랭크브레인’··· 구글의 신규 검색 알고리즘 분석

이를 알아보기 위해 SEO 커뮤니티에 질문을 던졌다. 먼저 랭크브레인에 관해 간단하게 살펴보도록 하자.

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랭크브레인과 구글 알고리즘
랭크브레인은 2013년 이후로 ‘허밍버드’(Hummingbird)라 불린 구글 검색 엔진 알고리즘의 신규 구성요소이다. 랭크브레인은 2015년 초에 점진적으로 등장했고 수 개월이 지난 지금 완전한 모습을 갖추고 전 세계적으로 적용되고 있다고 SEL(Search Engine Land)이 설명했다.

하지만 구글은 10월 26일까지 공식적으로는 랭크브레인에 관해 함구했다. 이 날에 이르러서야 블룸버그비즈니스가 구글의 수석 연구과학자 그렉 코라도(Greg Corrado)와의 인터뷰에서 해당 업데이트에 관한 이야기를 다뤘다.

랭크브레인의 핵심은 인공 지능이다
블룸버그 보도에 따르면 “랭크브레인은 인공 지능(AI)를 이용해 대량의 문자 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터(Vector)라는 수학적 존재들 사이에 끼워 넣는다. 랭크브레인이 익숙하지 않은 단어나 구문을 발견하면 기계가 해당 단어 또는 구문이 가질 수 있는 유사한 의미에 관해 추측한다. 이에 따라 결과를 필터링해 처음 보는 검색 쿼리(Query)도 더욱 효과적으로 처리한다.”

랭크브레인은 AI를 사용하기 때문에 구글의 검색 엔진이 전체 쿼리의 약 15%에 해당하는 처음 보는 쿼리를 더욱 효과적으로 처리하는데 도움이 될 수 있다고 코라도가 밝혔다.

예를 들어, “먹이 사슬의 최고 수준에 있는 소비자를 지칭하는 단어는?”이라는 모호한 쿼리를 생각해 보자. 이 쿼리는 더 짧은 구문인 “먹이 사슬의 최고 수준”과 유사한 검색 결과를 제공 받는다. 구글의 답은 “포식 동물”이다.

SEL의 대니 설리반은 원래의 길고 복잡한 쿼리를 검색 엔진 사용자들이 입력할 가능성이 높은 더 짧은 것에 연계시키는 상황을 상상해 보라고 말했다.

그는 “(랭크브레인은) 유사한 것들을 파악한다. 그 결과, 좀더 보편적인 쿼리에 대한 답을 활용해 보편적이지 않은 쿼리에 대한 검색 결과물을 개선하게 된다”라고 말했다.

랭크브레인이 검색 엔진 전체를 대체하지는 않는다
랭크브레인은 구글 검색의 “매우 큰 부분”을 처리하지만 전부를 처리하지는 않는다고 블룸버그비즈니스와의 인터뷰에서 코라도가 말했다. 그에 따르면 랭크브레인의 목적은 특히 길이가 긴 키워드 또는 3개 이상의 단어가 포함되어 있으며 매우 구체적인 검색 쿼리에 정확한 단어가 포함되어 있지 않을 수 있는 쿼리에 대해 웹 콘텐츠를 찾는 것이다.

구글은 과거 다른 방식으로 이 작업을 처리했다. 랭크브레인이 하는 역할은 구글 검색 엔진이 “미래의 복잡한 검색과 구체적인 주제에 대한 관계를 더욱 잘 이해하도록 돕는 것”이다. 기계 학습은 랭크브레인이 이런 주제와 검색 그리고 관련된 웹 콘텐츠 사이의 점을 잇는데 도움을 줄 것이라고 SEL은 설명했다.

랭크브레인은 3번째로 중요한 순위 ‘신호’다
한편 랭크브레인은 검색 결과의 순위를 결정하는 방식을 총체적으로 판단하는 약 200개의 검색 ‘신호’ 중 하나다. 랭크브레인이 배치된 이후로 구글에서 3번째로 중요한 신호가 되었다고 코라도가 블루버그비즈니스와의 인터뷰에서 밝혔다.

현재 구글은 2개의 가장 중요한 신호를 밝히지 않았다. SEL의 설리반은 링크가 웹 페이지의 단어 다음으로 “가장 중요한 신호”일 것이라고 관측했다. 랭 퍼블리케이션스(Lan Publications)의 소유주인 에릭 랭셔스 또한 링크가 여전히 중요하며 사용자 경험과 CTR(Click-Through Rates)이 현재 2번째로 중요한 구글 순위 신호로 추정한다고 밝혔다.

랭크브레인에 대비한 SEO 업계
그렇다면 검색 및 마케팅 분야에서는 랭크브레인에 관해 어떻게 생각하고 있을까?

BASEA(Bay Area Search Engine Academy)의 사장 토마스 페티는 “랭크브레인 때문에 놀란 사람은 없을 것을 것이다. 구글은 수 년 동안 AI를 사용해 우리 모두에게 맥락과 관련된 개인화된 검색 결과를 제공해 왔다. 랭크브레인은 검색 결과를 높이려는 노력의 연장선일 뿐이다. 우리의 SEO 활동에 영향을 끼치냐고? 그렇지 않다. 양질의 콘텐츠를 생성하는 것이 언제나 그랬던 것처럼 중요하다”라고 말했다.

쇼클리 마케팅(Shockley Marketing)의 마케팅 및 SEO 책임자 릭키 쇼클리도 유사한 의견을 남겼다. 그는 랭크브레인으로 인해 디지털 마케팅 전문가들이 “관련성 있고 탄탄하며 포괄적이고 시각적으로 매력적인 정보”를 제공하기 위해 노력할 것이라며 “전통적인 키워드 신호에 대한 의존성이 줄어들고 페이지의 품질과 해당 페이지가 검색자의 필요에 얼마나 적합한지를 파악하는 방향으로 바뀌고 있다”라고 전했다.

랭브크레인, 기계 학습과 AI
랭크브레인은 기계 학습과 AI가 앞으로 구글에게 더욱 중요해질 것을 시사하는 존재라고 소셜(SEOcial)의 공동 창업자 겸 마케팅 기술 전문가 오룬 부이얀이 말했다. 그는 “예를 들어, 기계는 ‘사고를 통해’ 일련의 복잡한 상관 관계를 순위 요소로 만들 수 있다. 이는 인간이 할 수 없는 일이다. 그 결과 SEO를 악용하는 ‘검은 모자’ 전략을 더욱 쉽게 발견해 반영할 것이다”라고 말했다.

부이얀은 즉 구글이 검색 순위에서 위반자를 발견하고 가치를 낮게 평가하거나 처벌하는 것이 더욱 쉬워질 것이라고 말했다. 또 다른 많은 양질의 링크가 연결되어 있지 않더라도 신선한 고품질의 콘텐츠가 잠재적으로 더 높은 순위를 가질 수 있을 것이라고 덧붙였다.

랭셔는 랭크브레인이 뛰어난 콘텐츠를 생성하는 사이트에 중대한 영향을 끼치지는 않을 것이라며 “그 증거로 수 년 전에 순위가 매겨진 고품질의 콘텐츠가 여전히 요즘도 같은 순위로 매겨져 있다”라고 말했다.

“랭크브레인 덕분에 더욱 스마트한 구글 검색이 가능할 것”
랭크브레인 덕분에 이제 구글은 단순히 키워드를 보는 대신에 개별 문장을 “읽고” 그 의미를 추론한다. 이번 검색 업데이트를 통해 구글은 특정 주제에 대한 관련성을 계산하는 주된 방법이었던 LSI(Latent Semantic Indexing)보다 더욱 발전된 방식으로 단어들 사이의 관련성을 도출할 수 있게 되었다.

예를 들어, 과거 구글은 “이 영화가 좋은 영화라고 생각하는 사람은 누구든지 해고당해도 싸다” 등의 검색어 구문을 “좋은 영화”라는 키워드 때문에 긍정적인 감상평으로 해석할 수도 있었다. 하지만 이제는 아니다.

랭셔는 “이제는 주변의 문맥을 살피고 가중치를 더해 전체적으로 부정적인 감상평이라는 사실을 알게 되었다”라고 말했다.

그는 이어 “또한 랭크브레인은 (의미와 정서 등) 문장을 이해하기 때문에 이제 묻는 질문에 답하는 것이 매우 중요해졌다. 자신의 글에서 질문에 대해 정확히 답변한다면, 랭크브레인이 특정 키워드 구문에 대하여 그 콘텐츠를 최고의 선택으로 인식하도록 하는데 도움이 될 것이다”라고 말했다.

랭크브레인에 집착하지 말라
궁극적으로 검색 엔진 순위 성공의 핵심은 1달 전과 비교하여 전혀 달라지지 않았다. 마케팅 전문가들은 “더 이상 알고리즘에 최적화하는 것에 대해 생각하는 것을 멈추고 인터넷이 존재하기 전에도 그랬던 것처럼 인간에 대해 생각해야 한다”라고 권고했다.

로그 분석 소프트웨어 기업 Logz.io의 마케팅 소통 책임자 사무엘 스콧은 마케팅 전문가들이 자신의 웹 사이트를 “기술 및 페이지 내 수준에 최적화하여 구글이 콘텐츠를 살펴보고 분석하며 색인 처리할 수 있도록 해야 한다. 그리고 나서 목표하는 네티즌이 관심을 가질 수 있는 권위 있는 마케팅 자료를 공개해야 한다”라고 말했다.

그는 “그러면 인간처럼 생각하는 알고리즘이 나머지를 처리할 것이다”라고 덧붙였다. dl-ciokorea@foundryco.com