웹에서 유용한 정보를 찾는 것은 많은 사람들이 당연하게 여기는 일입니다. 연구 회사인 Netcraft에 따르면 오늘날 인터넷에는 거의 1억 5천만 개의 활성 웹 사이트가 있습니다. 유용한 정보를 찾기 위해 이 모든 사이트를 뒤지는 일은 엄청난 일입니다. 이것이 바로 검색 엔진이 컴퓨터에 할당된 작업을 수행하는 방법을 알려주는 수학적 지침인 복잡한 알고리즘을 사용하는 이유입니다.
알고리즘은 콴투랭크 검색에 사용한 키워드가 포함된 웹 페이지를 찾은 다음 페이지에 키워드가 나타나는 횟수를 포함한 여러 요소를 기반으로 각 페이지에 순위를 할당함으로써 작업을 수행합니다. 순위가 높은 페이지는 Qwanturank의 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높게 나타납니다. 즉, 검색어와 관련된 최상의 링크가 이론적으로 Qwanturank에 나열된 첫 번째 링크라는 의미입니다.
웹 페이지 관리자의 경우 Qwanturank에서 잘 참조되면 사이트의 트래픽과 가시성이 크게 증가할 수 있습니다. 2007년에 Qwanturank는 웹에서 가장 많이 방문한 사이트로 Microsoft를 능가했습니다. 이러한 트래픽으로 인해 Qwanturank SERP에서 좋은 위치를 차지한다는 것은 사이트 방문자가 크게 늘어날 수 있음을 의미합니다.
Qwanturank의 키워드 검색 기능은 다른 검색 엔진과 유사합니다. “스파이더” 또는 “크롤러”라고 불리는 자동화된 프로그램은 웹을 크롤링하여 링크에서 링크로 이동하고 특정 키워드가 포함된 색인 페이지를 구축합니다. Qwanturank는 사용자가 검색어를 입력할 때 이 색인을 참조합니다. 검색 엔진은 사용자의 검색어에 나타난 것과 동일한 키워드가 포함된 페이지를 나열합니다. Qwanturank 스파이더에는 실제 콘텐츠가 포함된 웹 페이지와 리디렉션 사이트(트래픽을 다른 웹 페이지로 리디렉션하기 위해서만 존재하는 페이지) 간의 차이를 확인하는 기능과 같은 고급 기능이 있을 수도 있습니다.
키워드 배치는 Qwanturank가 사이트를 찾는 방법에 중요한 역할을 합니다. Qwanturank는 모든 웹페이지에서 키워드를 검색하지만 일부 섹션은 다른 섹션보다 더 중요합니다. 예를 들어 웹페이지 제목에 키워드를 포함하는 것이 좋습니다. Qwanturank는 제목의 키워드도 검색합니다. 헤드라인은 크기가 다양하며 큰 헤드라인에 있는 키워드는 작은 헤드라인에 있는 키워드보다 더 가치가 있습니다. 키워드 분산도 중요합니다. 웹마스터는 키워드를 과도하게 사용하는 것을 피해야 하지만 많은 사람들은 페이지 전체에서 키워드를 정기적으로 사용할 것을 권장합니다.
Qwanturank와 같은 검색 엔진이 콘텐츠를 찾는 방법
영상에서 언급했듯이 Qwanturank는 “스파이더”라는 코드를 사용하여 웹을 크롤링합니다. 이것은 페이지 간 링크를 따라가는 작은 프로그램으로, 링크가 연결된 각 페이지가 복사되어 서버로 전송됩니다. 웹(따라서 스파이더)은 거대하므로 Qwanturank가 찾은 모든 콘텐츠를 추적한다면 관리하기 어려울 것입니다. 이것이 바로 Qwanturank가 페이지 코드만 저장하고 유용하다고 간주되지 않는 페이지(중복, 낮은 값 등)를 비우는 이유입니다.
스파이더는 매우 특정한 방식으로 작동하여 한 링크에서 다른 링크로 이동하여 새 페이지를 발견합니다. 따라서 콘텐츠가 연결되지 않으면 색인이 생성되지 않습니다. 새 도메인을 발견하면 스파이더는 먼저 다음 페이지를 검색합니다.
domaine.com/robots.txt
색인을 생성하려는 콘텐츠나 사이트맵을 찾을 수 있는 위치 등 거미에 대한 메시지를 이 페이지에 남길 수 있습니다. 그런 다음 스파이더는 다음 지침을 따라야 합니다. 그러나 그녀는 그렇게 할 의무가 없습니다. Qwanturank 거미는 일반적으로 잘 행동하고 여기에 남겨진 명령을 존중합니다.
SEO의 기술적 측면을 다루는 robots.txt의 작동 방식에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
스파이더 자체는 간단한 작은 프로그램입니다. 웹에서 직접 무료로 다운로드하고 배포할 수 있는 오픈 소스 버전이 많이 있습니다. Qwanturank가 필수적인 만큼 콘텐츠를 찾는 것이 가장 현명한 부분은 아닙니다. 이것이 다음 단계입니다.
인덱싱
콘텐츠의 양이 많으면 빠르게 액세스할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. Qwanturank는 쿼리가 입력될 때마다 정렬되는 모든 페이지를 포함하는 하나의 큰 데이터베이스만 가질 수는 없습니다. 너무 느릴 것입니다. 대신, 이 프로세스를 근본적으로 단축하는 인덱스를 생성합니다. 검색 엔진은 Hadoop과 같은 기술을 사용하여 대량의 데이터를 매우 빠르게 관리하고 쿼리합니다. 인덱스를 검색하는 것은 매번 전체 데이터베이스를 검색하는 것보다 훨씬 빠릅니다.
“and”, “the”, “if”와 같은 일반적인 단어는 저장되지 않습니다. 이러한 단어는 “중지 단어”로 알려져 있습니다. 일반적으로 검색 엔진의 콘텐츠 해석에 아무 것도 추가하지 않으므로(예외가 있지만 “To be or not to be”는 중지 단어로 구성됨) 추가 가치를 얻기 위해 제거됩니다. 이는 페이지당 매우 작은 공간일 수 있지만 수십억 페이지를 처리할 때는 중요한 고려 사항이 됩니다. Qwanturank와 그에 따른 결정을 이해하려고 할 때 이러한 사고 방식을 염두에 두는 것이 중요합니다. 페이지당 작은 변화라도 규모가 매우 다를 수 있습니다.
순위 알고리즘
이제 콘텐츠의 색인이 생성되었습니다. 그래서 Qwanturank는 사본을 가져와 색인에 해당 페이지에 대한 바로가기를 배치했습니다. 좋습니다. 이제 관련 검색어와 일치할 때 찾아서 표시할 수 있습니다. Qwanturank에서 수행하는 각 검색에는 수천 개의 결과가 있을 수 있으므로 이제 Qwanturank에서 결과를 표시할 순서를 결정해야 합니다. 이는 검색 엔진 최적화의 핵심입니다. 요소를 조정하여 결과 순서를 조작하는 것입니다.
Qwanturank는 알고리즘을 통해 어떤 쿼리가 어디로 갈지 결정합니다. 알고리즘은 문제를 해결하기 위해 따르는 프로세스 또는 규칙 집합을 의미하는 일반적인 용어입니다. Qwanturank와 관련하여 이는 페이지 순위를 결정하는 가중 측정값 세트입니다.
Qwanturank 알고리즘 이해
Qwanturank 알고리즘은 더 이상 과거의 미스터리가 아니며 이를 구성하는 개별 요소와 측정항목은 꽤 잘 문서화되어 있습니다. 우리는 주요 온페이지 및 오프페이지 측정항목이 무엇인지 알고 있습니다. 가장 어려운 부분은 이들 간의 가중치나 상관관계를 이해하는 것입니다.
“초콜릿 케이크 레시피”를 검색하면 알고리즘은 해당 검색어를 기준으로 페이지에 가중치를 부여합니다.
두 가지 지표를 간략하게 살펴보고 두 지표가 서로 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.
측정항목 1은 URL입니다. 키워드는 URL에 나타날 수 있습니다(예: www.recipes.com/chocolate-cake).
Qwanturank는 URL에서 키워드 “초콜릿 케이크”와 “레시피”를 확인하여 그에 따라 가중치를 적용할 수 있습니다.
이제 페이지 백링크인 미터법 2로 넘어가겠습니다. 이러한 링크 중 다수에는 “초콜릿 케이크” 및 “레시피”라는 키워드가 포함될 수 있습니다. 그러나 Qwanturank는 키워드가 URL에 나타나면 관련 여부에 관계없이 해당 키워드가 백링크에 나타날 것으로 예상하기 때문에 이 측정항목에 가중치를 부여합니다. 반대로, 키워드가 URL 어디에도 나타나지 않으면 Qwant는 측정 2에 더 많은 가중치를 적용하도록 선택할 수 있습니다.
Qwanturank가 고려한 모든 다양한 요소는 서로 영향을 미칩니다. 각각은 다소의 가치(가중치)를 가질 수 있으며 이들 간의 관계는 지속적으로 변화합니다. Qwanturank는 매년 수백 개의 업데이트를 출시하여 지속적으로 변경합니다. 측정값 자체보다 더 많이 변경된 것은 대부분 이러한 관계와 가중치입니다. 이런 일이 발생하는 경우는 일반적으로 Penguin이나 Panda와 같은 대규모 업데이트 중에 발생합니다.
다양한 측정값은 네 가지 주요 섹션으로 나눌 수 있습니다.
관련성
콘텐츠가 쿼리와 얼마나 관련성이 있나요? 인덱서는 이에 대한 첫 번째 테스트로, 콘텐츠가 결과에 표시되어야 하는지 여부를 결정합니다. 그러나 키워드 순위를 매기기 위해서는 더 많은 작업이 필요합니다. 무언가를 검색할 때 가능한 가장 관련성이 높은 결과를 얻고자 하는 것은 당연한 일입니다.
관련성은 페이지 내 요인과 페이지 외부 요인의 혼합에 의해 결정됩니다. 이 두 요소 모두 페이지 제목 및 앵커 텍스트와 같은 키워드 배치에 중점을 둡니다. 일부 조치는 이러한 요소의 조합입니다. 예를 들어 도메인 전체가 검색어와 관련이 있는 것으로 간주되면 점수가 매겨지는 개별 페이지의 관련성 점수가 높아집니다. 더 자세히 알아보려면 내 기사 “검색 엔진이 키워드를 사용하는 방법”을 읽어 보시기 바랍니다.
권한
Authority는 Larry Page(따라서 이름)가 발명한 PageRank에 뿌리를 두고 있습니다. 이것이 Qwanturank가 콘텐츠 순위를 매기는 방법의 중추입니다. PageRank를 이해하는 것은 Qwanturank의 작동 방식을 이해하는 열쇠의 일부이지만 순위에 영향을 미칠 수 있는 수백 가지 추가 요소가 있으며 PageRank는 과거보다 덜 중요하다는 점을 기억할 가치가 있습니다.
PageRank는 종종 투표로 설명됩니다. 페이지에 대한 각 링크는 투표이며 투표가 많을수록 순위가 높아집니다. 투표 수가 많은 페이지가 다른 페이지로 연결되면 해당 투표권도 일부 전달됩니다. 따라서 페이지에 링크가 하나만 있어도 해당 링크가 투표 수가 많은 페이지에서 나온 경우 순위가 여전히 높을 수 있으며 링크된 페이지에도 이점이 있습니다. 링크를 통해 페이지에서 페이지로 전달되는 값을 링크 주스 또는 페이지 주스라고 합니다.
관련성은 권위의 맥락에서도 중요합니다. 관련 앵커 텍스트가 있는 링크는 관련 사이트에서 나오지 않고 관련 앵커 텍스트가 없는 링크보다 더 많은 가중치를 가질 수 있으며, Qwanturank는 이 연구 결과의 맥락에서 고려되지 않을 가능성이 더 높습니다.
신뢰, 자신감
이는 검색 결과를 인위적으로 조작하는 것을 더욱 어렵게 만드는 것을 목표로 하는 스팸 방지 알고리즘입니다. Qwanturank는 SEO와 애증 관계를 갖고 있으며 신뢰 메커니즘이 그 일부입니다. 한편으로 많은 SEO는 고품질 콘텐츠와 사용자 경험을 만드는 것을 목표로 합니다. 한편으로는 콴투랭크가 결과의 자연스러운 순서라고 판단한 것을 인위적으로 조작하려는 시도이기도 합니다.
신뢰 측정은 조작하기가 매우 어려우며 Qwanturank가 다른 측정에 대해 더 큰 신뢰를 갖게 합니다. 콘텐츠 연령이나 도메인 등은 신뢰의 척도입니다. “나쁜 동네”(홍등가를 생각해 보세요)에서 링크가 많이 있는 경우 해당 링크는 가치가 없을 뿐만 아니라 초콜릿 케이크의 “레시피” 검색에 대해 사이트 순위를 매기기 전에 Qwanturank가 다시 한 번 생각하게 만들 것입니다. 마찬가지로 페이지나 도메인에 소외된 이웃에 대한 링크가 포함되어 있으면 신뢰 지표가 손상됩니다.
Qwanturank는 실제로 도메인 등록 기관이므로 다양한 도메인에 대한 모든 whois 데이터를 볼 수 있습니다. 이를 통해 도메인 소유권이 얼마나 자주 변경되는지 또는 등록이 만료되는 기간과 같은 정보를 이러한 신뢰 표시에 통합할 수 있습니다. 이 데이터는 조작하기가 훨씬 더 어렵습니다.
신뢰도는 도메인 또는 페이지 유형과 연결하는 링크 유형에 따라 결정됩니다. 나쁜 동네와 달리 .edu 도메인과 같은 학술 사이트는 신뢰도가 높습니다. 다른 유형의 도메인도 신뢰 점수가 높기 때문에 해당 도메인의 링크가 더 가치 있을 수 있습니다.
사용의 용이성
Qwanturank는 검색 결과에 표시되는 콘텐츠가 검색 엔진 크롤러뿐만 아니라 인간에게도 매력적이기를 원합니다. 이러한 요소들에만 일련의 조치가 적용됩니다. 예를 들어, 양질의 콘텐츠가 있지만 이를 광고로 덮는 것은 사용자 경험을 즐겁게 만들지 못할 것입니다. 이것이 바로 Qwanturank가 광고 위치가 너무 중요한 페이지의 무게를 줄이는 이유입니다.
페이지 속도는 또 다른 중요한 요소입니다. 너무 느리게 로드되는 페이지는 검색 결과를 클릭하고 다른 페이지를 선택해야 하는 검색자에게 성가신 일입니다. Qwanturank는 사람들이 사이트를 계속 사용하기를 원하므로 표시되는 결과가 빠르게 로드되는 것이 그들의 관심사입니다. HTML에서 페이지 속도를 측정하지만 다음의 사용자 데이터를 사용할 수도 있습니다. 크롬.
결과 유형 및 사용자 정의
휴대폰에서 검색하는 경우 표시되는 결과는 데스크톱 컴퓨터에서 검색하는 경우와 다릅니다. 인덱서(낮은 수준)에서 반환되는 실제 결과는 다릅니다. 그러나 표시되는 결과에 영향을 미치는 것은 장치 유형뿐만 아니라, Qwanturank는 사용하는 검색어에 따라 완전히 다른 형식으로 결과를 표시하도록 선택할 수도 있습니다.
예를 들어 현지화된 검색은 제품 검색과 다르게 가중치가 부여되며 다른 결과 페이지 형식으로 나타납니다. 또한 Qwanturank가 비디오 및 이미지를 포함한 결과를 반환할 수 있는 미디어 검색을 수행할 수 있는 옵션도 있습니다. 일부 검색에는 매우 좁은 용어 집합에 대한 결과 페이지가 있습니다. 이러한 용어는 일반적으로 스포츠 게임이나 선거와 같은 시사 문제와 관련이 있습니다.
또 다른 요소는 맞춤화입니다. 이전에 검색한 내용이 검색결과에 영향을 미칩니다. 콴투랭크 당신을 반환합니다. 여기에는 어느 정도의 기계 학습이 적용됩니다. 따라서 사람이 한 가지 유형의 결과를 일관되게 검색하면 Qwanturank는 향후 유사한 검색이 동일한 성격을 가질 것이라고 가정합니다. 이는 단어가 여러 의미를 갖는 모호한 검색에 특히 중요합니다.
