네이버 순위 네이버 순위 하락 네이버 순위 변경 네이버 순위 상승

“혹시 네이버 순위 1페이지에 노출 중이던 웹사이트가 하루아침에 3페이지로 순위 하락 혹은 네이버 미노출 되었던 일이 있었나요?”

지난 9월 29일부터 2주간 웹사이트 검색에 업데이트를 진행하면서 사이트의 순위변경이 있었습니다.

이번에 진행된 업데이트는 사용자들이 입력하는 복잡한 질의에 대해서 적합한 정보를 찾아주는 알고리즘 적용이 핵심이었습니다.

네이버 웹사이트의 검색 랭킹은 수백 개의 *랭킹 시그널을 참고하여 사용자가 입력하는 질의에 노출해야 하는 웹문서의 순위를 결정하고 있습니다.

*랭킹 시그널이란 검색 노출(네이버 순위)을 결정하는 요소로 사용자가 입력하는 질의의 특징이나 웹문서의 내용과 품질, 웹문서 출처에 해당하는 사이트의 특징, 사용자 질의와 문서의 관련성 등이 해당됩니다.

오늘 저희가 살펴볼 부분을 요약해보자면 이렇습니다.

Aurora 프로젝트는 네이버 사용자들의 검색패턴을 위한 AI로 검색결과 내의 핵심 키워드만으로도 사용자의 니즈를 파악하는 프로젝트라고 할 수 있겠습니다.

Neural matching 기술은 검색어의 함축적 의미까지도 파악하여 결과로 도출시키는 기술을 말합니다.

지식스니펫은 검색에 대한 정답을 포함한 정보 영역을 결과로 보여주는 검색편의성 입니다.

동일 출처 검색결과 묶음은 동일한 출처의 글들의 묶음을 사용자에게 제공하여 원하는 웹사이트를 바로 볼 수 있도록 지원하는 역할을 합니다.

결과적으로 우리가 보아야 할 핵심은 ‘키워드’입니다. 즉, 네이버 노출과 함께 네이버 순위 상승을 위해는 사용자가 필요로하는 키워드에 맞춘 컨텐츠를 포함하고 있어야 합니다.

밑은 NAVER Search & Tech 블로그에 제시된 본문입니다.

Aurora 프로젝트

Aurora는 최신 AI 기술들을 총동원하여 네이버 사용자들의 복잡해진 검색패턴을 맞추기 위한 프로젝트입니다.

네이버 사용자들은 점점 다양하고 복잡한 형태의 검색어를 입력하고 있으며, 그중 많은 경우는 한두 개의 웹페이지를 방문하거나, 혹은 검색결과에서 바로 원하는 정보를 얻으려 하고 있습니다.

이러한 사용자 니즈의 변화는 네이버 엔지니어들에게 여러 가지 기술적 도전과제를 안겨줬고, 그 과제들을 Aurora프로젝트 안에서 차근차근 해결해 가고 있습니다.

Neural matching은, 뉴럴 네트워크 기술을 사용해 함축적이고 복잡한 문서의 내용 사이에서 의미적으로 같거나 유사한 부분에 대한 검색의 정확도를 높여주는 기술입니다.

많은 사용자는 자신이 궁금해 하는 내용을 정확하게 표현하는데 어려움이 있고 실제 어떤 단어나 표현이 맞는지 정확하지 않습니다.

따라서 답을 제공하는 문서의 표현과는 많이 다른 경우가 많습니다.

예를들어 질의의 문맥이 ‘신경안정제로 인한 손떨림 현상’이라면 문서의 문맥은 ‘손떨림이 생기는 흔한 원인 – 첫째, 약물… 신경안정제나 우을증 치료 중 일부’으로 사용자의 질의를 이해하고 보여주는 경우입니

지식스니펫은 사용자들의 의도가 정확한 질의에 대한 정답을 포함한 정보를 검색 결과에 보여줌으로써 검색 편의성을 제공하고 있습니다.

문서 이해 분석 기술(문서의 심층적 이해)과 질의 응답 기술(질문에 대한 답을 문서에서 찾는 기술)을 서비스화 한 것이 지식스니펫입니다.

지식스니펫은 의도가 정확한 질의에 검색 결과를 보여줍니다.

동일 출처 검색결과 묶음도, 동일한 출처의 글들을 묶음으로 제공하는 역할을 하고 있습니다.

적용 후, 가시성 개선과 방문 패턴이 증가하는 것을 확인할 수 있었습니다.

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