구글 허밍버드 알고리즘 SEO 전략

1. 구글 허밍버드 알고리즘 (Hummingbird Algorithm) 이란?

구글 허밍버드 알고리즘 (Hummingbird Algorithm) - 헤들리 디지털
구글 허밍버드 알고리즘

구글에서 키워드를 검색할 때, 사용자는 자신의 의도에 부합하는 콘텐츠가 뜨기를 바랍니다. 검색 의도에 맞지 않은 콘텐츠가 노출된다면, 검색을 반복하며 필요한 내용이 뜰 때까지 시간을 낭비하게 될 수밖에 없습니다.

구글은 사용자의 검색 의도를 파악하고 그에 맞는 검색 결과 페이지를 보여주기 위해 구글 검색 알고리즘을 개발해 왔습니다. 오늘은 구글에서 개발한 여러 알고리즘 중 허밍버드 알고리즘에 대해 알아보는 시간을 갖겠습니다. 허밍버드 알고리즘이 출시되었던 시대적 배경부터 전반적으로 구글 SEO에 어떤 영향을 미쳤는지 등 알아보겠습니다.

1.1 허밍버드 알고리즘 출시 배경

허밍버드 알고리즘에 대해 본격적으로 소개해 드리기 전에 출시 배경부터 알아보겠습니다. 허밍버드 알고리즘이 출시되기 전, 기존 검색 엔진은 사용자들이 사용하는 특정한 단어, 특정한 억양 등 쿼리에서 자신만의 결과를 골라내어 검색 결과로 보여주었습니다. 그러다 보니, 사용자의 의도를 제대로 반영하지 못하게 되었고 정교하게 의도에 맞는 검색 엔진에 대한 필요성 또한 높아지게 되었습니다.

스마트폰 시대

허밍버드 알고리즘이 출시된 2013년은 본격적인 스마트폰 시대에 접어들었던 시대입니다. 점점 스마트폰 사용자가 많아지면서 모바일 검색이 데스크톱 검색보다 높아질 것이라는 이야기가 나왔던 때였습니다. 또한, 2013년은 2007년 아이폰이 출시되고 만 7년째 해가 되던 해로 스마트폰을 사용한 모바일 검색이 높아지고 있던 시기였습니다.

텍스트 검색 외에도 스마트폰을 이용한 음성 검색이 많아지면서, 사용자가 구어체의 문장으로 검색하는 경우가 많아졌습니다. 그러면서 검색 엔진과 사용자 간의 자연스러운 상호 작용의 필요성도 함께 대두되었습니다.

1.2 허밍버드 알고리즘이란?

2013년 9월 26일, 구글 검색 탄생 15주년을 기념하여 구글 창고(Google Garage)에서 기자회견이 열렸습니다. 행사에는 래리 페이지, 세르게이 브린 그리고 앤 워즈츠키까지 모여서 구글의 다음 단계에 대해 발표하며 허밍버드 알고리즘 출시를 알렸습니다.

이날 행사에서 허밍버드 알고리즘을 활용하여 구글 경영진이 음성으로 ‘에펠탑 사진’이라고 검색하자 관련 사진들이 되었고, ‘에펠탑 높이는?’을 묻자 이에 정확한 답이 노출되었습니다.

허밍버드 알고리즘 (Hummingbird Algorithm) - 헤들리 디지털
구글 허밍버드 알고리즘

허밍버드 알고리즘은 기존 방식에서 벗어나 사용자와 검색 엔진 사이에서 자연스러운 상호작용이 이뤄질 수 있도록 개발된 알고리즘입니다. 허밍버드 알고리즘은 복잡한 쿼리에서 더 나은 답을 제공하며, 키워드뿐만 아니라 검색 의도에 맞는 결과를 찾아 줍니다. 또한 데스크톱보다 모바일에 더 집중한 알고리즘으로 단순한 결과가 아닌 사용자 의도에 맞는 답을 제공합니다.

또한 시맨틱 인덱싱, 동의어 및 기타 기능을 포함하는 자연어 처리를 사용하여 쿼리를 해석하고 결과를 생성합니다. 사이트 내의 개별 페이지를 더 자세히 살펴보며, 사용자에게 더 적절한 페이지를 안내하는 등 개선된 기능을 제공하고자 합니다.

허밍버드 알고리즘의 이름은 무슨 뜻일까요? 허밍버드는 한국어로 벌새이며, 구글은 벌새처럼 ‘정확하고 빠르다’는 의미에서 허밍버드 알고리즘이라고 정했다고 합니다. 허밍버드 이름의 유래에서 가장 중요한 부분은 ‘정확함’입니다. 검색한 사람의 의도와 검색어의 의미를 정확하게 반영하기 위한 구글 검색 알고리즘이기 때문입니다.

2. 허밍버드 알고리즘 영향력 및 작동 방식

2.1 허밍버드 알고리즘 영향력

허밍버드 알고리즘은 2013년 9월 26일에 출시했지만, 이미 출시하기 약 한 달 전부터 시행되었다고 합니다. 허밍버드 알고리즘으로 전체 검색 쿼리의 90% 이상이 영향을 받았습니다. 구글 검색의 90% 이상이 영향을 받았다는 것은 아주 큰 개편이라고 볼 수 있습니다.

해외 SEO 아티클을 확인해 보면, 판다 알고리즘, 펭귄 알고리즘과 같은 업데이트는 구글 순위에 영향을 주고 트래픽이 손실되었다는 사이트가 많이 보고됩니다. 하지만 허밍버드 알고리즘은 일반 웹에 큰 부정적인 영향을 끼치지 않았다고 합니다. 만약에 트래픽, 순위에 영향을 받았다면 판다 알고리즘, 펭귄 알고리즘에 의한 영향일 가능성이 높다고 합니다.

대신 ‘구글 지식 패널’로 알려진 구글 지식 기반의 정확성에 긍정적인 영향을 끼쳤습니다. 참고로 구글 지식 그래프는 2019년 구글 지식 패널로 이름이 변경되었습니다. 이 도구는 허밍버드 알고리즘 출시 1년 전에 도입되었지만, 이 알고리즘으로 인해 기능이 개선되었다고 합니다.

업계에서는 허밍버드 알고리즘이 2009년 ‘카페인(Caffeine)’ 이후로 가장 큰 검색 알고리즘 업데이트라고 평가했습니다. 구글은 카페인은 검색 페이지 분류 기능인 인덱싱 개선을 목표로 진행한 업데이트였다면, 허밍버드는 단어 외에도 긴 문장을 이해하고 검색 결과를 보여주는데 주력했다고 설명했습니다.

참고로 허밍버드 알고리즘과 함께 언급되는 알고리즘은 구글 랭크 브레인입니다. 랭크 브레인은 검색 쿼리와 가장 관련이 있는 결과를 보여주는 구글의 핵심 알고리즘의 요소입니다. 랭크 브레인은 검색자가 무엇을 원하는지 피드백을 통해 특정해 나가면서 검색 의도와 더욱 관련 있는 결과를 보여줍니다. 이에 관해서는 추후 소개해 드리도록 하겠습니다.

정리하자면, 허밍버드 알고리즘은 사람들이 검색한 키워드에 대해 가장 관련성이 높은 답변을 제공하기 위한 알고리즘이며, 이는 결국 구글이 사용자의 만족도 향상으로 이어질 수 있도록 설계한 알고리즘입니다.

2.2 허밍버드 알고리즘 작동 방식

허밍버드 알고리즘은 스팸성 사이트, 콘텐츠에 페널티를 주는 것이 목표가 아닙니다. 이 알고리즘의 목표는 검색 이면의 쿼리의 의도와 의미를 파악하여 더 개선된 결과를 제공하는 것입니다.

허밍버드 알고리즘의 가장 큰 특징은 사용자의 검색 의도를 정확히 이해한다는 것입니다. 기존에는 사용자의 검색 키워드들을 매칭하여 검색 결과를 노출했었습니다.

예를 들어, ‘서울 레스토랑 추천’이라고 검색한다고 생각해 봅시다. 허밍버드 알고리즘 이전에는 ‘서울’, ‘레스토랑’, ‘추천’ 키워드를 조합하여 만들어진 웹 문서 중에서 여러가지 요소를 파악하여 검색 순위를 보여줬습니다. 키워드와 검색 결과를 비교하여 일치하는 것을 상위 페이지에 노출하는 방식이었습니다. 그래서 무분별하게 키워드를 삽입하는 ‘키워드 스터핑(keyword stuffing)’ 같은 부정적인 방식도 성행하기도 했습니다.

하지만 허밍버드 알고리즘이 출시된 다음부터는 제목, 디스크립션, 본문, 메타 키워드에 위의 키워드들이 직접 나오지 않더라도 검색 상위에 나올 수 있게 되었습니다. 동의어와 유사어를 파악하여 가장 반응이 좋았던 사이트를 검색 순위에 노출시키는 방식이기 때문입니다.

그렇다면, 검색 의도는 그럼 어떻게 파악할까요? 검색 로그, 소셜 미디어 및 검색엔진으로부터의 반응, 웹사이트 추천 링크 등의 데이터를 활용합니다. 이렇게 데이터를 활용하여 특정 단어가 아닌 전체 쿼리를 통해 의미를 이해합니다. 정리하자면, 허밍버드 알고리즘은 검색한 키워드와 일치하는 결과가 아닌 의미와 일치하는 검색 결과를 보여 줍니다.

2.3 지식 검색과 의미 검색

허밍버드 알고리즘을 이해하기 이해서는 지식 패널과 의미 검색(Semantic search) 개념을 알고 있는 것이 좋습니다. 지식 패널은 사람, 장소, 조직, 사물 등을 검색했을 때 구글에 표시되는 정보 상자입니다. 구글이 이해한 콘텐츠를 기반으로 정보의 개요를 보여주며, 사용자는 이를 통해 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다.

지식 패널은 자동으로 생성되고, 웹 전체의 다양한 소스를 기반으로 정보가 표시됩니다. 참고로 검색한 키워드가 2가지 이상의 의미를 갖고 있을 경우에는 검색 결과에서 모두 보여준다고 합니다.

반면에 의미 검색은 전체적인 맥락을 이해하여 사용자가 원하는 정보를 제공합니다. 만약에 ‘애플파이’를 검색했을 때, 애플파이 레시피인지 혹은 어떤 재료가 들어가는 것인지, 애플파이 매장이 근처에 있는지 등 사용자의 의도를 파악합니다. 그리고 이에 맞춘 모든 정보를 제공하는 방식입니다.

3. 허밍버드 알고리즘이 미친 영향

허밍버드 알고리즘이 우리에게 시사하는 바는 명확합니다. 구글은 더 이상 검색어와 일치하는 키워드에만 의존하지 않는다는 것, 쿼리에서 중요한 단어와 그렇지 않은 단어를 식별한다는 것입니다. 그리고 허밍버드 알고리즘은 쿼리를 정확하게 이해하기 위한 단계라는 것입니다.

허밍버드 알고리즘은 구글이 어떤 콘텐츠를 양질의 콘텐츠로 인식하는지와 관련이 깊습니다. 그러므로 SEO 최적화를 위해서 허밍버드 알고리즘이 구글 검색 엔진에 끼친 영향을 파악하고, 우리에게는 어떤 변화가 있을지 살펴봐야 합니다.

3.1 의미 검색을 통한 의도 파악

허밍버드 알고리즘 이전, 구글은 검색 키워드를 문자 그대로 취급했습니다. 하지만 허밍버드 알고리즘으로 모든 검색 키워드에 숨어진 의도를 이해할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, 허밍버드 알고리즘 출시 전에 ‘가까운 편의점’을 검색했을 때 사전적인 의미로만 받아들여 결과를 나타냈습니다. 하지만 검색한 사람의 의도는 자신을 중심으로 가깝게 위치한 편의점을 알고 싶다는 것입니다.

알고리즘 업데이트로 인해 의도에 맞는 검색 결과를 보여주며 긍정적인 사용 경험을 제공하게 되었습니다. 이렇게 사용자의 검색 의도를 파악하고 결과를 보여주는 것이 바로 허밍버드 알고리즘의 핵심입니다.

3.2 대화형 검색을 통한 의도 파악

허밍버드 알고리즘은 일상에서 대화하는 방식으로 검색했을 때, 동의어와 대체어 등을 분석하여 문맥을 파악합니다. 그래서 구글에서 음성 검색을 할 때도 관련성이 깊은 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 앞으로도 대화형 음성 검색을 선도하며 스마트폰을 통한 모바일 검색을 장악하기 위한 노력의 일환이라고 볼 수 있습니다.

모바일 및 음성 검색의 증가로 인해 쿼리는 점점 대화형으로 변화했습니다. 몇 년 전에는 사람들이 검색 엔진에 단편적인 키워드를 입력했지만, 사람들은 이제 문장을 사용하여 복잡한 질문을 합니다. 구글의 업데이트는 자연어 처리를 통해 대화형 쿼리를 더 잘 이해하는 데 초점을 맞췄습니다.

이러한 변화는 검색엔진 최적화에 있어서 검색량이 많은 한두 단어 단어에 의존하는 것보다 대화형 검색어를 고려한 다양한 키워드에 집중하는 결과를 가져왔습니다.

이는 검색 결과 상위에 노출되기 위해 무조건 그 키워드가 들어가야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 검색 키워드가 없어도 콘텐츠가 검색 의도에 부합한다면 상위에 오를 수 있게 되었다는 것을 보여줍니다.

4. 허밍버드 알고리즘에 맞춘 SEO 전략

지금까지 허밍버드 알고리즘의 개요, 영향, 작동방식 등에 대해 알아봤습니다. 허밍버드 알고리즘을 어떻게 활용하면 좋을까요? 혹은 허밍버드 알고리즘으로 이슈가 발생했다면 어떻게 해결하는 것이 좋을까요? 허밍버드 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로 SEO 최적화를 하기 위한 방법은 무엇인지 알아보겠습니다.

4.1 키워드 도구 활용하기

키워드 도구 - 헤들리 디지털
키워드 도구

허밍버드 알고리즘은 검색 사용자의 의도를 파악하는 알고리즘입니다. 그러므로 사이트, 콘텐츠에 들어가는 키워드를 선정하는 작업은 매우 중요합니다. 어떤 키워드들이 있는지 파악하고 그에 맞는 콘텐츠 작업을 통해 유입을 높이는 작업이 필요합니다.

구글 키워드 플래너를 사용하는 것을 추천합니다. 구글 애즈(Google Ads)가 제공하고 있는 키워드 도구로 무료로 이용 가능합니다. 이 도구를 통해 서비스와 관련성이 높은 단어, 구문을 발견할 수 있으며, 키워드 분석까지 가능합니다. 이 도구를 사용하면 비즈니스에 도움이 되는 키워드가 어떤 것이지 파악할 수 있습니다.

4.2 롱테일 키워드 사용하기

허밍버드 알고리즘은 개별 키워드보다 전체 쿼리에 집중하기 때문에 롱테일 키워드를 활용해야 합니다. 롱테일 키워드는 사용 빈도수는 적을 수 있지만, 사용자의 의도를 구체적으로 표현하는 키워드를 의미합니다. 롱테일 키워드는 한두 개의 키워드로 구성되지 않고, 3개 이상의 키워드가 조합된 형태로 되어 있습니다. 키워드가 많을수록 사용자의 의도를 구체적이고 명확하게 파악하는데 수월합니다.

롱테일 키워드와 반대되는 개념은 숏테일 키워드로 각 예시는 아래와 같습니다.

  • 숏테일 키워드 : 아이폰, 케이스, 아이폰 케이스
  • 롱테일 키워드 : 아이폰 13 파란색 플라스틱 케이스

이전에는 롱테일 키워드로 많은 트래픽을 발생시키기 어려웠지만, 허밍버드 알고리즘 출시 이후로는 롱테일 키워드의 중요성이 높아졌습니다. 허밍버드 알고리즘은 3개 이상의 단어로 구성된 검색어를 살펴보고, 각 키워드를 하나씩 분해하지 않습니다. 대신 전체적인 문맥을 이해하고 검색 결과를 제공합니다.

고품질 콘텐츠를 작성하며 자연스럽게 삽입되는 롱테일 키워드는 더 많은 트래픽을 발생하게 만듭니다. 또한 롱테일 키워드는 숏테일 키워드보다 수익 전환율이 더 높다는 결과가 있어 앞으로 숏테일 키워드 외에도 롱테일 키워드도 조화롭게 활용하려는 자세가 필요합니다.

4.3 키워드 확장하기

앞 단계들을 통해 키워드를 확장하는 방법을 추천합니다. 키워드를 파악하고, 롱테일 키워드를 활용하며 콘텐츠를 확장하는 것에 중점을 두는 것이 중요합니다. 허밍버드 알고리즘은 검색어와 검색어에 입력된 키워드의 동의어가 모두 일치하는 콘텐츠를 검색하기 때문에 확장된 키워드를 사이트와 콘텐츠에 적용하시는 것이 좋습니다.

한 가지 팁을 드리자면, 구글 검색창에 검색어를 입력했을 때 연관검색어로 뜨는 키워드를 참고하세요. 구글 연관 검색어 알고리즘로 노출되는 키워드 목록을 참고하여 여러분의 사이트 키워드를 확장하는 방법을 제안합니다.

4.4 음성 검색 활용하기

시리(Siri) 음성 인식 - 헤들리 디지털
시리(Siri) 음성 인식

Siri, Google Home 등 점점 AI 음성 검색 시스템을 사용하는 사용자가 늘고 있습니다. 이러한 음성 검색에 맞춰 키워드를 적용할 수 있는 방법을 고민해야 합니다. 보통 사용자는 음성 검색을 할 때, 대화형으로 검색을 합니다. 고객의 대화형 접근 방식을 고려하여, 그에 맞게 콘텐츠를 제작하고 운영하는 것이 필요합니다. 사용자가 자주 검색하는 대화형 쿼리를 확인하고, 해당 쿼리를 활용하여 콘텐츠에 접목하는 방식 등으로 음성 검색을 활용해 보세요.

5. 허밍버드 알고리즘 업데이트 히스토리

허밍버드 알고리즘은 2013년 9월 26일에 출시를 알렸지만, 앞서 말씀드린 것처럼 이미 한 달 전부터 시행되고 있었습니다. 이 외에 개별적인 추가 업데이트를 이뤄지지 않았지만, 허밍버드 알고리즘과 관련하여 주목해야 할 소식을 말씀드립니다.

2013년 12월 4일 비디오 인터뷰에서 Matt Cutts는 허밍버드 알고리즘이 구글의 핵심 검색 알고리즘을 재작성한 것이라고 발표했습니다. 재작성의 목표는 핵심 알고리즘이 쿼리를 웹페이지와 더 잘 일치하고 더 긴 대화형 검색 쿼리를 처리할 수 있도록 하기 위해서라고 밝혔습니다.

2014년 6월 11일, 허밍버드 알고리즘이 소개되고 빠른 대화 검색이 확산되기 시작했으며, 현재 실시간 사건을 검색 결과에 통합할 수 있게 되었습니다. 또한 구글은 OK Google을 2014년 6월 26일 온라인으로 출시 했습니다. OK Google 음성 명령의 도입은 구글이 대화형 검색 경험을 제공한다는 목표와 연결 지어 생각해 볼 수 있습니다.

6. 마치며

오늘은 허밍버드 알고리즘에 대해 살펴봤습니다. 왜 구글이 허밍버드 알고리즘을 출시했고, 사용자의 검색 경험에 어떤 영향을 끼쳤는지 알아보는 시간이었습니다. 허밍버드 알고리즘 이해를 바탕으로 사용자의 검색 의도에 맞춘 콘텐츠를 작성하고 사이트를 운영한다면 구글 검색 알고리즘에 최적화할 수 있을 것입니다. 허밍버드 알고리즘 외에 검색 엔진 최적화에 대해 더 알고 싶은 내용이 있으시다면 헤들리 디지털에서 안내해 드리겠습니다.

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