사용자 검색 의도(User/ Search Intent)란 무엇이고 어떻게 최적화할까요?
사용자 의도는 정보 검색에서 오래된 개념이지만 현대 SEO에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다. 머신 러닝의 사용이 증가함에 따라 구글은 응용 프로그램을 새로운 수준으로 끌어올려 유기적 트래픽에 중요한 게이트키퍼가 되었습니다.
최근 몇 년 동안 규모에 맞게 사용자 의도를 파악하는 방법에 대해 많이 쓰고 이야기했지만, 시간을 들여 제대로 정의해 본 적은 없습니다. 이 기사를 통해 부족한 부분을 채우고 사용자 의도와 그것이 왜 중요한지, 그리고 그것을 최적화하는 방법을 설명하고자 합니다.
사용자 의도란 무엇인가?
사용자 의도(User Intent) 또는 검색 의도(Search Intent)는 사용자가 구글이나 다른 검색 엔진에서 검색할 때 달성하고자 하는 목표입니다. 검색자는 검색 결과를 탐색하기 위해 특정 언어를 사용하는 방법을 배우고 검색 엔진은 사용자가 정확히 무엇을 의미하는지 이해하기 위해 머신 러닝 모델을 사용합니다. 다시 말해, 사용자 의도는 암묵적인 의미를 명시적인 의미로 바꾸는 것입니다.
예를 들어, “내 근처에 있는 초밥”을 검색할 때, 사용자는 손에 닿는 곳에 있는 초밥 식당의 목록을 기대합니다. 간단합니다. 그러나 “DevOps”를 검색할 때, 사용자는 그것이 무엇을 의미하는지 또는 어떤 DevOps 도구가 있는지 더 알고 싶을지도 모릅니다. 검색 엔진이 사용자가 찾고 있는 것을 해독하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.
SEO에서 사용자 의도는 순위 부여 도구입니다. 만약 페이지가 구글이 키워드에 적합하다고 생각하는 의도를 충족시키지 못한다면, 순위가 매겨지지 않을 것입니다.
구글은 검색 결과의 순위를 매길 때 많은 다른 신호들을 고려합니다. 품질, 관련성, 권위 및 경험으로 분류할 수 있습니다. 사용자 의도는 관련 신호입니다(생각해보세요: “키워드에 대한 콘텐츠의 한 부분은 얼마나 관련이 있습니까?”). 검색 의향 충족은 사용자가 기대하는 형식으로 콘텐츠를 제공하고 그들이 사용한 키워드의 맥락에서 그들의 요구를 충족시키는 것을 의미합니다. 간단해 보이지만 쉽지는 않습니다.
검색 의도가 중요한 이유는 무엇인가?
검색 의도를 올바르게 이해하면 수천 개의 키워드에 대한 단일 콘텐츠 순위를 지정할 수 있습니다. 사용자들은 같은 목표를 다른 방식으로 표현합니다. 예를 들어 “What to do in SF”은 “things to do in SF”와 동일하며, 구글은 사용자들이 동일한 것을 성취하기를 원한다는 것으로 이해합니다. 두 용어 모두 같은 의도를 가지고 있습니다. 쉽게 말해, 사용자 의도를 바로 충족함으로써 콘텐츠의 트래픽 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
사용자 의도를 만족시키지 못하면 순위가 낮아집니다. 검색 의도는 SEO의 백링크와 콘텐츠보다 더 강력해졌습니다. 즉, 콘텐츠나 백링크 프로필이 아무리 좋아도 사용자 의도를 충족하지 않으면 트래픽을 유발하지 않습니다.
구글이 사용자 의도를 결정하는 방법
두 가지 단계는 사용자 의도에 대한 구글의 이해를 크게 향상시켰습니다. 첫째, 2013년 순위 구축의 업데이트인 허밍버드의 출시로 구글은 콘텐츠의 관련성을 판단할 때 단어의 맥락과 그 관계를 고려할 수 있게 되었습니다.
허밍버드 이전에 구글은 검색 질문의 단어들을 메타 제목이나 본문 콘텐츠에 나타나는 방식과 정확히 일치시켰습니다. 다시 말해, 구글은 모든 것을 문자 그대로 받아들였습니다. 허밍버드 이후 구글은 검색어의 의미를 결과와 더 잘 일치시킬 수 있게 되었습니다. 그 기계는 사람들이 진정으로 의미하는 바를 이해할 수 있었습니다.
허밍버드는 구글 검색에 실체의 개념을 도입했습니다. 2019년, 영국 케임브리지에서 실체에 대해 발표했는데, 여기서 다음과 같이 설명했습니다.
“만약 내가 실체가 무엇인지 정의하려고 한다면, 기계가 명시적이고 암묵적인 언어를 이해하는 것을 돕는 의미적이고 상호 연결된 객체라고 말할 것입니다. 그리고 이것이 바로 여기서 이해해야 할 중요한 부분입니다. 그것은 여러분이 말하는 명백한 것에 대한 것뿐만 아니라 암시적인 개념, 아이디어, 트렌드 그리고 이러한 모든 종류의 것들에 대한 것입니다.”
따라서 사용자 의도와 실체는 서로 기반으로 하는 개념입니다. 실체 간의 관계는 구글이 관련 질문의 의도를 이해하는 데 도움이 됩니다.
두 번째 단계는 의미론에 대한 구글의 이해의 진화인 랭크브레인입니다. 랭크브레인(Rankbrain)은 머신 러닝을 사용하여 단어 임베딩(Word Embedding)이라고 불리는 벡터에 단어를 매핑하고 유사하거나 관련된 단어와 일치시킵니다. 이러한 방식으로, 구글은 이전에 본 적이 없는 단어를 그 어느 때보다 잘 이해할 수 있습니다.
구글러스는 랭크브레인(Rankbrain)이 “순위 알고리즘에서 세 번째로 중요한 요소”라고 언급했습니다. 하지만, SEO가 “순위 요인”이라고 부르는 표현과 혼동하지 마십시오. 랭크브레인(Rankbrain)은 순위 요소가 아니라 사람들이 검색하는 것을 가장 관련 있는 결과와 일치시키는 것을 책임지는 구글 기술의 한 부분입니다.
사용자 의도와 관련된 가장 일반적인 문제
사용자 의도를 파악하고 최적화하는 것은 SEO에 6가지 큰 과제를 제기합니다.
1. 시간이 지남에 따라 사용자 의도 변경 가능
2. 규모에 맞게 사용자 의도를 파악하는 것의 어려움
3. 장치가 만드는 차이
4. 위치의 역할
5. 다양한 결과를 혼합해서 보여주는 구글
6. 서로 다른 해석이 가능한 키워드
기사의 나머지 부분에서는 이러한 각각의 과제를 다루고 이를 해결하기 위한 제안을 할 것입니다.
정적이지 않은 사용자 의도
사용자 의도는 검색자의 목표가 변경됨에 따라 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 한 예로 중국의 도시 검색어였던 “우한”이라는 키워드가 있습니다. 코로나 팬데믹이 발생하자 이를 찾는 사람들의 의중이 달라졌습니다. 그 도시에 대해 더 배우는 대신에, 연구원들은 바이러스 발생에 대해 더 알고 싶어했습니다. 그래서 구글은 지도 대신 바이러스를 다루는 검색 결과를 보여주었습니다.
구글은 구글의 검색 알고리즘 변화를 평가하는 데 도움이 되는 인간 품질 평가자에 대한 결과 및 개념 카탈로그인 구글의 품질 평가 가이드라인에서 단어는 시간이 지남에 따라 자연스럽게 변한다고 명시적으로 지적합니다.
또 다른 예는 “독립의 날”이라는 키워드인데, 이것은 휴일이나 영화 모두를 의미할 수 있습니다. 매년 7월 4일을 전후해 구글은 영화보다 휴일과 관련된 결과를 더 많이 보여주기 위해 검색 결과를 뒤섞습니다.
두 사례의 차이점은 전자는 어느 한 시점에서 변경된 의도를 가지고 있었고, 후자는 계절적 의도를 가지고 있었다는 것입니다. SEO로서, 차이를 이해하고 그에 따라 최적화하며 올바른 방법으로 성공을 측정하는 것이 중요합니다.
다양한 유형의 사용자 의도
사용자 의도에는 여러 가지 유형이 있습니다. 일반적인 오해는 모든 의도가 정보, 탐색, 거래의 세 가지 범주로 들어맞는다는 것입니다. 검색자는 학습, 구매 또는 탐색을 원합니다. 그 이해는 시대에 뒤떨어진 것입니다.
적어도 구글은 이제 품질 평가자 가이드라인에서 사용자 의도 유형의 업데이트된 정의를 보여줍니다.
정보 = 정보 습득 및 간단한 지식
탐색 = 웹사이트 및 직접 방문
전환 = 실행 및 장치 작업
실제로, 검색자들은 매우 구체적인 목표 유형을 가지고 있습니다. 예를 들어 “단어가 무엇을 의미하는지 배우고 싶다”(정의), “물가를 비교하고 싶다”, “발표에 사용할 이미지를 찾고 싶다”, “여행을 예약하고 싶다” 등이 있습니다.
사용자 경로가 복잡하기 때문에 우리는 사용자들의 의도를 더 세분화해야 합니다.
검색 이동 경로(Search Travels)로 클릭 한 번을 최대화하면서 사용자 행동이 실제로 매우 복잡한 반면 일부 사용자 의도가 얼마나 단순해 보이는지 보여주는 예시를 보여드리겠습니다.
“너무 자주 우리는 검색이 인식에서 결정으로 사용자를 일직선으로 이끈다는 개념에 빠져듭니다. 그러나 대부분의 검색 여정은 더 지저분합니다. 2016년 논문(!)에서 Think With Google은 사용자가 보다 복잡한 검색 과정을 거칠 때 얼마나 많은 디지털 접점을 가지고 있는지 보여줍니다. 구글은 여행을 계획할 때 여러 사람의 검색, 클릭, 방문 및 비디오 보기를 분석하기 위해 클릭스트림 데이터를 사용했습니다. 사례 연구 중 하나인 “여행자의 의사 결정 여정의 스냅샷”에서 참가자는 3개월 동안 850개 이상의 디지털 접점을 보유하고 있습니다! 사용자는 총 166개의 검색을 수행하며, 24%의 상호 작용이 모바일에서 이루어졌고, 24%의 상호 작용이 지도에서 이루어졌습니다(검색에서 19%).”
당신이 아끼는 키워드에 대한 사용자 의도에 대한 당신만의 정의를 생각해 낼 것을 제안합니다. 스스로에게 “사람들이 키워드를 검색할 때 정말 원하는 것이 무엇인가?”라고 묻고 자신만의 분류를 생각해보세요. 사용자 의도에 대한 최적화에 대한 섹션에서 많은 키워드에 대해 최적화하는 방법을 설명하겠습니다.
단어의 의도는 또한 사용자의 위치에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, “Tumeric”을 검색할 때 사용자가 스마트폰으로 검색하면 해당 이름의 레스토랑이 근처에 있고 그렇지 않은 경우 식물에 대한 결과를 얻을 수 있습니다. 사용자 의도는 위치 기반입니다.
여러 가지 의미를 가진 단어
키워드가 하나 이상의 의미를 가질 때, 우리는 “모호한 질의” 또는 “모호한 정도”에 대해 말합니다. 예를 들어 고양이와 같은 키워드는 민감한 위장을 위한 마른 고양이 사료만큼 연구자들이 무엇을 원하는지 나타내지 않습니다.
나는 단편적인 의도 해결에서 단어 모호성을 광범위하게 다룹니다. 키워드가 짧을수록 모호성의 정도가 더 높습니다. 고양이 사료 예는 많은 것 중 하나일 뿐입니다. 짧은 키워드는 많은 의도를 가지고 있습니다. 비즈니스 아이디어라는 단어를 찾는 검색자는 비즈니스 아이디어의 정의를 원하거나 중소기업청을 탐색할 수 있습니다.
여러 가지 의미를 가진 단어의 경우 구글은 세 가지 유형의 해석을 구분합니다(품질 평가자 가이드라인 69페이지).
“우세한 해석: 단어에 대한 지배적인 해석은 대부분의 사용자가 단어를 입력할 때 의미하는 것입니다. 모든 단어가 지배적인 해석을 하는 것은 아닙니다. 특히 웹조사를 조금 한 후엔 지배적인 해석이 분명해야 합니다.
일반적 해석: 단어에 대한 일반적인 해석은 단어를 입력할 때 많은 사용자 또는 일부 사용자가 의미하는 것입니다. 단어는 여러 가지 일반적인 해석을 가질 수 있습니다.
부차적 해석: 때때로 당신은 덜 흔한 해석들을 발견할 것입니다. 이는 소수의 사용자가 염두에 두고 있는 해석입니다. 우리는 이것을 부차적 해석이라고 부를 것입니다.”
단어 모호성의 결과로, 구글은 키워드의 지배적, 공통적, 부차적 해석을 만족시킬 수 있는 몇 가지 결과를 혼합합니다. SEO의 경우 상위 10위 안에 드는 키워드에 대해 어떤 결과가 나타날 수 있는지 의식해야 합니다. 특정 유형의 사이트에 대한 상위 10개 슬롯이 3개만 있을 수 있습니다.
“영상 회의 소프트웨어”의 예를 보세요: 상위 10위 안에 3개의 리뷰 사이트, 2개의 브랜드, 4개의 퍼블리셔를 보여줍니다.
이것이 바로 사용자 의도의 힘입니다! 이를 이해한다는 것은 구글이 특정 사이트의 결과 수를 제한할 수 있다는 것을 의미합니다.
그러나 긴 키워드는 모호성의 정도가 낮습니다. 케냐의 대학생들을 위한 키워드 비즈니스 아이디어는 같은 유형의 매우 정확한 결과를 가져옵니다. 케냐에 사는 사람들을 위한 아이디어를 특별히 담은 리스트입니다.
사용자 목적에 맞게 최적화하는 방법
사용자 의도를 최적화하기 위해 두 가지 작업을 수행해야 합니다. 사용자 의도를 파악하고 사용자 기대치를 이해해야 합니다.
사용자 의도를 식별하는 것은 단일 키워드에 대해 이야기할 때 매우 간단할 수 있습니다. 즉, 키워드를 검색하여 구글이 상위 포지션에서 순위를 매기는 사이트와 콘텐츠 유형을 살펴봅니다. 당신은 자기 실현 예언처럼 상위 위치에서 사용자 의도를 도출할 수 있습니다.
최상단에 기사가 많이 보인다면 아마 기사를 써야 순위를 잘 매길 수 있을 것입니다. 도구를 보면 도구를 만들어야 합니다. 최고의 성과를 내는 콘텐츠가 길을 이끕니다.
결과의 제목은 리뷰, 정의, 긴 양식, 제품 페이지 등 필요한 콘텐츠 유형을 알려줄 수 있으므로 주의를 기울여야 합니다.
수천 개의 키워드에 대한 모든 검색 결과를 볼 수 없기 때문에 많은 키워드에 대한 사용자 의도를 식별하는 것은 어려운 과제입니다. 이 과제를 해결하기 위해 구글이 키워드에 대해 보여주는 SERP Features를 기반으로 사용자 의도를 리버스 엔지니어링하는 방법을 고안했습니다.
구글은 검색자에게 가능한 최고의 답변을 제공하고자 하며, 검색 결과를 지도, 쇼핑 광고, 회전식 이미지, 비디오 등과 같은 모듈로 확대하여 제공합니다(=SERP 기능). SEMrush와 같은 타사 도구를 사용하여 대상 키워드에 대해 나타나는 SERP 기능 목록을 가져오면 구글이 작업을 수행하고 검색 결과로부터 배울 수 있습니다.
스테로이드에 대한 사용자 의도 매핑에서 정확한 단계별 과정을 개략적으로 설명합니다. 모델의 진화는 조각난 의도 해결로, 나는 많은 키워드에 대한 사용자 의도 분류의 예를 제공하고, 시간이 지남에 따라 의도가 어떻게 변하는지 보여주며, 그것을 추적하는 방법을 설명합니다.
안타깝게도, 우리는 검색 의도를 정량화할 수 있는 숫자를 볼 수 없습니다. 구글은 우리에게 “당신의 기사가 80%의 사용자 의도를 만족시킨다”고 말하지 않습니다. 대신, 우리는 상식과 데이터의 혼합을 적용하여 구글이 키워드 또는 키워드 집합에 대한 사용자 의도를 식별하는 방법을 리버스 엔지니어링해야 합니다.
사용자의 기대를 이해하는 두 번째 단계는 까다롭습니다. 구글은 검색 결과가 사용자에게 얼마나 도움이 되는지 보여주는 스펙트럼인 “Needs Meet”로 사용자들의 기대를 표현합니다.
결과는 다음 5가지 범주 중 하나로 분류됩니다.
1. 니즈를 완벽하게 충족
2. 니즈를 거의 충족
3. 니즈를 적당히 충족
4. 니즈를 약간 충족
5. 니즈를 충족시키지 못함
모호한 단어는 여러 해석이 있기 때문에 “니즈를 완전히 충족” 등급을 가질 수 없습니다. “니즈를 완전히 충족”은 검색에 대한 명확한 답변이 있는 경우에만 할당할 수 있습니다. 그것이 우리가 더 짧은 키워드에 대한 검색 결과에 대한 더 높은 변동을 보는 이유인데, SERP 변동성의 패턴에서 설명합니다.
“높은 니즈 충족”은 단어의 일반적인 해석을 충족하고 높은 수준의 권한, 정확성 및 신뢰성을 갖는 결과에 적용됩니다. 구글은 사용자들의 요구를 매우 만족시키는 결과들이 “대부분 고품질, 권위적, 오락적, 그리고/또는 최근 (예를 들어, 어떤 주제에 대한 뉴스 속보)의 일부 또는 전부를 가지고 있다”고 외칩니다. 의학적, 과학적 결과는 잘 확립된 합의를 나타내고 정확해야 합니다.
간단히 말해서, 당신은 사용자들이 특정한 의도에 대해 어떤 기대를 가지고 있는지 생각해 볼 필요가 있습니다. 불행하게도, 이것을 규모에 맞게 할 수 있는 방법은 없습니다. 콘텐츠 자체를 생산하는 사이트를 살펴보면 작성자는 콘텐츠를 만들 때 사용자 기대치를 평가할 필요가 있습니다.
사용자 의도 타겟팅 및 상위 사용자 기대치를 미세 조정하기 위해 사용하는 방법은 콘텐츠 조정입니다. 콘텐츠를 가장 잘 아는 한 게시한 다음 구글이 콘텐츠를 순위 매기려고 하는 단어를 모니터링하고 시간이 지남에 따라 콘텐츠를 확장합니다. 구글은 검색 결과에서 새 콘텐츠를 테스트하고 콘텐츠 튜닝은 구글에 콘텐츠가 최고라는 신호를 보내는 효과적인 방법입니다.
시장 및 기타 통합업체의 경우, 사용자 기대치를 제품 수준에서 측정할 필요가 있습니다. SEO는 제품 또는 카테고리 페이지가 기대치를 충족하고 상회하는지 여부를 자문하고 그에 따라 기능을 구축하거나 최적화해야 합니다.
결론
사용자 의향 충족은 구글 검색에서 높은 순위를 차지하는 데 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 의도는 정적이지 않으므로, 우리는 우리가 순위를 매길 키워드에 대해 이해하고 모니터링해야 합니다.
사용자 의도를 확인하기 위해 구글은 사용자가 검색하는 컨텍스트(위치, 장치, 이전 검색)와 사용 가능한 결과, 단어가 알려진 다른 단어에 얼마나 가까운지 살펴봅니다. SEO는 상위 결과와 SERP 기능을 살펴보고 구글에서 학습하고 사용자 의도를 파악할 수 있습니다. 그런 다음, 그들은 그것을 콘텐츠로 번역하고 키워드 맥락에서 사용자들의 기대를 상회하는 것을 목표로 해야 합니다.
구글의 기술이 발전함에 따라, 구글은 사용자들의 검색 뒤에 숨겨진 의미를 더 잘 이해합니다. 아직 완벽하지는 않지만 시간이 지나면서 인간과 같은 수준에 도달할 것으로 예상합니다. 그것은 또한 큰 사건(정치, 사회, 경제 또는 환경)이 발생하거나 핵심 알고리즘 업데이트가 시작될 때 지속적인 순위 변동으로 이어져야 합니다.
