B2B 마케팅 에세이 (#5 시멘틱 검색)
구글 Semantic Search의 의미와 마케터의 대응
구글 Semantic Search(시멘틱 검색)이라는 말을 아시나요?
시맨틱 검색은 검색자의 의도, 쿼리 콘텍스트 및 단어 간의 관계를 기반으로 더 정확한 검색 결과를 생성하려는 검색 엔진의 일련의 시도를 말합니다.
구글은 허밍버드. Rankbrain, Bert 등의 딥러닝 모델과 알고리즘을 통해 검색엔진의 성능을 높이고 있습니다.
궁극적으로 구글이 지향하는 검색엔진의 목표는 "사람처럼 알려주는 것"입니다.
검색하는 사용자를 "식별"하고 그에 맞는 검색 결과를 보여주려 노력한다는 점입니다.
유사한 알고리즘을 개발하려는 개발자들이 아니라면 구글의 이러한 검색엔진 알고리즘의 기술적인 의미를 해석할 필요는 전혀 없습니다.
중요한 것은 "의도"를 파악하고 "추세"를 읽어 대응하는 역량입니다.
1. 상위 노출, SEO, 클릭할 만한 제목 작성, 본문에 키워드 추가??
제목을 읽고 무엇이 떠오르시나요?
저는 이것들을 콘텐츠 마케팅과 SEO를 방해하는 데이터 즉 "노이즈"라고 생각합니다.
왜냐하면 최근의 구글의 "행보"와 정반대 되는 움직임이며 더군다나 이미 "보편화"되어 더 이상 차별화된 마케팅 활동의 키로 여겨지지도 않기 때문입니다.
뿐만 아니라 이러한 이야기는 한 명이 적게는 수십 많게는 수백 명의 클라이언트를 상대하는 사람의 입장에서 그들의 관리 편의를 위해 만들어진 임의의 "공식"이기 때문에 더더욱 "노이즈"라고 생각합니다.
"신호와 소음"의 저자 네이트 실버는 기업들의 예측이 실패하는 이유는 데이터의 부족이 아니라고 주장합니다.
많아지는 정보량만큼 불필요한 소음의 양도 늘어나는 것을 경고하고 넘쳐나는 정보 속에서 "소음"을 제거해 의미를 발견하는 것의 중요성을 역설합니다.
이는 마케터들에게도 시사하는 바가 큽니다.
좋은 검색 품질을 제공하려는 구글의 입장에서 제거해야 할 지침이 되어버린 과거의 공식을 아직도 지침으로 따르고 있다는 것은 전방에 사고가 났음을 인지하지 못하고 길안내만 받고 있는 운전자의 모습과도 유사합니다.
신호를 읽어야지 노이즈에 집착하면 대형사고가 날 수밖에 없습니다.
2. 검색엔진 알고리즘 개선을 위한 구글의 노력
구글은 적어도 2년에 한 번 그들의 알고리즘을 대대적으로 개선합니다.
지금 현재도 구글은 인공지능과 딥러닝을 통해 연구를 하고 있습니다.
검색엔진 알고리즘은 구글뿐만 아니라 인공지능을 기반으로 한 스타트업에게도 큰 관심사입니다.
최근 인공지능 검색 기술 스타트업 트웰브랩스는 미국 실리콘밸리 벤처투자사들에게 60억 원 시드 투자를 받았습니다.
이러한 기술발전은 구글의 검색엔진 알고리즘에도 영향을 미쳐 그들의 알고리즘에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.
그럼 구글의 이러한 움직임을 좀 더 자세히 살펴봅시다.
2-1 시맨틱 검색의 이해
영어 단어 "semantic"은 "의미론적인"을 의미하기도 하며 언어학 및 컴퓨터 과학을 포함한 여러 별개 학문의 하위 분야를 나타내는 데 사용됩니다.
시멘틱 검색은 검색자의 의도, 단어 간의 관계를 기반으로 사용자에게 가능한 가장 정확한 검색 결과를 생성하려는 검색 엔진의 시도를 말합니다.
이를 위해 구글은 기계학습과 딥러닝에 기반을 둔 인공지능기반 검색 엔진으로 발전해 사용자에게 단어와 문서의 의미를 알고리즘이 스스로 이해하고 제공합니다.
구글의 머신러닝 및 딥러닝의 기술역량으로 볼 때 그들이 지향하는 "시멘틱 검색"은 사용자들의 검색 품질을 한층 더 높여 나가고 있습니다.
2-2 구글 허밍버드
2013년 구글 검색 알고리즘의 대대적인 변화를 가져다준 코드명으로 알려져 있습니다.
허밍버드는 단순히 몇 단어와 일치하는 페이지보다 주된 의미와 일치하는 페이지를 더 높은 순위에 올려주게 하였습니다.
구글의 검색엔진 결과가 만족스러운 이유에는 이러한 시도들이 있었다는 사실을 우리는 인지해야 합니다.
2-3 RankBrain
2015년 구글에 의해 사용된 머신 러닝 기반 검색 엔진 알고리즘입니다.
RankBrain은 사용자가 가치 있다고 생각하는 페이지들의 유사점들을 찾게 하는 알고리즘입니다.
노출된 콘텐츠가 사용자가 입력한 키워드와 일치하지 않더라고 유사점들만 있다면 이를 좋은 결과로 인식하고 간주합니다.
2-4 Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
2019년 공개한 구글의 인공지능 언어 모델입니다.
자연 언어 처리(NLP)의 최첨단 딥러닝 모델로 구글 내부적으로 가장 진일보된 도약이라고 스스로 평가하고 있습니다.
시멘틱 검색을 위한 구글 허밍버드, RankBrain과 Bert의 지향점은 무엇일까요?
의도는 무엇일까요?
바로 사람처럼 알려주기입니다.
이것이 모든 인공지능의 목표이기도 합니다.
3. 마케터의 대응 (niche-topic)
구글 키워드 리서치를 통해 적당한 콘텐츠를 양적으로 작성하고 기존의 방법으로 상위 노출을 기대하는 시도는 점점 벽에 부딪힐 것입니다.
구글이 개발하는 인공지능의 목표가 바로 이러한 인위적인 장애물들을 제거하고 양질의 콘텐츠를 사용자에게 전달하는 일이기 때문입니다.
어설픈 꼼수는 더 신속하게 제거될 것입니다.
이를 위해서는 발상의 전환이 필요합니다.
일일 1000건의 검색량을 자랑하는 키워드에 대응하기 위하여 억지로 콘텐츠를 작성하는 것이 아니라
일일 20건 이하라고 할지라도 열성 사용자들이 검색하는 키워드에 대응하기 위해 전문 콘텐츠를 작성하는 것입니다.
이를 위해서는 키워드적인 시각이 아닌 콘텐츠 주제에 대한 시각이 필요합니다.
연속성을 가져야 고품질의 콘텐츠가 제작되기에 주제를 잘 선정해야 하고
마케터 입장에서 주제에 대한 콘텐츠 발행은 투자이며 우리 회사 비즈니스와 연관성도 찾아야 하기에
테마에 대한 고민도 필요합니다.
즉 저퀄리티의 키워드 중심 콘텐츠보다는 고퀄리티 중심 테마-주제에 의거한 콘텐츠 전략 중심의 전문 콘텐츠가 구글에 대응하는 방법론이다라고 말씀드리고 싶습니다.
그럼 자연스럽게 아래의 결론이 나옵니다.
양질의 콘텐츠=사용자 중심의 콘텐츠=사용자에 대한 연구=구글 노출의 핵심
구글의 변화에 대한 콘텐츠 마케팅의 자세
4. 마케터의 대응 (no more keyword research)
단도직입적으로 말씀드립니다.
이제 더 이상 키워드 리서치는 필요 없습니다.
b2b 비즈니스를 하고 계시는가요?
분명한 고객 의도를 가진 b2b 비즈니스에서 그들이 검색하는 키워드는 아주 분명합니다.
연관성도 없는 키워드에 대응하기 위해 콘텐츠를 작성한다고 한들 전환으로 이어지기는 힘듭니다.
이제 키워드 리서치 대신 고객정보의 질을 높여야 합니다.
출처-https://www.techtarget.com/구체적으로는 신규 고객을 대상으로 일련의 고객 프로파일 양식을 갖추면 좋습니다.
1번 라인은 구매 여정을 기입합니다.
간단하게 소화기를 판매하는 회사의 입장에서 서술해 보겠습니다.
1번 라인 구매 여정
어떤 일이 있었지? (여성 근로자가 많은 우리 회사에 직원들이 소화기 작동도 못하는 걸 알게 됨)
어떻게 알아봤지? ( 네이버와 구글에서 검색을 하고 알아 봄)
무얼 기대한 거지? (단체 구매 할인, 쉬운 작동법, 가벼운 무게)
뭘 망설였을까? (혹시 같은 제품을 다른 곳에서 더 싸게 팔지 않을까? 차라리 건물에 화재경보 시스템을 구축할까?)
누구랑 비교했을까? (화재경보시스템, 비용이 비싸고 번거로워 포기함)
계약 후 또 구매할까? (유통기한이 있을까? 화재경보시스템도 알아볼까?)
2번 라인 고객정보
성함
직급
회사 정보
구매량
지역
영업팀과 교류 후 언급한 내용을 포함하는 고객 프로파일을 보유하는 것이 좋습니다.
이는 콘텐츠 전략과 고객 여정 관리에 필수적입니다.
양질의 콘텐츠를 작성하기 위해 키워드 리서치를 돌리느냐? 고객 프로파일을 살피느냐?
당연히 결론은 후자입니다.
5. 마케터의 대응 (asset management)
과거에 근무했던 회사에서 저희는 2주에 한 번 콘텐츠를 작성했습니다.
이를 위해 저희가 인위적으로 기술적인 무언가를 한적은 없습니다.
전 아직도 백링크가 무엇인지 상위 노출의 공식이 무엇인지 알지 못합니다.
그저 양질의 콘텐츠를 부끄럽지 않게 작성하여 사용자를 돕는다라는 신념으로 콘텐츠를 작성했습니다.
다른 회사들처럼 콘텐츠의 양을 늘려야 하나? 생각도 들었으나 이는 구글 서치 콘솔을 통해 기우로 드러났습니다.
읽을 만한 글들은 사람들이 오래 머무를 것이고 타인에게 읽어보라 공유할 것이고 자연스럽게 페이지뷰와 체류시간도 늘어나고 구독을 통해 한층 높은 수준의 잠재고객도 확보할 수 있습니다.
사람들의 입장에서 콘텐츠를 작성했기에 지금도 당시 작성한 글들은 상위 노출이 되어 있으며 별도의 유료광고를 하지 않아도 꾸준하게 해당 웹사이트에 방문하는 효과를 불러옵니다.
이를 위해 저희가 수행했던 작업은 20여 명의 기존 고객 구매자 페르소나 인터뷰, 콘텐츠 마케팅 플레이북 작성, 온오프라인 콘텐츠 제작 등 좁은 시각의 검색 최적화가 아닌 넓은 시각의 콘텐츠 마케팅 관점으로 마케팅을 실시하였습니다.
이러한 과정은 자연스럽게 작성한 콘텐츠의 자산화를 불러일으켜 돈을 쓰는 마케팅이 아닌 돈을 버는 마케팅이라는 진일보된 차원의 마케팅을 가능하게 합니다.
결론
시멘틱 검색 등 구글의 검색 알고리즘이 현재 보다 퇴보 할리는 결코 없습니다,
인공지능 기반 기술의 발전으로 "꼼수"는 더 빠르게 제거되고 양질의 콘텐츠는 더 빠르게 사용자에게 전달될 것입니다.
세상 모든 환경이 이를 뒷받침하고 있습니다.
B2B 마케팅에서 유료광고보다 콘텐츠를 통한 잠재고객 유치는 선택이 아닌 필수입니다.
이를 위해 마케터들은 좁은 의미의 검색 최적화가 아닌 넓은 의미의 마케팅 목표 설정-포지셔닝 맵-구매자 페르소나 인터뷰-구매 여정 관리 등 일련의 사용자 중심 마케팅을 통해 좀 더 효율적인 마케팅을 하시기를 권유합니다.
