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구글 바드(Bard), AI 프롬프트 100% 활용 방법

구글 바드, SEO 100% 활용 방법

요 근래 chatGPT의 등장으로 전 세계의 산업 방식이 뒤바뀌고 있습니다. 인공지능은 반복적인 작업을 줄여주고 인간이 더 복잡한 일에 집중할 수 있게 도와줍니다. 이에 따라 인공 지능을 개발하고 있던 다른 회사들도 순차적으로 인공지능 모델을 출시하고 있습니다. 여러분들은 이러한 산업의 변화에 미리 대비를 하고 계시나요? 인공지능을 SEO에 사용하는 것이 너무 어렵다고 생각하진 않으셨나요? 그렇다면 이 글에서 대표적인 인공지능 서비스 중 하나인 바드의 SEO 활용법을 A부터 Z까지 모두 알아보세요!


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바드란 무엇인가?

구글 바드 VS chatGPT

구글 바드 쿼리 예시

구글 생성형 검색 경험(SGE)

구글 바드와 스키마 마크업

구글 바드와 페이지 최적화

구글 바드와 헤더 태그

구글 바드와 SEO 경쟁 분석

구글 바드와 테크니컬 SEO


바드(Bard)란 무엇인가?

Google Bard / Inspired by google

구글은 6년 동안 꾸준히 AI 개발에 투자해 왔습니다. 그 결과물로 공개된 것이 바로 “바드”라는 프로그램입니다. 바드는 chatGPT와 같은 대화형 AI 채팅 서비스입니다. 바드는 2023년 2월 6일 구글의 성명을 통해서 발표되었습니다. 바드는 2년 전에 미리 공개되었던 LaMDA(Language Model for Dialogue Application)를 기반으로 만들어졌다고 알려졌습니다. 이러한 성명 이후 바드는 3월 21일에 대중을 상대로 출시되었습니다.


구글 바드 VS chatGPT

초반 개발 단계의 바드를 구축하고 있던 모델인 LaMDA는 2017년에 개발된 오픈소스 신경망 아키텍처인 Transformer를 기반으로 만들어졌습니다. GPT-3 또한 Transformer를 기반으로 제작되었습니다. 하지만 구글은 이후에 LLM(거대 언어 모델)을 활용하기로 결정했습니다. 구글이 선택한 모델의 이름은 PaLM2입니다. 이러한 과감한 판단은 바드와 GPT의 개성을 강하게 만들었습니다.

이 두 모델은 사용자에게 답변하는 방향이 조금씩 다릅니다. 바드는 답변의 유익성을 중점적으로 평가하며 정확한 정보를 사용자에게 전달하고자 노력합니다. 반면에 GPT는 창의적인 콘텐츠를 생산하는 것에 더 중점을 둡니다. 결론적으로 나의 쓰임새에 맞는 서비스를 선택하는 것이 중요하다고 할 수 있습니다. 창의성이 중요한 경우에는 GPT를, 유익성이 중요한 경우에는 바드를 활용하는 것이 좋습니다.

바드의 경우 구글의 검색이 포함된 방대한 데이터세트를 기반으로. 학습할 수 있었습니다. 바드는 페이지 소스에 직접 연결되어 웹페이지를 크롤링하고 색인을 생성하고 순위를 매기는 일도 합니다, GPT는 기존에는 2021년 9월까지의 데이터 세트에 의존했습니다. 하지만 GPT 플러그인으로 특정 웹사이트에 연결하여 그 웹사이트의 데이터를 이용할 수 있게 되었습니다. 하지만 여전히 웹을 사용하는 기능 자체는 구글 바드가 앞선다는 평가가 많습니다. 다만 웹 사이트에 잘못된 결과가 많다 보니 여전히 웹에서 데이터를 가져와야 하는 경우에는 잘못된 내용이 많았습니다.


구글 바드 쿼리 예시

저는 아래 그림과 같이 가장 최근에 있었던 한국 남자 축구 국가대표팀의 경기에 대해서 물었습니다. 3 대 0으로 한국이 승리한 것은 정확한 정보였지만, 출전 선수나 추후의 일정 등에 대해서는 잘못된 정보를 전달하고 있었습니다.

구글 바드 축구 경기 결과 질문 결과
구글 바드 축구 경기 결과 질문 결과

바드는 언어마다 다른 답을 내놓기도 합니다. 독도는 누구 땅이야?라는 질문을 바드에게 한다면 독도는 한국 고유의 영토라고 데이터를 제출하며, 여러 가지 근거를 말합니다. 하지만 이 질문을 일본어로 묻는다면 바드는 독도를 분쟁이 지속되고 있는 땅이라고 소개합니다.(일본에서는 독도를 竹島로 부르기 때문에 부득이하게 죽도로 바꾸어 질문했습니다)

구글 바드 독도는 누구의 땅인지 일본어로 질문 결과
구글 바드 독도는 누구의 땅인지 일본어로 질문 결과

이 이유는 바드가 LLM 모델을 기반으로 서비스 되기 때문입니다. 바드 같은 LLM 모델은 언어별로 엄청난 양의 데이터를 학습합니다. 이것을 일일이 인간이 가치 평가를 해줄 수는 없는 부분입니다. 따라서 모델이 스스로 특정한 단어 뒤에 나올 가능성이 더 많은 단어를 기준으로 답변을 만들어냅니다. 따라서 학습한 언어의 뉘앙스나 가치판단을 어느 정도 따를 수밖에 없는 것입니다. 이러한 특징 때문에 많은 인공지능이 굉장히 자연스럽게 거짓을 지어낸다는 평가가 있습니다. 바드는 웹 데이터를 통해서 이러한 정보의 공백을 채우고자 하지만 여전히 쉽지는 않습니다. 데이터의 신뢰성을 아직 담보할 수는 없기 때문에 이러한 생성형 AI를 활용하더라도 정보를 두 번씩 확인하는 것이 필요합니다.


SEO와 구글 바드

바드는 AI 챗봇 중에서도 SEO에 활용하기 좋은 편입니다. 검색엔진 기업인 구글에서 만들었기 때문입니다. 특히 바드는 다른 생성형 AI에 비해서 스키마 마크업 생성, 페이지 최적화, 경쟁 분석, 테크니컬 SEO의 4가지 부문에서 활용할 수 있는 여지가 있습니다. 지금부터 왜 바드가 SEO에서 활용 가능하며 어떻게 활용하는 것이 좋을지 알아보겠습니다.

주의할 점: 바드는 SEO를 진행하는 데에 큰 도움을 주는 툴임은 분명하지만 모든 결정을 의존하는 것은 좋지 않습니다, 바드와 같은 생성형 인공지능은 앞서 말씀드린 대로 잘못된 답변을 할 가능성도 많습니다.


구글 생성형 검색 경험(SGE)

스키마 마크업은 검색 엔진이 웹 사이트를 더 잘 해석하고 검색 결과에 정보를 표시할 수 있도록 사용할 수 있는 구조화된 데이터입니다. 쉽게 말씀드리자면 스키마 마크업은 기계가 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 사람이 정제하여 페이지에 삽입하는 것입니다. 스키마 마크업이 구글 상위 노출을 하기 위해서 더 중요한 이유는 구글이 생성형 검색 경험을 발표했기 때문입니다.

구글 생성형 검색 경험(SGE)
구글 생성형 검색 경험(SGE) / Inspired by google bard

생성형 검색 경험이란 구글에 검색어를 입력했을 때 더 정제되어 있는 인간적인 답변을 제공하는 AI 기능입니다. 구글은 이러한 생성 AI 기능을 통해서 검색 작업에서 더 많은 기능을 제공할 수 있으며 사용자가 주제를 더 빨리 이해를 하는데 더 도움을 줄 수 있다고 말했습니다. 아래 그림처럼 생성형 인공지능이 제공하는 정보가 다른 정보보다 상위에 노출되기 때문에 스키마 마크업을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 또한 생성형 검색 경험이 아니더라도 리치 스니펫 등으로 노출 순위를 높일 수 있기 때문에 SEO 마케터라면 스키마 마크업을 잘 관리하는 것이 중요합니다. 스키마 마크업에 대해서 더 알고 싶으시다면 “SEO 인사이트 총정리 6가지(2023)”을 주목해 주세요.


구글 바드와 스키마 마크업

웹페이지에 대한 최신 스키마 마크업을 받기 위해서는 바드에게 프롬프트를 입력하기만 하면 됩니다.

프롬프트: 스키마 마크업 만들기 url: seo.tbwakorea.com

구글 바드 스키마 마크업 질문 결과
구글 바드 스키마 마크업 질문 결과

이 명령을 입력하게 되면 다음과 같이 바드가 웹페이지를 분석하고 그에 맞는 스키마 데이터를 추천해 줍니다. 저희 TBWA Data Lab에 적합한 스키마 데이터 카테고리가 있지만 제품 스키마 데이터 같은 경우에는 활용하기가 어려울 것 같습니다. 이렇듯 바드의 답변 능력이 SEO에 전문지식이 있는 사람보다 부족하기 때문에 주의해서 활용하셔야 합니다.

바드를 스키마 데이터 생성에 활용하는 진짜 이유는 하단의 그림에 있습니다. 바드는 적합한 스키마 데이터를 추천할 뿐 아니라 해당 카테고리에 적합한 HTML 코드를 직접 만들어 줍니다. 이를 통해서 스키마 데이터를 어떻게 활용해야 하는지 헷갈렸던 분들을 도울 수 있습니다. 이렇게 생성된 코드를 복사해서 웹페이지 HTML 문서에 붙여넣기 하면 코드를 잘못 입력하거나 스키마 데이터를 잘못 활용할 가능성이 줄어듭니다. 하지만 아래 데이터 중에 로고의 주소나 우편 주소 같은 데이터는 구글이 파악하기 힘들기 때문에 더미 데이터로 채워졌습니다. 이러한 더미 데이터가 있는지 한 번 확인하고 스키마 데이터를 적용해야 합니다.

구글 바드 스키마 마크업 질문 결과
구글 바드 스키마 마크업 질문 결과

구글 바드와 페이지 최적화

페이지 내 최적화는 SEO 전략에서 아주 중요한 부분입니다. 검색 엔진이 이해할 수 있는 형태로 페이지가 최적화되어 있어야 검색 순위를 높일 수 있기 때문입니다. 바드를 통해서 내가 가진 웹페이지의 페이지 최적화를 분석할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.

프롬프트: “로컬 SEO” 키워드에 대한 SERP에서 페이지 순위를 높이는 것을 목표로 https://seo.tbwakorea.com/blog/what-is-local-seo/의 페이지 최적화를 분석해 주세요

타깃 키워드와 페이지 주소는 여러분들의 상황에 맞게 활용하시면 됩니다. 만약 위와 같은 프롬프트를 입력한다면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다. url 구성이나 스키마 마크업, 페이지 콘텐츠 등 전방위적인 부분에서 바드의 SEO 제안을 얻을 수 있습니다. 이와 더불어 제목, 설명, 헤더 태그 등에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 아직은 데이터를 분석하거나 새로운 피드백을 만드는데 부족한 능력을 보여주지만, SEO에 영향을 미치는 누락 데이터를 확인할 수 있다는 점에서 활용성이 높다고 볼 수 있습니다.

구글 바드 페이지 최적화 질문 결과
구글 바드 페이지 최적화 질문 결과

구글 바드와 헤더 태그

이번에는 바드로 타이틀 태그와 메타 디스크립션 태그에 대한 추천을 받아 보겠습니다. 이 두 태그는 직접적으로 SERP 페이지에 나타나는 요소로 설득력 있는 글쓰기가 매우 중요하다고 할 수 있습니다. 바드는 이러한 요소들에서 창의적이고 키워드가 풍부한 제안을 생성할 수 있습니다. 언제나 바드를 포함한 생성형 인공지능에게 SEO 작업을 요청할 때 타깃 키워드와 url을 함께 제공해야 한다는 점을 잊지 마세요.

프롬프트: “로컬 SEO” 키워드에 대한 사람들의 클릭을 높이는 것을 목표로 https://seo.tbwakorea.com/blog/what-is-local-seo/의 타이틀 태그와 메타 디스크립션 태그를 매력적으로 작성해 주세요

구글 바드 타이틀,메타 디스크립션 태그 질문 결과
구글 바드 타이틀,메타 디스크립션 태그 질문 결과

바드를 통해 굉장히 그럴듯한 타이틀 태그와 메타 디스크립션을 만들었습니다. 이 기능은 특히 바드 같은 LLM 모델에서 더 좋은 성과를 낼 수 있습니다. 많은 언어를 분석함에 따라서 더 자연스러운 디스크립션을 만들 수 있기 때문입니다. 또한 바드는 검색 순위가 높은 다양한 경쟁 페이지의 데이터를 가지고 있기 때문에 경쟁력이 높은 타이틀 태그와 메타 디스크립션을 제공할 수 있습니다.

페이지 최적화에는 헤더 태그의 역할이 매우 중요합니다. 바드는 웹페이지의 헤더 태그에 대한 높은 수준의 분석을 제공할 수도 있습니다. 전반적인 분석을 우선적으로 맡기고 부족한 부분에 대해서 추가적인 질문을 할 수도 있습니다. 이 프롬프트의 답변은 생략하겠습니다. 한 번 여러분들의 상황을 대입하여 바드에게 질문해 보세요!

프롬프트: “로컬 SEO”키워드에 대한 SERP에서 페이지 순위를 높이는 것을 목표로 https://seo.tbwakorea.com/blog/what-is-local-seo/의 Header 태그를 분석해 주세요


구글 바드와 SEO 경쟁 분석

바드는 SEO 관점에서 경쟁자를 식별하는 데에도 쓸 수 있습니다. 경쟁자를 식별하여 다양한 부분에서 지침을 제공할 수 있습니다. 바드는 나의 키워드와 유사한 키워드로 경쟁하고 있는 웹사이트의 순위를 분석합니다. 타깃 키워드를 제공하면 이에 대한 검색 결과를 분석하여 SEO 경쟁사 목록을 제공합니다.

프롬프트: “SEO”키워드의 SERP에서 내 웹페이지인 seo.tbwakorea.com과 경쟁하고 있는 경쟁사들을 리스트로 만들어주세요

구글 바드 경쟁사 질문 결과
구글 바드 경쟁사 질문 결과

이러한 프롬프트를 제출하면 바드가 친절하게 검색 경쟁자들의 리스트를 만들어줍니다. 이렇게 생성된 리스트는 하단의 버튼을 통해서 바로 구글 Sheets와 연결할 수도 있습니다. 이렇게 경쟁자를 파악하면 미처 인식하지 못했던 경쟁자들을 인식하고 관리할 수 있습니다.

이렇게 경쟁자들을 인식한 이후에는 경쟁자들의 콘텐츠를 분석해야 합니다. 바드는 블로그 게시물 및 랜딩 페이지를 조사하여 SEO 전략을 도울 수 있습니다. 그들이 타게팅하고 있는 키워드, 콘텐츠 구조, 백링크 프로필 등을 조사할 수 있습니다.

프롬프트: [경쟁사 웹페이지]를 “SEO” 검색 키워드의 경쟁자로 설정하여 키워드 사용, 백링크 프로필, 콘텐츠 구조 등에 대한 것을 내 사이트인 https://www.seo.tbwakorea.com와 비교해줘

구글 바드 경쟁사 비교 질문 결과
구글 바드 경쟁사 비교 질문 결과

다음 그림과 같이 경쟁사와 내 웹사이트의 장단점을 표로 정리해 줍니다. 이러한 표를 통해서 내 페이지가 경쟁사보다 부족한 점이 무엇일지 인식하고 평가할 수 있습니다. 만약에 표 형태로 정리되어 나오지 않는다면 추가적인 요청을 통해 명시적으로 표를 만들어줄 것을 요청할 수 있습니다.


구글 바드와 테크니컬 SEO

테크니컬 SEO는 눈에 보이지 않는 웹페이지의 내부적 문제로 SEO 성능을 저하시킬 수 있기 때문에 지속적으로 체크를 해야 합니다. 하지만 웹페이지의 세세한 부분까지 바드가 정확하게 파악하고 고쳐줄 수는 없습니다. 대신 테크니컬 SEO 부문에서 여러분들이 참고할 만한 여러 가지 지침을 제공해 줄 수 있습니다.

바드가 테크니컬 SEO에 대해서 도와줄 수 있는 것은 사람에게 통찰력을 주는 것입니다. 그 이후의 일은 사람이 세심하게 관리하고 체크해야 진정한 SEO 성과를 얻을 수 있습니다.


지금까지 바드에 대해 간략히 알아보고 바드를 어떻게 SEO에 활용할 수 있는지 알아보았습니다. 예상보다 뛰어난 성능을 보여 주는 부분도 있었지만 어떤 부분은 개선의 여지가 있어 보입니다. 특히 사용자의 요청을 우선적으로 수행하기 위해서 더미 데이터를 너무 많이 활용한다는 것이 가장 큰 문제점입니다. 정보가 부정확하거나 부족하더라도 전달하려고 노력하기 때문에 사용자는 잘못된 정보를 얻을 가능성이 높습니다. 따라서 구글 서치 콘솔과 같은 여러 가지 보조 트래픽 도구를 함께 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 구글의 알고리즘 및 라이브 웹에 대한 이해를 바드는 가지고 있기 때문에 앞으로의 발전을 기대해 볼 수 있습니다.

바드는 아직 발전 단계에 있는 도구이므로 계속해서 업데이트를 체크하고 주시하는 것이 중요합니다. 저희 TBWA Data Lab에서도 이러한 변화들을 신속하고 정확하게 전달드리겠습니다. 더불어 바드를 SEO에 이용하여 시너지를 낼 수 있는 전문가의 컨설팅을 받고 싶으시다면 아래 링크를 통해서 문의해 주세요.

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