메타디스크립션 총정리 – 검색친화적으로 작성하기!
TBWA 디지털 마케팅
메타디스크립션은 SEO에서 빠질 수 없는 기본적인 요소 중 하나입니다. 그러나 가장 기본적인 요소임에도 불구하고 메타디스크립션에 대해서 모든 사람들이 정확하게 알고 있지는 않은데요, 이번 포스트에서는 도대체 메타디스크립션은 무엇이고, 왜 중요하며, 어떻게 최적화해야할지에 대해서 말씀 드리도록 하겠습니다.
메타디스크립션이란?
메타디스크립션은 웹페이지에 대한 간략한 요약을 제공하는 HTML 속성입니다. HTML의 <head> 안에 위치하기 때문에 실제 웹페이지를 방문하는 사용자들에게는 보이지 않지만 구글이나 네이버와 같은 검색엔진 로봇에게 해당 페이지에 대한 단서를 제공합니다.
TBWA 데이터랩 홈페이지의 HTML안에 위치한 메타디스크립션
메타디스크립션이 SEO에 있어서 가치가 있는 이유는 바로 SERP에 노출될 수 있기 때문입니다. 아래의 이미지는 구글의 검색엔진 결과페이지(SERP)에 노출된 TBWA 데이터랩 홈페이지 결과입니다. 보시다시피 HTML 속성으로서 작성된 메타디스크립션이 그대로 구글 SERP에 노출됐습니다. SERP에 노출될 수 있기 때문에 우리는 메타디스크립션을 최적화하여 검색 사용자들의 클릭률(CTR)을 높일 수 있습니다.
구글의 검색엔진 결과페이지(SERP)에 노출된 TBWA 데이터랩 홈페이지 결과에 포함된 메타디스크립션
메타디스크립션 코드 샘플
<head> <meta name="description"
content="검색 사용자에게 SERP 상에서 보여주고 싶은 메타디스크립션을 content 속성 안의 변수값으로 넣으시면 됩니다."></head>
메타디스크립션에 대한 흔한 오해들
메타디스크립션과 관련한 대표적인 오해 2가지에 대해서 정리했습니다.
메타디스크립션은 구글 검색 랭킹요소이다?
메타디스크립션과 관련해서 가장 대표적인 오해입니다. 결론부터 말씀드리면 메타디스크립션은 더이상 직접적인 구글의 검색 랭킹요소가 아닙니다. 구글은 2009년 9월에 메타디스크립션이나 메타키워드를 구글의 웹 검색 랭킹 알고리즘에 반영되지 않는다고 발표했습니다.
아래의 인용구는 구글이 메타디스크립션의 랭킹요소 여부 관련해서 2009년 9월에 언급한 내용입니다.
표시되는 스니펫에 description 메타 태그를 사용하기도 하지만 순위에는 여전히 description 메타 태그를 사용하지 않습니다.
2009년 9월 21일 월요일 Google 검색 센터 블로그
그렇다면 구글의 검색 랭킹에 도움도 안되는 메타디스크립션을 왜 신경써야 할까요? 우선 앞서 언급했듯이 SERP에 노출되기 때문입니다. 사용자 입장에서 도움이 되는 내용을 전달한다는 것을 알리려면 메타 디스크립션이 본문의 내용을 잘 요약해야겠죠? 그래야 해당 페이지의 클릭률이 올라갈 것입니다.
또한 우리는 구글뿐만 아니라 네이버, 다음, 빙과 같은 다른 검색엔진도 고려해야 합니다. 구글과 달리 다른 검색엔진은 자신들의 검색랭킹요소에 메타디스크립션이 포함되는지 여부를 명확히 밝히지 않았습니다. 즉, 돌다리도 두들겨보고 건너려면 최적화된 메타디스크립션이 필요합니다.
설정한 메타디스크립션은 SERP상에서 변하지 않는다?
SEO 컨설턴트로서 고객사에게 메타디스크립션과 관련되어 많이 받는 질문 중 하나가 있습니다.
왜 제가 설정한 메타디스크립션이 구글 SERP에서는 다르게 노출되나요?
설정한 메타디스크립션이 SERP에서 보이지 않는 이유는 메타디스크립션이 검색엔진에게 하는 명령이 아닌 제안이기 때문입니다. 검색엔진은 SERP에 웹페이지 결과를 노출시키는 데에 있어 HTML의 메타디스크립션을 참고할 뿐 꼭 사용해야할 의무는 없습니다.
그렇다면 도대체 보장도 안되는 메타디스크립션은 왜 그렇게 공들여서 설정하는 것인가요? 그 이유는 바로 공들여서 설정해야지 검색엔진이 우리의 메타디스크립션을 무시하지 않고, 중요한 키워드와 대응해서 설정한 메타디스크립션을 노출시키기 때문입니다. 메타디스크립션을 최적화시키는 4가지 방법을 소개해드리겠습니다.
메타디스크립션 최적화 4가지 팁
1. 메타디스크립션 최적화는 길이부터 시작!
메타디스크립션의 최적화된 길이는 영문 70-155자, 한글 35-77자입니다.
길이가 최적화되지 못한 메타디스크립션 예시
위의 이미지는 제가 최근에 작성한 구글 검색명령어 관련 블로그글의 SERP 내 노출되는 검색결과입니다. 메타디스크립션의 길이가 최적화되지 못해서 문장의 오른쪽 부분이 잘려서 노출됩니다. 길이를 초과해서 작성한다고 해서 랭킹에 안좋은 영향이 있지는 않지만, 검색 사용자가 보기에 좋지 않겠죠? 가능하면 길이를 최적화해서 메타디스크립션을 작성하도록 합시다! (스스로에게도 해당되는 말입니다…)
2. 메타디스크립션에 타깃 키워드 포함시키자!
앞서서 메타디스크립션을 설정해도 검색엔진이 맘대로 SERP상에 노출되는 디스크립션을 변경할 수 있다고 했었죠? 바로 그 이유는 작성한 메타디스크립션에 타깃 키워드가 포함되지 않았기 때문입니다.
정확히 무슨 말을 하는지 잘 모르시겠죠? 예시를 통해서 알아보도록 합시다. 예시로 사용한 글은 TBWA 블로그의 키워드 데이터 분석 관련 글입니다.
해당 글은 ‘키워드 분석’이라는 검색어를 목표로 작성된 글입니다. 즉, 검색 사용자가 키워드 분석이라는 키워드를 검색했을 때 상위노출되는 것을 목표로 하는 것입니다. 이 때. 키워드 분석이라는 키워드가 메타디스크립션에 포함이 되어야 우리가 작성한 메타디스크립션이 SERP에 그대로 노출됩니다. 그렇지 않다면 검색엔진은 키워드 분석이 포함된 본문 문단을 임의로 가져와 메타디스크립션으로 SERP에서 보여줄 것입니다.
타깃 키워드인 ‘키워드 분석‘이 포함된 메타디스크립션 예시위의 예시는 타깃 키워드인 ‘키워드 분석’이 포함된 최적화된 메타디스크립션 예시이며, 그렇기 때문에 우리가 작성한 메타디스크립션이 SERP에서 그대로 노출되었습니다. 반대 예시도 봐야 와닿으실거라 그렇지 못한 예시도 가져와봤습니다.
만약 우리가 목표로 하는 키워드가 ‘네이버 키워드 분석 사이트’라고 해보겠습니다. 그렇다면 메타디스크립션에 해당 키워드가 포함되어야 합니다. 하지만 앞서 보셨듯이 작성된 메타디스크립션에는 ‘네이버 키워드 분석 사이트’라는 타깃키워드가 포함되지 않았습니다. 그 결과 SERP 상에서 노출되는 메타디스크립션은 검색엔진이 본문에서 임의로 가져온 문단으로 노출되고 있습니다.
타깃 키워드가 포함되지 않은 메타디스크립션은 검색엔진에게 무시됩니다.
위의 예시를 보면서 눈치를 채셨을 것입니다. 메타디스크립션은 사용자의 검색어에 영향을 받고 변경됩니다. 즉, 해당 글과 관련된 수많은 예상 검색어를 전부 다 목표로 하고, 수많은 검색어를 메타디스크립션에 포함시키는 것은 불가능합니다. 그렇기 때문에 검색량 및 본문과의 연관성 등을 기준으로 주요한 타깃 키워드를 3~4개 정도 선정해야 합니다. 그 이후 해당 키워드들을 메타디스크립션에 포함시켜 작성해야 우리가 원하는 메타디스크립션을 SERP에 그대로 노출시킬 수 있습니다.
3. 메타디스크립션은 본문 내용과 관련이 있어야 한다.
우리가 작성한 메타디스크립션을 SERP에 그대로 노출시키기 위해서는 타깃 키워드들이 포함되는 것과 더불어서 메타디스크립션이 본문의 내용을 반영해야 합니다. 만약에 본문에서 다루고 있지 않은 내용을 메타디스크립션을 포함시킨다면 검색엔진은 당연히 우리가 작성한 메타디스크립션을 보여주지 않을 것입니다.
그리고 만약에 검색엔진이 본문과의 관련성이 떨어지는 메타디스크립션을 노출한다고 해도, 검색 사용자 측면에서의 만족도가 떨어질 수 있습니다. 메타디스크립션을 보고 해당 검색결과를 클릭한 사용자가 실제 본문을 확인하고 해당 내용이 없다는 것을 알게 된다면 궁극적으로 검색 만족도가 하락할 것이고 클릭률 및 SEO에 부정적인 영향을 주게 됩니다.
4. CTA(콜투액션)으로 메타디스크립션을 마무리하자!
CTA(Call-To-Action)란 사용자로 하여금 특정 행동을 유도하는 문구를 뜻합니다. 일반적으로 SERP에서의 사용자로 하여금 유도하고자 행동은 바로 클릭이겠죠? 해당 글에서 검색사용자의 궁금증을 해결할 수 있다는 점을 어필하면서 클릭을 유도하는 콜투액션 문구로 마무리해봅시다. 예를 들어 ‘더 자세한 내용을 확인해보세요!’, ‘더 궁금한 내용을 직접 물어보세요!’와 같은 콜투액션 문구를 포함시켜서 검색 사용자들의 관심과 클릭을 유도할 수 있습니다.
해당 글은 TBWA 데이터랩과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
