엔티티 우선 키워드 연구 : 주제를 의도에 매핑합니다

검색 엔진 최적화 (SEO)의 진화하는 환경에서 *검색 의도 *, *주제 관련성 *사이의 관계를 이해하고 컨텐츠의 의미 적 의미 *가 중요해졌습니다. 검색 엔진이 더욱 정교 해짐에 따라 키워드 스터핑 및 피상적 인 최적화 기술이보다 지능적인 전략을 제공했습니다. 이들 중 가장 강력한 것은엔티티 우선 키워드 리서치 (Entity-First Keyword Research)이며, 이는 엔티티의 개념과 사용자의 의도 및 국소 깊이와 어떻게 일치하는지를 중심으로합니다.

Entity-First Keyword Research 란 무엇입니까?

Entity-First Keyword Research는키워드뿐만 아니라기본 엔티티또는 사람, 장소, 브랜드 및 개념과 같은 실제 사물에 중점을 둔 SEO의 방법입니다. 전통적인 키워드 연구는 종종 검색량과 경쟁에 따라 문구를 분리합니다. 그러나이 현대적인 접근 방식은 키워드를 식별 가능한 엔티티에 연결하여 사용자 의도에 매핑하여 궁극적으로 사용자와 검색 엔진을 만족시키는 컨텐츠를 생성하여 더 깊이 파고 들어갑니다.

엔티티는 언어와 무관합니다. 이들은 컨텐츠의 내용이 무엇인지 이해하기 위해 검색 엔진에서 사용하는 의미의 빌딩 블록입니다. 예를 들어 누군가가 "테슬라"를 검색 할 때 Google이 이해하는 엔티티는'Tesla, Inc.'일 수 있습니다. , 전기 자동차 제조업체 - 발명가 인 Nikola Tesla가 아닙니다. 따라서 엔티티 기반 SEO는 주제의명확한 의미 적 정체성에 대한 내용을 조정합니다.

엔티티 기반 SEO가 검색 의도와 더 잘 정렬되는 이유

Google과 같은 검색 엔진은 String 기반 (문자) 검색에서 더 많은 시맨틱 검색 프로세스로 전환했습니다. 특히지식 그래프및자연 언어 처리(NLP)와 같은 기술이 도입되었습니다. 이러한 기술을 통해 Google은 정확한 일치 키워드에 중점을두고 사용자가 검색 할 때 사용자가의미하는바에 더 집중할 수 있습니다.

이를 염두에두고, 관련된 엔티티를 이해하지 않고 대량 키워드를 목표로하거나 검색 자의 실제 의도는 기회를 놓칠 수 있습니다. Entity-First Keyword Research는 키워드를 둘 다에 매핑하여 다음을 해결합니다.

• 엔티티- 주제에 표시된 개념 또는 개체.
• 사용자 의도- 사용자가 해당 키워드 (정보, 상업, 항해 또는 트랜잭션)를 검색하는 이유.

엔티티 우선 키워드 연구의 3 가지 핵심 기둥

1. 핵심 엔티티 식별

   키워드 볼륨 또는 구 표적으로 뛰어 들기 전에 순위를 매기고 자하는 핵심 엔티티를 이해하는 것이 필수적입니다. 이는 콘텐츠의 주요 주제를 결정하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 웹 사이트가 인체 공학적 의자를 판매하는 경우 핵심 엔티티는 "사무실 가구"와 같이 "인체 공학적 의자"또는 더 넓을 수 있습니다. 내용의 깊이에 따라 여러 개의 상호 관련된 엔티티가 참여할 수 있습니다.

2. 검색 의도 이해

   검색 의도는 네 가지 일반적인 유형으로 나눌 수 있습니다.

   • 정보 제공- 무언가를 배우려고합니다.
   • Navigational- 특정 웹 사이트 또는 브랜드를 찾고 있습니다.
   • 상용- 구매 전 제품 또는 서비스 조사.
   • 거래- 구매 준비.

   엔티티를 일반적으로 해당하는 검색 의도 유형에 매핑함으로써 마케팅 담당자는 고객 여정의 각 단계에 대한 특정 컨텐츠 유형을 설계 할 수 있습니다.

3. 엔티티 주변의 콘텐츠 허브 생성

   엔티티와 관련 의도가 식별되면 다음 단계는 클러스터링하는 것입니다. 각 엔티티는 의미 적으로 관련된 주제로 둘러싸여 주제 클러스터를 만듭니다. 이것들은 종종 다음과 같이 구성됩니다.

   • 기둥 내용: 광범위한 정보를 가진 주요 엔티티를 다룹니다.
   • 클러스터 페이지: 해당 엔티티와 관련된보다 구체적이고 의도 중심의 쿼리를 다룹니다.

   이는 주제 권한을 증가시킬뿐만 아니라 검색 엔진과 관련성을 나타내는 방식으로 콘텐츠를 상호 연결하는 데 도움이됩니다.

엔티티 우선 연구를 지원하는 도구

실체 우선 접근 방식을 효과적으로 사용하기 위해 SEO 전문가는 다양한 도구에 의존합니다. 이 작업을위한 가장 지원적인 플랫폼 중 일부는 다음과 같습니다.

• Google의 NLP API- 엔티티 및 Salience 점수를 공개합니다.
• Google Knowledge Graph API- Google이 특정 엔티티를 이해하는 방법을 식별하는 데 도움이됩니다.
• 인 링크-미래의 엔티티 기반 최적화 제안을 제공합니다.
• FraseandSurfer SEO-엔티티 사용을 위해 최고 성능의 기사를 분석합니다.

의도에 대한 주제를 매핑 : 적용된 예

회사가 친환경 라이프 스타일 틈새 시장에서 순위를 지배하기를 원한다고 가정 해 봅시다. 전통적인 SEO는 "친환경 주택 팁"과 같은 용어를 목표로 할 수 있습니다. 그러나 엔티티 우선 접근 방식을 사용하면 먼저 핵심 엔티티 (“생태 생활”또는“지속 가능한 라이프 스타일”을 식별 할 것입니다. 거기에서 관련 주제와 그 의도를 분류 할 수 있습니다.

• 정보 :“친환경 주택의 이점”,“플라스틱 폐기물을 줄이는 방법”
• 광고 :“최고의 생분해 성 가정용 제품”
• 거래 :“재사용 가능한 주방 타월 구매”

이 계층화 된 접근 방식은 컨텐츠가 키워드가 풍부 할뿐만 아니라 *의도가 풍부한 *이며, 여정의 각 단계에서 사용자에게 진정한 가치를 제공하고 프로세스에서 Google의 품질 기준을 충족시킵니다.

실체 우선 연구의 이점

엔티티 우선 키워드 전략 구현에는 여러 가지 장점이 있습니다.

• 순위 확률을 높이는국소 관련성이 높아집니다.
• 목적을 중심으로 설계된 콘텐츠로 인해사용자 참여 개선.
• 엔티티 클러스터 및 시맨틱 허브를 통한더 나은 내부 연결.
• 새로운 컨텐츠가 기존 프레임 워크에 자연스럽게 맞는장기 SEO 확장 성.

결론

키워드 연구의 미래는 더 이상 사람들이 검색하는내용에관한 것이 아니라 검색하는이유와 쿼리와 관련된엔티티에 관한 것입니다. Entity-First 키워드 연구는 *의미 *, *관련성 *및 *사용자 의도 *를 강조하여 검색 엔진 우선 순위와 완벽하게 일치합니다. 이 방법을 채택함으로써 마케팅 담당자와 SEO 전문가는 발견 가능할뿐만 아니라 깊이 유용하고 궁극적으로 더 성공적인 콘텐츠 생태계를 구축 할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

• 키워드와 엔티티의 차이점은 무엇입니까?
  키워드는 사용자가 검색 엔진에 입력하는 특정 문구이며 엔티티는 실제 개념이거나 키워드가 참조하는 객체입니다. 예를 들어, 키워드 "Apple"은 엔티티 'Apple Inc.'와 관련 될 수 있습니다. 또는 상황에 따라 과일.
• 검색 의도는 엔티티와 어떤 관련이 있습니까?
  각 엔티티는 다른 유형의 검색 의도와 관련 될 수 있습니다. 예를 들어, 엔티티 "Tesla Model 3"은 누군가가 구매할 때 사양과 거래 의도를 조사 할 때 정보 의도를 충족시킵니다.
• Entity-First Research에 기존 키워드 도구를 사용할 수 있습니까?
  Ahrefs 또는 Semrush와 같은 전통적인 도구는 키워드 데이터를 제공하지만 일반적으로 기본 엔티티를 나타 내지 않습니다. Inlinks, Google의 지식 그래프 또는 NLP 구동 플랫폼과 같은 도구는 엔티티 우선 전략에 더 적합합니다.
• 엔티티 기반 전략에서 가장 적합한 컨텐츠 유형은 무엇입니까?
  블로그 게시물, 가이드, 사례 연구 및 방법 기사와 같은 국소 허브의 일부를 형성하는 콘텐츠는 우수합니다. 이들은 특정 엔티티에 대한 집중 통찰력을 제공하며 더 나은 관련성을 위해 서로 연결될 수 있습니다.
• Entity-First Keyword Research가 소규모 웹 사이트에 적합합니까?
  전적으로. 실제로,이 접근법은 광범위하고 경쟁력있는 키워드를 쫓는 대신 고가의 의도적 일치 콘텐츠를 만들어 작은 사이트가 무게를 뚫는 데 도움이됩니다.