사용할 수 있는 SEO 뉴스: Google의 유용한 콘텐츠 업데이트가 계속 진행 중입니다.

Google HCU(유용한 콘텐츠 업데이트) 출시는 아직 진행 중입니다. 그러나 제안된 2주 기간의 절반에 도달함에 따라 아직까지는 큰 차이를 경험하지 못한 것으로 보입니다.

검색 엔진 최적화(SEO) 전문가들은 지금까지 약간의 변동성을 보고했지만 구글은 롤아웃이 아직 진행 중이라고 답했다. Google 검색의 Danny Sullivan은 웹사이트에 고품질의 유용한 콘텐츠가 포함되어 있으면 큰 변화를 경험하지 못할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요하다고 트윗에 응답했습니다.

Google의 John Mueller는 도움이 되는 콘텐츠 업데이트를 분석하는 방법에 대한 질문에 더 많은 시간이 필요하다고 답하면서 이러한 감정을 반복했습니다.

알고리즘 업데이트는 시간이 지남에 따라 신호를 개선하는 것을 목표로 하며, 이는 몇 달에 한 번씩 조정될 가능성이 높다는 것을 의미합니다. Sullivan은 업데이트가 반드시 상당한 부정적인 영향이 임박하거나 임박했음을 의미하지는 않는다고 말했습니다. 그러나 콘텐츠 제작자와 SEO 전문가는 심각한 영향을 피하기 위해 SEO 모범 사례 및 유용한 콘텐츠 가이드라인을 준수하도록 강력히 권고합니다.

설리반은 롤아웃이 완료되지 않은 경우에도 변동성이 발생한다면 귀하 또는 귀하의 클라이언트 사이트의 콘텐츠를 수정하고 HCU 또는 SEO 가이드라인을 충족하지 않는 콘텐츠를 재작업하거나 제거하라는 신호일 수 있다고 덧붙였습니다.

Panda 또는 Penguin과 같은 주요 업데이트만큼 중요하다고 과장되어 있지만 이러한 업데이트는 발표되지 않았음을 기억하는 것이 중요합니다. 그리고 경험한 갑작스러운 부정적인 영향 때문에 우리는 그 혼돈을 기억할 가능성이 더 큽니다. 이에 비해 Search Engine Land 가 지적했듯이 Chuck Price가 "mobilegeddon"이라고 명명한 Google의 모바일 친화적 업데이트 및 페이지 경험 업데이트와 같은 다른 발표된 업데이트는 원래 예상했던 것보다 훨씬 적은 영향을 받았습니다.

현재로서는 업데이트가 계속 출시됨에 따라 데이터를 계속 모니터링하고 HCU 지침에 따라 콘텐츠를 검토 및 조정하는 것뿐입니다. 출시가 완료되면 Google 검색 순위 업데이트 페이지 가 업데이트됩니다 .

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Google 검색 센터 팟캐스트에 대한 색인 생성 및 크롤링 예산: 콘텐츠 색인이 생성되거나 되지 않는 이유가 궁금하십니까? Google은 최신 팟캐스트 에서 크롤링 예산 및 색인 생성에 영향을 미치는 측면에 대한 몇 가지 유용한 정보를 발표했습니다 . Gary Islyes와 Martin Splitt은 크롤링 예산 개념의 기원이 검색 커뮤니티에서 파생되었다고 말했습니다. 당시 Google은 다양한 측정항목을 작업하고 있었기 때문에 '크롤링 예산'이라는 용어는 Google의 측정항목과 일치하는 방식으로 정의하기 위해 리버스 엔지니어링되어야 했습니다. Islyes와 Splitt은 Google이 "Googlebot이 특정 사이트에 대해 크롤링할 수 있고 크롤링하도록 지시받은 URL의 수"로 정의했다고 말했습니다. 콘텐츠를 저장할 공간이 제한되어 있으므로 Chrome의 용량에 과부하가 걸리지 않도록 하는 것이 좋습니다. 따라서 리소스가 "가장 중요한 위치"에서 자원적으로 사용되는지 확인하는 것이 중요합니다. 즉, Google의 주요 초점은 모든 페이지의 색인을 생성하는 것이 아니라 John Mueller가 말했듯이 "사용자에게 유용한" 페이지의 색인을 생성하는 것입니다.

Google 검색 센터에서 전자상거래 웹사이트를 위한 6가지 SEO 팁 강조: 최신 Google 검색 센터 YouTube 동영상인 Alan Kent가 제공하는 eCommerce Essentials에서는 전자 상거래 웹사이트로 더 많은 트래픽을 유도하는 데 도움이 되는 6가지 검색 엔진 최적화(SEO) 팁을 강조합니다 . Kent가 구조화된 데이터와 Google 판매자 센터의 조합이 사이트의 인지도를 높이는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 통찰력을 공유합니다. Google Merchant Center는 구조화된 피드를 사용하여 데이터를 업로드할 수 있으므로 Googlebot이 사이트를 크롤링하는 것보다 더 효율적이고 안정적인 데이터 추출이 가능하므로 이상적입니다. 첫 번째 팁은 Googlebot이 다른 페이지에 연결되지 않은 페이지를 쉽게 놓칠 수 있으므로 XML 사이트맵 및 Google Merchant Center와 같은 도구를 사용하여 제품의 색인을 생성하는지 확인하는 것입니다. 다음으로, 검색 결과에 정확한 제품 가격 데이터가 표시되는지 확인하는 것이 중요합니다. 구조화된 데이터를 사용하여 할인 또는 순 가격이 검색 결과에 반영되도록 합니다. 그런 다음 판매자 센터를 사용하여 일관성을 최소화하고 페이지를 정기적으로 최신 상태로 유지하여 검색 결과의 가격 및 재고 데이터 지연을 방지하세요. 다음 팁은 구조화된 데이터와 판매자 센터 피드를 사용하여 제품이 리치 결과를 얻을 수 있는 기회를 극대화하는 것입니다. Pointy와 같은 도구를 사용하여 오프라인 제품 재고 데이터를 공유하여 매장 판매를 표시하면 도움이 될 수 있습니다. 또한 Google 비즈니스 프로필에 매장 위치를 ​​등록하고 Google 판매자 센터를 통해 오프라인 판매점 인벤토리 피드를 제공해야 합니다. 마지막으로 Google 판매자 센터를 사용하여 제품 데이터 피드를 제공하고 'Google 플랫폼'을 선택하여 제품이 Google 쇼핑 탭에 표시되는지 확인합니다.

Google은 두 개의 새로운 검색 결과 레이블을 테스트합니다: 빠른 읽기 vs. 5분. 읽기: Google은 페이지의 콘텐츠를 5분 이내에 읽을 수 있는지 여부를 나타내는 레이블을 실험하고 있습니다. 수년 동안 SEO 전문가들은 고층 빌딩 및 10배 콘텐츠와 같이 길이가 긴 콘텐츠가 검색 엔진 결과 페이지(SERP) 순위에서 더 나은 성과를 낸다고 믿었습니다. SERPS의 첫 번째 페이지에 있는 대부분의 최상위 콘텐츠가 1,000단어 이상인 것을 고려할 때 이는 정당화될 수 있습니다. 그러나 이것은 사실이 아닙니다. Google은 단어 수가 순위 요소라고 말한 적이 없습니다. 사실, John Mueller는 2년 전 트윗에서 "검색 엔진이 단어 수를 측정항목으로 사용하는 이유는 무엇입니까?"라는 트윗에서 이 점을 지적했습니다. 물론 이것이 긴 형식의 콘텐츠를 위한 공간이 없다는 것을 의미하지는 않습니다. 사실, 그것은 잘하고 종종 특정 분야에서 많이 필요합니다. 이것은 아직 테스트 단계에 있으므로 아직 전략을 재작업할 필요가 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 이것은 특정 유형의 콘텐츠에 대한 트래픽과 클릭에 영향을 미칠 수 있으므로 주의해야 할 사항입니다.

YouTube의 세 가지 업데이트: 새로운 팟캐스트 탐색, 측정항목 및 실시간 스트림 감독: YouTube 제작자는 이제 한 곳에서 실시간 스트림을 관리하고 기본 인터페이스에서 더 많은 통계를 추적할 수 있습니다. 또한 라이브 관제실도 업그레이드되어 라이브 스트림에서 채팅을 조정할 수 있습니다. 검색 엔진 저널에 따르면 제작자가 기본 YouTube 앱에서 모바일 실시간 스트림을 시작한 경우 사용자는 라이브 관제실 또는 YouTube 스튜디오에서 모바일 실시간 스트림을 변경하거나 감독할 수 없었습니다. 이제 크리에이터는 라이브 관제실과 기본 YouTube 앱의 편리한 위치에서 스트림을 관리, 예약 및 편집할 수 있습니다. 추가 기능에는 실시간 채팅을 중재하고 고정된 제품 및 설문 조사와 같은 실시간 채팅 기능을 구현할 수 있는 기능이 포함됩니다. 또한 YouTube 제작자는 이제 다양한 Android 및 iOS 앱에서 기본 측정항목을 탐색할 수 있습니다. 이전에는 제작자가 Studio Mobile을 통해 짧은 비디오, 표준 비디오 및 라이브 스트림의 데이터만 볼 수 있었습니다. YouTube는 이번 출시와 함께 기본 앱을 동등하게 제공합니다. 이러한 업데이트는 비디오 플랫폼이 2주 전에 새로운 Podcast 탐색 페이지를 추가한 직후에 제공되어 사용자가 Podcast를 더 쉽게 검색할 수 있습니다. 새로운 Podcast 탐색 페이지는 아이콘 메뉴의 기본 탐색 페이지를 통해 액세스할 수 있습니다.

LinkedIn 검색 결과 및 인터페이스 향상: LinkedIn은 최근 사용자가 다양한 소스에서 관련 게시물을 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 검색 시스템과 사용자 인터페이스를 개선했습니다. 업데이트 전에 게시물은 게시물 또는 기사로 색인이 생성되었습니다. 이로 인해 구축하거나 개선하는 것이 엄청나게 복잡해졌습니다. 검색 엔진 저널( Search Engine Journal )에 따르면 링크드인은 현재 "크라우드소싱된 인간 주석 데이터"를 기반으로 하는 "검색 기계 학습 기술"을 사용하여 원하는 수준의 품질이 충족되도록 하고 있습니다. LinkedIn의 새로운 기계 학습 시스템은 4가지 방법으로 콘텐츠를 개선하는 것을 목표로 합니다. 첫째, 회원의 의도, 관심 및 선호도에 대한 보다 심층적이고 최신 신호를 활용하여 개인화를 허용합니다. 둘째, 유사한 콘텐츠의 반복을 줄이고 트렌드 검색을 위해 잠재적으로 바이럴 콘텐츠를 찾을 가능성을 높입니다. 셋째, 다른 종류의 결과와 결합할 때 인덱스에서 얻은 게시물 관련 메타데이터를 사용하여 게시물 순위를 높입니다. 넷째, 새롭게 디자인된 사용자 인터페이스를 통해 사용자는 특정 작성자의 게시물, 인용된 쿼리에 해당하는 게시물, 최근 본 게시물 등을 찾을 수 있습니다. 링크드인은 자연어 처리를 적용해 보다 독창적인 쿼리 결과를 도출하고 다양한 멀티미디어에 대한 이해 능력을 확대해 더욱 개선할 계획이다.

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