검색 엔진의 새로운 변화, AI Overviews 도입
인공지능(AI)이 검색 엔진의 콘텐츠 평가 방식에 변화를 가져오고 있습니다. 'AI Overviews(AIO)'는 이러한 새로운 접근 방식을 보여주며, 콘텐츠 관련성을 평가하는 방법으로 자리 잡고 있습니다.
AI Overviews의 주요 특징
높은 차원의 표현, 임베딩(Embeddings)
임베딩은 단순한 개별 단어를 넘어 텍스트의 의미를 이해하기 위한 고차원적인 수치 표현입니다. 이를 통해 AI 시스템은 콘텐츠의 맥락을 효과적으로 파악합니다.
코사인 유사도(Cosine Similarity)
임베딩 간의 벡터 유사도를 측정하는 방식으로, 텍스트나 문구 사이의 의미적 유사성을 평가합니다.
임베딩 클러스터(Embedding Clusters)
검색 엔진은 의미적으로 유사한 콘텐츠를 클러스터로 묶어 사용자 검색 의도와 맞지 않는 콘텐츠를 필터링하거나 순위를 낮출 수 있습니다.
임베딩이 작용하는 원리
임베딩은 단어, 구, 또는 웹페이지 전체를 벡터로 변환하여 의미와 관계를 이해합니다. 이로 인해 단순한 키워드 매칭 대신 사용자의 검색 문맥에 맞는 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자 의도를 보다 잘 반영한 검색 결과로 이어지며, 콘텐츠 제공자들에게는 컨텍스트 중심의 SEO 전략을 요구하게 됩니다.
AIO 검색 결과에서의 순위 개선 방법
필요한 설정 단계
- OpenAI 계정 생성: OpenAI 플랫폼에서 계정을 만들고 API 키를 생성하세요.
- OpenAI Python 클라이언트 설치: API를 쉽게 사용할 수 있도록 Python 클라이언트를 설치합니다.
- API 인증: 생성한 API 키를 Python 코드에 입력하여 인증 절차를 완료합니다.
- 적합한 임베딩 모델 선택:
text-embedding-3-small과 같은 OpenAI의 최신 임베딩 모델을 활용하세요. - 임베딩 생성 및 저장: 콘텐츠에 대한 임베딩을 생성하고 이를 저장해 후속 평가에 대비합니다.
- 텍스트 분할: 긴 텍스트는 섹션으로 나누어 처리 효율성을 높입니다.
코사인 유사도로 임베딩 비교
텍스트 간 유사성을 확인하는 데 코사인 유사도는 핵심적인 역할을 합니다. 이는 검색 엔진이 사용자 검색 의도에 부합하는 콘텐츠를 식별하는 주요 기준 중 하나입니다.
검색 엔진의 임베딩 클러스터 사용
검색 엔진은 특정 검색어와 관련된 콘텐츠를 의미적으로 그룹화합니다. 따라서 콘텐츠가 올바른 의미적 클러스터에 포함되지 않으면 검색 순위에서 불이익을 받을 가능성이 있습니다. 순위를 유지하거나 높이기 위해서는 관련 클러스터와의 정렬 상태를 지속적으로 점검해야 합니다.
AI Overviews Visualizer 활용 방법
콘텐츠 분석 도구
- URL 입력: 도구에 URL을 입력하면, 검색 엔진이 해당 콘텐츠를 어떻게 평가하는지 분석 결과를 제공합니다.
- 재정렬 전략 확인: 필요 시, 콘텐츠를 개선하기 위한 전략과 제안을 확인할 수 있습니다.
- 변경 사항 테스트: 피드백에 따라 콘텐츠를 조정한 뒤, 다시 테스트를 통해 효과를 검토합니다.
SEO를 위한 새로운 기준 제시
AI 기반 검색 엔진 시대에는 임베딩과 AIO 시스템을 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 이러한 기술을 제대로 활용하면, 콘텐츠의 의미적 관련성을 높여 검색 결과에서의 가시성을 효과적으로 확보할 수 있습니다.
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