웹사이트 및 엔터티에 대한 EAT를 개선하는 방법

EAT(전문성, 권위 및 신뢰성)의 개념은 최근 몇 년 동안뿐만 아니라 키워드 및 웹사이트의 순위를 매기는 데 중심적인 역할을 했습니다.

SMX Next에서 Google의 검색 VP 김형진은 Google이 10년 이상 순위에 대한 EAT 원칙을 구현해 왔다고 발표했습니다.

EAT가 왜 그렇게 중요한가요?

SMX 2022 기조 연설에서 Kim은 다음과 같이 언급했습니다.

“EAT는 개별 사이트를 평가하는 방법에 대한 템플릿입니다. 우리는 모든 단일 쿼리와 모든 단일 결과에 대해 이를 수행합니다. 그것은 우리가 하는 모든 일에 널리 퍼져 있습니다.”

이 진술에서 EAT는 YMYL 페이지뿐만 아니라 모든 주제와 키워드에 중요하다는 것이 분명합니다. 오늘날 EAT는 Google 순위 알고리즘의 다양한 영역에 영향을 미치는 것으로 보입니다.

몇 년 동안 Google은 검색 결과의 잘못된 정보에 대해 많은 압박을 받아 왔습니다. 이는 2019년 2월 뮌헨 보안 컨퍼런스에서 발표된 "Google이 허위 정보와 싸우는 방법" 백서에 강조되어 있습니다.

Google은 검색 시스템을 최적화하여 사용자의 상황에 따라 각 검색 쿼리에 대해 훌륭한 콘텐츠를 제공하고 가장 신뢰할 수 있는 소스를 고려하고자 합니다. 품질 평가자는 여기서 특별한 역할을 합니다.

“평가 프로세스의 핵심 부분은 순위 시스템과 제안된 개선 사항이 잘 작동하는지 여부에 대해 일반 사용자로부터 피드백을 받는 것입니다. 그러나 "잘 작동한다"는 것은 무엇을 의미합니까? 우리는 우리 시스템이 훌륭한 콘텐츠를 표시하는 방법을 자세히 설명하는 공개적으로 사용 가능한 평가자 지침을 게시합니다.”

EAT 기준에 따른 평가는 품질 평가자에게 매우 중요합니다.

“그들은 검색어가 찾고 있는 내용에 대한 이해를 바탕으로 해당 페이지가 정보 요구 사항을 충족하는지 평가하고 검색어의 주제에 대해 해당 출처가 얼마나 권위 있고 신뢰할 수 있는지 등을 고려합니다. 전문성, 권위, 신뢰도("EAT"라고도 함)를 평가하기 위해 평가자는 출처에 대한 평판 조사를 수행해야 합니다."

문서의 관련성과 출처의 품질 사이에 구별이 이루어져야 합니다. Google의 순위 지정 마법은 두 영역에서 이루어집니다.

• 문서 수준의 관련성 점수입니다.
• 도메인 또는 엔티티 수준에서 EAT에 따른 품질 평가. ( 더 자세히 알아보기: 엔터티 및 EAT: 권위와 신뢰에서 엔터티의 역할)

이는 문서 및 도메인 수준의 품질 점수에 대해 다양한 Google 대변인이 진술한 내용을 보면 분명해집니다.

Google Works: A Google Ranking Engineer's Story라는 제목의 SMX West 2016 프레젠테이션에서 Paul Haahr는 다음과 같이 말했습니다.

“우리가 겪고 있던 또 다른 문제는 품질 문제였는데 이것은 특히 나빴습니다. 2008년, 2009년~2011년 쯤으로 생각합니다. 저품질 콘텐츠에 대한 불만이 많았고 그들이 옳았습니다.

우리는 품질이 낮은 동일한 항목을 보았지만 관련성 측정항목은 계속 증가했으며 이는 품질이 낮은 페이지가 매우 관련이 있을 수 있기 때문입니다.

이것은 기본적으로 세계에 대한 우리의 비전에서 콘텐츠 형식의 정의이므로 우리는 잘하고 있다고 생각했습니다.

우리의 숫자는 우리가 잘하고 있고 끔찍한 사용자 경험을 제공하고 있었지만 우리가 필요한 것을 측정하지 못했다고 말했습니다. 그래서 결국 우리는 품질 문제에 직접적으로 접근하는 명시적인 품질 메트릭을 정의했습니다. 관련성이 같지는 않습니다 ...

그리고 관련 신호와 별도로 품질 관련 신호를 개발 하고 독립적으로 개선할 수 있었습니다 . 따라서 메트릭이 누락된 경우 랭킹 엔지니어가 해야 할 일은 등급 가이드라인을 수정하거나 새로운 메트릭을 개발하는 것입니다.”

(이 인용문은 품질 평가자 지침 및 EAT에 대한 대화의 일부입니다.)

Haahr는 또한 다음과 같이 언급했습니다.

• 신뢰성은 EAT의 가장 중요한 부분입니다.
• 나쁜 콘텐츠와 좋은 콘텐츠 및 웹사이트에 대한 품질 평가자 지침에 언급된 기준은 일반적으로 순위 시스템이 작동하는 방식에 대한 벤치마크 패턴입니다.

2016년에 John Mueller는 Google 웹마스터 행아웃에서 다음과 같이 말했습니다.

“대부분의 경우 페이지의 콘텐츠와 컨텍스트를 개별적으로 이해하여 검색에 적절하게 표시하려고 합니다. 하지만 웹사이트를 전반적으로 살펴보는 경우가 있습니다.

예를 들어, 웹사이트에 새 페이지를 추가하고 이전에 해당 페이지를 본 적이 없는 경우 콘텐츠와 컨텍스트가 무엇인지 알 수 없으므로 이것이 어떤 종류의 웹사이트인지 이해하면 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 새로운 검색 페이지부터 시작해야 합니다.

그래서 그것은 순위와 관련하여 둘 다 약간 있는 것입니다. 개별 페이지뿐만 아니라 사이트 전체도 마찬가지입니다.

Google이 모든 웹사이트에 대해 유지하는 사이트 전체 번호가 하나라는 오해가 있을 수 있지만 사실이 아닙니다. 우리는 다양한 요소를 살펴보며 우리가 살펴보는 사이트 전체의 품질 점수는 이 한 가지가 아닙니다 .

그래서 우리 는 서로 다른 다양한 신호를 함께 살펴보려고 합니다. 그 중 일부는 페이지당이고 일부는 사이트당 더 많습니다 . 하지만 하나의 숫자가 있고 웹사이트의 이 5개 페이지에서 오는 경우는 아닙니다. ”

여기에서 Mueller는 고전적인 관련성 등급 외에도 전체 웹사이트의 주제 맥락과 관련된 등급 기준이 있다고 강조합니다.

이는 Google이 전체 웹사이트를 주제별로 분류하고 평가하기 위해 고려하는 신호가 있음을 의미합니다. EAT 등급에 대한 근접성은 명백합니다.

EAT 및 품질 평가자 지침에 대한 다양한 구절은 이전에 언급한 Google 백서에서 찾을 수 있습니다.

“우리는 매일 검색을 계속해서 개선하고 있습니다. 2017년에만 Google은 200,000회 이상의 실험을 수행하여 검색에 약 2,400개의 변경 사항을 적용했습니다. 이러한 각 변경 사항은 순위 시스템의 목표를 정의하고 알고리즘에 대한 지속적인 평가를 제공하는 외부 평가자를 안내하는 공개적으로 사용 가능한 검색 품질 평가자 지침 과 일치하는지 확인하기 위해 테스트됩니다.”

"이 시스템은 웹페이지의 진실성에 대해 주관적인 결정을 내리는 것이 아니라 사용자와 다른 웹사이트 가 다루는 주제에 대한 웹페이지의 전문성 , 신뢰성 또는 권위 를 어떻게 평가하는지와 상관 관계가 있는 측정 가능한 신호 에 초점을 맞춥니다."

“순위 알고리즘은 허위 정보와의 싸움에서 중요한 도구입니다. 순위는 우리의 알고리즘이 덜 신뢰할 수 있는 정보보다 가장 권위 있고 신뢰할 수 있다고 판단하는 관련 정보를 높입니다. 이러한 평가는 웹사이트의 각 웹페이지마다 다를 수 있으며 사용자의 검색과 직접적으로 관련됩니다. 예를 들어 전국 뉴스 매체의 기사는 시사 관련 검색에 대한 응답으로 신뢰할 수 있는 것으로 간주될 수 있지만 정원 가꾸기와 관련된 검색에 대해서는 신뢰도가 낮습니다.”

“저희 순위 시스템은 특정 콘텐츠의 의도나 사실적 정확성을 식별하지 않습니다. 그러나 전문성 , 권위 및 신뢰도 가 높은 사이트를 식별하도록 특별히 설계되었습니다.”

“이러한 " YMYL" 페이지의 경우 사용자는 우리가 가장 엄격한 신뢰성 및 안전 기준으로 운영할 것으로 기대한다고 가정합니다. 따라서 우리의 알고리즘이 사용자의 검색어가 "YMYL" 주제와 관련이 있음을 감지하는 경우 순위 시스템에서 우리가 응답으로 제공하는 페이지의 권위 , 전문성 또는 신뢰성 에 대한 이해와 같은 요소에 더 많은 가중치 를 부여할 것입니다.”

다음 진술은 고전적인 관련성 요인과 비교하여 특정 상황 및 관련 이벤트에서 EAT가 얼마나 강력한지 명확해지기 때문에 특히 흥미롭습니다.

"이러한 유형의 콘텐츠에 대한 가시성을 줄이기 위해 우리는 위기 가 진행되는 동안 최신성 또는 정확한 단어 일치와 같은 요소보다 권위를 우선시하도록 시스템을 설계했습니다."

EAT의 효과는 최근 몇 년 동안 다양한 Google 핵심 업데이트에서 볼 수 있습니다.

EAT는 순위에 영향을 주지만 순위 요소는 아닙니다 .

최근 몇 년 동안 EAT가 순위에 영향을 미치는지 여부와 그렇다면 어떻게 영향을 미치는지에 대한 많은 논의가 있었습니다. 거의 모든 SEO는 관련성 점수를 보완하는 개념 또는 일종의 계층이라는 데 동의합니다.

Google은 EAT가 순위 요소가 아님 을 확인합니다. EAT 점수도 없습니다 .

EAT는 다양한 신호 또는 기준으로 구성되며 Google의 순위 알고리즘이 전문성, 권한 및 신뢰(예: 품질)를 결정하는 방법에 대한 청사진 역할을 합니다.

그러나 Google은 모든 검색 쿼리 및 결과에 알고리즘적으로 적용되는 등급에 대해서도 언급합니다. 즉, 평가의 근거로 사용할 수 있는 신호나 데이터가 있어야 합니다.

Google은 검색 평가자의 수동 평가를 자체 학습 순위 알고리즘(키워드: 지도 머신 러닝)의 훈련 데이터로 사용하여 고품질 콘텐츠 및 소스에 대한 패턴을 식별합니다.

이를 통해 Google은 품질 평가자 가이드라인의 EAT 평가 기준에 더 가까워졌습니다.

검색 평가자가 높음 또는 낮음으로 평가한 콘텐츠 및 소스가 동일한 특정 패턴을 반복적으로 나타내고 이러한 패턴 속성의 빈도가 임계값에 도달하는 경우 Google은 향후 순위에 이러한 기준/신호를 고려할 수도 있습니다.

내 생각에 EAT는 다양한 기원으로 구성되어 있습니다.

• 엔터티 기반 등급.
• Coati(ex-Panda) 기반 등급.
• 링크 기반 평가.

도메인, 게시자 또는 저자와 같은 출처를 평가하기 위해 Google은 Knowledge Graph 또는 Knowledge Vault와 같은 항목 기반 색인에 액세스합니다. 엔터티를 주제 컨텍스트로 가져올 수 있으며 엔터티의 연결을 기록할 수 있습니다.

개별 문서 및 전체 도메인과 관련된 콘텐츠 품질을 평가하기 위해 Google은 현재 Panda 또는 Coati에서 검증된 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

PageRank는 Google에서 공식적으로 확인한 유일한 EAT 신호입니다. Google은 20년 이상 신뢰와 권위를 평가하기 위해 링크를 사용해 왔습니다.

Google 특허 및 공식 진술을 기반으로 알고리즘 EAT 평가에 대한 구체적인 신호를 이 인포그래픽에 요약했습니다.

SEO는 EAT에 긍정적인 영향을 미치기 위해 이러한 가능한 신호를 구분해야 합니다.

페이지에서

자신의 웹사이트에서 오는 신호. 이것은 전체 및 세부 내용에 관한 것입니다.

오프 페이지

외부 소스에서 오는 신호. Google에서 크롤링할 수 있는 외부 콘텐츠, 동영상, 오디오 또는 검색어일 수 있습니다.

주제 관련 용어와 관련하여 회사 이름, 게시자, 저자 또는 도메인의 링크 및 동시 발생은 여기에서 특히 중요합니다.

이러한 동시 발생이 더 자주 나타날수록 기본 엔터티가 주제 및 관련 키워드 클러스터와 관련이 있을 가능성이 높아집니다.

이러한 동시 발생은 Google에서 식별하거나 크롤링할 수 있어야 합니다. 그래야만 Google에서 귀하를 인정하고 EAT 개념에 포함할 수 있습니다. 온라인 텍스트의 동시 발생 외에도 검색 쿼리의 동시 발생도 Google의 소스입니다.

감정

Google은 자연어 처리를 사용하여 사람, 제품 및 회사 항목 주변의 분위기를 분석합니다.

평점을 남기는 옵션과 함께 Google, Yelp 또는 기타 플랫폼의 리뷰를 여기에서 사용할 수 있습니다.

Google 특허는 "검토 가능한 항목에 대한 순위 신호로서의 감정 감지"와 같이 이를 다룹니다.

이러한 결과를 통해 SEOse는 EAT 신호에 긍정적인 영향을 미치는 구체적인 방안을 도출할 수 있습니다.

EAT를 개선하는 15가지 방법

EAT를 통해 Google은 궁극적으로 마케팅 담당자가 사람들의 마음 속에 있는 메시지와 결합하여 브랜드를 확립하기 위해 수세기 동안 사용해 온 "주제별 브랜드 포지셔닝"을 적용하려고 합니다.

사람이 특정 주제 맥락에서 사람 및/또는 제공자를 더 자주 인식할수록 제품, 서비스 제공자 및 매체에 더 많은 신뢰를 줄 것입니다.

또한 이 엔터티가 다음과 같은 경우 권한이 증가합니다.

• 다른 시장 참가자보다 주제 맥락에서 더 자주 언급됩니다.
• 신뢰할 수 있고 권위적인 다른 출처에서 긍정적으로 언급했습니다.

이러한 반복을 통해 뇌의 신경망이 재훈련됩니다. 우리는 테마 권위와 신뢰성을 가진 브랜드로 인식됩니다.

결과적으로 Google의 신경망은 누가 권위자인지, 따라서 하나 이상의 주제에 대해 신뢰할 수 있는지도 학습합니다. 이것은 특히 인식, 고려 및 선호 단계에서 동시 발생에 적용됩니다.

주제에 대한 고객 여정에서 더 멀리 위치할수록 Google이 연관시키는 키워드 클러스터가 더 넓어집니다. 이 링크가 그려지면 자신의 콘텐츠로 해당 세트에 속하게 됩니다.

이러한 동시 발생은 예를 들어 다음을 통해 생성될 수 있습니다.

• 적절한 온페이지 콘텐츠.
• 적절한 내부 연결.
• 적절한 오프 페이지 콘텐츠.
• 검색 패턴에 영향을 미치는 외부/수신 링크, 앵커 텍스트 및 링크 환경.

특히 오프 페이지 신호의 경우 창의적인 여지가 많습니다. 그러나 여기에 동시 발생을 유발하는 일반적인 SEO 조치도 없습니다.

결과적으로 SEO를 담당하는 사람들은 점점 더 기술, 편집, 마케팅 및 PR 간의 인터페이스가 되고 있습니다.

다음은 EAT를 최적화하기 위한 가능한 구체적인 조치에 대한 요약입니다.

1. 자신의 웹사이트에서 충분한 주제 관련 콘텐츠를 생성합니다.

웹사이트 내에서 시맨틱 주제 세계를 구축하면 해당 주제에 대한 심층적인 지식과 전문 지식이 있음을 Google에 보여줍니다.

2. 의미적으로 적절한 콘텐츠를 메인 콘텐츠와 연결

의미론적 주제 세계를 구축할 때 개별 콘텐츠는 서로 의미 있게 연결되어야 합니다.

가능한 사용자 여정도 고려해야 합니다. 소비자가 다음으로 또는 추가로 관심을 갖는 것은 무엇입니까?

나가는 링크는 다른 신뢰할 수 있는 소스를 참조하고 있음을 사용자와 Google에 표시하는 경우에 유용합니다.

3. 저자, 리뷰어, 공저자 및 인플루언서로 인정받는 전문가와 협업

'인정'이란 다음을 통해 Google에서 이미 온라인에서 전문가로 인정받았음을 의미합니다.

• 온라인 간행물.
• 아마존 작가 프로필.
• 자신의 블로그와 웹사이트.
• 소셜 미디어 프로필.
• 대학 웹사이트의 프로필.
• 그리고 더.

저자가 각 주제 맥락에서 Google이 크롤링할 수 있는 참조를 표시하는 것이 중요합니다. YMYL 주제에 특히 권장됩니다.

주제 온톨로지에서 엔터티로 알려져 있을 가능성이 높기 때문에 주제에 대해 오랫동안 웹에서 찾을 수 있는 콘텐츠를 게시한 작성자가 선호됩니다.

4. 주제에 대한 콘텐츠 공유 확대

회사나 저자가 주제에 대해 게시하는 콘텐츠가 많을수록 주제와 관련된 문서 코퍼스의 점유율이 높아집니다.

이것은 주제에 대한 주제 권위를 증가시킵니다. 이 콘텐츠가 웹사이트에 게시되든 다른 미디어에 게시되든 상관 없습니다. 중요한 것은 Google에서 기록할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 귀하의 주제 관련 콘텐츠의 비율은 다른 관련 기관 매체의 게스트 기사를 통해 귀하의 웹사이트를 넘어 확장될 수 있습니다. 권위가 높을수록 좋습니다.

콘텐츠 공유를 늘리는 다른 방법은 다음과 같습니다.

• 주제별로 적절한 게스트 게시물을 만들고 이 콘텐츠를 자신의 웹사이트 및 소셜 미디어 프로필과 연결합니다.
• 관련 주제에 대한 인터뷰 준비.
• 전문 행사에서 강의를 합니다.
• 웨비나에 연사로 참여합니다.

5. 간단한 용어로 텍스트 쓰기

Google은 자연어 처리를 사용하여 콘텐츠를 이해하고 항목에 대한 데이터를 마이닝합니다.

간단한 문장 구조는 Google이 복잡한 문장보다 캡처하기 쉽습니다. 또한 엔티티를 이름으로 부르고 인칭 대명사를 제한된 범위 내에서만 사용해야 합니다. 콘텐츠는 가독성을 위해 논리적 단락과 부제목을 염두에 두고 작성해야 합니다.

6. 콘텐츠 생성에 TF-IDF 분석 사용

TF-IDF 분석 도구는 주제의 콘텐츠에 나타나야 하는 의미론적으로 관련된 하위 엔터티를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 그러한 용어를 사용하는 것은 전문성을 입증합니다.

7. 피상적이고 얇은 콘텐츠를 피하십시오.

도메인에 얇거나 피상적인 콘텐츠가 많으면 Google에서 품질 측면에서 웹사이트의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다. 대신 얇거나 피상적인 콘텐츠를 삭제하거나 통합합니다.

8. 지식 격차 해소

온라인에서 보는 대부분의 콘텐츠는 수백 또는 수천 개의 다른 콘텐츠에서 이미 언급된 기존 정보의 큐레이션 또는 사본입니다.

진정한 전문 지식은 주제에 새로운 관점과 측면을 추가함으로써 달성됩니다.

9. 합의를 고수하라

과학 논문에서 Google은 지식 기반 신뢰를 대중의 의견과 정보의 합의를 기반으로 콘텐츠 소스를 평가하는 방식으로 설명합니다.

이것은 특히 YMYL 주제(예: 의학 주제)의 경우 첫 번째 검색 결과에서 콘텐츠의 순위를 매기는 데 중요할 수 있습니다.

10. 신뢰할 수 있는 출처에 대한 링크가 포함된 사실 기반 콘텐츠 생성

정보와 진술은 사실로 뒷받침되어야 하며 권위 있는 출처에 대한 적절한 링크로 뒷받침되어야 합니다.

이것은 YMYL 주제에 특히 중요합니다.

11. 저자, 발행인 및 기타 콘텐츠 및 약속에 대해 투명하게 표시합니다.

작성자 상자는 Google에 대한 직접적인 순위 신호는 아니지만 이전에 알려지지 않은 작성자 항목에 대해 자세히 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다.

인쇄물과 "회사 소개" 페이지도 장점입니다. 또한 다음에 대한 링크를 포함하십시오.

• 약속.
• 콘텐츠.
• 저자, 연사 및 협회 회원으로서의 프로필.
• 소셜 미디어 프로필.

엔티티 이름은 표현에 대한 링크 텍스트로 유용합니다. 스키마 마크업과 같은 구조화된 데이터도 권장됩니다.

12. 너무 많은 광고 배너 및 추천 광고를 피하십시오.

웹사이트 사용에 영향을 미치는 공격적인 광고(예: Outbrain 또는 Taboola 광고)는 낮은 신뢰 점수로 이어질 수 있습니다.

13. 마케팅 및 커뮤니케이션을 통해 자신의 웹사이트 외부에서 동시 발생 생성

EAT에서는 다음을 통해 주제별 브랜드로 자신을 포지셔닝하는 것이 중요합니다.

• Google에서 더 빠르고 쉽게 할당할 수 있도록 웹사이트에서 주제 관련 전문 간행물에 연결합니다.
• 주제와 관련된 환경에서 링크를 구축합니다.
• Google의 검색 패턴에 영향을 미치거나 검색어(TV 광고, 전단지, 광고)에서 적절한 동시 발생을 생성하는 오프라인 광고. 이는 순수한 이미지 광고가 아니라 주제 영역에서의 포지셔닝에 기여하는 광고라는 점에 유의하십시오.
• 적절한 동시 발생을 보장하기 위해 공급업체 또는 파트너와 협력합니다.
• 적절한 동시 발생을 위한 PR 캠페인 생성. (순수한 이미지 PR이 없습니다.)
• 자신의 엔터티 주변의 소셜 네트워크에서 입소문을 생성합니다.

14. 자신의 웹사이트에서 사용자 신호 최적화

각 주요 키워드에 대한 검색 의도를 분석합니다. 콘텐츠의 목적은 항상 검색 의도와 일치해야 합니다.

15. 훌륭한 리뷰 생성

사람들은 회사에 대한 부정적인 경험을 공개적으로 보고하는 경향이 있습니다.

이것은 또한 회사 주변에 부정적인 감정을 유발할 수 있으므로 EAT의 문제가 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 만족한 고객이 긍정적인 경험을 공유하도록 격려해야 합니다.

이 기사에 표현된 의견은 게스트 작성자의 의견이며 반드시 검색 엔진 랜드가 아닙니다. 교직원 저자는 여기에 나열됩니다.

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