SEO 테스트 및 실험이 실제로 우리를 잘못된 길로 이끄는 방법

처음 SEO에서 일하기 시작했을 때 성공을 찾는 것은 쉬웠습니다.

Google 이전에는 순위를 매기고 싶은 용어에 대해 순위가 매겨진 페이지를 보고 그들이 사용하는 페이지 내 전술을 복사하기만 하면 되었습니다.

당신은 단순한 모방으로 SERP에서 상당한 순위를 확신했습니다.

사실, 사악한 실무자들이 상위 페이지의 사본을 제공하기 위해 은폐를 사용했기 때문에 무고한 쿼리에 대해 부적절한 결과가 나타난 경우를 몇 번 이상 기억합니다. 그들은 당시의 검색 엔진을 속여 찾을 수 없을 것으로 예상되는 검색어에 대해 포르노를 표시했습니다.

그 이후로 상황이 발전했습니다.

오늘날의 검색 알고리즘이 복잡하다고 말할 필요는 없습니다.

사이트 순위를 결정짓는 끊임없이 진화하고 변동하는 요소는 여러 면에서 알 수 없습니다.

그렇다고 성공이 불가능하다는 의미는 아닙니다. 정반대.

검색 엔진 최적화의 성공은 기꺼이 일을 하고자 하는 사람이라면 누구에게나 완전히 도달할 수 있습니다.

그러나 사이트 순위를 결정하는 정확한 요인에 대해 완전한 확신을 갖는 것은 일반적으로 불가능하며 그러한 지식도 필요하지 않습니다.

SEO의 모든 것을 스스로 테스트하는 것의 오류

수년 동안 SEO 전문가들은 "자신의 일을 하지 않는" 다른 사람들에 대해 불평했습니다.

많은 사람들이 다른 사람들이 자체 테스트를 하고 있지 않다고 말했습니다.

SEO 전문가가 되는 방법에 대한 조언과 함께 과거 기사를 보면 "모든 것을 스스로 테스트"하는 형식을 찾을 수 있는 좋은 기회가 있습니다.

어떤 면에서 이 조언은 새로운 SEO 전문가에게 여전히 유효합니다.

SEO에서 이론 테스트의 복잡성을 생각하면 기술을 더 잘하는 데 도움이 될 것입니다.

테스트를 구현하면 분석 및 구현 기술을 모두 향상시킬 수 있습니다.

그러나 자체 테스트를 통해 배운 내용을 기반으로 반복 가능하고 지속 가능한 결과에 대해 상당한 확신을 갖고 있던 시대는 지났습니다.

가장 단순한 전술 이외의 것을 테스트하는 것은 대부분의 조직에서 너무 복잡하며 상당한 리소스를 보유한 조직이라도 내부 테스트에서 약간의 교훈을 얻어야 합니다.

테스트 결과의 관련성은 여러 요인에 따라 달라집니다.

테스트 설정 방법과 테스트 중인 변수 외에 결과에 영향을 줄 수 있는 다른 변수가 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

검색 엔진 알고리즘의 변동은 테스트 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

도메인과 관련된 현재 이벤트가 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

경쟁자의 행동은 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

당신은 아이디어를 얻습니다. 진공 상태에서 테스트를 생성하는 것은 어렵기 때문에 대부분의 경우 결과가 당신이 생각하는 것과 다를 수 있습니다.

한 사이트의 성공이 다른 사이트의 승리로 이어집니까?

과거에 구글의 "아기 알고리즘"에 대해 이야기한 적이 있습니다.

요컨대, 베이비 알고리즘 이론은 Google이 서로 다른 카테고리의 사이트에 대해 가중치 요소의 변형이 약간 다르다고 주장합니다.

즉, 한 사이트에서 작동하는 것이 다른 사이트에서는 작동하지 않을 수 있습니다.

Google이 다양한 쿼리에 대해 특정 요소를 평가하는 방식이 다르기 때문에 보편적인 테스트 결과를 얻기가 매우 어렵습니다.

SEO 초기에 우리는 일반적으로 최상위 사이트를 살펴보고 공식을 에뮬레이트하려고 시도했습니다. (여전히 이러한 방식으로 작동하려고 시도하는 여러 도구가 시장에 나와 있습니다.)

문제는 상위 경쟁자의 노력을 복제하는 것이 귀하의 사이트에 효과가 있는지 여부를 아는 것이 불가능하다는 것입니다.

단어 수, 키워드 밀도, 제목 태그 길이 및 기타 무수히 많은 사소한 세부 사항과 같은 사소한 일에 얽매이는 SEO 전문가는 중요하지 않은 항목에 작업하는 데 많은 시간을 낭비하는 경우가 많습니다.

그리고 다양한 SEO 실험을 살펴보기 시작하면 일반적으로 단일 테스트로는 리소스 집약적이고 시간 소모적인 노력을 정당화하기에 충분하지 않다는 것을 알 수 있습니다.

일회성 SEO 실험은 오해의 소지가 있습니다

이야기는 Google의 링크 기반 알고리즘이 학술 문헌의 세계를 기반으로 했다는 것입니다.

Google 창립자들은 특정 연구나 논문이 학술 논문에서 자주 인용되는 경우 해당 연구의 특정 부분이 인용이 없는 연구 논문보다 더 권위 있음을 깨달았습니다.

그래서 Larry와 Sergey는 인용 대신 링크를 사용하여 PageRank 알고리즘에서 이 개념을 수정했습니다.

그리고 구글이 탄생했습니다.

SEO의 세계에서 우리는 SEO 마을의 힘을 사용하여 실험과 테스트와 관련하여 겨에서 밀을 분리할 수 있습니다.

그러나 SEO 실험에 인용된 전술이 유효한지 확인하려면 잡담 그 이상이 필요합니다.

여러 다른 SEO 전문가가 테스트 결과를 반복할 수 있는 경우 해당 결과는 주목할 가치가 있으며 귀하의 사이트에 구현할 가치가 가장 높습니다.

이는 전체 SEO 커뮤니티에 참여하는 것의 중요성을 강조합니다.

커뮤니티에 참여하는 것은 효과가 있는 전술과 그렇지 않은 전술을 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

모범 사례보다 SEO Chatter를 우선시하지 마십시오.

최신 검색 엔진 최적화 기술을 따라가는 것은 어려운 작업입니다.

당신이 작업하고 있는 사이트에 어떤 전술이 효과가 있을지 아는 것은 특히 어렵습니다.

그리고 SEO에 많은 시간을 보낸 사람은 나쁜 SEO 조언이 좋은 것보다 더 일반적이라는 것을 알고 있습니다.

끊임없이 변화하는 분야의 뉘앙스에도 불구하고 검색 엔진 최적화의 기본은 오랫동안 변하지 않았습니다.

실험과 테스트는 대부분 사이트의 순위를 빠르게 매기기 위해 허점이나 마법의 총알을 찾는 것입니다.

이러한 전술은 효과가 있는 경우 일반적으로 수명이 짧습니다.

대부분의 사이트에서 SEO의 기본을 마스터하는 것은 작동할 수도 있고 작동하지 않을 수도 있는 난해한 전술을 구현하지 않고도 충분히 어려운 일입니다.

기본 사항에는 깨끗한 사이트 코드, 관련성이 있고 신뢰할 수 있는 콘텐츠, 고품질 백링크가 포함됩니다.

기본 사항을 마스터했다면 "더 멋진" 내용을 살펴볼 수 있습니다.

그러나 대부분의 사이트에서 기본 사항은 성공을 보여주기에 충분합니다.

결론적으로

실제로 실행 가능한 결과를 제공하는 관련 검색 엔진 최적화 테스트를 만드는 것은 매우 어렵습니다.

검색 엔진의 특성과 알고리즘이 실제로 무엇으로 구성되어 있는지 알려주지 않는다는 사실 때문에 어떤 테스트에서도 인과 관계를 찾기가 매우 어렵습니다.

그리고 많은 경우에 상관관계가 의심스러운 전술에 상당한 자원을 투입하는 것을 정당화하기에 충분하지 않습니다.

대부분의 사이트는 SEO의 기본을 마스터하면 가장 잘 서비스될 것입니다.

그리고 기본 이상의 작업은 마을에 의존하십시오. 검색 엔진 마케팅 커뮤니티에 참여하십시오.

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