SEO 에 대한 진실과 오해

SEO (Search Engine Optimization, 검색엔진 최적화)에 대한 대화를 나누다 보면, 의외로 많은 분들이 오해를 하고 있는 경우가 많다는 사실을 깨닫습니다. 어찌 보면 이는 당연한 결과입니다. 검색엔진 랭킹 알고리즘이 너무 빨리, 그리고 많이 변하고 있기 때문입니다.

SEO에 대한 진실과 오해

구글에 의하면 검색엔진최적화의 랭킹 요소는 250 여가지가 된다고 하고, 랭킹 알고리즘을 2016년에는 1,653번, 작년에만 2,453 번 수정했다고 합니다.

구글 랭킹 알고리즘 변경

이렇게 많은 변화가 있는 분야가 검색엔진 최적화이다 보니, 과거에 알던 진실과 지식이 더이상 유효하지 않은 경우가 많이 발생합니다. 최근 SEO 의 변화와 기준에 맞춰 아래와 같이 의외로 많은 분들이 검색엔진 최적화에 대해서 잘못 오해하고 있는5가지 경우를 뽑아 보았습니다.

 

타깃 키워드에 대한 오해

많은 마케터가 이런 저런 키워드에 대해서 검색 상위 랭킹이 되면 좋겠다는 얘기를 하곤 합니다. 그래서 타깃 키워드를 제목과 본문 등에 열심히 활용하면 SEO 에 좋을 것이다라는 생각을 합니다. 당연히 타깃 키워드에 대해서 인지하고 있어야 하고, 해당 타깃 키워드를 활용하는 것은 중요합니다.

그러나, 아래 그림을 한번 보시고 다시 한번 타깃 키워드 활용에 대해 생각해 보시면 좋겠습니다.

구글의 주제 검색 기능

위 구글의 검색 결과는 “guest writing” 이라는 검색어에 대한 첫번째 검색결과 페이지입니다. 놀랍게도 검색 결과 중에는 “guest writing” 이라는 단어가 타이틀이나 디스크립션에 보이지 않습니다. 대신 “guest blogging”, “guest post”, “write”, “guest”라는 단어만 있을 뿐입니다. 무엇보다도, 검색 순위 1위부터 4위까지 어떤 웹페이지도 타이틀에 “guest writing”이라는 검색어가 포함되어 있지 않습니다.

타깃 키워드를 제목과 본문 등에 열심히 활용하면 SEO 에 좋을 것이라고 알고 있었는데, 도대체 어찌된 영문일까요? 혹시 “guest writing” 이라는 표현을 사용한 웹페이지가 없어서 대신 위와 같은 검색 결과가 나온 걸까요?

구글의 주제 검색 기능

위의 그림에서 보시다시피 그렇지 않습니다. 검색어로 A 를 입력을 했을 때, A 가 포함되어 있는 웹문서가 있어도 B 가 포함되어 있는 문서를 검색 순위 1위로 보여주고 있습니다.

리서치에 따르면 구글 영문 검색 결과 탑 10에 포함된 페이지의 75%는 콘텐츠에 일치 검색 키워드에 대한 언급이 하나도 없었다고 합니다. 구글은 사용자가 입력한 키워드가 정확히 담겨 있는 페이지를 검색하지 않고, 그 키워드의 의미를 이해해서 관련 콘텐츠 중에서 가장 적합하고 품질이 좋은 콘텐츠를 보여주고 있기 때문입니다.

즉, A라고 사용자가 입력했지만, B라는 단어와 동일한 의미를 가지고 있는 경우, A 또는B를 포함하고 있는 웹문서 중에서 가장 품질이 좋고 사용자 만족도가 높았던 페이지를 상위에 노출을 시키고 있는 것입니다. 그러면 우리는 키워드를 어떻게 활용해야 할까요?

여지껏 검색엔진 최적화에서 중요한 위치를 차지했던 키워드 리서치는 여전히 중요하고 향후에도 더욱 중요해질 것입니다. 다만, 키워드를 기계적으로 타이틀과 본문에 활용해서는 큰 의미가 없고 주제에 적합한 고품질의 콘텐츠를 만들어야 합니다. 또한 일치 검색 키워드뿐만 아니라 주제 적합 키워드도 더욱 잘 활용을 해야 합니다.

 

테크니컬 SEO에 대한 너무 큰 기대

검색엔진최적화는 이메일, 광고, 소셜 미디어 등 다른 마케팅 캠페인 방법과 비교하여 볼 때 가장 기술적인 부분이 많은 마케팅 방법입니다. 게다가 과거에는 SEO를 기술적으로만 접근하여도 성과가 있었던 때가 있었습니다.

테크니컬 SEO

그래서SEO 를 기술적인 내용으로만 간주를 하는 경향이 있지만, 테크니컬 SEO는 SEO의 그릇에 불과하고 그릇을 채우는 내용에 해당하는 키워드 리서치, 콘텐츠 SEO 가 없으면 SEO 캠페인의 효과는 기대치에 미치지 못할 가능성이 높습니다.

게다가 검색엔진 결과 페이지는 모든 회사가 경쟁하는 곳이다 보니, 비교적 적용하기 쉬운 테크니컬 SEO 는 거의 만점을 받아야 첫번째 페이지에 도달할 가능성이 있는 시대가 되었습니다. 한마디로 현재 구글의 검색 순위는 콘텐츠의 품질에 의해 큰 영향을 받고 있다고 할 수 있으므로, SEO 에서 기술적인 요소가 중요하기는 하지만 가장 중요한 요소라고 할 수는 없겠습니다.

(관련글: 검색엔진최적화(SEO) 관련 자주 묻는 질문 – 테크니컬 편)

 

백링크는 많을 수록 좋다는 생각

정말 많은 마케터 분들이 백링크 (Backlinks)는 많을 수록 좋다고 생각하는 경우를 봅니다. 결론부터 말씀드리자면 그렇지 않습니다.

검색엔진최적화와 백링크

구글은 페이지 당 몇 개의 백링크를 페이지 점수에 고려하는지 정확하게 밝히고 있지는 않지만, 너무 많은 링크는 링크 스팸으로 오인받을 수 있다고 경고를 한 바 있습니다. 또한 페이지 당 100 개 정도라는 언급을 한 적도 있습니다. 특히 덧글을 통한 링크는 오히려 백링크를 통한 도메인과 페이지 점수에 나쁘게 영향을 준다고도 밝힌 바가 있습니다.

(관련글: How many links per page?)

무엇보다도, 최근 SEO 랭킹 알고리즘은 백링크의 개수보다는 어디로부터 백링크를 받았는지를 더욱 중요하게 여깁니다. 예를 들어 언론사, 관공서, 대학, 신뢰 받는 웹사이트, 경쟁사 웹사이트, 관련 협회 등의 웹사이트로부터 얻은 백링크가 중요하며, 개수는 백링크 품질에 비하면 상대적으로 덜 중요합니다.

 

콘텐츠없이 SEO 캠페인을 시작하려는 경우

콘텐츠 생성 계획이 없거나 보유하고 있지 않은 경우에는 SEO 캠페인을 다시 한번 생각해봐야 합니다. 검색 사용자는 정보를 찾기 위해서 검색엔진을 방문하는데, 보여줄 콘텐츠가 없다면 검색엔진은 유효한 마케팅 채널이 되기 어렵기 때문입니다.

콘텐츠 마케팅

한편 점점 많은 웹사이트가 단일 페이지 웹사이트 (One Page Websites, Single Page Websites)로 만들어지고 있는데요, 사용자 측면에서는 매우 좋은 구조이지만, SEO 측면에서는 불리한 구조입니다. 다만, 단일 페이지 웹사이트를 롱테일 키워드를 이용하면 해당 키워드에 대해서는 SEO 효과를 기대할 수 있습니다.

한마디로 콘텐츠와 SEO 는 매우 관련이 높으며, 어찌 보면 콘텐츠 마케팅의 비용 대비 효과를 최대화하는 마케팅 캠페인이 SEO라고까지 얘기할 수 있겠습니다.

 

SEO 마케팅은 비용이 들지 않는다는 생각

검색엔진 최적화는 광고비가 들지 않기도 하고, 효과가 오래 지속되기도 하는 등 비용 측면에서 매우 긍정적인 면이 있습니다. 그렇다고 SEO 마케팅이 비용이 전혀 들지 않는 것은 아닙니다.

SEO 예산

먼저 SEO 마케팅을 자체적으로 수행하기 위해서는 SEO 를 알아야 하는데, 기술적인 요소에서 마케팅 요소까지 습득을 하기까지는 최소한 6개월 이상의 시간이 걸리며, 이를 비즈니즈 측면에서 보자면 매우 큰 기회비용이 됩니다.

또한 콘텐츠 생성 비용도 만만치 않을 텐데요, 매주 1회 정도의 블로그 포스팅을 한다고 해도 년간 40에서 50 개 이상의 고품질 블로그 포스트가 만들어져야 합니다.

여기에 웹사이트 제작 비용, 유지보수 비용, 서버 및 네트워크 비용 등을 고려하면 SEO 마케팅은 스스로 공부해서 할 수 있는 무료 마케팅이다라고 보기 어렵습니다.

그래도 수 많은 기업이 SEO 마케팅에 예산을 투자를 하는 이유는 SEO 가 기업 콘텐츠의 가치를 더욱 높여주고, 광고 전환율을 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라 트래픽 키워드 분석을 통해서 고객 이해도를 높일 수 있기 때문일 것입니다.

 


 

검색엔진 최적화에 대해 의외로 많이 착각을 하는 다섯 가지 경우를 살펴보았습니다. 아마도 검색엔진 최적화는 계속 변할 것이고, 이에 따라 위에 적은 내용도 변경을 해야하는 날이 올지도 모르겠습니다. 트윈워드는 지속적으로 변경된 내용에 대해 습득하고 관련 내용을 알려드리도록 하겠습니다.

 

 

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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