Google 알고리즘 업데이트의 역사 – 종합 가이드

검색 엔진 최적화(SEO)의 세계에서. Google 알고리즘 업데이트의 개발 및 출현만큼 집단적 관심을 불러일으키는 주제는 거의 없습니다. 크기와 범위가 다양한 Google 검색 순위 알고리즘에 추가된 이러한 코딩은 알고리즘 작동 방식을 근본적으로 변경할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 수년에 걸쳐 주기적으로 변화하고 있습니다.

새로운 업데이트가 출시될 때마다 SEO 전문가들은 열광하고, 무엇이 바뀌었는지 자세히 알아보고 싶어합니다. 그리고 업데이트 사이에 우리는 앞으로 어떤 변경 사항이 파이프라인에 올 수 있는지에 대해 기다리며 추측하는 경향이 있습니다.

SEO 세계가 처음이라면 이 모든 것이 매우 위협적으로 보일 수 있습니다. Google은 20년 동안 업데이트를 출시해 왔으며 따라잡을 수 있는 부분이 많으며 가까운 장래에 그 모멘텀이 둔화될 조짐은 없습니다. Google은 지속적인 변화와 개발에 전념하는 회사이며 Google의 알고리즘은 이를 반영합니다. 검색 마케터로서 우리는 기꺼이 변화하고 발전해야 합니다.

SEO 세계를 처음 접하는 사람들을 교육하고, 막막한 사람들에게 새로운 정보를 제공하며, Google 개발의 미래를 예측할 수 있는 토대를 마련하기 위해 이 포괄적인 Google 업데이트 기록을 작성했습니다. 읽기 또는 정독하는 즐거움.

목차

+ Google 업데이트에 대한 기본 사항
+ 초기 시대
+ 팬더와 펭귄
+ 소규모 업데이트
+ 현대 시대

Google 업데이트에 대한 기본 사항

먼저 Google 업데이트에 대한 몇 가지 기본 사항을 다루고 싶습니다. 일반적으로 웹마스터, 마케터, 기업가뿐 아니라 SEO 전문가의 관심이 높아짐에 따라 시간이 지남에 따라 몇 가지 오해가 생겨났습니다.

업데이트 작동 방식

개념적 관점에서 Google 업데이트의 이면에 있는 아이디어를 잘 이해하고 있을 것입니다. 일반적으로 Google 검색에 익숙할 것입니다. 주요 기능은 사용자에게 검색 쿼리에 대해 가장 관련성이 높은 최고의 결과 목록을 제공하는 것이며, Bing의 하드코어 사용자가 아니라면 Bing이 꽤 잘하고 있다는 데 동의할 것입니다.

그러나 오늘날처럼 항상 인상적인 시스템은 아니었습니다. 검색 결과는 일반적으로 관련성 과 권위 라는 두 가지 광범위한 요소 범주를 기반으로 계산됩니다.

결과의 관련성은 사이트 콘텐츠가 사용자의 의도와 얼마나 일치하는지 평가하여 결정됩니다. 과거에는 특정 키워드 용어를 동시대 사용자보다 더 많이 사용하는 웹 페이지를 찾는 엄격한 일대일 키워드 매칭 시스템에 의존했습니다. 사이트의 권위는 PageRank에 의해 결정되었지만, 그 소멸 이후 Domain Rating 및 Domain Authority와 같은 다른 제3자 측정항목이 등장했습니다. 이 게이지는 사이트의 백링크 프로필을 확인하여 다른 웹사이트 및 기관과의 관계를 결정합니다.

이 두 시스템은 Google이 관련성과 권위를 평가하는 새롭고 더 정교하고 덜 악용할 수 있는 방법을 발견함에 따라 자주 업데이트됩니다. 또한 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 정보를 표시하는 새로운 방법을 찾고 검색자의 삶을 더 쉽게 만드는 새로운 기능을 추가합니다.

Google에서 업데이트를 생성하기로 결정하면 크기에 따라 기본 알고리즘에 직접 푸시되거나 일종의 테스트 분기로 게시되어 효율성과 기능에 대해 평가될 수 있습니다.

어느 쪽이든, 업데이트는 시간이 지남에 따라 후속 반복을 통해 개선될 수 있습니다. 때때로 Google은 이러한 변경 사항을 미리 발표하여 웹마스터에게 업데이트에서 기대할 수 있는 사항을 알리지만 대부분의 경우 자동으로 롤아웃되며 SERP에서 보고 측정하는 변경 사항으로 인해 변경 사항의 존재 여부만 알 수 있습니다.

업데이트는 사이트가 표시되는 방식과 사용자가 사이트와 상호 작용하는 방식을 포함하여 일반적으로 검색이 작동하는 방식에 영향을 미치기 때문에 중요합니다.

업데이트가 SEO에 미치는 영향

일반적인 인식은 업데이트가 SEO에 나쁜 소식이라는 것입니다. 그들은 각각의 사이트에서 더 높은 순위를 얻으려는 최적화 프로그램의 최선의 계획을 망치고 모든 사람이 힘들게 얻은 순위를 깨뜨리고 나서 엄청난 공황을 일으키며 SEO 비즈니스에 나쁜 것으로 보입니다.

(이미지 출처: SearchEngineLand)

여기에는 진실이 있습니다. 사람들은 새로운 Google 업데이트로 인해 순위가 표시되는 방식이 크게 변경될 때 당황하는 경향이 있습니다. 그러나 업데이트는 단순히 Google이 개입하여 모든 사람의 SEO 소문을 가혹하게 만드는 방법이 아닙니다. 그들은 Google 사용자에게 양질의 정보를 더 잘 제공하도록 설계된 복잡한 알고리즘 기계입니다.

따라서 SEO에 막대한 영향을 미치지만 모두 나쁜 것은 아닙니다.

• 순위 변동성. 첫째, 새로운 업데이트가 출시될 때 거의 항상 순위 변동성이 있지만 어떤 이유로 순위 하락 및 패널티와 관련이 있습니다. 예, Google이 불법 활동과 같이 품질이 낮은 것으로 간주되는 특정 작업에 참여하는 사이트의 권한을 줄임에 따라 Google 업데이트에서 "벌칙"이 나타날 수 있습니다. ? 실제로 일부 사이트는 순위가 낮아지고 일부 사이트는 더 높은 품질의 전략 및 제안에 참여하는 데 대한 보상으로 올라갑니다. 전반적으로 이 변동성은 완만한 경향이 있습니다. 대부분의 사람들이 생각하는 것만큼 심각하지 않습니다.
• 모범 사례에 대한 영향. 또한 Google 업데이트는 검색 최적화 프로그램이 성공적인 온라인 가시성을 위한 모범 사례를 재평가하고 재정의하는 데 도움이 됩니다. Google이 새 업데이트를 푸시할 때 일반적으로 "좋은" 콘텐츠를 평가하는 능력을 향상시키는 경우와 같이 온라인 사용자 경험의 일부 요소를 개선하기 위한 것입니다. 이러한 일이 발생하면 검색 마케팅 담당자는 업데이트를 통해 학습하고 사용자에 대한 자체 콘텐츠 제공을 개선할 수 있습니다. 일부 옵티마이저는 항상 앞서가고 모든 알고리즘 업데이트가 웹마스터에게 직접적인 영향을 미치는 것은 아니지만 일반적으로 업데이트는 업계의 발전 수단입니다.
• 함께 플레이할 수 있는 새로운 기능. 일부 Google 업데이트는 권위 또는 관련성 평가를 방해하지 않습니다. 대신 Google 검색에 완전히 새로운 기능을 추가합니다. 예를 들어 Google 지식 정보는 사용자에게 주어진 주제에 대한 정보를 제공하는 완전히 새로운 방법으로 등장했습니다. 이제 우리는 우리가 묻는 질문이나 선택한 주제에 대한 즉각적인 정보를 얻는 아이디어에 익숙해졌습니다. 이러한 새로운 추가 기능은 검색 가시성을 확보할 수 있는 새로운 기회이기도 합니다. 예를 들어, 웹마스터는 순전히 유기적인 검색 결과와 반대로 더 많은 지식 정보 항목에 자신의 브랜드가 표시되도록 작업할 수 있습니다.
• 오래된 아이디어를 강화합니다. 종종 Google 업데이트는 특별히 새로운 것을 출시하지 않고 대신 이전에 밀어낸 오래된 아이디어를 보강하기 위해 존재합니다. 예를 들어, Google은 때때로 웹 콘텐츠의 품질을 평가하는 새로운 기능을 출시합니다. 이것은 콘텐츠 품질이 권위를 결정하는 중요한 요소라는 사실을 변경하지 않지만 이러한 수치가 계산되는 방식을 개선합니다. 따라서 많은 Google 업데이트는 검색 최적화 프로그램에 새로운 정보를 제공하지 않지만 대신 채택한 전략이 올바른 방향으로 가고 있다는 긍정적인 강화를 제공합니다.

업데이트가 종종 모호한 이유

Google 업데이트의 가장 실망스러운 요소 중 하나는 놀라운 수준의 모호성이며 다양한 형태로 나타납니다.

• 발표 모호성. Google은 때때로 사전에 업데이트를 발표할 것입니다. 예를 들어, 웹마스터가 모바일 장치용으로 사이트를 업데이트할 시간을 주기 위해 실제 출시에 앞서 소위 "Mobilegeddon" 업데이트에 대한 정보를 공개했습니다. 그러나 Google이 아무에게도 알리지 않고 알고리즘 변경을 커밋하면서 조용히 업데이트를 출시하는 것이 더 일반적입니다.
• 검색 순위에 미치는 영향. 검색 최적화 프로그램이 순위의 변동성을 감지하고 조사를 시작하더라도 Google은 업데이트의 본질과 범위에 대해 입을 다물고 있는 것으로 유명합니다. 회사가 규범에서 벗어나 사전에 업데이트를 공지하는 경우, 일반적으로 업데이트가 콘텐츠 품질에 대한 평가를 향상시키기 위한 것이라고 명시하는 등 업데이트의 성격을 일반적으로 설명합니다. 일반적으로 추가 정보를 찾는 전문가가 묻는 경우에도 업데이트의 코딩 또는 실제 기능에 대한 구체적인 세부 정보를 제공하지 않습니다.
• 시작과 끝. 업데이트가 항상 전등 스위치를 뒤집는 것만큼 빨리 출시되는 것은 아닙니다. 대신 점차적으로 발생하는 경향이 있습니다. 예를 들어, 일부 업데이트는 검색 순위에 대한 완전한 영향이 나타나기 전에 주말 동안 "출시"됩니다. 다른 경우 Google은 하나의 핵심 업데이트를 푸시한 다음 나중에 새로운 반복, 수정 및 버전을 추가할 수 있습니다.

Google이 웹을 개선하기 위해 이러한 업데이트를 출시하는 경우 회사가 웹마스터에게 이러한 세부정보를 의도적으로 제공하지 않는 이유는 무엇입니까? 대답은 매우 간단합니다. Google이 처음에 업데이트를 출시하는 가장 큰 이유는 전반적인 사용자 경험을 개선하기 위해서입니다.

Google이 사이트 순위를 매기는 방법에 대한 정확한 세부 정보를 공개한다고 상상해 보세요. 웹마스터는 순위를 올리기 위한 목적으로만 이 정보를 악용하여 사용자 경험을 손상시키려고 노력할 것입니다. 이 정보를 모호하게 숨기는 것은 이러한 수준의 조작이 발생하는 것을 방지하기 위한 방어 수단입니다.

패턴과 공통점

Google 업데이트는 매우 모호하기 때문에 검색 최적화 도구로서 우리가 가지고 있는 최고의 도구 중 하나는 이러한 업데이트의 패턴과 공통점을 감지하는 기능입니다. 이를 통해 Google의 동기를 더 잘 이해하고 업데이트의 영향에 대한 전체 범위를 더 명확하게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 향후 업데이트에 대해 더 의미 있는 예측을 할 수 있습니다.

• 연간 패턴. 일반적으로 Google은 1년에 몇 가지 업데이트를 출시하지만 일반적으로 1년에 한 번 이상의 "큰" 업데이트가 있습니다. 2015년에는 그렇지 않았고 2011년 이전에는 대부분의 업데이트가 더 작은 월간 변경이었기 때문에 이 패턴을 명확하게 파악하기가 어렵습니다. Panda 및 Penguin과 같은 더 큰 업데이트는 거의 정확히 1년 후에 2.0 버전이 출시되면서 한동안 연례 재방문의 대상이었지만 Google은 최근 이 릴리스 형식을 보다 점진적인 형식으로 변경했습니다. 종종 검색 마케팅 담당자는 이전 정보를 기반으로 특정 연도에 Google의 향후 출시 시기를 예측합니다.
• 일괄 업데이트. 또한 Google은 특히 소규모 업데이트를 함께 "일괄 처리"하는 경향이 있습니다. 핵심 알고리즘을 크게 변경하는 경우에는 불가능하지만 여러 가지 작은 조정을 수행하는 경우 일반적으로 한 번에 모두 한 번에 릴리스합니다. 경고나 전반적인 설명이 함께 제공되는 경우는 드뭅니다.
• 특정 개선 사항을 테스트합니다. SERP 레이아웃 변경과 같은 특정 개선 사항은 더 넓은 커뮤니티에 배포하기 전에 테스트로 릴리스되는 경향이 있습니다. 특정 인구 통계 또는 특정 지역의 사용자는 전체 국가 규모로 적용되기 전에 변경 사항을 보고 있다고 보고할 수 있습니다. 그런 다음 몇 개월 후 Google은 최종 버전으로 다양한 개선 사항이 포함된 변경 사항을 커밋할 것입니다.
• 반복 및 반복. 대부분의 사소한 업데이트는 자체적으로 말하지만 더 큰 업데이트의 경우 Google은 구성 요소를 사용하여 구성을 완료해야 합니다. Panda 및 Penguin과 같은 게임을 바꾸는 거대한 업데이트는 수정, 조정, 데이터 새로 고침 및 Panda가 Google의 핵심 순위 알고리즘에 통합되었을 때와 같은 조합의 대상입니다.

명명 규칙

나는 이미 몇 가지 다른 이름의 Google 업데이트에 대해 언급했으므로 이러한 업데이트 이름 지정 규칙에 대해 잠시 이야기하고 싶었습니다. 일부 업데이트는 Google에서 공식적으로 이름을 지정합니다. 예를 들어, 주요 알고리즘 Panda와 Penguin에는 공식 이름이 지정되어 커뮤니티 구성원이 쉽게 이해하고 토론할 수 있습니다. 그러나 Google은 대부분의 출시에 대해 조용히 있기 때문에 소수의 업데이트만 공식 이름을 얻습니다.

대신, 일반적으로 이름에 착륙하는 커뮤니티의 집단적 힘입니다. Google 업데이트 초기에 Web Master World 커뮤니티는 비공식적으로 조용히 릴리스되는 업데이트의 이름 지정을 담당했습니다. 이러한 이름은 업데이트가 발표된 도시 이름과 같은 기본 설명자를 기반으로 하는 경우도 있고 허리케인과 같은 사람 이름을 사용하는 경우도 있습니다.

오늘날 대부분의 업데이트 이름은 리더가 진행 상황을 설명하거나(예: Mobilegeddon 업데이트) "P"로 시작하는 동물의 이름을 따서 임의로 업데이트 이름을 지정하는 Google의 습관(예: 비둘기, 팬더, 펭귄). 순차적 업데이트는 일반적으로 상상할 수 있듯이 숫자 순서로 유지됩니다.

Google의 중요한 업데이트 각각에 대해 자세히 설명하는 이 기사의 주요 섹션에 들어갈 때 이러한 업데이트가 상황에 따라 그룹화되어 있음을 경고하고 싶습니다. 대부분의 경우 시간 순서대로 유지되지만 각 업데이트의 해당 범주에 따라 편차가 있을 수 있습니다.

초기 시대

이제 Google을 오늘날의 강력한 범용 검색 알고리즘으로 만든 실제 업데이트에 대해 알아볼 때입니다.

2003년 이전 업데이트

Google은 1998년에 공식적으로 출시되었지만 검색 프로세스에 상당한 업데이트를 하기 시작한 것은 2003년이 되어서였습니다(또는 최소한 온라인 마케팅 커뮤니티에서 사람들이 관심을 가질 만큼 충분히 관심을 기울였습니다). 2003년 이전에는 순위 프로세스와 검색 엔진의 시각적 레이아웃 모두에 약간의 변경이 있었지만 실제로는 2003년 2월 Boston 업데이트로 시작되었습니다.

• 보스턴과 구글 댄스. Boston 업데이트는 SES Boston에서 발표되었기 때문에 그렇게 명명된 최초의 Google 업데이트입니다. 이 업데이트가 정확히 무엇을 변경했는지는 확실하지 않지만 색인 데이터를 새로 고치는 것 외에도 Google의 순위 알고리즘에 몇 가지 중요한 조정을 했습니다. 더 중요한 것은 보스턴이 "구글 댄스"로 알려진 일련의 Google 업데이트에 대한 분위기를 조성했다는 것입니다. 이러한 Google 댄스 업데이트는 권위가 계산되는 방식에서 주요 색인 새로고침에 이르기까지 Google의 핵심 알고리즘에서 많은 것을 변경한 작지만 중요한 월간 업데이트였습니다.
• 카산드라. Cassandra는 2003년 4월에 출시된 초기 월간 업데이트 중 하나였습니다. 주요 목적은 도메인을 가리키는 백링크 수를 기반으로 사이트 순위를 매기는 Google 시스템을 악용하는 링크 스패머에 맞서 싸우는 것이었습니다. 또한 2003년에 일반적으로 발생했던 숨겨진 텍스트 또는 숨겨진 링크가 있는 사이트에 처벌을 가했습니다.
• 도미닉. Dominic은 여전히 ​​미스터리입니다. 2003년 5월 Google 댄스의 최신 추가 항목으로 출시되었을 때 검색 최적화 프로그램은 그 현저한 효과를 즉시 알아차린 것 같았습니다. 변경 사항의 전체 범위가 명확하지 않지만 백링크 계산 및 보고가 대대적인 점검을 거친 것으로 보입니다.
• 에스메렐다. Esmerelda는 2003년 6월에 나온 Google 댄스 업데이트의 마지막 중 하나입니다. Cassandra나 Dominic보다 덜 중요했지만 월간 업데이트가 보다 지속적인 흐름으로 대체됨에 따라 Google의 주요 인프라 변경 사항을 나타내는 것 같았습니다.
• 프리츠. Matt Cutts가 설명했듯이 Fritz는 Google 댄스 업데이트의 공식 마지막입니다. 대신 Google은 더 점진적이고 점진적인 업데이트 접근 방식을 위해 노력하기 시작했습니다.
• 보충 색인입니다. 2003년 9월 Google은 웹의 일부를 인덱싱하여 전체 효율성을 높이고 주요 인덱스의 목적을 제공하는 분기 또는 주변 장치 역할을 하는 "보충" 인덱스를 생성하도록 변경했습니다.

플로리다와 정리

2003년 Google 댄스 시대는 업데이트의 첫 번째 주요 블록이었지만 그해 말 플로리다 업데이트를 시작으로 업데이트는 온라인 마케팅 커뮤니티에서 새로운 역할과 새로운 의미를 갖기 시작했습니다.

• 플로리다 업데이트. 플로리다 업데이트는 온라인 마케팅 커뮤니티에 실제로 영향을 미친 최초의 업데이트 중 하나였습니다. 이 시점까지의 업데이트가 잘못된 백링크 및 키워드 스터핑과 같은 일반적인 스팸 및 저품질 문제를 해결했지만 플로리다는 이러한 전술을 완전히 종식시킨 최초의 주요 정비였습니다. 수천 개의 웹 사이트가 이러한 블랙 햇 기술을 사용하여 순위가 급락했으며 웹 마스터는 분노했습니다. 구식 SEO에 대한 모든 투자는 이제 가치가 없었고 갑자기 사람들은 Google 업데이트를 두려워하고 존경하기 시작했습니다.
• 오스틴 Austin은 2004년 1월 잠시 후 나온 플로리다의 클린업 타자를 위해 설계되었습니다. 스팸성 메타 설명 관행과 숨겨진 페이지 텍스트를 목표로 삼았고 플로리다가 클린 스윕으로 놓친 몇 가지를 본질적으로 놓쳤습니다.
• 브랜디. Brandy는 2004년 2월에 얼마 지나지 않아 출시된 업데이트 클러스터에 부여된 이름입니다. Brandy는 스팸을 정리하는 데 집중하기보다는 본질적으로 Google 알고리즘을 개선하는 데 주력했습니다. 동의어 감지 및 분석을 포함한 새로운 의미론적 기능을 추가하고 기본 색인을 크게 확장하는 것은 물론 Google의 기존 키워드 관행을 변화시키기 시작했습니다.
• 알레그라. 다른 알고리즘 업데이트가 출시되기 1년 후였습니다(그 동안 Google에 약간의 변경 사항이 있었지만, 여기에는 곧 다룰 Nofollow 링크 추가가 포함됨). 2005년 2월, Allegra는 새로운 유형의 의심스러운 링크를 처벌하기 위해 등장했습니다.
• 버번. 이상한 이름의 Bourbon 업데이트는 콘텐츠 품질을 평가하는 Google의 능력을 향상시키기 위해 2005년 5월에 나왔습니다. 여기에 몇 가지 변경 사항이 있었지만 웹마스터가 구체적으로 식별할 수 있는 변경 사항은 없었습니다.
• 길리건. 여기에 Gilligan을 포함할지 여부를 질문했습니다. 2005년 9월에 웹마스터는 순위 변동성이 급증하는 것을 보았습니다. 이는 일반적으로 업데이트가 있음을 나타냅니다. 그러나 Google은 업데이트가 발생하지 않았다고 주장했습니다.
• 재거. Jagger는 2005년 10월과 11월 사이에 출시된 반복적인 업데이트였습니다. 이 업데이트는 상호 링크 및 유료 백링크 프로그램과 같은 링크 체계의 실무자를 대상으로 했습니다.

Nofollow 및 XML 사이트맵

Google의 콘텐츠 평가 및 전반적인 개선 업데이트 외에도, 이 시대는 검색 최적화 프로그램이 콘텐츠 가시성을 높이기 위해 활용할 수 있는 몇 가지 새로운 기능의 개발에 몰두했습니다.

• 링크를 팔로우하지 마세요. 이것은 기술적으로 Google 업데이트가 아니었지만 일반적으로 검색 엔진 환경에서 가장 중요한 변화 중 하나였습니다. 2005년 1월 구글, 마이크로소프트, 야후 간의 협력으로 이 새로운 유형의 링크인 nofollow 링크가 생성되었습니다. 이제 웹마스터는 링크가 권한이나 PageRank를 전달하는 것으로 간주되어서는 안 된다는 것을 나타내기 위해 코드의 백엔드에 태그("nofollow")를 포함할 수 있습니다. Google 색인의 출처를 공식적으로 언급하지 않고 실용적인 목적(예: 트래픽 리디렉션 또는 인용 제공)을 위해 링크를 포함하는 방법입니다. 브랜드가 스팸으로 보이는 링크를 실수로 구축하지 못하도록 보호하고 일반적으로 웹에서 링크의 전반적인 품질을 향상시킵니다.
• 맞춤 검색. 개인화된 검색 기능이 등장하기 전의 시간을 상상하기 어렵지만 정식으로 개발된 것은 2005년 6월이 되어서였습니다. 이전에 Google은 검색을 개인화하는 데 도움이 되도록 특별히 제출된 양식에 의존했지만 이번 업데이트를 통해 회사는 검색 기록을 활용하여 보다 정확한 소스를 제공할 수 있습니다. 물론, 이 개인화 기능의 초기 버전은 기껏해야 스케치였지만, 이후의 반복은 우리 모두가 당연시 여기는 기능을 개선하고 완벽하게 만들 것입니다.
• XML 사이트맵. 사이트맵은 웹마스터가 웹사이트의 모든 페이지와 상호 연결을 공식적으로 도표화하는 데 도움이 되는 구성입니다. 2005년 6월(개인화된 검색이 출시되는 동시에)까지 웹마스터는 기본 HTML 사이트맵에 의존하여 사용자가 사이트 레이아웃을 이해하고 검색 엔진이 이를 적절하게 색인화할 수 있도록 했습니다. Google은 모든 페이지의 색인을 생성하고 페이지 간의 연결을 이해하는 일을 훌륭하게 수행하지만 Google이 2005년 6월에 만든 개념인 XML 사이트맵을 업로드하는 것이 더 빠르고 유용합니다. 이제 XML 사이트맵을 만들고 제출하고 정기적으로 업데이트하는 것은 현장 최적화의 필수 요소입니다.

(이미지 출처: Sitemaps.org)

• 큰 아빠. 재미있는 이름의 "Big Daddy" 업데이트는 Google이 과거에 출시한 업데이트보다 조금 더 기술적인 것이었습니다. Big Daddy 업데이트는 사용자 쿼리를 처리하는 방법이나 링크 값의 순위를 지정하는 방법과 같은 질적 문제에 초점을 맞추기보다는 배후에서 발생하는 기술 프로세스에 초점을 맞췄습니다. 2005년 12월에서 2006년 3월 사이에 출시된 Google의 정규화 프로세스, 301 및 302 리디렉션 처리, 기타 몇 가지 문제를 개선했습니다.

지도, SERP 변경 및 표준 태그

Google이 사용자를 위한 더 많은 기능으로 게임을 강화하기 시작한 것은 이 즈음이었습니다. 검색 엔진이 사용자에게 더 넓은 경험을 제공할 수 있도록 하는 의무를 넘어섰습니다. 이 일련의 업데이트는 기존 인프라를 개선하기보다는 사용자에게 새로운 개념을 제공하는 데 중점을 두었습니다.

• 현대 지도의 여명. Google 지도는 이미 몇 년 동안 존재했지만 시스템은 SEO와 그다지 관련이 없었습니다. 2005년 10월, Google은 모든 지역 지도 데이터를 지역 비즈니스 센터에 보유하고 있는 비즈니스 데이터와 병합하기로 결정했습니다. 결과적인 조합은 지역 지도에서 비즈니스를 찾는 거의 현대적인 형식으로 이어졌고 지역 SEO를 다른 형식으로 형성하는 데 도움이 되었습니다. 이 병합으로 Google 지역정보 등록센터에 귀하의 업체를 등록하는 것과 관련성이 크게 높아졌고 더 많은 업체가 지역 SEO 전략에 대해 생각하기 시작했습니다.
• 유니버설 검색. "범용 검색" 업데이트는 새로운 시대를 위해 SERP를 재구상하는 Google의 방법이었습니다. 가장 크고 눈에 띄는 변화는 "수직 검색"으로 알려지게 된 형식의 도입이었습니다. 하지만 이것이 너무 표준화되어 Google이 없이는 언제 작동했는지 기억하기 어렵습니다. 웹 기반 결과를 배포하는 검색 기능만 제공하는 대신 사용자는 이제 이미지, 뉴스 및 지도를 비롯한 여러 "유형"의 결과를 전환할 수 있습니다. 이로써 모든 기업이 잠재적인 가시성을 확보할 수 있는 새로운 문이 열렸고 웹마스터는 인덱싱 가능한 콘텐츠의 자격을 재고해야 했습니다. 2007년 5월에 출시되었습니다.
• 제안하다. 믿거나 말거나, Google Suggest는 2008년 8월이 되어서야 나왔습니다. 일반 사용자의 경험을 개선하기 위해 Google은 주어진 쿼리에서 파생되는 더 많은 검색 가능성을 제공하고자 했습니다. 사용자가 검색 상자에 검색어를 입력하면 Google은 가능한 확장자 및 검색어의 끝 목록을 제안하여 사용자에게 탐색 가능성의 분기를 제공합니다. 그것은 사용자에게 유용했으며 계속해서 유용하지만 검색 최적화 프로그램에 두 가지 광범위한 의미가 있습니다. 첫째, 검색 최적화 프로그램이 전략에 대해 더 좋고 다양한 키워드를 찾도록 도와주는 Ubersuggest와 같은 소프트웨어를 강화하여 키워드 연구를 위한 놀라운 도구가 되었습니다. 둘째, 나중에 더 자세히 설명하겠습니다.
• 표준 태그입니다. 2009년 2월 Google은 중복 콘텐츠 문제를 분류하는 데 매우 유용한 표준 태그를 도입했습니다. 색인을 생성해야 하는 페이지 버전과 피해야 하는 버전을 Google에 알려주는 사이트의 백엔드에 포함하는 것은 비교적 간단한 요소입니다. 이 기능이 없으면 사이트에 단일 페이지의 두 가지 버전이 있는 경우(의도적으로 http 및 https 구분과 같이) 중복 콘텐츠로 등록되어 검색 가시성을 방해할 수 있습니다.

추가 조정

이 기간 동안 Google은 검색 알고리즘에 약간의 변경을 가하거나 어떤 식으로든 사용자 경험을 개선하는 더 많은 "조정" 업데이트를 내놓았습니다. 다음은 주의해야 할 가장 중요한 사항입니다.

• 버피. Google은 엔지니어 중 한 명인 Vanessa Fox가 회사를 떠난 직후인 2007년 6월에 Buffy를 발표했습니다. 높은 변동성으로 인해 업데이트가 상당한 영향을 미친 것은 분명했지만 Google은 업데이트에 실제로 포함된 내용을 공개하지 않았습니다. 그러나 이것은 몇 가지 다른 소규모 업데이트의 누적임을 암시했습니다.
• 듀이. Dewey는 레이더의 다음 마이너 업데이트로 2008년 3월 말에 4월에 시작되었습니다. 일부 전문가들은 이것이 Google이 자체 브랜드 자산 중 일부를 밀어붙이는 방식이라고 의심했지만 이에 대한 확실한 증거는 없었습니다.
• 빈스. Vince는 Dewey로부터 거의 1년 후인 2009년 2월에 Google에서 가장 논란이 많은 업데이트 중 하나였습니다. 출시 후 순위가 바뀌었지만(늘 그래왔듯이) 이번에는 큰 브랜드와 기업을 선호하는 것처럼 보였습니다. 검색 가시성 세계에서 중소기업이 경쟁력을 유지하는 것은 충분히 어렵습니다(적어도 그 당시에는 그랬습니다). 그래서 많은 기업가와 마케터는 사소한 변화임에도 불구하고 이러한 변화에 분노했습니다.
• 실시간 검색. Google에는 항상 뉴스 섹션이 있었지만 2009년 말에 실시간 검색 업데이트가 있을 때까지 Google은 소셜 미디어 플랫폼의 뉴스 기사와 항목을 실시간으로 색인화할 수 있었습니다. 이 업데이트 후에는 새로운 스토리와 게시물이 Google 색인에 즉시 채워져 사용자에게 더 빠르게 콘텐츠를 제공할 것입니다.
• Google 지역 정보. SERP 또는 회사 순위에 큰 영향을 미치지는 않았지만 Google은 2010년 4월 지역 비즈니스 센터를 개편했습니다. 이전에 Google 지도의 섹션으로 통합되었던 Google 지역 정보를 가져와 특별히 지정된 Google 지역 정보 센터를 만들었습니다. 지역 기업이 프로필을 만들고 시설을 광고할 수 있습니다.
• 노동절. 5월 업데이트는 롱테일 키워드 쿼리에 의해 생성된 트래픽에만 영향을 미치는 것으로 보이는 틈새 변경이었습니다. Matt Cutts가 설명했듯이 이 업데이트는 롱테일 키워드의 순위를 높이기 위해 기믹으로 길거나 상세하지 않거나 품질이 낮은 콘텐츠를 사용하는 사이트의 순위를 낮추기 위한 것이었습니다.
• 카페인. 카페인은 이 목록에서 더 중요한 업데이트 중 하나이며 실제로 2009년 8월에 미리 보기로 출시되기 시작했지만 2010년 여름까지 완전히 출시되지 않았습니다. 또 다른 인프라 개선으로 속도와 속도가 향상되었습니다. 순위 기준을 직접 변경하는 대신 알고리즘의 효율성을 높입니다. 분명히 변경 사항은 인덱싱 및 크롤링 속도를 50% 이상 증가시켰고 검색 결과 속도도 증가시켰습니다.
• 즉각적인. Google Suggest는 2010년 9월에 나온 Google Instant의 출시를 예고했습니다. Instant를 사용하면 사용자가 검색어를 입력할 때 미리보기 결과를 몰래 볼 수 있어 사용자의 검색어와 완전한 결과 사이의 거리가 단축되었습니다.
• 사회적 신호. Facebook 및 기타 소셜 미디어 사이트의 인기가 높아짐에 따라 Google은 사이트 당국에 대한 약간의 순위 신호로 소셜 신호를 추가했습니다. 오늘날 이 신호는 특히 백링크의 힘과 비교할 때 약합니다.
• 부정적인 리뷰. 이 업데이트는 2010년 12월 말의 간단한 변경으로 부정적인 리뷰가 가시성 증가로 인해 순위가 상승할 수 있다는 우려를 해결했습니다.
• 속성 수정. Panda의 프리퀄(다음 섹션에서 자세히 다루겠습니다)의 일종으로 Google은 2011년 1월에 어트리뷰션 업데이트를 발표했습니다. 목표는 콘텐츠 스크래퍼를 막고 웹에서 스팸 콘텐츠의 양을 줄이는 것이었습니다.

팬더와 펭귄

지금까지 Google 검색에 대한 몇 가지 중요한 업데이트, 수정 사항, 변경 사항 및 추가 사항을 살펴보았지만 이제는 큰 타격을 받고 있습니다. Google 순위 알고리즘에 대해 가장 영향력 있고 화제가 되었으며 여전히 관련성이 있는 두 가지 업데이트는 2011년과 2012년에 사실상 연이어 발생했으며 둘 다 Google이 권위를 평가하는 방식을 완전히 바꿨습니다.

팬더 업데이트

• 기본. Panda 업데이트를 설명하는 가장 간단한 방법은 Google의 콘텐츠 품질 분석 기능을 향상시킨 알고리즘 변경입니다. 분명히 Google은 사용자가 온라인에서 사용할 수 있는 최상의 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 하는 데 기득권을 가지고 있으므로 "고품질" 콘텐츠가 있는 사이트의 순위가 더 높기를 원합니다. 하지만 "고품질"이 정확히 무엇을 의미할까요? 이전 업데이트는 이 딜레마를 해결하려고 시도했지만 Panda가 되어서야 Google이 이 개념을 메이저 리그로 가져갈 수 있었습니다.

이 업데이트는 2011년 2월 23일에 출시되었으며 검색 최적화 프로그램이 온라인에서 작동하는 방식을 근본적으로 변경했습니다. 이 업데이트는 공식적으로 발표되었으며 Google에서 설명했습니다. 회사는 이번 업데이트가 전체 검색 쿼리의 약 12%에 영향을 미쳤다고 밝혔습니다. 이는 이전 알고리즘 변경 사항에 비해 엄청난 수치입니다.

더 구체적인 세부 사항을 파고 들면 업데이트는 이전에 순위를 높이기 위해 의미 없는 "보풀" 콘텐츠를 대량 생산하기 위해 존재했던 콘텐츠 팜을 대상으로 했습니다. 또한 부자연스럽게 작성된 것처럼 보이거나 키워드로 채워진 콘텐츠로 사이트를 처벌하고 대신 상세하고 잘 쓰여진 가치 있는 콘텐츠로 평가한 사이트에 대해 보상했습니다.

몇 달에 걸친 출시 기간 동안 수천 개의 사이트에서 순위와 트래픽이 급락했고 반발도 거셌습니다.

(이미지 출처: Neil Patel)

• 판다 2.0 이상. 이전 단락에서 설명한 모든 내용은 소급하여 Panda 1.0이라고 하는 것과만 관련이 있습니다. 이 업데이트에 대한 후속 조치로 Google은 2011년 4월 SEO 커뮤니티에 Panda 2.0으로 알려진 또 다른 알고리즘 변경 사항을 발표했습니다. 이 업데이트는 Panda 1.0에 도입된 일부 추가 사항을 개선하고 영어 쿼리에 대한 몇 가지 새로운 신호를 추가했습니다. .

사용자가 1.0과 2.0에서 중요성이 줄어들었다는 것을 깨달을 때까지 Panda 3.0으로 간단히 알려졌던 또 다른 후속 조치는 2.1로 알려졌습니다. 이러한 변경 사항은 거의 눈에 띄지 않았습니다. 2011년 6월의 Panda 2.2, 7월의 2.3 등을 포함하여 규모는 작지만 본질적으로 중요한 Panda 업데이트가 10월까지 매월 계속되었습니다.

• 팬더 3.0 및 속도 저하. 실제로 Panda 3.0에 해당하는 것이 무엇인지에 대해 어떤 방식으로든 논쟁이 있습니다. 일부 전문가의 경우 3.0이 2011년 10월 Google이 Panda 업데이트에 대한 "플럭스" 상태를 발표했을 때 발생했습니다. 이 업데이트는 쿼리의 약 2%에 영향을 미치기 위해 함께 작동하는 3개 이상의 개별 마이너 업데이트를 보았습니다.

For others, 3.0 happened in November 2011, when an update on November 18 ^th shook up rankings further, seemingly based on the quality of their sites' content.

• The Panda dance. After the November 2011 update, new iterations of the Panda update seemed to settle into a groove. Each month, there would be some kind of new update, affecting a small percentage of queries, for more than a year. Some of these updates would be full-fledged algorithm changes, adding, subtracting, or modifying some component of the core Panda algorithm.

Others would merely be data refreshes, “rebooting” Panda's evaluation criteria. In any case, the number of Panda updates grew to be about 25 when Matt Cutts announced that in the future, monthly Panda updates would roll out over the course of 10 days or so, leading to a more seamless, rotating update experience for users and webmasters. This setup became known informally as the “Panda dance,” loosely referencing the Google dance of 2003.

• Panda 4.0. After the monthly revolving door of the Panda dance, things stayed relatively quiet on the Panda front until May 2014, when an update that became known as the official Panda 4.0 was released.

It rolled out gradually, much like a Panda dance update, but was massive in scale, affecting about 7.5 percent of all queries. Evidence suggests it was both a fundamental algorithmic change and a data refresh, which lent power to the overall release.

Panda 4.1, a follow-up in September 2014, affected a hypothetical 3 to 5 percent of all search queries, but the typical slow rollout made it hard to tell. Panda 4.2 came in July 2015, but didn't seem to have much of an impact.

• Lasting impact. Today, the Panda update is still one of the most important and influential segments of Google's ranking algorithm. Though it started as a separate branch algorithm, today it's a core feature of Google search, and most search optimizers recognize its criteria as the basis for their on-site content strategies.
  

Presumably, it's still being updated on a rolling, gradual basis, but it's hard to take a pulse of this because of the constant, slow updates and the fact that each successive update seems to be less significant.

Schema.org and other small updates

Between and surrounding the Panda and Penguin updates were a number of other small updates, including the introduction of Schema.org microformatting, now a major institution in the search world.

• Schmea.org. Much in the same way they came together for nofollow links, Google, Microsoft, and Yahoo worked together to settle on a single standard for “structured data” on sites. This structured data is a format in the back end of a site that helps search engine bots decode and understand various types of data on the site. For example, there are specific types of Schema markups for various categories of information, such as people, places and things. Today, it's used primarily to draw information from sites to be used in the Knowledge Graph.

(Image Source: Schema.org)

• Google+. Though currently, the social media platform seems somewhat obsolete, when Google launched it back in June 2011, it seemed to be the future of search engine optimization (SEO). Here was a social media platform and content distribution center connected directly into Google's own ranking algorithm; as a result, the platform saw 10 million signups in less than 2 weeks.
  

Unfortunately, it wasn't able to sustain this momentum of growth and today, Google+ doesn't bear any more impact on search ranks than any other social media platform.

• Expanded sitelinks. In August 2011, Google changed the layout of certain page entries in SERPs to included what are known as “expanded sitelinks,” detailed links under the subheading of a master domain. These pages, often ones like About or Contact, could then be optimized for greater visibility.

• Pagination fixes. Up until September 2011, pagination was a real problem for the Google ranking algorithm. Because there are multiple ways to paginate a series of pages on your site (such as when you have multiple pages of a blog), many duplicate content and canonicalization issues arose for webmasters. With this update, Google introduced new attributes specifically designed to better index multiple-page sections.
• Freshness. The Freshness update came in November 2011, with Google proclaiming the update to affect 35 percent of all queries, though this number was never demonstrated. The goal of the update was to work in conjunction with Panda to prioritize “fresher,” newer content over old content.

• The 10-packs. In a real departure from typical Google style, Matt Cutts announced the 10-pack of updates in November 2011 proactively and transparently. None of these updates were game-changers, but they did affect a number of different areas, including “official” pages getting a ranking boost and better use of structured data. Additional update “packs” followed in the coming months, but never revolutionized the search engine.

• Ads above the fold. Though never named, a small update in January 2012 targeted sites that featured too many ads “above the fold”—what had become known in the industry as “top-heavy” sites. Instead, Google preferred sites with a more conservative ad strategy—or ones with no ads at all.

• Venice. Venice was one of the first significant local updates, significantly increasing the relevance of local sites for corresponding local queries. It was a major boon for small businesses taking advantage of their local niches.

• The pirate update. The pirate update was so named because it specifically targeted sites that allowed, encouraged, or facilitated piracy of copyrighted material. Any site that repeatedly received DCMA takedown requests would have their rankings dropped. A second iteration of the pirate update was released in October 2014.

The Penguin update

• The basics. What Panda did for content, Penguin did for link building. In the weeks leading up to the release of Penguin, Google warned webmasters that there would be serious action taken to fight back against “over optimization,” the general nomenclature for any series of strategies designed to optimize a site to rank higher at the expense of user experience.

Subsequently, Penguin was formally released on April 24, 2012. The update targeted a number of different activities that could be qualified as black-hat practices. For example, it cracked down on keyword stuffing, the practice of artificially including unnatural keywords into links and content for the sole purpose of increasing rankings for those terms.

It also seriously improved Google's ability to detect “good” and “natural” backlinks versus unnatural or spammy ones. As a result, more than 3 percent of all search queries were affected, and webmasters went into the same outrage they did when Panda disrupted their ranking efforts.

Like Panda, it set a new tone for search optimization—one focused on quality over manipulation—and helped solidify Google as the leader in search it remains to be.

• Initial boosts. Like Panda, Penguin needed some initial boosts to correct some of its early issues and sustain its momentum as a search influencer. The update that became known as Penguin 1.1 was released in May 2012, and served as more of a data refresh than an algorithmic modifier. However, it did confirm that Penguin was operating as an algorithm separate from Google's core search ranking algorithm, much in the way that Panda did in its early stages.

A third Penguin update came in October 2012, though it didn't seem to affect many queries (less than 1 percent).

• Penguin 2.0. The next major Penguin update rolled out in May 2013, almost exactly one year after the original Penguin update was released. This one was officially numbered by Google, but it didn't bear as much of an impact as some professionals were anticipating. Though details were limited about the scope and nature of the update, it was speculated that this update focused more on page-level factors than its 1.0 counterpart.

• Penguin 3.0. Due to the pattern of releases in May, most search optimizers anticipated there to be a Penguin 3.0 release in May 2014. However, it wasn't until October 2014 that we saw another refresh of the Penguin algorithm. Because the update was spread out over the course of multiple weeks, it's hard to say exactly how much of an impact it had, but it looks as though it was less than 1 percent of all queries, making it the weak link in the Penguin bunch.

• Penguin 4.0. In September 2016, Google announced yet another Penguin update, suggesting that Penguin is now a part of Google's “core” algorithm. Over the next few weeks, Penguin 4.0 rolled out over several phases, devaluing bad links instead of penalizing sites and reversing some previous Penguin penalties. Since then, Penguin updates have been small refreshes, in the same vein as the Panda update.

Like Panda, Penguin still holds an esteemed reputation as one of the most significant branches of the Google search algorithm, and is responsible for the foundation of many SEO strategies.

The Knowledge Graph

The Knowledge Graph is a distinct section of indexed information within Google. Rather than indexing various sites and evaluating them for relevance to a given query, the Knowledge Graph exists to give users direct, succinct answers to their common questions. You've likely seen a box like this pop up when you Google something basic:

(이미지 출처: 구글)

The Knowledge Graph was rolled out as part of an update back in May 2012. When it was released, it only affected a small percentage of queries, as the Knowledge Graph's scope and breadth were both limited. However, Google has since greatly prioritized the value and prominence of the Knowledge Graph, and thanks to more websites utilizing structured markup, it has access to more information than ever before.

The next official Knowledge Graph expansion came in December 2012, when Google expanded the types of queries that could be answered with the KG and ported it to different major languages around the world. After that, an update in July 2013 radically increased the reach and prominence of the Knowledge Graph, raising the number of queries it showed up for by more than 50 percent. After this update, more than one-fourth of all searches featured some kind of Knowledge Graph display.

Since then, the prominence of rich answers and KG entries has been slowly and gradually increasing, likely due to the gradual nature of incoming knowledge and increasing capabilities of the algorithm. The Hummingbird update and its subsequent partner RankBrain (both of which I'll explain in coming sections) have also amplified the reach and power of the Knowledge Graph with their semantic analysis capabilities.

일치검색 도메인 업데이트

정확히 일치하는 도메인 업데이트는 수많은 쿼리에 영향을 미친 작은 업데이트였습니다. 정확히 일치 도메인은 사용자 쿼리의 문구와 정확히 일치하는 도메인입니다. 어떤 경우에는 이것은 매우 가치가 있습니다. 사용자는 정확한 브랜드를 검색할 가능성이 높지만 경우에 따라 이는 유기적 트래픽을 훔치는 기만적인 방법으로 사용될 수 있습니다.

이에 따라 Google은 검색어의 거의 1%에 영향을 미치고 검색 엔진 결과 페이지에서 정확히 일치 도메인의 존재를 10% 이상 줄이는 정확히 일치 도메인 사례를 처리하는 방식을 재평가했습니다.

소규모 업데이트

Panda와 Penguin의 강자에 대해 길게 논의한 후 다른 모든 검색 엔진 업데이트는 그에 비해 작아 보입니다. 그러나 최근 몇 년 동안 몇 가지 중요한 추가 및 수정이 있었으며 그 중 일부는 완전히 새로운 검색 가시성 기회의 문을 열었습니다.

월급날 대출 업데이트

Payday Loan 업데이트는 2013년 6월경에 나왔고 그 목적은 의심스러운 의도나 스팸성을 가진 사이트를 처벌하는 것이었습니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이들의 주요 대상은 "급료 대출" 사이트 및 의도적으로 소비자를 이용하려는 기타 유사한 사이트였습니다.

포르노 사이트도 표적이 되었습니다. 이에 대한 주요 정찰 메커니즘은 전체 스팸을 줄이기 위한 노력의 일환으로 특정 유형의 링크 체계를 평가하는 것이었습니다. 대부분의 합법적인 비즈니스 소유자에게 이 업데이트는 큰 차이를 만들지 않았습니다.

급여일 대출도 2014년에 동일한 유형의 사이트를 대상으로 하는 2.0 및 3.0의 미래 버전을 보았습니다.

벌새

Hummingbird는 아름답고 특히 흥미로운 업데이트였으며 앞으로도 계속됩니다. 많은 사용자가 이를 알아차리지 못했지만, 이는 Google 검색 작동 방식을 근본적으로 변경했으며 오늘날까지 계속 영향을 미치고 있습니다. 2013년 8월경에 출시되고 9월 말에 공식적으로 인정된 Hummingbird 업데이트는 "권한" 측면이 아닌 방정식의 "관련성" 측면에서 작업하여 쿼리를 평가하는 Google의 능력을 향상시킨 핵심 알고리즘 변경 사항이었습니다.

특히 Hummingbird 업데이트는 Google이 사용자 쿼리에서 키워드를 보는 방식을 변경했습니다. Hummingbird 업데이트를 사용하면 포함된 개별 키워드와 구문을 기반으로 쿼리를 분석하는 대신 사용자가 검색하려는 내용을 의미론적으로 해독한 다음 웹 전체에서 해당 의도에 부합하는 결과를 찾을 수 있습니다. 이것은 작은 차이처럼 보일 수 있으며 대부분의 쿼리에 대해 이러한 유형의 결과가 유사하지만 이제는 존재하므로 키워드 중심의 전략이 약화되고 문맥 관련 신호가 있는 자연스럽게 작성된 콘텐츠의 힘이 더욱 커졌습니다. 더 나아가.

Hummingbird는 또한 곧 보게 될 Google 개발의 미래를 위한 무대를 마련하는 데 중요했습니다. 우선 사용자가 수행하는 음성 검색이 증가했습니다. 음성 검색은 입력된 쿼리보다 의미론적으로 더 복잡한 경향이 있으며 더 나은 결과를 위해서는 의미론적 이해가 더 필요합니다. Google은 또한 최근 RankBrain을 사용하여 중요하고 게임을 바꾸는 업데이트로 Hummingbird를 수정했습니다.

저자권 하락

Google+ 계정을 만들어 콘텐츠 개발에 사용하는 가장 큰 동기 중 하나는 개발된 Authorship 개념을 활용하는 것이었습니다. 저자는 귀하가 작성한 모든 자료와 함께 Google 검색 결과에 귀하의 이름과 얼굴(즉, 개인 브랜드)을 포함할 수 있는 방법이었습니다.

한동안 그것은 엄청난 SEO 이점처럼 보였습니다. Google+를 통해 Authorship으로 작성된 기사는 의도한 사이트에 상관없이 검색 결과에 더 눈에 띄게 표시되고 더 높은 클릭률을 볼 수 있으며 Google은 이 기능에 막대한 투자를 하고 있었습니다.

(이미지 출처: Dan Stasiewski)

그러나 2013년 12월부터 Google은 이 기능을 경시하기 시작했습니다. 저자 표시는 철회에 대한 설명된 동기 없이 15% 이상 감소했습니다.

2014년 6월, 이 업데이트는 훨씬 더 대대적인 변경으로 이어졌습니다. 얼굴 사진과 사진은 Authorship 기반 검색 결과에서 완전히 제거되었습니다. 그리고 2014년 8월 28일 Authorship은 Google 검색에서 개념에서 완전히 삭제되었습니다.

여러 면에서 이것은 Google+의 죽음의 전령이었습니다. 초기 부양에도 불구하고 플랫폼은 감소하고 참여도가 정체되었습니다. 검색 옵티마이저가 좋아했지만 상업적으로 큰 성공을 거두지 못했습니다.

오늘날 플랫폼은 여전히 ​​존재하지만 훨씬 다른 형태로 존재하며 한때 약속했던 것과 같은 수준의 SEO 혜택을 제공하지 않을 것입니다.

비둘기

2014년 7월 Pigeon이 출시될 때까지 Google은 지역 검색을 많이 사용하지 않았습니다. 지역 검색은 국가 알고리즘과 별개의 알고리즘으로 운영되며 지도 및 Google 마이 비즈니스와 같은 지역 비즈니스를 위한 다양한 통합 및 기능을 가지고 놀았지만 기본은 몇 년 동안 거의 동일하게 유지되었습니다.

Pigeon은 로컬 알고리즘에 다양한 변경 사항을 도입했습니다. 처음에는 지역 및 국가 검색을 더 가깝게 만들었습니다. Pigeon 이후에는 높은 권한의 백링크에서 오는 것과 같은 국가 권한 신호가 지역 결과에서 순위를 매기는 데 더 중요해졌습니다.

지역 검색결과의 레이아웃이 변경되었으며(이전에는 여러 레이아웃 변경을 거쳤음에도 불구하고) Google에서 위치 신호를 처리하는 방식(대부분 모바일 장치 및 기타 GPS 지원 신호)이 크게 개선되었습니다. 아마도 가장 중요한 것은 Pigeon이 Yelp와 같은 제3자 리뷰 사이트의 영향력을 높이고 많은 긍정적인 리뷰로 지역 비즈니스의 권위를 높이고 제3자 리뷰 사이트 페이지의 순위를 높이기까지 했다는 것입니다.

지역 리뷰 페이지가 검색 엔진에서 충분한 가시성을 얻지 못한다는 Yelp 및 기타 제공업체의 불만에 대한 부분적인 대응으로 여겨졌기 때문에 Google로서는 보기 드문 조치였습니다. 어쨌든 비둘기는 지역 사업주들에게 엄청난 승리였습니다.

계속되는 판다와 펭귄 리프레쉬

이전에 Panda & Penguin에 대해 이미 해당 섹션에서 논의했지만 다시 주의를 환기할 가치가 있습니다. Panda와 Penguin은 잊어버릴 수 있는 일회성 업데이트가 아닙니다. 그것들은 Google의 핵심 알고리즘의 지속적인 기능이므로 기억해 두는 것이 중요합니다.

Google은 콘텐츠와 링크를 모두 평가하고 처리하는 방법을 지속적으로 개선하고 있으며 이러한 요소는 모든 SEO 캠페인에서 가장 중요한 두 가지 기능으로 남아 있습니다. 업데이트가 너무 점진적으로 진행되어 측정하기 어렵지만 검색 환경은 변화하고 있습니다.

레이아웃 및 기능 변경

Google은 또한 몇 가지 중요한 레이아웃 및 기능 변경 사항을 도입했습니다. 이것이 Google의 검색 알고리즘이 작동하는 방식을 반드시 변경한 것은 아니지만 플랫폼에 대한 일반 사용자의 경험을 변경했습니다.

• 심층 기사. 2013년 8월 Google은 "심층적인" 기사 업데이트를 발표했으며 공식적으로 그렇게 한다고 발표했습니다. 기본적으로 심층 기사는 추측할 수 있듯이 심층적인 주제를 다루는 기사에 대해 나타날 수 있는 새로운 유형의 뉴스 기반 검색 결과였습니다. 긴 형식의 상록 콘텐츠는 여기에서 가시성을 향상시켜 오늘날까지 계속되는 긴 형식의 콘텐츠를 선호하는 추세를 주도합니다.

• SSL. 2014년 8월, Google은 보안 기능 향상으로 일반 사용자의 웹 경험을 개선할 의도로 SSL 암호화(HTTPS 지정으로 표시) 계층을 특징으로 하는 사이트의 순위를 높일 것이라고 발표했습니다. 이 발표는 사이트가 SSL 보호 기능을 갖도록 업그레이드하는 데 "중요한" 것으로 부풀려졌지만 실제 순위 상승은 아주 작은 것으로 나타났습니다.

• 품질 업데이트. "공식" 품질 업데이트는 2015년 5월에 이루어졌으며, 사람들이 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지(또는 왜 그런지) 말할 수 없기 때문에 원래 "팬텀 업데이트"로 설명되었습니다. 결국 Google은 이 업데이트가 사이트에서 받은 "품질 신호"를 권한 표시로 개선했음을 인정했지만 이러한 신호가 실제로 무엇인지에 대해서는 자세히 설명하지 않았습니다.

• 애드워즈가 변경되었습니다. 몇 년 동안 광고의 레이아웃과 기능에도 몇 가지 변경 사항이 있었지만 자연 검색에는 그다지 영향을 미치지 않기 때문에 이에 대해 너무 많이 이야기하는 것은 피했습니다. 대부분 위치 지정 및 형식 지정과 같은 가시성 및 가시성의 조정이지만 2016년 2월의 주요 변경으로 인해 특정 유형의 쿼리에 대한 클릭률이 크게 변경되었습니다.

모빌게돈

Mobilegeddon은 아마도 이 목록에서 가장 재미있는 이름의 업데이트일 것입니다. 2015년 2월 Google은 순위 알고리즘을 변경하여 같은 해 4월 21일에 "모바일 친화적"으로 간주되는 사이트를 선호하고 모바일 친화적이지 않은 사이트에 불이익을 줄 것이라고 발표했습니다. Google은 더 나은 모바일 사용자 경험을 제공하는 사이트를 천천히 선호해 왔지만, 이는 검색 결과에서 더 나은 모바일 사이트에 대한 Google의 열망을 공고히 하기 위해 공식적이고 구조화된 업데이트로 간주되었습니다.

SEO 커뮤니티는 비공식 별명(Mobilegeddon)으로 업데이트의 범위와 효과를 종말론적이라고 과장하면서 이에 열광했습니다. 실제로 이 시점까지 대부분의 사이트는 이미 모바일 친화적이었고 Google의 유용하고 여전히 기능하는 도구와 같이 사이트를 모바일 친화적으로 만드는 데 사용할 수 있는 많은 도구가 없었습니다. 사이트의 모바일 친화성을 분석합니다.

전반적으로 여기에서 "모바일 친화적"이란 대부분 확대/축소 없이 사이트 콘텐츠를 읽을 수 있고 모든 콘텐츠가 모든 종류의 장치에서 적절하게 로드되며 모든 버튼, 링크 및 기능에 마우스 대신 손끝으로 쉽게 액세스할 수 있음을 의미합니다. 업데이트가 출시되었을 때 그다지 인상적이지 않은 것 같았습니다. 적은 비율의 쿼리만 영향을 받았지만 후속 새로 고침으로 인해 더 큰 영향을 받았습니다.

Google도 2016년 5월에 Mobile 2.0 업데이트를 출시했지만, 이는 기본적으로 Mobile 1.0에 도입된 개념을 기본적으로 강화했기 때문에 업데이트의 효과는 대부분의 비즈니스 소유자와 검색 최적화 프로그램에서 거의 눈에 띄지 않았습니다.

현대 시대

이제 Google 업데이트의 현대 시대로 들어갑니다. 지난 몇 년 동안 나온 몇 가지 업데이트를 이미 언급했지만 이제 검색 엔진이 앞으로 어떻게 발전할 것인지에 가장 큰 영향을 미칠 게임 체인저를 살펴보고자 합니다. 미래.

랭크브레인

RankBrain은 처음 등장했을 때 또는 Google에서 공식적으로 발표했을 때 헤드라인을 장식했습니다. Google은 2015년 10월에 업데이트를 발표했지만 그 시점까지 프로세스는 이미 몇 달 동안 진행되고 있었습니다. RankBrain을 특별하게 만드는 것은 그것이 권위나 관련성 평가를 반드시 다루지는 않는다는 사실입니다. 대신 Hummingbird 업데이트의 개선 사항이므로 사용자 쿼리의 의미를 더 잘 이해합니다.

그러나 RankBrain은 그보다 훨씬 더 흥미롭습니다. Google의 알고리즘을 변경하거나 추가하는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 스스로 업데이트하는 방법을 학습하는 기계 학습 시스템입니다. Hummingbird는 복잡한 구문과 쿼리의 사용자 의도를 분석하는 방식으로 작동하지만 자동 알고리즘이 분석하기 위해 이 모든 것이 간단하지는 않습니다. 예를 들어 "미국의 현재 대통령은 누구입니까?"라는 문구가 있습니다. 그리고 "지금 나라를 다스리는 사람은 누구인가?" 기본적으로 같은 것을 요구하지만 후자는 훨씬 더 모호합니다.

RankBrain은 언어 표현의 복잡성을 배우도록 설계되어 결국 사용자가 실제로 검색하는 내용을 더 잘 파헤칩니다. 구글이 머신 러닝 업데이트를 사용한 것은 이번이 처음이기 때문에 매우 의미가 있으며, 향후 회사가 검색 알고리즘을 어디로 가져가고 싶은지 알 수 있습니다.

품질 업데이트

Google은 또한 '품질 업데이트'라고 하는 여러 가지 기능을 출시했는데, 이는 '품질 콘텐츠'로 결정된 항목을 나타내는 요소와 신호를 변경합니다. 2015년 5월의 품질 업데이트가 이러한 업데이트 중 하나였지만 다른 업데이트가 출시되어 영향을 덜 미치고 검색 최적화 프로그램에서 크게 주목받지 못하는 것 같습니다.

그러나 Google은 최근 검색 품질 평가자 가이드라인이라는 문서를 게시하고 정기적으로 수정하여 실제로 "품질 콘텐츠"에 해당하는 항목에 대해 더 많은 정보를 공개했습니다. 아직 읽지 않았다면 꼭 읽어보길 권한다. 대부분은 상식적인 내용이거나 SEO의 기본 사항을 안다면 익숙하지만 스스로 찾아볼 가치가 있는 숨겨진 보석이 있습니다.

스팸과 관련하여 Google은 사용자 경험에 부정적인 영향을 미치는 블랙햇 전술 및 관행에 맞서기 위해 지난 2년 동안 두 가지 새로운 업데이트를 발표했습니다. 2017년 1월 Google은 5개월 전에 발표한 "침입 전면 광고" 패널티라는 업데이트를 발표했습니다. 기본적으로 이 업데이트는 공격적인 전면 광고 또는 팝업을 사용하여 사용자 경험을 해치는 모든 사이트에 불이익을 줍니다.

또한 Google은 2017년 3월 "Fred"라는 소프트 업데이트를 출시했지만 아직 공식적으로 확인되지는 않았습니다. 세부 사항은 흐리지만 Fred는 가치가 낮은 콘텐츠가 있는 사이트를 공격하거나 블랙햇 링크 구축 전술을 실행하는 사이트를 공격하여 처벌하도록 설계되었습니다.

주머니쥐

펭귄 4.0 직전인 2016년 9월, 검색 커뮤니티는 지역 검색에 대한 순위 변동성이 큰 것으로 나타났습니다. Google에서 확인하지는 않았지만 비공식적으로 "Possum"이라는 이름의 업데이트가 상당한 관심을 끌었습니다. 업데이트는 실제 검색자에게 위치의 중요성을 증가시켰고 도시 경계 바로 밖에 있는 시설을 포함하도록 지역 검색 항목을 업데이트한 것으로 보입니다. Google은 또한 동일한 사이트를 가리키는 개별 위치를 분리하는 위치 필터링을 실험한 것으로 보입니다.

스니펫 변경 사항

Google은 또한 귀하의 질문에 간결하게 답변하기 위해 자연 검색 결과 위, 광고 아래에 팝업되는 선택된 독립형 검색 항목인 "추천 스니펫"의 프레젠테이션을 실험해 왔습니다. 지난 몇 년 동안 추천 스니펫 수가 꾸준히 증가했지만 2017년 10월에는 크게 감소했습니다. 반대로 지식 정보 패널이 증가하여 Google이 검색자에게 정보를 제공하는 수단으로 추천 스니펫과 지식 정보 사용의 균형을 재조정할 수 있음을 시사합니다.

나중에 2017년 11월에 Google은 대부분의 결과에 대한 검색 스니펫의 길이를 늘려 글자 수 제한을 이전 한도인 155자의 거의 두 배까지 늘렸습니다.

마이크로 업데이트

Google은 또한 검색 최적화 프로그램이 수년 동안 직업과 도메인을 두려워하게 만든 거대 기업과 달리 마이크로 업데이트를 선호하는 것으로 보입니다. Google은 주말 동안 대규모 알고리즘 변경을 추진하는 대신 훨씬 더 작은 조정을 수행하고 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 이를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 2017년 4월에는 4월 중순 현재 모든 페이지 1 자연 검색 결과의 약 절반이 HTTPS였지만 2017년 말에는 전체 결과의 75%를 차지했으며 이는 보안 사이트를 선호하는 느린 롤아웃 업데이트를 의미합니다. .

실제로 Google이 변경 사항을 직접 발표하지 않는 한(Google에서 스팸을 줄이기를 원하기 때문에 여전히 드문 경우) Google이 알고리즘을 업데이트하는 시기를 더 이상 알 수 없습니다. 이러한 업데이트는 이름이 지정되지 않고 눈에 띄지 않으며 대부분 걱정할 필요가 없습니다. 2016년 11월, 2016년 12월, 2017년 2월, 2017년 5월, 2017년 9월 및 2017년 11월 모두 작은 업데이트와 관련된 상당한 순위 변동성을 보았습니다.

핵심 알고리즘

Google이 대규모 업데이트를 줄이고 훨씬 더 작은 업데이트를 선호하는 이유 중 하나는 핵심 알고리즘이 이미 자체적으로 훌륭한 작업을 수행하고 있기 때문입니다. 이는 검색 엔진을 위한 고품질 기반이며 사용자에게 사용자가 찾고 있는 것을 정확히 제공하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 매일 Google 검색을 사용하는 모든 시간을 생각해 보십시오.

특히 Panda와 Penguin이 핵심 알고리즘에 포함된 지금, Google은 언젠가 우리가 검색에 대해 생각하는 방식을 근본적으로 바꾸기로 결정하지 않는 한 더 이상 주요 인프라를 변경할 수 없습니다. 그들을.

앱 인덱싱 및 추가 개발

Google이 앱 인덱싱 및 디스플레이에 대한 관심을 어떻게 증가시켰는지 보는 것은 흥미롭습니다. 모바일 장치의 사용과 인기도가 크게 높아짐에 따라 앱의 관련성이 훨씬 높아졌고 Google이 이에 대응했습니다.

첫 번째 단계는 웹사이트의 인덱싱과 마찬가지로 앱의 인덱싱을 허용하여 관련 사용자 쿼리에 대해 앱을 표시할 수 있도록 하는 것이었습니다. 그 후 앱 딥링킹이라는 프로세스를 출시하여 개발자가 이미 앱을 설치한 사용자를 위해 앱 내 특정 콘텐츠 페이지에 연결할 수 있습니다.

예를 들어 여행 앱이 있는 경우 휴대기기의 Google 검색은 이론적으로 해당 앱 내의 특정 목적지 페이지로 연결할 수 있습니다.

그러나 Google은 현재 앱 스트리밍이라고 하는 프로세스를 통해 한계를 더욱 확장하고 있습니다. 이제 특정 앱이 Google 서버에 저장되므로 모바일 장치에 앱을 설치하지 않고도 Google 검색에서 앱 기반 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다. 이것은 구글 알고리즘 개발의 미래에 대한 전조가 될 수 있습니다.

여기에서 어디로 가나요?

현대에 대한 지식과 과거에 Google에서 본 행동 패턴을 통해 우리는 미래를 내다보고 Google이 스스로 어떻게 발전할지 예측해 볼 수 있습니다.

• 빅 게임 업데이트의 끝? Google의 속도 저하와 더 작고 점진적인 업데이트에 대한 첫 번째 주요 시사점은 판도를 바꾸는 업데이트가 끝났을 수 있다는 사실입니다. 우리는 다른 팬더나 펭귄이 쌍둥이 업데이트만큼 순위를 크게 뒤흔드는 것을 보지 못할 수도 있습니다. 우리는 검색이 근본적으로 새로운 형태로 진화하는 것을 볼 수 있지만 이러한 변화조차도 점진적으로 일어나 거의 눈에 띄지 않을 것입니다. 그러나 시간에 적응할 수 있도록 새로운 업데이트가 출시될 때 주의를 기울이는 것이 여전히 중요합니다.

• 지속적인 지식 정보 확장. Google은 특히 지난 몇 년 동안 풍부한 답변이 꾸준히 부각되고 있기 때문에 지식 정보를 크게 선호하고 있습니다. 그들은 점점 더 상세해지고, 더 많은 쿼리를 위해 표시되고, 더 많은 공간을 차지합니다. Google이 사용자를 위해 모든 질문에 즉각적이고 구체적으로 답변할 수 있기를 바라는 것은 분명하지만 이것이 전반적인 검색 가시성과 유기적 트래픽에 미칠 수 있는 영향은 아직 결정되지 않았습니다.

• 머신 러닝 업데이트. RankBrain은 하나의 지표일 뿐이지만 큰 지표이며 Google이 핵심 검색 기능을 개발하기 위해 더 많은 기계 학습 알고리즘을 원한다는 것은 이치에 맞습니다. 기계 학습은 시간이 덜 걸리고 노동 비용이 적게 들고 궁극적으로 더 나은 제품을 생산할 수 있습니다. 그러나 더 많은 기계 학습 업데이트는 검색 최적화를 예측하기 어렵게 만들고 변경 측면에서 더 불안정하게 만들 것이므로 확실히 혼합 백입니다.

• 전통적인 웹사이트의 궁극적인 죽음. 음성 검색 및 스마트 스피커의 부상은 말할 것도 없고 더 많은 앱 기반 기능과 앱의 중요성에 대한 Google의 노력 덕분에 "전통적인 웹사이트"의 죽음이 가속화될 수 있습니다. 웹사이트가 앞으로 몇 년 안에 사라질 것 같지는 않지만, 그 이후에는 소비자가 평균적인 온라인 경험을 점검할 준비가 될 수 있습니다.
• 새로운 기능 및 기능. 물론 Google은 단순히 핵심 제품을 개선하는 것 외에도 새로운 기능, 새로운 기능 및 신기술에 대한 조정을 개발할 것입니다. 이러한 개발은 Google이 이를 철저히 비밀로 유지하기 때문에 다소 예측할 수 없으며 실제로 등장할 때까지 어떤 기술이 지평선에 있는지 예측하기 어렵습니다.

이러한 예측은 추측이고 모호하지만 불행히도 그것이 짐승의 본성입니다. 역사적으로 Google 엔지니어조차도 사용자가 어떤 기술을 사용하고 어떤 기술을 사용하지 않을지 정확히 알지 못하기 때문에 무엇을 준비해야 하는지 알기가 어렵습니다.

알고리즘 업데이트에서 SEO 및 사용자 경험 디자인에 이르기까지 검색 세계의 모든 것은 지속적인 피드백과 적응 프로세스를 요구합니다. 앞서가고 싶다면 주의를 기울이고 유연하게 대처하며 적극적으로 일해야 합니다.

구글은 존재의 지난 19년 동안 먼 길을 왔고 앞으로 발전의 길이 있을 것입니다. 변화에 적응하면 변화를 활용하고 가시성의 파도를 타고 자신의 브랜드에 이익을 줄 수 있습니다.