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계정을 잊어버리셨나요?

by 이동영 글쓰기 Jul 11. 2021

온라인 SNS 홍보 글쓰기의 기본은 검색 로직의 이해?

서포터즈, 기자단, 홍보단, 퍼스널 브랜딩을 위한 온라인 글쓰기 비법-1

위 제목이 다소 어렵게 느껴지는 분도 있겠다. 그러나 '이동영 글쓰기'가 어떤 브런치 작가인가. 쉽다. 일독하면, 당신의 온라인 SNS 홍보 글쓰기의 질이 달라지리라 확신한다.

오늘은 그 첫 번째 이야기를 풀어볼 차례다.

어떤 온라인 플랫폼에
글쓰기를 할 것인가?

라는 질문은 글쓰기의 기본을 이해하는데 주요한 과제다. 온라인에 스마트폰으로 누구나 글을 쓰는 일이 익숙해진 데는 불과 10년 정도밖에 되지 않은 게 현실. 특히 40대 이상에게는 여전히 난관이 많다.

뿐만 아니라, 2030 세대들도 시민 홍보단, 대학생 기자단, 서포터즈 등 SNS상에 글을 쓰며 홍보하는 대외활동을 할 때 효과적인 홍보 글쓰기에 서투르다. 글쓰기 교육생들만 보아도 나이 무관하고 셀프 퍼스널 브랜딩(자신을 홍보하는) 글쓰기 방법을 모르는 경우가 허다하다.

이동영 작가가 이런 상황을 잘 아는 이유는 그러한 글쓰기 강의 요청이 하루에도 수 건씩 들어오고 또 그만큼 출강을 해왔기 때문이다.

자, 이것만 기억하면
온라인 홍보 글쓰기 마스터는
시간문제다!

온라인 글쓰기는 책으로 엮는 원고 글쓰기와는 결이 좀 다르다. 웹툰이 만화책으로 인쇄돼 나올 때와 다른 뉘앙스를 가지는 것처럼. 웹에만 있는 스크롤이나 댓글이라는 차이점이 확연한 것과 흡사하다.

또한 실시간으로 수정과 삭제가 가능하고 동시에 공유와 캡처 보관도 가능해서 양면성이 있다. 쓰는 내용은 같을 지라도 온라인이라는 플랫폼을 이해한 글쓰기가 필요하다.

나는 이 연재글(시리즈)에서
크게 3가지를 제시하고자 한다.

첫째, 온라인 글쓰기의 독자 확보는 상위 노출 혹은 메인 노출이 가장 큰 영향을 미치는데, 이는 해당 사이트(혹은 검색 포털) 로직의 이해에 달려있다.

- 홍보 글쓰기의 대표적인 플랫폼인 네이버 블로그의 경우, 국내 최다 검색 이용자 수를 가진 '네이버'라는 검색 포털을 최우선 기반으로 한다. 최근에는 전연령에 걸쳐 네이버 검색보다 유튜브 검색이 더 대세라고 하지만, 여전히 네이버에서 소비되는 텍스트 콘텐츠들을 무시할 순 없다.

SNS 온라인 글쓰기 방법 강의 중인 이동영 강사

현재 네이버가 채택하고 있는 검색 로직에 대한 이해를 디테일하게 공부할 필요는 없어도 흐름을 알아두면 좋다.(참고 출처: 네이버 검색 공식 블로그- 본문 하단 링크 참조)

2016년까지는 매일 꾸준히 45일 정도만 쓰면 퀄리티와는 관계없이 상위 노출을 해주는 LIBRA라는 로직이 광고성 짙은 블로그 글을 색출하지 못한 채 사용되었다. 신뢰성을 기반으로 해야 하는 네이버 검색 결과의 블로그 글이 전부 광고글로 도배되니 사람들의 불만이 이 시기에 무섭게 증폭되었다.

그러자 홍보글이 범람했고, LIBRA의 개선점을 분석해 네이버가 도입한 검색 로직이 C-RANK였다. 한 분야에서 오랫동안 글을 써온 블로그 계정을 네이버가 분류하기 시작한 것이다. 그동안 상위 노출되던 블로그 글들은 싹 자취를 감추었고, 기존 블로거들은 당황스러움을 감추지 못했다. 게다가 새로 가입해 글을 올린 블로거들의 글이 상위 노출에서 배제되다 보니 의욕을 꺾어 놓았다.

출처: 네이버

그렇게 숱한 개선점을 분석한 네이버는 C-RANK(출처) 모델에 더해 현재의 D.I.A(문서) 모델을 도입하기에 이르렀다. 이 검색 로직은 단순한 홍보성 글을 최대한 배제하고, 질 높은 콘텐츠들을 확산하고 노출시키기 위한 목적으로 설계되었다.

추후 또 어떤 개선사항이 발견되어 업그레이드될지는 당장 알 수 없으나, 우리 이용자 입장에서는 과거의 맥락을 통한 흐름으로 완성된 현재 기준의 검색 로직 모델만 이해한다면 충분하다.

출처: 네이버

D.I.A: Deep Intent Analysis
네이버 데이터 기반, 키워드별 사용자들이 선호하는 콘텐츠들에 대한 점수를 반영한 모델로서, 문서의 주제 적합도, 실제 경험 바탕 정보 유무, 정보 충실성, 문서의 의도, 상대적인 어뷰징 척도, 콘텐츠 독창성, 적시성 등의 여러 요인들을 평가하여 복합적으로 사용자 선호 패턴을 랭킹 로직에 자동 반영하는 프로세스로 운영된다.