자연어 란 무엇이며 음성 검색 최적화에 사용하는 방법

지역 비즈니스, 프랜차이즈 및 브랜드를 위한 음성 검색: 찾기 안내를 출시했을 때를 기억하십니까? 음, 우리는 음성 검색 준비의 중요성을 강조하는 것이 끝나지 않았으며, 앞으로도 그럴 것입니다!

오늘은 자연어에 대해 알아보겠습니다. 기업이 음성 검색을 적절하게 최적화하려면 정보 전달 방식을 평가해야 합니다. ComScore가 2020년에 모든 검색의 50%가 음성이 될 것이라고 말한다면 2019년은 집중해야 할 해입니다.

음성 검색과 관련하여 "자연어"는 무엇을 의미합니까?

우리는 서로 이야기할 때 가이드를 쓰거나 연설을 할 때보다 더 비공식적입니다. 이것은 기본적인 사회적 행동의 일부일 뿐입니다. 우리는 친구들과 이야기할 때 속어, 축약형, 편안한 언어를 사용합니다.

이러한 비공식적인 언어 사용은 문자 메시지와 소셜 미디어 게시물에도 적용됩니다. 음성 검색을 준비하려면 기업과 브랜드가 콘텐츠를 만들 때 형식 부서에서 한 단계 낮추어야 합니다. Google에 따르면 음성 비서에게 요청하는 요청의 70%가 자연어로 되어 있습니다. 이 조수들은 사람처럼 말을 할 때 가장 잘 작동합니다.

장치와 "정상적으로" 대화하면 특히 어조, 패턴 및 음성 억양을 파악하는 능력을 고려하여 질문에 대한 답을 찾는 데 더 효과적입니다. 음성 비서는 그들이 묻는 롱테일 키워드와 간결하고 일치하는 답변을 찾고 있습니다. 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 웹용으로 생산하는 모든 것을 인간화해야 합니다.

대화, 의도 및 컨텍스트 – 음성 검색 최적화의 올바른 방법

자연어는 대화식입니다. 음성 비서는 음성 검색자에게 그들이 찾고 있던 정확한 답변을 제공하기 위해 해당 자연어를 둘러싼 컨텍스트에 의존합니다. 그렇기 때문에 지역 비즈니스가 대화와 맥락에 기반하여 콘텐츠 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

예를 들어, Siri에게 "당신이 자동차에 대해 알고 있는 모든 것을 알려주세요"라고 요청하면 명확성 문제가 발생할 수 있습니다. 나는 Siri에게 그 질문을 했고 이것이 그녀가 나에게 준 대답입니다.

Siri는 디즈니 애니메이션 영화인 "Cars"에 대한 결과를 먼저 표시하기로 결정했습니다. 그런 다음 그녀는 Ford, GM 및 Toyota를 포함한 자동차 브랜드에 대한 뉴스 기사로 이동했습니다. 예를 들어 Hot Wheels와 같은 장난감 자동차는 언급조차 되지 않았습니다.

내 쿼리는 대화식이었지만 Siri에게 내가 말하는 내용을 알려주기에 충분한 컨텍스트 단서가 없었습니다. 이것이 음성 검색과 관련하여 의도가 중요한 이유입니다.

콘텐츠 전략에도 동일한 인텐트 개념을 적용할 수 있습니다. Siri에게 "장난감 자동차에 대해 아는 모든 것을 말해주세요"라고 묻는다면 그녀의 대답은 완전히 바뀝니다. 이번에 Siri는 모형 자동차에 대한 Wikipedia 항목을 선택하고 자동차 브랜드 또는 애니메이션 영화에 대한 결과를 피했습니다.

이 특정 Wikipedia 항목은 Siri가 참조하는 자동차 유형에 대한 충분한 컨텍스트 단서를 제공했습니다. 동시에 '장난감 자동차'라고 검색했는데도 내 의도와 '모형 자동차'도 '장난감 자동차'로 간주된다는 사실을 Siri가 이해했습니다.

이러한 예에서 볼 수 있듯이 음성 검색 쿼리에서 정확한 키워드 일치는 필수가 아닙니다. 의도, 대화 및 컨텍스트가 훨씬 더 중요합니다.

지역 비즈니스는 의도, 대화 및 컨텍스트를 염두에 두고 콘텐츠 전략을 짜야 합니다. 이는 잠재 고객이 무엇을 찾고 있는지 이해하고 질문에 명확하게 답변하면서 콘텐츠를 작성하는 것을 의미합니다.

이 프로세스에는 키워드 연구, 특히 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게와 같은 의문어를 사용하는 롱테일 키워드가 필요합니다. 키워드 및 시맨틱 키워드는 지역 비즈니스 콘텐츠에 컨텍스트를 추가하는 것입니다.

Hummingbird 및 RankBrain 알고리즘과 음성 검색에 미치는 영향

2013년 Google의 Hummingbird 업데이트는 우리가 알고 있는 AI를 변경했습니다. 개선된 알고리즘은 사용자 의도를 보다 완벽하게 분석하기 시작했고 검색에 더 많은 컨텍스트를 적용했으며 의미 체계를 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 이 업데이트와 함께 자연어 처리를 사용하여 자연어를 스캔하기 시작했습니다. 이를 통해 기술은 사용자가 말하는 방식을 마스터할 수 있으며 심지어 악센트와 같은 사항도 고려합니다!

2년 후인 2015년 Google은 Hummingbird 업데이트의 일부인 기계 학습 기반 알고리즘인 RankBrain의 사용을 확인했습니다. RankBrain의 기능은 간단히 말해서 검색자의 의도를 해석하는 것입니다. 나는 위의 실험에서 "모델 자동차"를 검색하지 않았지만 Siri는 내 의도를 생각하여 결과를 보여주기로 결정했습니다. 그것이 RankBrain이 최선을 다하는 것이었습니다.

두 가지 업데이트가 얼마 전에 나왔지만 음성 검색 쿼리의 시작에 많은 영향을 미쳤습니다. 그리고 이제 그들을 막을 수 없습니다.

자연어를 사용하는 쉬운 방법

우리는 누구도 자연어를 사용하는 것이 그들이 생산하는 콘텐츠를 "덤덤하게 만드는 것"이라고 생각하지 않기를 바랍니다. 그것은 진실과 가장 거리가 멀다! 작성된 모든 것은 덜 형식적이지만 여전히 높은 권위를 가져야 합니다.

계속 확장되는 음성 검색 환경에서 경쟁력을 유지하려면 검색을 염두에 두고 작성해야 합니다. 이것은 작가와 콘텐츠 전략가(또는 내가 "콘텐츠 천재"라고 부르고 싶은)가 자신이 쓰고 있는 정보를 검색하는 방법을 정신적으로 프레임화해야 한다는 것을 의미합니다. 적절한 조사를 통해 결정하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 더 많은 사람들이 주제를 검색할수록 제대로 작성된 게시물이 더 많이 표시됩니다. 머지 않아 게시물이 추천 스니펫을 만들 수도 있습니다!

궁극적으로 자연어의 사용은 음성 검색을 준비할 뿐만 아니라 검색에서의 전반적인 위치를 개선하는 것입니다. 엔진이 찾는 것입니다. 게재위치가 높을수록 웹페이지 1페이지에 더 가깝습니다. 이는 가시성, 트래픽, 클릭률, 음성 검색 최적화를 의미합니다.

롱테일 키워드와 의미 체계는 일반적으로 복잡하지 않습니다. 사람들은 필요한 답변을 빨리 얻기를 원합니다. 자연어가 포함된 최상의 콘텐츠 형식에는 읽기 쉬운 FAQ 페이지, 사용 방법 가이드, PDF 형식의 출판물이 포함됩니다(Google에서도 스캔 중입니다!).

또한 자연어와 키워드는 작품 내의 제목과 자막으로 확장되어야 합니다. A+ 음성검색에 최적화된 웹컨텐츠 제작 방법입니다!