SEO 분야에서는 구글이 '클릭 후 소요 시간(Time-To-Long Click, TTLC)'이라는 지표를 사용한다는 개념이 오랫동안 제기되어 왔는데, 이는 2013년 AJ Kohn에 의해 처음 언급되었습니다.
그 이후로 구글은 검색 품질 측정의 복잡성을 설명하는 여러 연구 논문을 발표했는데, 이는 검색 품질이 끊임없이 변화하는 특성 때문이라고 합니다.
특히 주목할 점은 다음과 같습니다.
- 직접 답변
- 위치 편향
- 광고 결과 확장
- SERP 기능
- SERP 레이아웃 변형
이러한 모든 요소는 사용자가 검색어에 대한 구글 검색 결과에서 상호 작용하고 클릭(또는 클릭하지 않음)하는 방식에 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 구글은 사용자의 클릭 행동에 대한 기대치를 설정하는 다양한 클릭 모델을 보유하고 있을 것입니다. 영상을 검색 유형 및 위치에 따라 클릭률이 결정됩니다.
이는 검색 결과의 평균 이상치나 평균 이하 결과를 파악하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 구글은 모든 검색에 대한 만족도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
검색 만족도
이것이 중요한 이유는 검색 결과 클릭에 대한 이해를 CTR과 TTLC에서 벗어나 다른 관점에서 이해하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 검색 만족도.
웹페이지는 사용자 경험의 전체 구성 요소 중 일부일 뿐입니다. 구글은 2016년에 "검색 엔진 결과 페이지 평가 모델에 클릭, 관심도 및 만족도 통합"이라는 보고서를 발표했습니다.
본 논문은 첨부된 코드와 함께 클릭 수, 사용자 관심도, 만족도를 활용하여 사용자에게 제공된 결과가 얼마나 효과적이었는지 구분하고 사용자 행동을 예측하고자 합니다(이는 모든 클릭 모델에 필수적인 기능입니다).
이 논문은 이 모델이 유용한 검색 유형은 롱테일 정보 검색이라고 설명하면서, "소수의 주요 검색어가 검색 엔진 트래픽의 큰 부분을 차지하지만, 모든 최신 검색 엔진은 이러한 검색어에 상당히 잘 답변할 수 있기 때문"이라고 덧붙입니다.
일반적으로 이 모델은 다음 사항들을 살펴봅니다.
- 참고순위, 검색 결과 항목 유형, 페이지 내 요소의 위치를 클릭, 마우스 움직임 및 만족도 레이블과 함께 고려하는 모델입니다.
- 클릭검색 엔진 결과 페이지(SERP) 순위와 검색 결과가 클릭되려면 사용자가 해당 결과를 반드시 확인해야 한다는 점을 고려한 클릭 확률 모델입니다.
- 만족도검색 품질 평가와 다양한 검색 요소와의 사용자 상호 작용을 활용하여 페이지의 전반적인 사용자 유용성을 정의하는 모델입니다.
클릭이 정말 필요한 걸까요?
이 연구에서 가장 흥미로운 점은 검색 결과가 유용하기 위해 실제로 클릭이 필요하지 않다는 개념입니다.
사용자는 검색 결과에서 바로 답을 얻을 수 있으며, 결과를 클릭할 필요가 없을 수도 있습니다. 다만, 해당 논문에서는 "평가자들이 밝힌 이유를 살펴보니, 검색 결과 페이지(SERP)에서 클릭하겠다고 응답한 평가자 중 42%가 '요약에 이미 나와 있는 정보를 확인하기 위해서' 클릭한다고 답했다"고 언급했습니다.
여러 연구 논문에서 공통적으로 나타나는 또 다른 흥미롭고도 명백한 결론은 검색 만족도를 예측하는 모델을 훈련하는 데 있어 질 높은 평가자의 데이터가 중요하다는 점입니다.
이 모든 것이 클릭, 관심도 또는 기타 사용자 생성 지표가 검색 결과에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 클릭이 순위에 미치는 영향을 입증하려는 여러 SEO 테스트가 있었지만 결과는 엇갈렸습니다.
최대로 보면 일시적인 상승 효과만 보이거나 아예 효과가 없는 것으로 보입니다. 이는 이러한 유형의 모델이 평가 지표로서 검색 결과의 최적 위치를 예측하는 내부 시스템 학습에 활용될 수 있음을 시사합니다.
클릭 모델
구글 리서치 유럽의 소프트웨어 엔지니어이자 정보 검색 전문가인 알렉산드르 추클린은 2015년에 웹 검색을 위한 다양한 클릭 모델을 평가하는 논문과 관련 웹사이트를 발표했습니다.
이 논문은 다양한 모델을 살펴보고 각 모델의 장단점을 강조한다는 점에서 흥미롭습니다. 몇 가지 주목할 만한 점은 다음과 같습니다.
모델은 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:
- 모든 결과를 동등하게 간주하십시오.
- 검토되었을 결과만 (위에서 아래로) 살펴보세요.
- 여러 번 클릭하는 단일 세션 인스턴스를 살펴보세요.
- 클릭 후 "지속성"(TTLC)을 살펴보세요.
- 현재 클릭 위치와 마지막으로 클릭한 문서 사이의 거리를 분석하여 사용자의 검색 엔진 결과 페이지(SERP) 탐색 행태를 예측해 보세요.
또한, 이는 클릭 모델이 검색 만족도뿐만 아니라 검색 유형을 이해하는 데에도 구글에게 매우 유용할 수 있다는 점을 짐작하게 해줍니다.
탐색 관련 검색어는 Google에서 가장 흔하게 사용되는 검색어이며, 클릭 모델을 사용하여 이를 파악할 수 있습니다. 항해의 로에 반대 정보 제공 거래상의 이러한 검색어에 대한 클릭률은 나머지 두 검색어보다 예측 가능성이 더 높습니다.
최대 포장
클릭 모델과 구글이 검색 결과 품질을 평가하는 데 클릭 모델을 어떻게 활용하는지 이해하면 SEO 담당자로서 구글 검색 콘솔 및 검색 분석 데이터를 검토할 때 클릭률(CTR)의 변동을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
브랜드 관련 검색어의 클릭률(CTR)이 60~70%에 달하는 경우가 흔히 있는데, (순위가 높은) 검색 결과에서도 예상보다 낮은 클릭률을 보이는 경우가 있습니다. 폴 샤피로는 2017년 한 게시물에서 이 문제를 분석하고 관련 지표를 제시했습니다.수정된 z-점수) Google Search Console에 보고된 CTR의 이상치를 확인하기 위해서입니다.
이러한 도구와 더불어, 구글이 단순히 파란색 링크 10개만 제공하던 시절에서 크게 발전했으며, 클릭에 영향을 미치는 요소는 매력적인 제목 태그뿐만이 아니라는 점을 더 폭넓게 이해하는 것이 중요합니다.
구글에게 검색 만족도가 중요하다는 것을 알았으니, SEO 담당자들이 이를 최적화하기 위해 할 수 있는 일이 있을까요?
- CTR이 검색에 직접적인 영향을 미치는지 조사하는 것은 아마도 끝없는 미로에 빠질 수 있다는 점을 유념하십시오. 설령 영향을 미친다고 하더라도, 그 영향은 장기적인 비거래 검색에 더 크게 나타날 가능성이 높습니다.
- 구글은 주고 싶어합니다 그들의 사용자에게 훌륭한 경험을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 상품 정보는 그 경험의 일부일 뿐이므로, 더 나은 경험을 위해 추가적인 요소들을 더해 주세요.
- 검색 품질 평가 가이드라인을 반드시 숙지하세요. 웹사이트의 디자인, 콘텐츠 작성, 개발 방식은 구글이 여러분의 전문성, 권위, 신뢰도를 판단하는 데 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
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by JR 오크스
출처: 검색엔진워치닷컴
