LSI 키워드는 무엇이며 중요합니까?

LSI와 SEO

잠재 시맨틱 인덱싱(LSI)은 귀하가 속한 산업에 따라 의미가 다른 용어 중 하나입니다. SEO 분야의 우리에게는 도메인 권한과 같은 좋은 전문 용어로 들리는 메트릭 중 하나입니다. — 그러나 그것이 하는 일을 이해하는 것은 다른 이야기가 될 수 있습니다.

LSI가 밀접하게 관련되어 있음에도 불구하고 LSI가 Google 알고리즘의 일부였다는 증거는 없습니다. LSI의 중요한 부분인 키워드는 항상 Google 알고리즘의 일부였습니다. 그러나 알고리즘 업데이트, 특히 Panda 및 Hummingbird 업데이트로 인해 키워드 처리 방식이 크게 변경되었습니다. 이 때문에 LSI 프로세스가 페이지를 올바르게 색인화하는 Google의 능력에 중요했다는 증거는 없습니다.

잠재 시맨틱 인덱싱이란 무엇입니까?

잠재 의미론적 인덱싱은 검색자에게 통계적으로 가장 관련성이 높은 페이지를 제공하기 위한 키워드 분석 방법입니다. 특정 단어의 동시 발생에 대한 페이지를 분석하여 해당 페이지의 주제에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이론적으로 이렇게 하면 Google에서 LSI를 기반으로 페이지를 보다 적절하게 색인화할 수 있습니다. 이 분석 방법은 동의어와 동음이의어 또는 철자는 같지만 의미가 다른 단어에 특히 유용할 수 있습니다.

LSI의 역사

Latent Semantic Indexing에 대한 특허는 Google이 존재하기 훨씬 이전인 1988년에 제출되었습니다. 잠재 시맨틱 인덱싱은 SEO 외부에 존재하며 컴퓨터 과학에서 정보 검색 도구로 처음 사용되었습니다. SEO 초기에 페이지를 개선하려는 전문가와 아마추어에게 LSI와 같은 것을 갖는 것은 페이지 색인 생성 방식을 이해하는 데 중요한 부분이었습니다.

Google이 등장했을 때 처음에는 페이지 색인을 생성하기 위해 키워드에 크게 의존했습니다. 이는 사람들이 특정 키워드가 SERP에서 어떻게 인덱싱되는지 확인하고 해당 키워드가 콘텐츠에서 정확히 일치하는지 확인할 수 있기 때문에 LSI를 가치 있는 관행으로 만들었습니다. 그러나 이 시기에는 키워드 스터핑과 같은 검은 모자 관행이 만연했습니다. 그 이유는 정확히 일치 키워드가 순위를 결정하는 데 얼마나 많은 비중을 두었기 때문입니다. 키워드 스터핑으로 인해 Google은 양질의 콘텐츠와 순위를 매길 자격이 있는 콘텐츠를 결정하기가 어려웠습니다. 이로 인해 Google 알고리즘이 키워드를 처리하는 방식이 많이 업데이트되었습니다.

LSI는 SEO에서 어떻게 작동합니까?

직장에서 LSI의 예를 들어 '재규어'라는 단어를 볼 수 있습니다. 재규어는 동물 또는 자동차 브랜드를 의미할 수 있어 동음이의어입니다. '재규어 구매'를 검색하면 LSI 분석에서 '대리점', '가격' 및 '판매용'과 같은 용어를 검색하여 재규어 자동차 판매 및 구매와 관련된 페이지로 이동합니다. 누군가가 동물 재규어보다 자동차 재규어를 구매할 가능성이 통계적으로 더 높기 때문입니다.

LSI 키워드는 John Mueller와 같은 검색 옹호자가 직접 언급한 것처럼 Google의 순위 요소가 된 적이 없습니다. 사실 "LSI 키워드"는 잘못된 명칭입니다. 잠재 시맨틱 인덱싱은 키워드 유형 자체가 아니라 키워드를 분석하는 프로세스입니다. Google에서 키워드의 순위를 매기는 방식과 페이지 순위에 기여하는 방식을 이해하려면 두 가지 주요 키워드 업데이트인 Panda와 Hummingbird를 이해해야 합니다.

팬더 업데이트

Google Panda 업데이트는 Google 알고리즘의 초기 주요 업데이트였습니다. 2011년에 구현되어 상위 순위 결과에서 저품질 ​​콘텐츠를 필터링했습니다. 그것은 키워드 스터핑(keyword stuffing)과 같은 관행을 표적으로 삼아 키워드의 직접적인 존재의 중요성을 낮추고 키워드의 문맥적 존재의 중요성을 높였습니다.

이는 Google이 이미 LSI를 사용하는 전문가들이 수행하는 많은 분석을 수행했지만 자동으로 수행했기 때문에 SEO 관행으로서 LSI에 영향을 미쳤습니다.

벌새 업데이트

Google의 Hummingbird 업데이트는 문맥 및 자연어의 미세 조정에 중점을 두어 콘텐츠 제작자가 동일한 관련성을 나타내는 일치검색 키워드 대신 키워드 변형을 사용할 수 있는 공간을 마련했습니다. 이것은 키워드 스터핑(keyword-stuffing) 및 기타 검은 모자 관행에서 훨씬 더 멀리 밀어낸 것입니다. 키워드 중심의 콘텐츠 작성자는 이제 정확히 일치하는 키워드 사용을 적절한 장소로 줄이는 것이 아니라 문맥 언어를 통해 글을 쓰고 있는 주제를 더 잘 이해하고 있음을 보여야 했습니다.

Hummingbird 업데이트는 정확히 일치하는 키워드에 의존하기 보다는 문맥 정보와 키워드 변형 사이의 균형을 생성하기 때문에 페이지가 기능적으로 쓸모없는 것으로 표시될 수 있는 SERP를 예측하는 방법으로 LSI를 사용합니다. 이 업데이트는 LSI의 한계를 넘어 문맥 검색의 개념을 확장했습니다.

자연어 및 키워드 변형

위의 알고리즘 업데이트는 자연어라고도 하는 언어의 유기적 변형을 사용하는 방향으로 전환했습니다. 이를 통해 Google은 품질이 낮은 콘텐츠를 걸러낼 수 있을 뿐만 아니라 사람들이 더 잘 검색하는 방식과 일치하는 경향이 있습니다. 귀하의 평균적인 검색자는 무언가를 찾을 때 특정 검색어나 키워드 조합을 입력하지 않습니다. 오히려 다른 사람과 대화하는 것처럼 대화식 쿼리를 사용합니다. 이러한 경향은 Alexa 및 Siri와 같은 음성 명령 검색 도구의 발전으로 인해 증가했습니다.

Google이 콘텐츠를 인덱싱하는 방식과 사람들이 콘텐츠를 검색하는 방식의 이러한 변화로 인해 LSI는 SEO 관행으로서 상당히 중복되었습니다. 사람들은 검색어 내에서 동의어와 동음이의어 자체를 맥락화하고 있으며 그렇지 않은 경우 팬더 및 벌새 업데이트가 그 공백을 채우고 있습니다.

(일부) 사람들이 LSI를 우선시하는 이유

전문 SEO 업계 안팎의 일부 사람들이 LSI를 우선시할 수 있는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫 번째는 현재의 모범 사례에 대한 단순한 무지일 수 있습니다. SEO는 빠르게 변화하는 산업이며 모순되는 정보가 많이 있습니다. 새로운 업데이트와 모범 사례가 변경되는 이유를 이해하는 데 전념할 시간이나 능력이 없는 경우 더 오래된 관점을 유지하기 쉽습니다. SEO 회사와 협력하는 데 관심이 있다면 지식을 새로 고치거나 회사에서 제공하는 전략적 분석을 읽어볼 가치가 있을 수 있으므로 지불하는 비용에 대한 최신 정보를 유지할 수 있습니다.

LSI는 평판이 좋지 않은 SEO 전문가가 고객이 계약 가격에 비해 더 많은 것을 얻고 있다고 생각하게 만들기 위해 사용하는 전문 용어일 수도 있습니다. 이것이 SEO 전문가뿐만 아니라 SEO 회사와 함께 일하는 고객에게도 실제 가치가 있는 관행을 이해하는 것이 중요한 이유입니다.

LSI의 큰 그림

LSI가 돈이나 시간을 투자할 가치가 있는지 여부에 대해 일부 반대 의견을 찾을 수 있습니다. LSI가 여전히 중요하다고 주장하는 많은 사이트는 문맥 키워드의 중요성과 SERP에서 웹페이지를 인덱싱하는 데 있어 이 키워드가 수행하는 역할을 아는 것이 중요하다고 말하려고 합니다. 이것은 매우 사실입니다. 키워드 중심 콘텐츠는 여전히 SEO 관행의 중요한 부분입니다. EAT를 구축하고 도메인이 무엇인지 알려주는 데 도움이 됩니다. LSI가 하는 것처럼 특정 키워드와 용어에 집중하는 것은 예전만큼 중요하지 않습니다.

Google이 인덱싱을 계속 업데이트함에 따라 백그라운드에서 많은 컨텍스트 작업이 수행되고 있습니다. 이것은 LSI와 같은 프로세스가 당신의 시간이나 에너지의 가치가 없습니다. 높은 순위를 매기고자 하는 바로 그 검색 엔진에 의해 자동화가 더 빠르고 종종 더 낫기 때문입니다.