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블로그 네이버 포스팅 순위 격동은? 지식인의 네이버검색최적화 만들기 부터?

BLUE4 2018. 10. 1. 19:50

검색도 트렌드를 반영합니다. '사용자의 의도'를 정확하게 파악하고 그에 맞는 '주제'로 콘텐츠를 제공하는 것이 '검색엔진'의 역할이라고 말할 수 있죠. 최근에는 영상콘텐츠의 급격한 확장으로 이에 대응하는 서비스가 주류를 이루고 있습니다. 과연 이런 상황에서 블로그는 어떻게 '검색최적화'를 이룰 수 있을까요? C-RanK 혹은 씨랭크로 불리는 검색로직에 대한 좀 더 상세한 정보를 확인할 필요가 있습니다.


<블로그 네이버 포스팅 순위 격동은? 지식인의 네이버검색최적화 만들기 부터?>


#지식인 검색 C-RanK, 주제파악 할 줄 아는 '답글'이 씨랭크의 핵심요소?

2016년 블로그, 2017년 카페에 이어 녹색창의 주요 서비스인 '지식인'에도 C-Rank가 적용되었습니다. 출처의 신뢰도와 인기도를 파악해 검색결과에 반영하겠다는 검색엔진의 의지가 얼마나 반영이 될 지 정말 궁금합니다. 우선 지식인에 적용된 씨랭크는 크게 5가지로 나눠질 수 있는데요.


1. 주제가 적합한가? ~ 얼마나 주제에 맞는 답글을 했는지, 그 분야의 전문 지식이 있는 사람인지를 평가합니다.


2. 질문과 답글의 '외형' 품질은? ~ 질문의 제목과 본문 내용, 그리고 답글의 본문 내용과 이미지 등의 기본 데이터를 확인합니다.


3. 답변 활동 이력은? ~ 답글을 남긴 지식인이 얼마나 많은 답글을 남겼는지, 꾸준히 활동했는지, 비공개 및 중복내용을 답변한 비율은 어떤지 평가합니다.


4. 지식인 답변 채택 및 추천은? ~ 지식인 질문의 답글이 질문한 사람과 다른 검색이용자에게 얼마나 도움이 되었는지 측정합니다.


5. 인기도 측정? ~ 녹색창 검색결과로 얼마나 유입이 되었는지, 답글 작성자의 프로필을 통해 얼마나 인입되었는지 체크합니다.




검색최적화 방법검색최적화 방법


#블로그 검색 최적화, 씨랭크에서 중요한 건 '주제 적합성'?

앞서 지식인 C-Rank 적용에서 볼 수 있듯이 답글 내용을 어떤 주제인지 '딥러닝' 기술을 활용해 자동 파악하게 되고, 그 주제에 맞게 '지식인 활동'을 해왔는지 분석하는 것이 씨랭크 핵심이었습니다. 이를 활용해서 씨링크는 지식인 답변 내용이 특정 주제에서 전문성을 가지고, 정보를 전달하는 역할을 하는지 측정하게 되는 것이죠.


동일한 관점에서 '블로그검색최적화'도 씨랭크의 핵심을 파악할 수 있습니다. 블로그에서 발행한 포스팅이 어떤 주제인지, 어떤 키워드를 사용했는지, 관련 키워드는 어떤 것이 있는지 확인한 다음 그 주제에 적합한 포스팅인지 '적합성'을 판단하게 됩니다. 물론, 이 과정에서 필요한 것은 '주제'를 정확하게 분류하고 판단할 수 있는 '기준', 딥러닝 기술의 점진적인 발전이 요구되는 것이죠.




주제 적합성주제 적합성


#검색 순위 올리는 법, 결국 '높은 등급의 사용자'만 살아남는 것일까?

지식인에 씨랭크가 적용되면 오래 활동한 사람들의 답글만 노출되는 것은 아닌지 우려를 표현하기도 했습니다. 그래서 특정 주제에서는 '높은 등급의 지식인'만 편중되서 검색에 반영될 수 있다는 문제가 있죠.


이 부분은 어느 정도 예상되었던 '결과'였습니다. 하지만 "특정 사용자가 답변한 문서만 노출되지 않도록 다양화(Diversity) 로직도 함께 적용"된다고 공식적으로 밝힌 내용은 눈길을 끕니다. ('답변'을 중심으로 신뢰도를 측정하는 네이버 지식iN 검색 C-Rank 참조)


이 내용을 블로그 검색에 비추어 생각해보면, '다양화' 로직이 블로그나 카페 글에도 반영될 수 있다는 의미이지 않을까요? 최근에 모바일 통합검색에서 "VIEW" 라는 탭이 새로 생기면서 블로그 및 카페 검색결과가 통합되는 변화가 있었는데요. 웹문서와 사이트가 통합되면서 생성된 '웹사이트'와 마찬가지로 여러가지 '논란'이 일어나는 초기 상황입니다.


앞으로 '로그인' 사용자에게 서비스되는 '맞춤검색'이나 이용자의 '요구'와 '트렌드'를 반영하겠다는 모바일 '통합검색'과 'VIEW' 탭의 변화는 상당한 실험이 요구될 수 있습니다. 그 과정에서 적합하지 않은 검색결과가 나오기도 하고 사용자의 '반응'은 급격한 반향을 일으킬 수도 있죠.


결국,


중요한 건 측정요소를 정확하게 판단할 수 있는 '기준'이며 그 기준은 너무 빠르게 변하지 않아야 합니다. 만약, 그것을 무시한다면 사용자의 이탈을 막을 수 없을 거라고 생각되네요.


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