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검색 엔진 최적화
search engine optimization
검색 엔진 최적화(영어: search engine optimization, SEO)는 웹사이트나 웹 페이지로의 웹사이트 트래픽의 품질과 양을 검색 엔진으로부터 개선하는 과정이다. SEO는 직접 트래픽, 추천 트래픽, 소셜 미디어 트래픽 또는 유료 트래픽보다는 무상 검색 트래픽(오가닉 결과로 일반적으로 불림)을 목표로 한…
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검색 엔진 최적화(영어: search engine optimization, SEO)는 웹사이트나 웹 페이지로의 웹사이트 트래픽의 품질과 양을 검색 엔진으로부터 개선하는 과정이다. SEO는 직접 트래픽, 추천 트래픽, 소셜 미디어 트래픽 또는 유료 트래픽보다는 무상 검색 트래픽(오가닉 결과로 일반적으로 불림)을 목표로 한…
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검색 엔진 최적화(영어: search engine optimization, SEO)는 웹사이트나 웹 페이지로의 웹사이트 트래픽의 품질과 양을 검색 엔진으로부터 개선하는 과정이다. SEO는 직접 트래픽, 추천 트래픽, 소셜 미디어 트래픽 또는 유료 트래픽보다는 무상 검색 트래픽(오가닉 결과로 일반적으로 불림)을 목표로 한다.
오가닉 검색 엔진 트래픽은 이미지 검색, 비디오 검색, 학술 검색, 뉴스 검색, 특정 산업 수직 검색 엔진, 대규모 언어 모델 등 다양한 종류의 검색에서 발생한다.
인터넷 마케팅 전략으로서 SEO는 검색 엔진이 작동하는 방식, 검색 엔진 결과를 결정하는 알고리즘, 사람들이 무엇을 검색하는지, 검색 엔진에 입력되는 실제 검색어 또는 키워드, 그리고 타겟 잠재 고객이 선호하는 검색 엔진을 고려한다. SEO는 웹사이트가 검색 엔진으로부터 더 많은 방문자를 유치하고 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위를 차지하도록 돕는 것을 목표로 방문자를 전환하거나 브랜드 인지도를 구축한다.
웹마스터와 콘텐츠 제공자들은 최초의 검색 엔진들이 초기 웹을 분류하기 시작한 1990년대 중반부터 웹사이트를 검색 엔진에 최적화하기 시작했다. 처음에는 웹마스터들이 페이지의 주소 또는 URL을 다양한 검색 엔진에 제출하면, 검색 엔진은 웹 크롤러를 보내 해당 페이지를 크롤링하고, 다른 페이지로의 링크를 추출하며, 페이지에서 찾은 정보를 반환하여 색인하도록 했다.
2004년 전직 산업 분석가이자 현 구글 직원인 대니 설리번의 기사에 따르면, "검색 엔진 최적화"라는 용어는 1997년에 사용되기 시작했다. 설리번은 SEO 전문가인 브루스 클레이를 이 용어를 대중화시킨 최초의 인물 중 한 명으로 꼽는다.
초기 버전의 검색 알고리즘은 알리웹과 같은 엔진에서 키워드 메타 태그 또는 인덱스 파일과 같이 웹마스터가 제공한 정보에 의존했다. 메타 태그는 각 페이지의 콘텐츠에 대한 안내를 제공한다. 그러나 메타데이터를 사용하여 페이지를 색인하는 것은 신뢰할 수 없는 것으로 밝혀졌다. 왜냐하면 메타 태그에 있는 웹마스터의 키워드 선택이 사이트의 실제 콘텐츠를 부정확하게 나타낼 수 있었기 때문이다. 부정확하거나 불완전한 메타 태그의 결함 있는 데이터는 페이지가 관련 없는 검색에서 잘못 분류될 가능성을 만들었다.
웹 콘텐츠 제공자들은 검색 엔진에서 좋은 순위를 얻기 위해 페이지의 HTML 소스 내 속성을 조작하기도 했다. 1997년까지 검색 엔진 설계자들은 웹마스터들이 검색 엔진에서 순위를 높이려고 노력하며 일부 웹마스터들은 과도하거나 관련 없는 키워드로 페이지를 채워 검색 결과의 순위를 조작하고 있음을 인식했다. 알타비스타 및 인포시크와 같은 초기 검색 엔진은 웹마스터가 순위를 조작하는 것을 방지하기 위해 알고리즘을 조정했다.
웹마스터의 통제 내에 있는 키워드 밀도와 같은 요소에 의존함으로써, 초기 검색 엔진은 남용과 순위 조작으로 고통받았다. 사용자에게 더 나은 결과를 제공하기 위해 검색 엔진은 결과 페이지가 파렴치한 웹마스터가 수많은 키워드를 삽입한 관련 없는 페이지가 아닌 가장 관련성 높은 검색 결과를 표시하도록 적응해야 했다. 이는 용어 밀도에 대한 과도한 의존에서 벗어나 의미론적 신호를 평가하는 더 전체론적인 프로세스로 이동하는 것을 의미했다.
검색 엔진은 웹마스터가 조작하기 더 어려운 추가 요소를 고려하여 더 복잡한 순위 결정 알고리즘을 개발함으로써 대응했다.
일부 검색 엔진은 SEO 산업에 접근하여 SEO 컨퍼런스, 웹 채팅, 세미나의 빈번한 후원사이자 손님으로 참여하고 있다. 주요 검색 엔진은 웹사이트 최적화에 도움이 되는 정보와 지침을 제공한다. 구글은 웹마스터가 자신의 웹사이트 색인에 문제가 있는지 여부를 파악하는 데 도움을 주는 사이트맵스 프로그램을 운영하며, 웹사이트로의 구글 트래픽에 대한 데이터도 제공한다. 빙 웹마스터 도구는 웹마스터가 사이트맵과 웹 피드를 제출하고, 사용자가 "크롤링 속도"를 결정하며, 웹 페이지 색인 상태를 추적할 수 있도록 한다.
2015년, 구글이 미래 제품의 핵심 기능으로 모바일 검색을 개발하고 홍보하고 있다고 보도되었다. 이에 대응하여 많은 브랜드들이 인터넷 마케팅 전략에 다른 접근 방식을 취하기 시작했다.
2020년대에는 챗GPT, Claude, Perplexity, Gemini와 같은 생성형 인공지능 도구의 등장이 생성형 엔진 최적화 또는 인공지능 최적화라고 불리는 새로운 접근 방식을 탄생시켰다. 이 접근 방식은 대규모 언어 모델(LLM)이 제공하는 AI 생성 답변에 포함될 콘텐츠를 최적화하는 데 중점을 둔다. 이러한 변화는 디지털 마케터들이 콘텐츠 형식, 권위 신호, 그리고 구조화된 데이터가 어떻게 제시되어야 콘텐츠가 더 "프롬프트 친화적"이 될 수 있는지를 재고하게 만들었다. 또한 이러한 각 전술은 Ahrefs가 "구글뿐만 아니라 여러 플랫폼에서 비선형적인 검색 여정을 위해 브랜드의 존재를 최적화하는 것"이라고 설명한 "검색 경험 최적화"의 하위 집합으로 간주되어야 한다고 주장되기도 했다.
1998년, 스탠퍼드 대학교의 두 대학원생인 래리 페이지와 세르게이 브린은 웹 페이지의 중요도를 평가하는 수학적 알고리즘에 기반한 검색 엔진 "백럽(Backrub)"을 개발했다. 알고리즘에 의해 계산된 숫자, 즉 페이지랭크는 인바운드 링크의 양과 강도의 함수이다. 페이지랭크는 웹 사용자가 웹을 무작위로 탐색하고 한 페이지에서 다른 페이지로 링크를 따라갈 때 특정 페이지에 도달할 가능성을 추정한다. 사실상 이는 페이지랭크가 높은 페이지가 무작위 웹 탐색자에 의해 도달될 가능성이 높으므로 일부 링크가 다른 링크보다 더 강하다는 것을 의미한다.
페이지와 브린은 1998년에 구글을 설립했다. 구글은 단순한 디자인을 좋아하는 증가하는 인터넷 사용자들 사이에서 충성도 높은 추종자를 확보했다. 페이지랭크와 하이퍼링크 분석과 같은 오프 페이지 요소는 온 페이지 요소(키워드 빈도, 메타 태그, 헤딩, 링크 및 사이트 구조 등)와 함께 고려되어 구글이 온 페이지 요소만으로 순위를 결정하는 검색 엔진에서 보았던 조작을 피할 수 있도록 했다. 페이지랭크는 조작하기 더 어려웠지만, 웹마스터들은 이미 잉크토미 검색 엔진에 영향을 미치기 위한 링크 구축 도구와 체계를 개발했으며, 이러한 방법들은 페이지랭크 조작에도 유사하게 적용될 수 있음이 입증되었다. 많은 사이트들은 종종 대규모로 링크를 교환, 구매 및 판매하는 데 중점을 둔다. 이러한 체계 중 일부는 링크 스패밍만을 목적으로 하는 수천 개의 사이트 생성을 포함했다.
2004년까지 검색 엔진은 링크 조작의 영향을 줄이기 위해 광범위한 비공개 요소를 순위 결정 알고리즘에 통합했다. 주요 검색 엔진인 구글, 빙, 야후!는 페이지 순위를 매기는 데 사용하는 알고리즘을 공개하지 않는다. 일부 SEO 전문가들은 검색 엔진 최적화에 대한 다양한 접근 방식을 연구하고 개인적인 의견을 공유해왔다. 검색 엔진 관련 특허는 검색 엔진을 더 잘 이해하는 데 정보를 제공할 수 있다. 2005년, 구글은 각 사용자에 대한 검색 결과 개인화를 시작했다. 이전 검색 기록에 따라 구글은 로그인한 사용자를 위한 결과를 만들었다.
2007년 구글은 페이지랭크를 전송하는 유료 링크에 대한 캠페인을 발표했다. 2009년 6월 15일, 구글은 링크에 nofollow 속성을 사용하여 페이지랭크 스컬프팅의 영향을 완화하기 위한 조치를 취했음을 공개했다. 구글의 유명 소프트웨어 엔지니어인 맷 커츠는 SEO 서비스 제공업체가 페이지랭크 스컬프팅에 nofollow를 사용하는 것을 막기 위해 구글 봇이 더 이상 nofollow 링크를 동일하게 취급하지 않을 것이라고 발표했다. 이러한 변화의 결과로 nofollow의 사용은 페이지랭크의 증발을 초래했다. 위 문제를 피하기 위해 SEO 엔지니어들은 nofollow 태그를 난독화된 자바스크립트로 대체하여 페이지랭크 스컬프팅을 허용하는 대체 기술을 개발했다. 또한, iframe, 플래시, 자바스크립트 사용을 포함한 여러 솔루션이 제안되었다.
2009년 12월, 구글은 모든 사용자의 웹 검색 기록을 사용하여 검색 결과를 채울 것이라고 발표했다. 2010년 6월 8일, 구글 카페인이라는 새로운 웹 색인 시스템이 발표되었다. 사용자가 뉴스 결과, 포럼 게시물 및 기타 콘텐츠를 이전보다 훨씬 빨리 게시한 후 찾을 수 있도록 설계된 구글 카페인은 구글이 색인을 업데이트하는 방식의 변화로, 이전보다 구글에서 항목이 더 빨리 나타나도록 했다. 구글의 카페인을 발표한 소프트웨어 엔지니어 캐리 그라임스에 따르면, "카페인은 이전 색인보다 웹 검색에서 50% 더 신선한 결과를 제공한다..." 구글 인스턴트, 실시간 검색은 검색 결과를 더욱 시의적절하고 관련성 있게 만들기 위해 2010년 말에 도입되었다. 역사적으로 사이트 관리자들은 검색 순위를 높이기 위해 웹사이트를 최적화하는 데 몇 달 또는 몇 년을 보냈다. 소셜 미디어 사이트 및 블로그의 인기가 증가함에 따라, 주요 엔진은 검색 결과 내에서 신선한 콘텐츠가 빠르게 순위를 차지할 수 있도록 알고리즘을 변경했다.
구글은 콘텐츠 품질을 위한 팬더(2011), 링크 스팸을 위한 펭귄(2012), 자연어 처리를 위한 허밍버드(2013), 질의 이해를 위한 BERT(2019) 등 검색 품질 향상을 위한 수많은 알고리즘 업데이트를 구현했다. 이러한 업데이트는 검색 기술의 지속적인 발전과 스팸 퇴치 및 사용자 경험 개선을 위한 구글의 노력을 반영한다.
2025년 5월 20일, 구글은 AI 모드가 모든 미국 사용자에게 출시될 것이라고 발표했다. AI 모드는 구글이 "쿼리 팬아웃 기술"이라고 부르는 것을 사용하는데, 이는 검색 쿼리를 여러 하위 주제로 분해하여 사용자에게 추가 검색 쿼리를 생성한다.
구글, 빙, 브레이브 검색 및 야후!와 같은 주요 검색 엔진은 크롤러를 사용하여 알고리즘 검색 결과에 포함할 페이지를 찾는다. 다른 검색 엔진에 이미 색인된 페이지에서 링크된 페이지는 자동으로 발견되므로 제출할 필요가 없다. 2014년과 2017년에 각각 폐쇄된 두 개의 주요 디렉토리인 야후! 디렉토리와 DMOZ는 모두 수동 제출과 인간 편집자의 검토를 요구했다. 구글은 구글 검색 콘솔을 제공하며, 이를 통해 XML 사이트맵스 피드를 생성하여 무료로 제출할 수 있어 모든 페이지, 특히 자동으로 링크를 따라가도 발견되지 않는 페이지도 확실히 찾을 수 있다. 또한 URL 제출 콘솔도 있다. 야후!는 이전에 클릭당 비용을 지불하여 크롤링을 보장하는 유료 제출 서비스를 운영했지만, 이 관행은 2009년에 중단되었다.
검색 엔진 크롤러는 사이트를 크롤링할 때 여러 요소를 살펴볼 수 있다. 모든 페이지가 검색 엔진에 의해 색인되는 것은 아니다. 사이트의 루트 디렉토리에서 페이지의 거리가 페이지가 크롤링되는지 여부에 영향을 미칠 수도 있다.
모바일 기기는 구글 검색의 대부분에 사용된다. 2016년 11월, 구글은 웹사이트 크롤링 방식에 큰 변화를 발표하고 색인을 모바일 우선으로 만들기 시작했는데, 이는 특정 웹사이트의 모바일 버전이 구글 색인에 포함되는 시작점이 된다는 의미이다. 2019년 5월, 구글은 크롤러의 렌더링 엔진을 최신 버전의 크로미엄 (발표 당시 74)으로 업데이트했다. 구글은 크로미엄 렌더링 엔진을 최신 버전으로 정기적으로 업데이트할 것이라고 밝혔다. 2019년 12월, 구글은 크롤러의 User-Agent 문자열을 렌더링 서비스에서 사용하는 최신 Chrome 버전을 반영하도록 업데이트하기 시작했다. 이 지연은 웹마스터가 특정 봇 User-Agent 문자열에 응답하는 코드를 업데이트할 시간을 주기 위함이었다. 구글은 평가를 실행했고 영향이 미미할 것이라고 확신했다.
검색 색인에 원치 않는 콘텐츠가 포함되지 않도록 웹마스터는 도메인의 루트 디렉토리에 있는 표준 로봇 배제 표준 파일을 통해 스파이더에게 특정 파일이나 디렉토리를 크롤링하지 않도록 지시할 수 있다. 또한, 페이지는 로봇 전용 메타 태그(일반적으로 <meta name="robots" content="noindex">)를 사용하여 검색 엔진의 데이터베이스에서 명시적으로 제외될 수 있다. 검색 엔진이 사이트를 방문할 때, 루트 디렉토리에 있는 robots.txt가 가장 먼저 크롤링되는 파일이다. robots.txt 파일은
출처: 검색 엔진 최적화 (CC BY-SA)
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