시맨틱 검색은 롱테일 쿼리를 어떻게 관리할 수 있습니까?

웹 콘텐츠를 최적화할 때 키워드가 여전히 중요하다는 것은 상식입니다. 디지털 콘텐츠가 놀라운 속도로 게시되면서 단일 키워드 순위 경쟁이 치열합니다. Google 알고리즘이 바뀔 때마다 새로운 규칙이 콘텐츠 순위를 높이는 방법을 정의하고 처음에는 타겟 키워드를 가능한 한 자주 효과적으로 배치하는 것으로 충분하다고 생각했던 브랜드는 충분하지 않다는 것을 알게 되었습니다.

롱테일 키워드는 콘텐츠를 개선하고 사용자 쿼리에 응답할 때 새로운 것이 아닙니다. Google은 거의 XNUMX년 전에 롱테일 키워드와 의미론적 검색을 필수 SEO 요소로 도입했습니다. 오늘날 이러한 요소는 SEO를 넘어 온라인 대화 경험의 모든 측면으로 확장되었습니다. 지식창고, 웹사이트 검색, 챗봇은 단어를 해석하고 사용자에게 결과를 전달하려고 합니다. 하지만 단어가 복잡할수록 올바른 답변을 제공하기가 어렵습니다. 그러나 사용자는 검색할 때 더 많은 대화 어조와 단어를 사용하고 있으며 롱테일 쿼리를 이해하고 답변할 수 있어야 할 필요성이 그 어느 때보다 높아졌습니다.

검색 도구와 대화형 플랫폼은 사용자 문의를 용이하게 하지만 기본 키워드 검색을 기반으로 하는 경우가 많고 롱테일 쿼리에 거의 주의를 기울이지 않는 경우가 많습니다. 결과적으로 기회가 사라지고 있습니다.

그러나 롱테일 쿼리가 얼마나 중요한지, 의미 검색은 여기서 어떤 역할을 할까요?

롱테일 검색어란?

롱테일 검색 쿼리는 사용자가 일반적으로 다음과 같은 경우에 만드는 더 길고 타겟이 명확한 키워드 구문입니다.

• 많은 세부 사항을 추가하는 매우 간결한 질문을 하거나
• 음성 검색을 사용하면 구두로 더 많은 단어를 포함하여 자신을 표현하는 경향이 있습니다.

SEO에서 롱테일 키워드는 검색량이 적고 경쟁이 낮지만 전환율은 높습니다. 이러한 쿼리는 구매 유입경로의 마지막 단계와 일치합니다.

그래프에 검색량으로 표시될 때 검색 수요 곡선의 롱테일 끝에 있기 때문에 롱테일이라고 합니다. 사실, 롱테일 키워드라는 용어는 Chris Anderson의 The Long Tail 책에서 나왔습니다. 이 책에서 Anderson은 작은 시장이 있는 곳에서도 인터넷의 광대함이 틈새 키워드를 수익성 있게 만들 수 있음을 보여줍니다.

롱테일 키워드가 왜 중요한가요?

오늘날 웹 사용자는 Google 검색 창과 상호 작용하는 것과 동일한 방식으로 특정 웹사이트의 검색과 상호 작용합니다. 즉, 웹 검색 쿼리의 20%만이 짧은 키워드를 사용하여 공식화되는 반면 웹 사이트의 검색 쿼리의 80%는 3개 이상의 단어로 구성되는 롱테일 키워드입니다.

타겟 키워드가 아닌 자연어를 사용하여 Google에서 정보를 찾는 데 익숙해지면서 웹사이트 방문자는 이제 방문하는 사이트가 동일한 수준의 이해를 제공할 것으로 기대하고 있습니다. 온라인 비즈니스는 검색 게임을 강화하고 복잡성이나 길이에 관계없이 모든 사용자 쿼리에 올바른 답변을 제공할 수 있어야 합니다. 단순히 "결과 없음" 페이지를 반환하여 사용자의 불만을 증가시키는 것이 아닙니다.

전제는 매우 명확합니다. 검색 기술은 고객이 실제로 말하는 내용을 이해하고 고객이 원하는 것을 보여주기 위해 롱테일 키워드를 해독할 수 있어야 합니다.

다음 단계: 롱테일 NLP 및 시맨틱 검색

롱테일 키워드와 자연 언어 처리 공통점? 글쎄요, NLP 기술은 단순히 롱테일 키워드 뒤에 숨겨진 진정한 의도와 의미를 해독하는 가장 좋은 방법입니다. 인간은 이진법으로 말하지 않기 때문에 원하는 것을 표현하는 방식이 다릅니다. 같은 단어나 구는 여러 의미를 가질 수 있으며 다른 방식으로 표현될 수 있습니다.

NLP 기술 덕분에 웹 사이트 검색 엔진은 롱테일 키워드를 포함한 복잡한 검색어의 의미를 이해하고 웹 사용자에게 적절한 답변을 제공할 수 있습니다. 기본 키워드 검색에서 보다 본질적인 의도 중심 검색으로의 이러한 진화는 다음과 같이 알려져 있습니다. 시맨틱 검색.

키워드 기반 검색과 의미 검색의 차이점은 무엇입니까?

키워드 검색으로 원하는 것을 얻을 수 있습니다. 따라서 단어가 동형 이의어이고 의미는 다르지만 같은 방식으로 쓰여지면 검색에 나타납니다. 사이에 차별이 없을 것이다. 박쥐 그건 동물이고 박쥐 그것은 스포츠 장비입니다. 또한 날개 달린 포유동물에 관련 콘텐츠가 표시되면 엄격한 키워드 검색으로 해당 콘텐츠를 찾을 수 없으며 단어 간의 인과 관계를 식별할 수 없습니다.

의미 검색은 단어의 의미를 조사하고 쿼리에 명시적으로 작성되지 않은 정보와 개념을 전달하려는 사용자의 의도를 고려합니다.

따라서 기업이 대화형 플랫폼을 통해 말하고 싶은 것과 관련된 사용자 경험을 제공하고자 할 때, 잡담 또는 SEO 키워드 전략, 시맨틱 검색을 사용하여 사용자가 찾고 있는 것에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다.

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시맨틱 클러스터링: 콘텐츠 격차를 식별하여 고객 경험 향상

고객이 자신이 만든 쿼리에 대해 적절한 검색 결과를 얻지 못했을 때 좌절감을 느끼지 않도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 시맨틱 클러스터링 의미에 따라 단어, 구 및 문장을 포함하는 의미적으로 동일한 검색 쿼리를 클러스터로 그룹화합니다.

Inbenta의 시맨틱 클러스터링(Semantic Clustering)은 기업이 지식 격차를 메우는 데 도움이 되는 전체적인 관점을 제공하기 위해 유사하고 답이 없는 질문 모음을 찾고 그룹화할 수 있습니다. 또한 사용자는 만족스러운 응답을 받지 못한 고객 문의 실패를 감지하고 회사에 이러한 질문에 대한 답변 자료를 개발하도록 경고함으로써 지원 티켓 사용을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
시맨틱 클러스터링은 웹 검색을 최적화하는 데 사용할 수 있으며 최고의 AI 챗봇 대화의 질을 높이고 대화형 고객 경험을 제공합니다.

웹사이트에서 NLP와 의미 검색을 사용해야 하는 이유

모든 관련 쿼리에 대한 답변 제공

이제 이해하시겠지만, NLP 기술로 구동되는 웹사이트에서 시맨틱 검색 엔진을 사용하면 사용자가 숏테일 또는 롱테일 키워드로 구성되었는지 여부에 관계없이 사용자가 만드는 모든 관련 쿼리를 이해할 수 있습니다.

형식에 관계없이 모든 종류의 쿼리를 이해한다는 것은 검색 도구가 이러한 쿼리에 답할 수 있고 웹사이트 방문자에게 매우 정확한 결과를 제공할 수 있음을 의미합니다.

고객과 에이전트 모두를 위한 지원 도구

Inbenta 검색을 통해 사용자는 의미 검색 기능을 활용할 수 있습니다. 상징적 AI Salesforce 및 Zendesk와 같은 고객 관계 도구에서 가져온 데이터가 포함된 NLP 기술은 고객 요청을 더 잘 이해하고 고객 지원 팀의 시간과 리소스를 분산시키는 신속하고 중앙 집중화된 관련 답변을 제공합니다.

지원 에이전트는 이러한 도구의 이점을 내부적으로 사용하여 지원 쿼리에 대한 정보나 답변을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

웹 방문자의 여정 향상

롱테일 키워드를 분석하여 정확한 검색결과를 제공함으로써, 인벤타 검색 고객이 올바른 정보를 찾는 시간을 절약할 수 있습니다. 이는 고객 경험을 개선하고 NPS 점수를 높이고 전환을 촉진하여 더 많은 판매를 유도합니다.

Inbenta 검색을 웹사이트에 통합하면 비즈니스가 번창하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

포스트 시맨틱 검색은 롱테일 쿼리를 어떻게 관리할 수 있습니까? 첫 번째 등장 인벤타.

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• 출처: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/