엔티티 SEO는 대부분의 최적화 조언이 여전히 무시하는 하나의 사실에서 출발합니다. 검색엔진은 아주 오래전에 문자열 매칭을 그만두었습니다. 검색엔진은 사물을 매칭합니다. 페이지는 특정 문구를 포함하고 있는지로 점수를 받는 것이 아니라, 그 문구 뒤에 있는 개념에 관한 페이지라고 시스템이 믿는지, 그리고 그 개념이 무엇인지에 대해 시스템이 얼마나 확신하는지로 점수를 받습니다.

이 구분이 키워드를 반복하는 일이 도움이 되는지 아니면 아무 효과도 없는지를 결정합니다. 문자열을 매칭하는 시스템에서 반복은 신호입니다. 엔티티를 매칭하는 시스템에서 반복은 잡음이며, 실제로 결과를 움직이는 것은 기계가 당신이 무엇인지 식별할 수 있는가입니다.

당신이 엔티티로 존재하는지 드러내는 테스트: 회사 이름을 검색하고, 아무도 묻지 않았는데 검색엔진이 당신에 대해 스스로 내놓는 정보를 보십시오. 홈페이지만 돌아오고 그 밖에 아무것도 없다면 당신은 검색엔진이 찾을 수 있는 문자열입니다. 설명과 소재지, 분류, 관련 조직이 함께 돌아온다면 당신은 검색엔진이 이해하는 엔티티이며, 답변 안으로 들어가게 해 주는 것은 바로 그 이해입니다.

엔티티란 실제로 무엇인가

엔티티는 속성과 관계를 가진 구별되는 하나의 대상입니다. 회사, 사람, 제품, 장소, 개념이 모두 엔티티가 될 수 있습니다. 구글은 이를 지식 그래프 로 공식화했고, 당시 발표문의 표현은 지금도 그 전환을 정확하게 설명합니다. 색인은 텍스트에 관한 것에서 사물에 관한 것으로 옮겨 갔습니다.

실무적인 결과는 엔티티가 속성을 갖는다는 점입니다. 단어 뭉치가 아니라 하나의 레코드입니다. 이 조직은 이 나라에 있고, 이 산업에 속하며, 이 날짜에 설립되었고, 이 사람들 및 저 조직들과 연결되어 있다는 식입니다. 검색 시스템이 그 레코드를 확신을 가지고 보유하고 있으면, 사이트의 어느 한 페이지도 명시적으로 말하지 않은 질문에까지 답할 수 있습니다. 속성 위에서 추론할 수 있기 때문입니다.

반대로 그런 레코드가 없으면, 당신에 관한 모든 질의는 축적된 확신이 전혀 없는 새로운 텍스트 매칭 작업이 되고, 당신은 똑같은 일을 하는 다른 모든 곳과 오로지 문구 선택만으로 경쟁하게 됩니다.

엔티티 SEO는 밀도가 아니라 일관성에 보상한다

확신을 쌓는 메커니즘은 교차 확인입니다. 시스템이 당신에 관한 주장을 한 곳에서 보고, 같은 주장을 다른 곳에서 다시 봅니다. 독립적인 반복이 한 번씩 늘어날 때마다 시스템의 확신도 함께 올라갑니다.

그래서 불일치는 유난히 비쌉니다. 사이트와 디렉터리 등록 정보, 소셜 프로필에서 회사 이름이 세 가지 방식으로 적혀 있으면 강한 엔티티 하나가 생기는 것이 아니라, 시스템이 서로 맞춰 봐야 하는 약한 후보 세 개가 생깁니다. 한 줄만 다른 주소도, 어떤 곳에서는 소프트웨어 에이전시라 부르고 다른 곳에서는 디지털 컨설팅이라 부르는 설명도 마찬가지입니다.

이 가운데 어느 것도 한 페이지에 문구가 몇 번 나오는지의 문제가 아닙니다. 기계가 볼 수 있는 모든 곳에서 같은 사실이 같은 형태로 나타나는지의 문제입니다. 밀도는 더 이상 돌아가지 않는 점수 모델에 최적화하는 일이고, 일관성은 실제로 돌아가는 모델에 최적화하는 일입니다.

여기서 따라 나오는 결론은 사이트 밖의 작업이 대부분의 기술적 변경보다 더 무겁다는 것입니다. 당신의 사이트는 출처 하나일 뿐입니다. 교차 확인에는 다른 출처가 필요합니다.

엔티티를 기계가 읽을 수 있게 만들기

조직을 한 번, 제대로 선언하십시오. 법인명과 URL, 로고, 주소, 연락처를 담은 Organization 블록을 안정적인 식별자에 게시하면, 시스템은 해석해야 할 문단 대신 닻을 내릴 구조화된 진술을 얻습니다.

sameAs로 프로필을 연결하십시오. sameAs 속성은 이 조직과 저 프로필이 같은 대상이라고 말하기 위해 정확히 존재합니다. 법인 등기 정보, LinkedIn, GitHub, 그리고 있다면 Wikidata 항목까지 연결하십시오. 링크 하나하나가 시스템이 건너가 확증 속성을 모아 올 수 있는 다리이며, 각각은 한 줄이면 충분합니다.

마크업을 눈에 보이는 페이지와 일치시키십시오. 페이지가 말하지 않는 내용을 주장하는 구조화 데이터는 모순이고, 모순은 확신을 올리는 대신 떨어뜨립니다. AI 검색엔진이 스키마 마크업을 읽는 방식 에 관한 저희 가이드가 이 시스템들이 실제로 무엇을 파싱하는지 다룹니다.

대상을 명시적으로 이름 부르십시오. 페이지 전체에 “저희 플랫폼"이라고만 쓰면 어떤 플랫폼인지 기계는 전혀 알 수 없습니다. 함께 일하는 기술과 표준, 조직의 이름을 밝히면 시스템은 이미 알고 있는 엔티티와 당신의 엔티티를 연결할 수 있고, 바로 그 연결이 당신을 하나의 범주 안에 놓습니다.

핵심은 관계다

연결이 없는 엔티티는 엔티티라고 하기도 어렵습니다. 그 가치는 무엇과 이어져 있는가에서 나옵니다. 시스템이 당신을 어떤 질문의 답변 후보로 볼지 결정하는 방식이 바로 그것이기 때문입니다.

실무적으로 쌓을 가치가 있는 연관은 기계가 볼 수 있는 연관입니다. 당신이 다루는 기술 곁에서 함께 서술되는 것. 당신이 서비스하는 산업과 같은 맥락에 등장하는 것. 조직에 연결된 사람들이 그 자체로 식별 가능하고, 프로필 전반에서 정보가 일관되게 유지되는 것입니다.

이것이 토픽 권위에 대한 정직한 설명이기도 합니다. 한 주제 영역을 두텁게 다루는 일이 효과가 있는 이유는 분량에 보상이 주어져서가 아니라, 서로 내부 링크로 이어진 관련 페이지 묶음이 당신의 엔티티와 그 주제 사이의 관계를 읽을 수 있게 만들기 때문입니다. 어떤 주제에 관한 글 하나는 데이터 포인트입니다. 서로 연결된 열다섯 편의 글은 시스템이 자기 자신과 대조해 검증할 수 있는 주장이 됩니다.

저희 생성형 엔진 최적화 가이드 는 이것이 인용으로 어떻게 이어지는지 다루고, 콘텐츠가 순위에는 오르지만 인용되지 않는 이유 는 권위 없이 관련성만 있을 때 무슨 일이 벌어지는지 다룹니다.

이것으로 해결되지 않는 것

엔티티 작업은 당신을 식별 가능하게 만듭니다. 선호되게 만들지는 않습니다.

두 조직이 모두 깔끔하게 기술되어 있고 한쪽이 독립적인 교차 확인을 훨씬 많이 확보하고 있다면, 더 잘 확인된 쪽이 이깁니다. 마크업을 아무리 많이 붙여도 그 격차는 메워지지 않습니다. 구조화 데이터는 사실을 분명하게 진술하는 방법이지, 사실을 더 참으로 만드는 방법이 아닙니다.

그래서 순서가 중요합니다. 엔티티부터 깔끔하게 정리하십시오. 비용이 적게 들고 전제 조건이기 때문입니다. 그다음에 진짜 노력은 교차 확인을 만들어 내는 일에 쓰십시오. 인용되는 일, 목록에 오르는 일, 남이 당신에 대해 쓰게 하는 일 말입니다. Mecanik은 SEO 감사 작업의 일부로 기술적인 절반을 맡고 있으며, 솔직히 기술적인 절반이 더 작은 쪽입니다.

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자주 묻는 질문

엔티티 SEO란 무엇인가요? 특정 단어를 담고 있는 페이지가 아니라 속성과 관계를 가진 구별되는 대상으로 검색엔진이 당신의 사업체를 식별할 수 있도록 최적화하는 일입니다. 검색 시스템은 문자열이 아니라 개념을 매칭하므로, 목표는 당신이 무엇이고 어디에 있으며 무엇과 연결되어 있는지에 대해 기계가 확신을 가지고 보유하는 레코드를 만드는 것입니다.

엔티티 기반 검색에서도 키워드 밀도가 중요한가요? 아닙니다. 반복은 문자열을 매칭하는 시스템에서는 신호이지만 엔티티를 매칭하는 시스템에서는 잡음입니다. 결과를 움직이는 것은 기계가 볼 수 있는 모든 곳에서 당신에 관한 같은 사실이 일관되게 나타나는가이며, 이는 밀도가 아니라 교차 확인의 문제입니다.

sameAs 속성은 무슨 일을 하나요? 당신의 페이지에 기술된 조직과 다른 곳의 프로필이 같은 대상임을 진술합니다. 법인 등기 정보, LinkedIn, GitHub, Wikidata 항목으로 연결하면 검색 시스템은 건너가서 확증 속성을 모아 올 수 있는 다리를 얻고, 당신의 엔티티 레코드에 대한 확신을 높입니다.

제 사업체가 엔티티로 존재하는지 어떻게 알 수 있나요? 회사 이름을 검색하고 검색엔진이 묻지 않아도 스스로 내놓는 정보를 보십시오. 홈페이지만 나온다면 당신은 찾을 수 있는 문자열입니다. 설명과 소재지, 분류, 관련 조직이 나온다면 엔티티 레코드가 존재한다는 뜻이며, 생성된 답변에 등장하게 해 주는 것이 바로 그 레코드입니다.

토픽 권위는 엔티티 SEO와 같은 것인가요? 둘은 연결되어 있습니다. 내부 링크로 이어진 페이지들로 한 주제를 두텁게 다루면 당신의 엔티티와 그 주제 사이의 관계가 기계에게 읽을 수 있는 것이 됩니다. 글 하나는 데이터 포인트이고, 연결된 묶음은 시스템이 자기 자신과 대조해 검증할 수 있는 주장입니다. 엔티티가 식별되지 않은 상태에서 분량만 쌓는 것은 훨씬 적은 성과를 냅니다.