Google의 검색 생성 엔진(SGE)에 적응하기 - 1부

새로운 검색 세계를 받아들일 준비가 되셨나요?

SGE(검색 생성 엔진)는 사용자의 의도를 이해하고 명확하고 간결하며 인간에 가까운 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 하지만 제한된 액세스 베타 단계에서 Google SGE는 우리의 미래가 어떻게 될지에 대한 좋은 정보를 제공합니다. 따라서 곧 다가올 혁명의 내용을 자세히 이해하고 준비하는 것이 중요합니다.

검색 엔진 발전의 간략한 역사부터 시작하여 Google SGE 베타 검색 결과의 모양과 느낌, 그리고 SGE 내부 작동 방식에 대한 기본적인 이해로 넘어가겠습니다.

검색 엔진의 간략한 역사

혼돈에서 질서로 : 디렉토리 시대(1990년대 초반) 인간 편집자가 마지막 T까지 정리한 거대한 인터넷 전화번호부를 생각해 보십시오. 기본적으로 Yahoo!와 같은 초기 검색 엔진이 그랬습니다. 그리고 AltaVista도 마찬가지였습니다. 당시로서는 혁신적이었지만 수동으로 정리된 정보 모델은 웹이 마침내 폭발적인 성장 지점에 도달할 때까지만 확장 가능했습니다.

크롤러의 등장 : 인덱싱 시대(1990년대 후반~2000년대) Google 및 AltaVista와 같은 검색 엔진이 등장하면서 "크롤러"로 알려진 로봇이 대신하여 자동으로 웹을 검색하고 키워드를 기반으로 웹사이트를 인덱싱합니다. 이는 더욱 역동적이고 포괄적인 검색 결과를 제공하는 획기적인 도약을 의미합니다.

키워드 너머 : 의미론의 부상(2000년대~2010년대) 키워드의 한계가 명백해지면서 검색 엔진은 키워드 이면의 의미를 이해하기 위해 자연어 처리(NLP)를 통합하기 시작하여 보다 직관적이고 관련성이 높은 결과를 얻을 수 있는 기반을 마련했습니다. 단순히 "피자" 대신 "내 근처 최고의 피자"를 생각해보세요.

개인화 및 음성 검색의 시대: (2010년대~현재) Siri 및 Alexa와 같은 개인화 검색 및 음성 검색 도우미가 도입되면서 사용자 의도와 맥락을 이해하는 방향으로의 전환이 이루어졌습니다. 검색 엔진은 자연스러운 대화를 모방하여 개인의 선호도와 음성 쿼리에 맞는 결과를 제공하기 시작했습니다.

패러다임 전환 : SGE 진입(2020년대~현재) 그리고 마침내 검색 생성 엔진의 여명기에 도달합니다. SGE는 이전 제품의 발전을 바탕으로 정교한 AI와 기계 학습을 활용하여 색인화 및 이해뿐만 아니라 개인 요구에 맞는 응답을 생성합니다. 아래 예에서 볼 수 있듯이 링크 제공 이상의 기능을 제공합니다. 정보를 종합하고, 주요 통찰력을 추출하고, 사용자가 원하는 것에 가장 적합하도록 구성합니다. 적어도 Google이 사용자 프로필을 작성하기 위해 저장한 데이터에 따르면 말이죠.

Google SGE 검색 결과는 어떤 모습인가요?

Google SGE는 아직 베타 모드이므로, 검색 엔진의 미래에 대한 내부 작동 방식에 대한 고급 지식을 얻고 싶은 유혹이 있습니다.

SGE를 사용하면 키워드와 엄격한 알고리즘을 사용하여 문서를 작성하던 시대는 지났습니다. 간단히 말해서 기존 검색이 개념적이기보다는 키워드 기반인 반면 SGE는 NLP, AI 및 ML을 통합하여 검색자의 쿼리 뒤에 있는 의미와 맥락을 이해합니다.

예를 들어, "작가에게 가장 좋은 노트북은 무엇입니까?" 고려해야 할 특성에 대한 설명과 함께 종합된 답변을 반환합니다.

이어지는 추천 노트북 목록은 이러한 특성을 바탕으로 추천 제품 옆에 하나씩 표시되어 있습니다. 이를 통해 각 사이트를 클릭하는 시간이 절약되어 선택 시간이 단축되고, 한눈에 빠른 비교 평가가 가능해집니다.

권장 제품 목록 옆에는 아마도 Google SGE에서 제공하는 것에 대한 대안적인 관점을 제공할 수 있는 "최고의" 웹사이트가 제안되어 있습니다.

추천 제품 목록이 꽤 길기 때문에 사용자는 일반 Google 검색 결과를 보기 전에 꽤 오랫동안 스크롤해야 합니다. 그리고 목록에 도달하기 전에 FAQ 섹션을 살펴보아야 합니다.

이는 Google SGE 베타가 실험 중인 다양한 옵션을 강조하므로 Google SGE가 모든 사용자에게 출시될 때 어떤 형식을 갖게 될지 예측하기가 어렵습니다.

비상업적 검색의 경우 결과가 상당히 다릅니다. 일반 지식은 가치가 있지만 시장 가치가 거의 없기 때문에 이는 의미가 있습니다. 그럼, 상업적인 의미가 없을 것 같은 무작위 질문을 해보자. 예를 들어, "혈거인은 어떻게 살았나요?"

보시다시피 '사람들도 물어봅니다' 섹션으로 가는 길은 상용 제품에 비해 훨씬 짧습니다. 흥미로운 점은 시작 섹션의 "자세히 보기" 화살표를 클릭하면 GSE가 기본적으로 Bard와 유사한 인터페이스(추천 후속 질문 및 후속 질문 생성 초대 포함)의 조합으로 다시 설정된다는 것입니다. 스니펫 정의 옆에 있는 추가 정보 소스에 액세스할 수 있습니다.

따라서 최근 BARD, 'People also Ask' 및 색인된 섹션과 같은 두 형식 모두에 대해 여전히 사용할 수 있으며 이제 역순으로 스택됩니다.

이전에는 하루 간격으로 두 검색 결과 형식의 놀라운 차이를 고려하여 동일한 검색어로 새로운 검색을 시도했습니다. 결과 형식은 이전 결과와 동일하지만 내용이 변경되었습니다. SGE의 특정 측면에 대해서는 더 많은 생각이 투자되어야 할 것입니다.

이 단계에서 오늘날 우리에게 익숙한 검색 엔진의 정확한 미래는 누구나 추측할 수 있습니다. Google 도 이 버전의 SGE를 다시 방문하여 베타 사용자의 피드백, 스크롤 및 클릭 패턴을 사용하고 이를 이전 버전과 비교하여 SGE 모델을 미세 조정하고 있습니다.

지금으로서 우리가 추측할 수 있는 최선의 방법은 프로세스 뒤에 있는 엔진을 엿보는 것입니다.

Google SGE 내부 작업 엿보기

SGE에는 세 가지 기본 구성 요소가 있으며, 각 구성 요소는 이전 기능을 기반으로 합니다.

• 자연어 처리(NLP): SGE는 단어의 뉘앙스, 문법 및 감정을 통해 쿼리의 자연어를 이해할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이를 통해 검색 이면의 실제 의미와 의도를 추출하여 인간이 하듯이 질문을 "읽습니다".

  
  

• 기계 학습: SGE는 엄청난 양의 텍스트와 데이터 분석을 통해 지속적으로 학습하고 적응하여 패턴과 관계를 추출합니다. 이를 통해 모델은 쿼리가 제대로 작성되지 않은 경우에도 사용자가 찾고자 하는 정보를 예측할 수 있습니다.

  
  

• 인공 지능: AI는 NLP 및 ML의 통찰력을 활용하여 정확한 답변뿐만 아니라 유익하고 맞춤화된 답변을 작성합니다. SGE는 최신 기술과 지속적으로 성장하는 지식 기반을 갖춘 개인 연구 조교가 되기 위한 것입니다. 이는 단순히 정보를 검색하는 것 이상의 역할을 합니다. 이는 귀하의 요구 사항을 이해하고, 귀하의 질문에 답하는 통찰력을 제공하며, 추가 탐색, 학습 및 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

텍스트를 넘어서: 멀티모달 경험

위의 예에서 볼 수 있듯이 SGE는 텍스트 형식으로 제한되지 않습니다. 다양한 응답 형식을 생성할 수 있습니다. SGE는 추천 목적지를 강조하는 대화형 지도를 제시하거나 귀하의 관심사에 따라 개인화된 비디오 일정을 선별할 수 있습니다. 예를 들어, 꼭 봐야 할 장소를 안내하는 음성 내레이션이 곧 출시될 것이라는 확인되지 않은 소문이 있습니다.

SGE가 미래에 SEO에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

SGE는 사용자 경험 혁명을 예고할 것을 약속합니다. 위에서 볼 수 있듯이 이 혁명의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 정확성과 관련성 향상

• 스테로이드의 개인화

• 대화 능력

  
  

그러나 부인할 수 없는 모든 이점에도 불구하고 SGE는 다음 사항을 면밀히 조사해야 합니다.

• 편견과 공정성: SGE가 편견에서 자유롭고 모든 사용자에게 공정하고 포용적인 결과를 제공하도록 어떻게 보장할 수 있습니까?

• 투명성 및 설명 가능성 : 사용자는 어떻게 SGE가 답변에 도달하는지 이해하고 수신된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있습니까?

• 개인정보 보호 및 데이터 보호 : 어떻게 사용자 개인정보를 보호하고 SGE가 수집한 방대한 양의 데이터가 저작권이 있는 소스에 의존하지 않고 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 보장할 수 있습니까?

  
  

즉, SEO는 새로운 검색 환경에 빠르게 적응해야 하는 첫 번째 분야가 될 것입니다.

SGE를 위한 SEO 최적화

오늘날 검색 가능성을 위해 SEO를 최적화하는 것은 비즈니스 성공이나 웹 사이트 트래픽에 의존하는 모든 프로젝트의 기본 요구 사항입니다. SEO 전문가들은 이미 키워드에서 롱테일 키워드로 이동하고, 제목의 매력을 극대화하여 클릭을 유도하고(참여율이 낮은 클릭베이트 제목을 피하면서), H 제목 등으로 콘텐츠를 구성하고, 백링크를 얻고, 빠른 로딩, 응답성 등을 제공하는 웹사이트입니다.

이 모든 것은 탐내는 검색 결과의 첫 번째 페이지에 콘텐츠를 배치하는 것입니다. SGE의 새로운 시대에 적응하려면 빠른 적응이 필요합니다. SGE에 대한 나의 이전 기사는 LLM 기반 검색 엔진 시대의 SEO 에만 전념했습니다. 해당 기사를 작성할 당시에는 Google SGE 베타를 아직 사용할 수 없었지만 주요 원칙은 그대로 남아 있습니다.

이 기사에서는 키워드에서 컨텍스트로 전환하여 빠르게 적응하기 위해 수행할 작업에 대해 자세히 설명합니다.

다음 기사에서는 전략적 비즈니스 이점을 위해 SGE를 활용하는 방법에 중점을 둘 것입니다.

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