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 | | 온라인 마케팅, 사이트 링크에 주목하라 |
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| 2004/07/13 (20:22) |
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| 작성자 : 제일카넷
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조회수 : 2350 |
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웹사이트의 링크 분석은 오늘날 검색엔진에서 키워드 관련성을 결정하는 가장 중요한 요소다. 말하자면, 사이트 링크를 잘하면 곧 검색엔진 최적화에 지극히 유리한 위치에 선다는 것을 의미한다.
오늘은 링크 구조를 검색결과 순위 결정에 주된 요소로 삼고 있는 구글(Google)과 테오마(Teoma)의 담당자 설명을 통해 웹사이트 링크 분석에 대한 정보들을 알아보도록 하겠다.
링크가 갑자기 인기 있어진 이유
최근 검색엔진 마케팅에 대해 조금이라도 공부를 한 사람이라면 업계에 만연된 '링크 열기'를 감지했을 것이다. 전문가나 초보자, 너나 할 것 없이 모두들 링크 인기도, 페이지 랭크와 같은 용어들을 입에 달고 사는 듯 하다. 검색엔진 관련 웹사이트나 포럼, 게시판을 가봐도 링크 분석과 구조에 관한 글들이 대부분이다.
애당초, 웹의 기반은 링크다. 웹에서 링크가 중요하게 다뤄지는 것은 조금도 이상할 것이 없다. 하지만, 이 링크란 것이 지금 와서 달라진 것이 없는데 왜 지금 와서 새롭게 인기를 끌고 있는 것일까?
그 이유인 즉, 요즘 전세계 주요 검색 엔진들이 키워드 관련성과 검색 결과 순위를 바로 이 링크 분석에 바탕하고 있기 때문이다. 하지만 일반인들로서는 링크와 키워드 관련성 사이에 도대체 어떤 상관 관계가 있길래 순위 결정에 결정적 영향을 끼치고 있는지 이해하기 힘들 것이다.
구글의 기술 디렉터, 다니엘 둘리츠(Daniel Dulitz)는 링크 분석이 키워드 관련성에 중요한 요소가 된 것은 웹 페이지의 수가 너무나 방대해졌기 때문이라고 설명한다.
즉, 웹의 부피가 커지면서 검색엔진이 인덱스 하는 페이지의 양도 늘어났고, 그에 따라 서로 비슷한 페이지들의 수도 많아졌다는 것이다. 같은 주제의 웹사이트가 늘어나면서 비슷비슷한 조건의 비슷비슷한 내용의 웹 페이지도 늘어났고, 그 때문에 웹 페이지 자체적인 요소(페이지 제목, 텍스트, 메타 태그 등)만 갖고는 차별화 되기 매우 어려워졌다는 것이다.
게다가, 검색결과 순위를 높이기 위해 페이지에 같은 키워드를 반복하는 등 남용 및 협잡 행위가 늘어난 것도 페이지 자체적인 기준에서 벗어난 요인 중 하나였다. 결국 구글은 페이지 외적인 요소에 관심을 돌려 각 웹 페이지가 갖고 있는 링크 구조에 주목하기 시작한 것이다.
구글이 링크 분석을 하는 방법
구글의 페이지랭크(PageRank) 시스템은 웹 페이지들 사이에 링크가 어떻게 형성돼 있는지 분석하고 측정하는 기술이다. 구글은 웹 페이지 링크 구조 형성을 파악하기 위해 웹 서퍼의 행동 패턴을 모델로 삼았다고 한다.
구글은 웹 페이지들 사이에 링크가 온라인의 민주적 투표 시스템과 비슷하다는 점을 발견했다. 말하자면, 사이트에 링크를 거는 행위는 그 해당 사이트에 투표권을 행사하는 것과 비슷하다는 뜻이다.
구글은 웹사이트나 페이지 사이에 링크를 거는 것을 일종의 민주적인 투표권 행사로 보고 이를 인기도의 척도로 삼았다. 그러나 구글은 모든 투표권(링크)가 동등한 것은 아니라는 사실을 강조한다. 둘리츠는 같은 사이트의 각각의 페이지에 부여된 투표권은 하나 뿐이라고 설명했다. 즉, 같은 페이지에서 서로 다른 여러 사이트에 링크를 걸면 그만큼 투표의 영향력이 감소한다는 것이다.
그리고 우수한 사이트에 걸린 링크와 그렇지 못한 (저질) 사이트에 걸린 링크 사이에도 분명한 중요도의 차이를 둔다. 특히 구글은 수백 개씩 걸린 가짜 링크나 죽은 링크를 분명하게 가려 링크 인기도에서 배제한다고 한다.
구글은 누가 누구에게 링크를 거는지 분석할 뿐 아니라, 링크가 걸린, 그리고 그 링크 주위를 둘러싸고 있는 텍스트까지 분석해 과연 이 링크가 페이지의 내용과 얼마나 연관이 있는지도 파악한다.
테오마가 링크 분석을 하는 방법
애스크 지브스/테오마(Ask Jeeves/Teoma)의 검색 팀장인 폴 가디(Paul Gardi)는 링크에 관심을 갖게 된 이유가 구글과 매우 흡사하다고 말했다. 가디는 지나친 "통계적인 집중화 현상" 때문에, 그리고 텍스트와 링크 수를 이용한 사기 행위 때문에 웹 페이지의 정확한 관련성을 측정하기 매우 어려워 졌다는 점을 지적했다.
하지만 그는 링크가 실제로는 사이트의 주제나 배경 지식에 직접적 관련이 없다는 사실을 함께 지적했다. 즉, 단순히 링크의 인기도만 가지고 웹 페이지의 관련성을 측정하는 것은 매우 비효율적이고 비합리적이라는 것이다. 게다가, 단순 링크 인기도만 갖고 사이트 순위를 매긴다면 규모가 큰 사이트가 작은 규모의 사이트를 압도할 것은 뻔한 이치라는 것 역시 가디의 반론이었다.
이런 문제점을 해결하기 위해 테오마는 웹을 순수하게 주제별로 사이트와 커뮤니티로 엮긴 공동체로 인식하고 있다고 한다. 즉, 웹 상의 커뮤니티들은 단순히 링크로만 엮긴 것이 아니라, 사이트와 관련된 주제 및 컨텍스트(배경 지식)에 의해서도 연결돼 있다고 인식하는 것이다.
이런 인식 방법에 의해, 테오마는 기존의 링크 인기도에서 벗어나 "주제 인기도"를 측정해 관련성 점수를 매긴다. 즉, 웹 전체를 주제 커뮤니티 별로 검색을 해 그 주제 안에서 가장 많은 인기를 얻은 사이트에 가장 높은 관련성 점수를 주는 것이다.
또한 각각의 주제 커뮤니티마다 존재하는 링크들을 분석해 어떤 사이트들이 키워드 별 주제에 가장 높은 '권위'를 갖고 있는지도 판단한다. 거기에 그치지 않고, 각각의 키워드마다 가장 권위 있는 사이트들의 링크를 따라가 해당 검색어와 가장 관련성이 높은, 가장 양질의 정보를 갖고 있는 페이지를 찾아 준다.
이런 방식에 따라 테오마는 각각의 검색어에 대해3가지 결과를 나누어 보여준다.
검색결과(Results): 해당 키워드에 가장 권위 있는 페이지들
정제 결과(Refine): 해당 키워드에 관련된 주제 커뮤니티들
리소스(Resources): 관련 링크 페이지들
오늘날 대부분의 주요 검색엔진들이 (어떤 방식으로든) 링크 분석을 해 검색결과에 반영한다는 것을 감안한다면, 온라인 마케팅에 링크 관리하는 방법은 지극히 중요한 트렌드가 되고 있다고 해야 할 것이다.
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