 실제로 더 논리적이고 정보에 입각한 결정을 내리는 가장 좋은 방법이기 때문에 그렇게 생각합니다. 많은 시간, 그리고 SEO로서 나는 많은 경험을 했기 때문에 이 일에 대해 매우 죄책감을 느끼지만, 예를 들어 때로는 올바른 경험에 관한 것입니다. 6가지 중 일부를 사용하면 기본적으로 기계 학습을 사용하여 데이터를 다시 가져와 대규모로 분석할 수 있습니다. 그리고 그것이 가장 중요한 것입니다. 많은 정보와 확장성이 있으면 출력 관점에서 실제로 다른 시나리오를 볼 수 있습니다. 좋은 곳입니다.

D: 좋습니다. 6단계에 대해 알아보겠습니다. 잠시 후에 다른 것이 무엇을 의미하는지 정확히 설명하고 싶습니다. 당신은 예측 SEO 전략을 추진하기 위해 그것을 사용하는 것에 대해 이야기하고 있었습니다. 그게 무슨 뜻 이니?

S: 기본적으로 예측 SEO를 사용하면 입력 변수가 다릅니다. 예를 들어, 오늘 우리가 이야기할 것은 Search Console에서 분석할 때 노출을 보고 클릭을 보는 것입니다. 머신러닝으로 할 수 있는 것은 콘텐츠, 다양한 키워드, 월간 검색량, 계절성을 볼 수 있다는 것입니다. 그리고 수행하는 키워드 조사와 생성할 콘텐츠 유형을 통해 실제로 이러한 클릭 또는 노출이 기본적으로 비즈니스 클릭으로, 그리고 결국에는 판매로 이어질지 예측할 수 있습니다. . 이것이 가장 좋은 점입니다. 실제로 많은 입력 변수를 사용할 수 있지만 동시에 상수 전략이 당신을 위해 무엇을 할 것인지 알 수 있습니다. 그리고 기술적 구조의 특정 변화가 웹사이트에 어떤 영향을 미칠지.

D: 알겠습니다. 본질적으로, 당신은 당신이 하려는 일이 성공할 가능성이 있는지 아닌지를 보여주기 위해 모델을 사용하고 있습니다.

S: 맞습니다. 예를 들어, 특정 변경 사항이 긍정적인 영향을 미칠 것인지 부정적인 영향을 미칠 것인지 확인하고자 합니다. 그리고 어떻게 생겼을까요? 당신이 비즈니스라면 변화를 만들기 위해 비즈니스 사례가 무엇인지 이해해야 합니다. 그리고 이를 통해 구현하려는 작업에 실제로 금전적 가치를 부여할 수 있습니다. 그리고 이는 SEO 관점에서 이러한 변경을 해야 하는 이유를 알고 싶어하는 모든 제품 관리자에게 분명히 좋은 일입니다. 사업의 결론은 무엇입니까?

그것이 우리가 가능한 한 그것에 접근하려고 하는 것입니다. 항상 정확하지는 않습니다. 그러나 일부 기계 학습 응용 프로그램의 정확도는 86%에 가깝습니다. 적어도 당신은 신뢰 비율에서 당신이 그 데이터가 얼마나 정확한지 또는 당신의 계획이 얼마나 정확한지 측면에서 어떤 형태의 보안을 제공하기 위해 리더십 팀과 그것을 공유할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그것이 우리가 여기서 하려고 하는 것이라고 생각합니다. 우리는 특정 SEO 활동 또는 작업의 중요성에 대해 조직 내의 다른 이해 관계자에게 조금 더 많은 가시성을 공유하려고 노력하고 있습니다.

D: 알겠습니다. 그래서 그것은 확실히 직감적 본능보다 훨씬 더 정확하거나 아마도 제가 전에 한 일에 기초한 당신의 경험을 사용하는 것보다 더 정확할 것입니다. 현재 상황, 현재 웹사이트, 현재 경쟁자, 콘텐츠 및 미래에 성공할 가능성이 있는 데이터를 실제로 사용하고 있습니다. 그게 왜 꼭 필요한지 이해합니다. 당신은 그곳에서 훌륭한 일을 하고 있습니다.

머신 러닝을 사용하기 위한 6단계에 대해 알아보겠습니다. 첫 번째는 Google Cloud 계정을 얻는 것입니다.



1. 구글 클라우드 계정 가입



S: 네, 기본에 충실하겠습니다. 가장 중요한 것은 Google Cloud 계정을 얻는 것입니다. 많은 사람들이 Google Search Console을 사용했기 때문에 광고, 보기 및 Google 스프레드시트 사용에 대해 잘 알고 있으므로 Google Cloud 계정을 사용하는 것이 좋습니다. 내가 Google Cloud 계정을 사용한다고 말하는 이유는 해당 제품군에 통합되어 있기 때문입니다. 또한 Google 스프레드시트에 일부 추가 기능을 실제로 연결하는 것은 매우 쉽습니다. 또한 현재 Looker Studio[이전 Google 데이터 스튜디오]에 연결할 수 있으며, 여기에도 연결할 수 있습니다. 따라서 Google Cloud 계정을 활용하는 것이 가장 좋은 시작 방법입니다. 그런 다음 증가함에 따라 다른 다른 옵션을 볼 수 있지만 가장 먼저 시작하는 곳이 될 것입니다.

D: 2단계, Search Console API를 사용하여 Google Cloud Platform을 만듭니다.



2. Search Console API를 사용하여 Google Cloud Platform 만들기


S: 이것이 내가 첫 번째 단계에서 말한 것입니다. Google Cloud Platform에 있는 것은 실제로 Search Console API에 연결할 수 있다는 것입니다. 당신은 이것을 어떻게 얻습니까? 글쎄, 중요한 것은 실제로 그것을하지 않은 사람들을 위해 Google Search Console API를 얻는 방법을 Google에서 검색 할 수 있다는 것입니다. 그리고 Google은 분명히 Search Console 계정에서 해당 데이터를 실제로 가져올 수 있는 방법에 대해 매우 훌륭한 블로그 게시물을 작성합니다. 그런 다음 이를 Cloud Platform 콘솔에 연결할 수 있습니다. API를 함께 연결하여 플랫폼에 진입하는 것이 첫 번째 단계가 될 것입니다. 그런 식으로 그들은 모두 서로 이야기합니다.

D: 3단계에서는 BigQuery를 사용하여 데이터 세트에 대한 스키마를 생성합니다.



3. BigQuery를 사용하여 데이터 세트에 대한 스키마 만들기



S: 예, 많은 SEO가 스키마 마크업을 수행합니다. 그러니 없으시다면 한번 해보세요. 정말 재미있어요. 데이터 및 웹 페이지에 대한 스키마 마크업을 실제로 생성할 수 있는 도구가 있습니다. 그것이 귀하에게 높은 우선순위가 아닐 수도 있다는 것을 압니다. 그러나 이 다음 단계에서 귀하에게 도움이 될 것입니다. 이 단계에서 수행하는 작업은 Google Cloud Platform 및 BigQuery에 필요한 데이터를 알려주는 것입니다. 예를 들어 많은 Search Console 데이터를 사용하게 되므로 날짜, 노출수, 클릭수 및 CTR이 가장 필요합니다.

따라서 데이터를 입력하고 데이터가 무엇인지 이해하십시오. 예를 들어 노출 데이터는 숫자 데이터입니다. CTR 데이터를 보면 float 데이터입니다. 그렇게 하는 이유는 CTR에 소수점이 있기 때문입니다. 따라서 스키마와 작동 방식에 대해 조금 더 배우면 가져오려는 스키마에서 실제로 마크업하는 데이터가 BigQuery에서 Search Console에서 가져올 예정입니다. 그리고 이것이 나중에 분석을 위해 창고에 보관하게 될 데이터입니다.

D: 그건 하드코어 SEO의 관점입니다. 스키마 데이터는 재미있기 때문에 사용하세요. 그것이 최고의 판매 포인트입니다.

S: 네, 정말 재미있어요. 당신이 그것을 좋아할 것이라고 생각합니다.

D: 기계 학습 시작의 4단계는 비즈니스를 위해 Forecast Forge에 액세스하는 것입니다.



4. 비즈니스를 위한 Forecast Forge 액세스



S: 예, 이것은 큰 것입니다. Forecast Forge는 어디에서 왔습니까? 실제로 Google 직원이 만들었습니다. 나는 오디오 팟캐스트를 듣고 있었고 분명히 이것을 만든 사람 중 한 명이 초대형 천재 Ph.D.입니다. 남자. 그리고 그는 그들이 이 기계 학습을 만드는 것을 도왔습니다. 그것은 도구의 예측 예측 거물입니다. 그리고 가장 좋은 점은 이것을 문앞에 갖기 위해 수백만 달러를 가질 필요가 없다는 것입니다. Forecast Forge라는 것을 사용할 수 있습니다. 비용은 100불 정도밖에 안 드니까 큰 돈은 아니다. Google 스프레드시트에 연결할 수 있는 기능입니다. 그렇게 하는 이유는 Google Search Console, BigQuery가 있는 클라우드 컴퓨터, 그리고 Forecast Forge가 있기 때문입니다. Forecast Forge는 실제로 Google 스프레드시트 내에서 사용할 수 있는 추가 기능으로 데이터 세트의 예측을 생성할 수 있습니다.

돌아가서 BigQuery에 모든 데이터를 웨어하우징하고 Forecast Forge를 사용하여 분석한 다음 Looker를 사용하여 Google 스프레드시트에 연결하여 데이터를 시각화합니다.

D: 다섯 번째 단계는 데이터 세트를 정기적으로 실행하는 것입니다.



5. 데이터 세트 실행 귀리 정규 일 간격



S: 네, 이것이 중요한 것 같아요. 실제로 이것을 조합하는 방법을 조사할 때 이것을 놓칠 수 있습니다. 데이터 스키마를 생성하는 방법에 대한 토끼굴로 들어가는 것과 같습니다. 반드시 데일리로 실행해야 합니다. 더 큰 기업이라면 매시간 작성하고 싶지만 이것은 분명히 컴퓨터 크레딧을 많이 차지할 것입니다. 따라서 특히 Search Console을 사용하여 정기적으로 매일 실행하세요. 이는 특히 Looker Data Studio에 연결된 보고를 수행할 때 더 나은 정확도를 제공할 것입니다.

D: 마지막으로 6단계까지 진행 중입니다. Looker Data Studio를 사용하여 BigQuery에 연결합니다.


6. Looker Data Studio로 Bigquery에 연결



S: 예, 우리가 이 문제로 뛰어든 것 같습니다. Google 플랫폼 제품군의 가장 큰 장점은 모두 함께 연결할 수 있다는 것입니다. 다른 플랫폼을 사용하는 경우 기본적으로 해당 플랫폼에 연결하려면 타사 공급자가 필요합니다. 따라서 이제 Looker Data Studio가 된 Google 데이터 스튜디오 내에서 분석 중인 Search Console에서 가져온 하드코어 데이터와 인사이트 플랫폼을 통해 연결할 수 있습니다. 주요 마지막 단계가 될 것입니다. 일단 그렇게 하면 기본적으로 가져오는 통찰력의 관점에서 데이터가 어떻게 보이는지와 시각적으로 어떻게 보이는지를 가지고 놀고 있습니다. 이것이 마지막이자 마지막 단계입니다. 하지만 항상 플레이하고 테스트하는 것이 중요하다고 생각합니다. 데이터가 수집되는 방식을 테스트하고 확인하는 것이 가장 중요합니다.





파레토 피클 - 크롤링 예산 최적화



D: 훌륭합니다. 자, 파레토 피클로 마무리하겠습니다. 파레토는 노력의 20%에서 결과의 80%를 얻을 수 있다고 말합니다. 적당한 수준의 노력으로 놀라운 결과를 제공하는 SEO 활동은 무엇입니까?

S: 크롤링 예산 최적화라고 할 수 있습니다. 내가 그렇게 말하는 이유는 Google이 크롤링하는 방식에서 EuroStoxx 파일을 최적화하기 위해서입니다. 가장 중요한 카테고리 페이지나 가장 중요한 페이지에 대해 생각해 보십시오. 그리고 귀하는 Google이 귀하에게 가장 중요한 페이지에 가능한 한 빨리 액세스하거나 액세스하기를 원합니다. 그리고 나머지는 나중에 할 수 있는데, 이는 분명히 콘텐츠가 올바른지 확인하는 것입니다. 내부 링크와 그 모든 재미있는 것들을 보십시오. 그러나 가장 중요한 것은 Google이 실제로 웹사이트를 웹페이지로 크롤링할 때 Search Console에서 색인 생성 요청 버튼을 클릭할 때 필요한 정보를 최대한 빨리 가져오는지 확인하는 것입니다.

D: 나는 당신의 호스트였습니다, David Bain. hoodoo hq.com에서 Si over를 찾을 수 있습니다. Si, In Search SEO 팟캐스트에 참여해주셔서 감사합니다.

S: 고마워, David, 즐거웠어.

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