SEO 마케팅 프로세스

마케팅 프로세스 또는 디지털 마케팅 프로세스 관련 자료는 인터넷에 많이 있는 반면, 검색엔진최적화 마케팅 프로세스는 의외로 찾아보기 어렵습니다. 아마도 프로세스 자체가 노하우이기도 하고, 정리하기가 복잡하기도 해서일 것입니다.

그러나 SEO 마케팅 (Search Engine Optimization, 검색엔진최적화 마케팅) 캠페인은 마케팅 대행사가 일방적으로 진행하는 캠페인이 아닌 고객사와 협력하여 진행해야 하는 캠페인이므로 절차 및 프로세스에 대한 상호 이해가 필요합니다.

이번 블로그 포스트에서는 다소 생소한 검색엔진최적화 마케팅이 실제로 어떤 단계를 거쳐서 진행이 되는지를 정리하였습니다.

 

SEO 마케팅의 대상 및 범위

프로세스에 대한 설명에 들어가기 전에 SEO 마케팅의 대상과 범위를 이해할 필요가 있습니다. 아래의 그림은 SEO 마케팅 범위를 온페이지 SEO 및 오프페이지 SEO 구분하고, 온페이지 SEO 를 테크니컬 SEO 와 콘텐츠 SEO 로 다시 세분화한 그림입니다.

 

온페이지 SEO

온페이지 SEO (On-Page SEO) 란 고객사 웹사이트상에서 수행하는 최적화 작업을 뜻합니다. 온페이지 SEO는 다시 테크니컬 SEO와 콘텐츠 SEO로 나뉩니다. 테크니컬 SEO는 웹사이트가 검색엔진에서 잘 노출될 수 있도록 기술적인 토대를 마련하는 작업입니다. 테크니컬 SEO가 적용된 상태에서 콘텐츠 SEO를 수행하면 트래픽 증대에 유리합니다.

온페이지 SEO – 테크니컬 파트

웹사이트의 페이지들이 검색엔진에 의한 크롤링과 인덱싱이 잘 이루어지도록 robots.txt, sitemap.xml 파일을 설정하거나, 웹사이트 및 URL 구조가 사용자 편의에 적합하게 구성되어 있는지 등을 점검하고 수정하는 작업을 포함합니다. 또한 타이틀 태그, 메타 디스크립션, 이미지 Alt 태그 등이 중복되거나 빠진 부분이 있는지 확인하고 개선합니다.

온페이지 SEO – 콘텐츠 파트

웹사이트에서 사용 중인 콘텐츠의 포맷과 내용의 적절성을 개선하는 작업입니다. 비즈니스를 잘 표현하면서 잠재 고객들이 주로 사용하는 키워드를 확보하기 위해 키워드 리서치를 실시하고, 그 결과에 기반하여 전체적인 콘텐츠 전략을 수립하고 트래픽 유입을 유도할 수 있는 키워드를 각 페이지 별로 전략적으로 배치하는 등의 작업을 수행합니다.

오프페이지 SEO

오프페이지 SEO (Off-Page SEO) 란 고객사 웹사이트가 아닌 다른 공간에서 이루어지는 최적화 작업을 뜻합니다.

오프페이지 SEO의 핵심은 링크 빌딩입니다. 고객사의 웹페이지를 링크하는 다른 웹페이지의 수가 많을수록 검색엔진 최적화 점수를 높이는 데 도움이 됩니다.

단, 다른 웹페이지들과 고객사 웹페이지의 내용에 연관성이 있어야 하며, 검색엔진 최적화 점수를 얻기 위해 대량으로 링크를 구축하는 편법을 사용하면 구글 등 검색엔진으로부터 징계(Penalty)를 받아 검색결과페이지에 노출이 전혀 되지 않을 수도 있습니다.

링크 빌딩 현황을 진단한 후, 소셜미디어, 기사, 커뮤니티 등의 채널을 통해 링크를 구축하는 작업도 필요합니다.

 

SEO 마케팅 프로세스

마케팅 목표와 상황에 따라서 전체 프로세스를 모두 거치지 않고, 일부만 수행하는 경우도 있지만, 일반적으로는 아래와 같은 총 8단계를 거쳐 진행을 합니다.

 

SEO 마케팅 프로세스

 

SEO 마케팅 프로세스

 

1.비즈니스 분석

이 단계에서는 제품 및 서비스를 이해하고, 타겟 국가, 시장, 고객을 위한 시장조사 및 전략을 수립합니다. 비즈니스에 대한 이해를 위해 포커스 그룹 인터뷰나 경쟁사 사이트 조사 등을 진행합니다. 필요시 타깃 고객군 (Buyer persona) 분석도 실시하여 비즈니스 목표를 정확히 잡고 이해하는데 초점을 둡니다.

2. 테크니컬 SEO

최신 검색엔진의 랭킹 알고리즘을 반영하여 웹사이트의 기술적인 요소를 점검, 개선, 구축합니다. 웹 개발팀과 같이 협업을 많이 하는 단계이며, 경우에 따라서는 웹 개발과 같이 진행을 하기도 합니다.

3. 키워드 리서치

제품과 서비스를 표현하면서 타깃 고객들이 사용하는 키워드를 찾는 단계입니다. 상위 랭킹을 달성하고자하는 타깃 키워드 도출을 목표로 다음과 같은 세부 단계를 거칩니다.

– 메인키워드 도출: 비즈니스를 대표하는 메인키워드 (20~50개) 발굴
– 메인키워드 확장: 메인키워드를 이용해 키워드 확장 (키워드 당 200~1000개)
– 타깃키워드 선정: 키워드 검색량, 경쟁지수, 적합도를 고려하여 타깃 키워드 선정 (타깃 키워드의 개수는 콘텐츠 생성 계획에 따라 변동됨)
– 콘텐츠전략 제시: 웹페이지 별 적절한 키워드 제시 및 콘텐츠 최적화 방안 구성

4. 콘텐츠 SEO (콘텐츠 수정, Content Rewriting)

기존에 보유하고 있는 웹사이트 콘텐츠를 점검하고, 더 나은 성과를 낼 수 있는 키워드로 교체를 하는 작업을 합니다. 필요 시 콘텐츠 배열과 콘텐츠 구조에 대해 개선안을 도출하여 웹 개발에 반영하기도 합니다.

5. 콘텐츠 SEO (콘텐츠 생성, Content Generation)

키워드 리서치를 통해 찾아낸 타깃 키워드를 활용하여 새로운 콘텐츠를 제작합니다. 타이틀과 메타 디스크립션과 같이 검색결과에 노출이 되는 콘텐츠의 경우 더욱 특별히 신경을 써서 작성할 필요가 있습니다.

6. 오프페이지 SEO

비즈니스와 연관성이 있으며 도메인 가치가 높은 웹사이트를 중심으로 링크 빌딩 전략을 수립합니다. 여기에는 404 페이지와 같은 문제가 있는 링크 점검과 더불어 스팸 사이트로부터의 링크를 제거하는 등의 작업도 필요할 수 있습니다.

7. 모니터링

검색엔진 로봇에 의한 웹사이트 크롤링 및 색인 현황을 점검하고, 트래픽 키워드 분석을 실시합니다. 보통 월별로 사이트 진단, 링크 진단 및 키워드 진단을 수행하는 편이 좋습니다. 이 단계에서 SEO 마케팅의 효과를 점검한 리포트 생성이 가능합니다.

8. 트레이닝

SEO 세미나를 통해 검색엔진 최적화 수행 결과 분석을 하는 교육과 구글 애널리틱스, 서치 콘솔 등 검색엔진 최적화 모니터링 프로그램 사용법에 대한 트레이닝을 합니다.

 

SEO 를 시작하기 전에 알아 두어야 할 사항들

검색엔진최적화에 필요한 대상과 범위, 프로세스를 알아보았습니다. 이 밖에도 SEO 마케팅을 시작하기 전에 반드시 알아 두어야할 사항들이 있습니다.

 

seo-graph

 

1. 마케팅 캠페인 기간

SEO 마케팅은 최소 3개월에서 6개월 정도 소요가 됩니다. 그 이유는 위와 같은 단계를 거쳐야하기 때문이기도 하고, 변경된 콘텐츠가 검색엔진에 반영되어 결과를 측정하는데도 시간이 걸리기 때문입니다.

2. SEO 마케팅 효과 지속하기

첫 SEO 캠페인을 진행한 후에는 월별로 사이트 진단, 키워드 진단, 링크 진단 등을 통해 지속적인 SEO 모니터링이 필요합니다. 이를 통해 어떤 문제가 있으며, 어떻게 개선을 해야하는 지에 대한 전략과 실행을 꾸준히 하는 것이 중요한데요, 그 이유는 SEO 결과가 검색엔진과 검색을 사용하는 사용자에 의해서 지속적으로 바뀌기 때문입니다.

3. 다른 마케팅 캠페인과의 차이점

검색 광고 캠페인의 경우 일시적으로 많은 효과를 내올 수 있는 특징이 있는 반면 SEO 는 지속적으로 비용없이 효과를 가져오는 장점이 있어서 광고와 SEO 의 적절한 마케팅 믹스가 필요할 수 있습니다. 비용 면에서 보자면, SEO 는 초기 도입 비용이 많이 드는 경향이 있고 검색 광고의 경우는 항상 투입 비용 만큼 일정한 효과가 나는 경향이 있습니다.

 


 

마지막으로 SEO 마케팅을 소셜 미디어나 광고 캠페인 등과 비교하여 언제 수행하면 좋은지에 대해 답변을 드리자면, SEO 가 타깃 제품과 서비스를 잘 표현하도록 하는 방법이기 때문에 가능한 마케팅의 첫걸음으로서 수행해야 하는 캠페인이라고 할 수 있겠습니다.

 

 

Kono Kim
Kono Kim
I am interested in natural language processing that combines computer science and linguistics. I believe the current level of AI and NLP technology is not enough to meet people's expectation due to lack of qualitative training data for machine. I'd like to overcome this using human computation and data collection platform.

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