Semalt : 따라야 할 2021 SEO 비밀 트렌드



SEO는 방대하고 혼란 스러울 수 있습니다. 세션 당 작동하는 것이 무엇인지 모르면 SEO 전문가는 계속해서 목표를 달성하지 못합니다. Core Web Vitals에서 의미론, 지식 그래프 및 엔터티 이해에 이르기까지 다양한 요소에 집중해야합니다. 다음은 2021 년 내에 숙지해야하는 SEO 개념입니다.

작년에 우리 모두는 고객 사이트의 방문자에게 최고의 사용자 경험을 제공하는 데 두 배의 초점을 두면서 SEO의 중요성을 반복해야했습니다. Google의 페이지 경험 업데이트 및 Core Web Vitals 순위 업데이트의 임박한 도입을 통해 모바일 우선 색인 생성이 출시되는 것을 보았습니다. 고객을 각각의 SERP에서 "-1"로 유지할 기회를 잡으려면 핵심 SEO 개념을 유지하는 것이 그 어느 때보 다 중요해졌습니다.

2021 년을 거치면서 성공을 위해 준비하는 데있어 기본이되는 몇 가지 개념이 있습니다.

핵심 웹 필수 요소

2021 년 6 월에 출시 될 예정인 Google의 페이지 경험 및 핵심 웹 필수 (Core Web Vitals에 대한 기사에 하이퍼 링크되어야 함)는 기술 및 비 기술 SEO 팀 모두에게 익숙합니다.

Core Web Vitals는 무엇입니까?

Core Web Vitals는 Google이 평가하기 위해 사용하려는 새로운 표준으로 실제로 최고 품질의 사용자 경험을 제공하는 페이지입니다.

이러한 측정 항목에는 다음이 포함됩니다.
Google은 사이트를 거의 완벽하게 만들기 위해 이러한 모든 새로운 측정 항목을 도입했습니다. Google은 모든 사이트가 관련 순위 신호를 즐기기 전에 모든 핵심 웹 바이탈에 대한 최소 임계 값을 충족해야한다고 말했습니다.

Core Web Vitals에 초점을 맞추면서 다음 사항에 초점을 맞추려고합니다.

모바일 우선 인덱싱

작년 말, Google은 모바일 우선 색인 생성이 새로운 표준이 될 것이라고 발표했습니다.

모바일 우선 인덱싱은 사이트의 순위 신호가 이제 데스크톱 버전이 아닌 모바일 버전에서 비롯된다는 것을 의미합니다. 오늘날 모든 웹 트래픽의 약 55 %가 모바일 장치에서 발생합니다. 사람들은 이동 중에 검색하는 것을 좋아하고 모바일 장치를 사용하는 것이 훨씬 더 편리합니다. 모바일 장치에서 검색 횟수는 증가하도록 설정되어 있습니다. 이전과 달리 모바일 친화적 인 사이트는 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 모바일 우선 b가 필요합니다.

이것이 의미하는 바는 사이트의 모바일 측면을 데스크톱 사이트 버전의 부속물로 간주하는 것을 중단해야한다는 것입니다. 대신 먼저 사이트의 모바일 친화적 버전을 우선 순위로 지정해야합니다.

다음은 사이트의 모바일 SEO를 개선 할 수있는 몇 가지 실용적인 방법입니다.

기계 학습 및 자동화

기계 학습은 검색 엔진 순위 알고리즘의 필수적인 부분이되었습니다. 2016 년 3 월 Google은 RankBrain (머신 러닝 기능의 알고리즘)이 세 번째로 중요한 순위 신호가되었다고 발표했습니다.

기계 학습은 의미 검색과 밀접한 관련이 있습니다. 기계 학습을 통해 검색 엔진은 모호한 검색 쿼리가 의미하는 바에 대해 교육적인 추측을 할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하면 검색 엔진은 쿼리가 잘못된 방식으로 입력 되더라도 검색하려는 내용을 인식합니다. 결국 기계 학습은 Google이 전체적으로 더 나은 검색 결과를 제공하는 이유입니다.

다른 학습 시스템과 마찬가지로 순위 두뇌는 먼저 사용자의 행동을 조사하여 실제 의도를 예측할 수 있으므로 최상의 검색 결과를 제공 할 수 있습니다. 불행히도 "최상의"결과가되는 것은 쿼리마다 다릅니다. 이로 인해 기계 학습 최적화가 매우 어렵습니다.

이를 수행하는 가장 좋은 방법은 검색 및 사용자 경험에 최적화 된 강력한 리소스를 계속 만드는 것임을 발견했습니다. Google의 현재 알고리즘, 기계 학습 및 자동화 사용보다 앞서 생각하면 이러한 요소는 강력한 SEO 도구이기도합니다. 이를 SEO 노력과 결합하면 실시간 인사이트를 생성하는 데 도움이되며 다음과 같은 반복 작업을 자동화 할 수 있습니다.

먹다

어떤 사람들은 EAT (이는 EAT에 대한 기사로 하이퍼 링크되어야 함) 개념이 새로운 개념이 아니라는 사실에 놀랐습니다. EAT는 Google 품질 가이드 라인에 처음 등장한 2014 년 이후로 유행했습니다.

E-A-T는 전문성, 권위성 및 신뢰성에 초점을 맞춘 개념입니다. 이 세 가지 요소는 모든 사이트뿐만 아니라 온라인에 존재하는 브랜드/비즈니스의 성공에 크게 기여합니다.

E-A-T는 알고리즘이 아니지만 특히 사이트에 게시 된 콘텐츠가 전문성과 권위를 보장하지 않고 청중이 귀하를 신뢰할 수있는 이유를 제공하는 경우 순위에 간접적 인 영향을 미칩니다.

예를 들면 :

지식 격차, 의미론 및 엔터티

Google의 2013 년 Hummingbird 업데이트는 주로 검색 엔진이 모든 검색어를 더 잘 이해하도록 교육함으로써 검색 정확도를 높이기위한 것이 었습니다. Google은 각 단어를 단일 요소로 보는 대신 전체 검색어와 해당 검색어의 단어 간의 관계를 살펴 보는 방법을 배웠습니다.

오늘날 의미 검색은 그 어느 때보 다 향상되었습니다. 검색 엔진은 쿼리 컨텍스트와 단어 간의 관계를 훨씬 더 잘 이해하고 있습니다. 의미 검색의 목표는 검색 엔진이 자연스럽게 말하는 동안 의미를 이해할 수 있도록하는 것입니다.

사용자가 Google에 질문하면 리뷰는 무엇입니까? 그리고 수색자는 이탈리아의 한 호텔 앞에 서 있습니다. 이상적으로는 Google은 위치를 사용하여 이러한 맥락에서 "그것"이 호텔을 가리키고 있으며 검색자는 그것이 좋은 선택인지 알고 싶어합니다.

E-A-T는 구조화 된 데이터와 schema.org에서도 지원됩니다. E-A-T에서 우리는 지식 그래프에도 세심한주의를 기울여야합니다. 의미 검색 메커니즘에는 미묘한 뉘앙스가 많이 있습니다. 궁극적으로, 한 주제에 대해 깊이있는 통찰력을 제공하는 권위있는 페이지는 다른 키워드를 중심으로 구축 한 다른 수십 개의 페이지보다 순위가 더 높을 가능성이 높습니다.

이는 하나의 포괄적 인 리소스가 깊이 있고 검색 자의 의도를 완전히 충족시키기 때문에 Google에 더 매력적이기 때문에 발생합니다.

지식 그래프를 통해 Google은 주제에 대한 구조화 된 데이터를 더 잘 활용할 수 있고 의미 론적 데이터를 통해 지식 그래프를 채울 수 있습니다. SEO 전문가는 Semalt 이제 그래프와 Google의 사이트 콘텐츠 이해에 영향을 미칠 수있는 이러한 주제에 대한 타겟 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

결론

Google은 계속해서 더 나은 사용자 경험을 추진하고 집중할 것이며, 이러한 주요 SEO 개념이 성공에 얼마나 중요한지에 대한 이해를 계속 확장해야합니다. 우리의 새로운 표준은 소비자 경험을 위해 모든 콘텐츠를 최적화하지 않고 모든 클라이언트의 SEO 성능을 확장하는 데 도움이되는 기술 및 기술적 특성을 채택합니다.

SEO는 페이지 전체의 문장에 키워드를 넣는 것 이상을 넘어 섰습니다. SEO가 귀하의 콘텐츠, 웹 사이트 구조 및 성능을 통해 방문자에게 더 나은 경험을 제공하는 데 더 중점을 두는 단계에 도달했습니다.


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