이 문서에서는 Google 엔지니어 김형진과의 통화에서 얻은 높은 수준의 기술 정보를 바탕으로 Google 검색의 내부 아키텍처를 자세히 설명합니다. 이러한 신호의 철학과 구조를 이해하는 것은 Tan Phat Digital이 고객의 검색 성능을 최적화하기 위해 적용하는 전략적 기반이며, 귀하의 콘텐츠가 추측에만 의존하는 경쟁사를 능가하도록 돕습니다.
I. '수작업' 철학: 기술 투명성의 기초
Google의 순위 시스템은 '수작업' 철학으로 인해 경쟁업체와 크게 다릅니다.
RankBrain 및 DeepRank(대형 언어 모델 기반 시스템 - LLM)를 제외하고 대부분의 다른 신호는 모두 수동으로 설정되고 조정됩니다. 엔지니어.
"수작업"의 특성
조정 프로세스: 엔지니어는 데이터(콘텐츠, 클릭, 평가자 데이터)를 분석하고 수학 함수(예: 시그모이드 함수)를 적용하며 임계값을 수동으로 설정합니다. 대부분의 신호에 대해 회귀 분석을 사용하여 최적의 임계값을 찾습니다.
가장 큰 목표: 신호의 완전한 투명성을 보장합니다. 오류가 발생하거나 극단적인 사례에 맞게 응답을 조정해야 하는 경우 Google은 개입해야 할 코드나 임계값을 정확히 알고 있습니다.
우수한 이점: 문제를 신속하게 해결하는 이러한 능력은 버그를 찾는 것이 매우 어려운 경쟁사(예: Bing)의 복잡하고 설명할 수 없는 기계 학습(ML) 시스템에 비해 전략적 이점입니다.
II. ABC 신호 및 시사성(T⋆)
이것은 엔지니어가 직접 개발한 기본 신호로 원래 InformationRetrieval-IR 점수를 구성합니다.
1. 기본 신호
A(앵커): 귀하의 사이트를 가리키는 다른 웹사이트의 링크입니다. 이는 외부 확인 신호입니다.
B(본문): 문서에 나타나는 용어 및 내용입니다. 이것이 의미적 관련성을 결정하는 요소입니다.
C(클릭 수): 사용자 상호 작용 기록, 특히 검색 결과 페이지로 돌아가기 전에 페이지에 머문 시간(만족 신호).
2. Navboost
사용자 상호 작용 데이터(클릭 및 행동)를 사용하여 검색 결과를 구체화하고 Tan Phat Digital의 사용자 경험 컨설팅에 직접적인 영향을 미치는 중요한 신호 시스템입니다.
주제성(T⋆)
주제 주제)는 특정 사용자 검색어에 대한 문서의 관련성을 평가하기 위한 (적어도) ABC 신호의 "수제" 조합입니다. T⋆는 IR의 핵심이며 복잡한 수학적 문제를 해결하기 위해 지속적으로 개선되고 있습니다.
III. 페이지 품질(Q⋆): 권위 결정자
페이지 품질(PageQuality−Q⋆)은 웹사이트의 신뢰성 또는 권위를 나타내는 매우 중요한 신호입니다.
Q⋆의 필수 역할
- 알고 있음)이 기본으로 사용됩니다. 품질평가점수에 대한 입력.
Tan Phat 디지털 전략: Q⋆는 대부분 정적이며 전체 도메인과 관련되어 있어 가장 중요한 전략적 자산이 됩니다. 여기서 Tan Phat Digital은 E-E-A-T 구축에 중점을 두고 전반적인 평판을 얻을 수 있습니다.
핵심 비교 기능: 화제성 대 품질
주제성(T⋆) - 관련 주제:
- 신뢰성:
주로 정적 신호이며 일반적으로 여러 쿼리에서 변경되지 않습니다.
전체 도메인의 평판, 권위와 관련됨 또는 페이지.
주로 PageRank 및 기타 신뢰 요소로 구성됩니다.
문서를 유출하는 것(신호 이름만 지정하는 것)만으로는 복사하기에 충분하지 않습니다.
그러나 공격자가 클릭, URL 및 쿼리 로그를 가지고 있는 경우 데이터(클릭/쿼리로그 데이터)를 사용하면 쉽게 리버스 엔지니어링하여 다음을 복사할 수 있습니다.
상위 수준의 신호를 그룹화(주제성, Navboost, 품질).
정확한 곡선 및 임계값(특수 기능 표시 제어)와 같은 Tangram과 같은 중요한 검색 기능 블록).
IV. 최신 기계 학습 시스템 및 역분석 과제
DeepRank(BERT/Transformer 기반) 및 RankBrain과 같은 시스템은 핵심 IR 신호를 보완하는 의미 해석 계층 역할을 합니다.
리버스 엔지니어링 기능
내부 문서 사역은 전략적 위험을 강조합니다.
이는 사용자 행동 데이터의 보안이 Google 경쟁의 보루임을 확인시켜 줍니다.
V. SEO 전략에 관해 자주 묻는 질문(FAQ)
1. Tan Phat Digital은 T⋆(주제성)를 최적화하기 위해 어떤 요소에 중점을 두나요?
우리는 주제에 대해 가능한 가장 포괄적이고 세부적인 콘텐츠(관련 의미론적 키워드 포함)를 만드는 데 중점을 두는 동시에 로딩 속도와 사용자 경험을 최적화하여 클릭수 신호(체재 시간)를 개선합니다. 페이지).
2. 신호가 정적일 때 Q⋆(품질)를 어떻게 개선할 수 있나요?
Q⋆ 개선은 장기적인 여정입니다. Tan Phat Digital은 권위 있는 소스(높은 PageRank), 온라인 평판 관리, E-E-A-T(전문성, 경험, 권위, 신뢰성) 향상에 초점을 맞춘 외부 연결 전략을 구축하여 웹사이트의 유효성을 입증합니다.
3. LLM 모델을 사용하면 오래된 신호가 쓸모없게 되나요?
절대 그렇지 않습니다. LLM(RankBrain, DeepRank)은 Google이 보다 복잡한 쿼리를 이해하는 데 도움이 되는 의미론적 해석 레이어입니다. 이는 ABC 및 품질과 같은 핵심 IR 신호를 보완하지만 대체하지는 않습니다. ABC와 Q의 탄탄한 기반 없이는 순위를 매길 수 없습니다.
Google의 순위 시스템은 손으로 만든 기술 원칙(신뢰 보장)과 인공 지능의 힘(의미론적 이해 보장)을 능숙하게 혼합한 것입니다.
주제성(검색어와의 관련성)과 품질(평판) 웹사이트의 차이점을 이해하는 것이 효과적인 SEO를 구축하는 열쇠입니다. 전략.
이제 SEO 전략을 추측에서 기술 과학으로 전환해야 할 때입니다. Tan Phat Digital이 Google의 핵심 ABC 신호, 주제 및 품질 원칙을 기반으로 최적화하는 데 도움을 드립니다. 지금 Tan Phat Digital에 문의하여 심층 분석을 받고 탄탄한 검색 기반을 구축하세요.
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