상위노출에 대한 기본 지식

먼저 이 글은 실전에 별로 도움이 되지 않는 내용임을 밝혀둔다. 검색 결과 상위노출은 마케팅 성과에 큰 영향을 미치는 관계로 사람들이 민감하게 반응한다. 그래서 ‘상위노출’이라는 단어를 쓰는 것조차 부담스러울 지경이다. 또 경쟁이 치열한 만큼 편법이나 어뷰징이 관여될 수밖에 없기에 이 글에서 전하고자 하는 맥락을 침해하기도 한다.

그래서 이 글은 실제 상위노출을 위한 기술적인 내용을 알고자 하는 이를 위한 것이 아니다. 상위노출 업무는 그 전문가들에게 위탁하면 된다. 하지만 업무를 위탁하는 입장에서도 기본적인 원리 정도는 이해하고 있어야 하기에 이 글을 작성하게 된 것이다. 그런 관점으로 이 글을 읽어주길 바란다. 그리고 이 글은 웹문서 영역에 한정된 내용이 아니라 기본 원리인 만큼 모든 영역에 공통적으로 적용되는 내용이다.

검색 노출 3단계

검색 결과가 노출되는 과정은 더 복잡한 것으로 알고 있지만 기본적으로는 3단계 정도만 이해하고 있으면 된다.

* 1단계 : 수집

검색 결과에 노출시킬 컨텐츠를 수집하는 단계다. 보통 검색로봇(일종의 프로그램이다)이 방문하여 컨텐츠를 수집한다. 이를 크롤링이라고도 표현한다. 그런데 크롤링 방식은 몇 가지의 단점이 있는데 신디케이션을 연동함으로써 그 문제를 해결하기도 한다.

* 2단계 : 인덱싱

수집해온 컨텐츠는 중복되거나 노출하기에는 부적절한 내용이 포함되어 있을 수 있다. 이를 이대로 노출시킬 수는 없을 것이므로 정리가 필요하다. 또한 검색 요청이 들어오면 아주 빠른 시간에 검색 결과를 노출시켜줘야 하는데 이를 위해서도 사전에 정리를 해놓을 필요가 있다. 이 과정을 인덱싱이라 생각하면 된다.

* 3단계 : 검색 모델링을 반영한 노출

마지막 3단계는 검색 결과를 노출시켜주는 것이다. 그런데 검색엔진은 검색 사용자가 원하는 내용을 우선적으로 노출시켜야 하는 과제를 지니고 있다. 그 과제를 수행하는 방식이 바로 검색 모델링이다. 어떤 요소들을 반영할 것인지, 각 요소별로 가중치는 얼마나 부여할 것인지 등을 정해놓는 것이다. 상위노출 전문가들은 바로 이 검색 모델링을 다양한 테스트를 통해 추정함으로써 상위노출의 확률을 높이는 것이다.

검색 모델링의 기본 세 가지 항목

검색 모델링의 과제는 검색 사용자의 검색 수요를 정확히 파악하여 그에 적합한 컨텐츠를 우선적으로 보여주는 것이다. 검색엔진 개발자들은 이를 위해 ‘검색어’와 ‘검색 결과를 클릭한 행동’에 대한 데이터를 기반으로 검색 사용자들의 수요를 보다 정확하게 추정하는 기술을 발전시켜 나가고 있고 이를 검색 모델링에 반영하고 있다.

검색 모델링에 반영하는 요소는 매우 많다고 알려져 있다. 또 이제는 그 모델이 발전하여 정형화되어 있다고 보기도 힘들다. 그러므로 검색 모델링에 반영되는 요소들을 단적으로 설명하기는 어렵지만 크게 축약하면 세 가지 정도로 설명할 수 있겠다.

첫째는 유사도이다. 가장 기본적인 항목으로 검색 사용자가 입력한 검색어와 웹문서에 담긴 컨텐츠가 얼마나 유사도가 있는지를 확인하는 것이다. 프로그램의 관점으로 가장 쉽게 판단할 수 있는 부분은 검색어가 웹문서 내에 포함되어 있는지를 확인하는 것이다. 그러면 아마도 유사도를 지니고 있을 확률이 높다.

그런데 유사도를 ‘얼마나’ 지니고 있는가를 판단하기 위해서는 더 구체적인 항목이 필요하다. 검색어가 웹문서의 어디에서 사용되고 있는가? 본문에서는 몇 회나 사용되고 있는가? 본문에 해당 검색어와 관련 있는 내용이 포함되어 있는가? 도메인의 다른 문서에서도 해당 검색어가 중요하게 사용되고 있는가? 등등 많은 항목들이 고려 대상이 된다.

노출 경쟁하는 웹문서가 별로 없을 때는 이렇게 유사성만 높아도 상위노출이 가능하다. 이 점 때문에 웹문서의 제목이 하나로 통일되어서는 안 되고 각각이 고유한 제목을 지니고 있어야 하는 것이기도 하다. 적어도 세부키워드에 대해서는 상위노출이 가능할 수 있을 테니 말이다.

둘째는 선호도이다. 노출 경쟁하는 문서가 많으면 유사도에서 일정 이상의 점수를 받은 문서의 수도 그만큼 많을 것이다. 그러면 유사도 점수만으로는 구별이 어려울 테니 해당 문서가 얼마나 사람들이 선호하는 형식으로 작성되어 있는지를 판단한다.

그렇다면 검색 사용자들은 어떤 문서를 선호할까? 아마도 신뢰도가 높은 곳에서 만들어진 문서, 최근에 만들어진 문서, 이미지 등의 멀티미디어가 사용된 문서, 일정 길이 이상의 문서 등이 그 항목이 될 것이다. 이들 항목 각각에 가중치도 부여할 것인데 이는 아마도 검색 섹션에 따라서도 달라질 것이다. 예를 들어 뉴스 검색 결과라면 그 특성상 최신성이라는 항목에 더 많은 가중치를 부여하지 않겠는가?

셋째는 사용자 피드백을 반영하는 것이다. 검색 결과에 노출이 되었으나 실제 검색 사용자가 클릭을 잘 하지 않는다든지, 클릭 후에 이탈하는 비율이 높다면 아마도 노출된 컨텐츠에 대한 만족도가 떨어진다고 판단할 수 있겠다. 그러면 감점을 하여 다음 검색에서는 노출 순위가 하락할 것이다.

반면 해당 컨텐츠에 대해 댓글도 달고 공감의 표현을 남기며 다른 곳에 링크도 건다든지 하면 검색 사용자가 찾던 컨텐츠라고 판단할 수 있지 않을까? 그러면 가점을 부여하여 다음 검색에서는 노출 순위가 상승할 수 있을 것이다. 그리고 한편으로는 신뢰 점수도 부여함으로써 선호도 점수도 높아지지 않을까? 블로그에서 스크랩, 댓글, 공감 같은 방문객의 행동이 중요한 영향을 미치는 것도 이러한 차원에서 해석할 수 있다.

이상 상위노출에 영향을 미칠 수 있는 주요한 항목 세 가지를 살펴보았다. 노출 경쟁이 약한 세부키워드라면 유사도만으로도 상위노출이 가능할 것이고 그보다 노출 경쟁이 심하다면 선호도까지 높아야 한다. 그런데 이러한 항목들은 얼마든지 소위 전문가라 불리는 사람들의 어뷰징에 의해 조작이 가능하다. 그러므로 점점 사용자 피드백이 중요해지고 있다. 물론 사용자 피드백도 프로그램이나 품앗이 작업 등을 통해서 조작을 하기도 하지만 모바일 환경이 되면서 로그인 기반으로 활동을 하는 만큼 기술이 발전할수록 조작은 점점 어려워질 것이다.

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