머신 러닝이 링크 구축에 미치는 영향

전통적인 링크 구축 방법에는 12가지가 넘는 방법이 있습니다. 이 방법들의 공통점은 모두 다른 권위 있는 웹사이트에서 내 웹사이트로 연결되는 고품질 백링크를 확보한다는 것입니다.

백링크는 내 사이트가 신뢰할 수 있고 권위 있고 신뢰할 수 있다는 다른 사이트의 일종의 '투표'로 간주되기 때문에 트래픽, 순위 및 전환을 높이는 데 영향을 미치는 핵심 요소입니다. 이러한 모든 이점에도 불구하고 링크 구축은 최근까지 오랜 시간이 소요되는 과정이었습니다.

링크 구축에 투자하는 시간은 정규직 직원을 여러 명 고용하는 것과 비슷했습니다. 하지만 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 등장으로 이 작업이 더욱 간소화되고 효율적이며 유익해질 수 있습니다.

링크 구축 전략에 ML을 사용할 경우 어떤 잠재적 영향이 있는지 계속 읽어보세요.

AI 및 ML 기술의 발전

머신러닝이라는 용어는 1959년 IBM에서 기계/컴퓨터에 체커를 가르치기 위한 AI를 개발하던 Arthur Samuel이 처음 사용했습니다. 그 후 65년 동안의 발전은 놀랍습니다.

오늘날 AI와 ML은 분류와 예측이라는 두 가지 주요 작업을 수행할 수 있는 기계와 컴퓨터에 양질의 데이터를 대량으로 공급하는 인간의 능력을 통해 중심 무대에 올라섰습니다.

이 프로세스에는 방대한 양의 '깨끗한' 데이터를 수집하는 동시에 피처 엔지니어링을 통해 기계에 신호를 주어 문제의 근본적인 문제를 더 잘 '이해'하고 평가할 수 있도록 해야 합니다.

이 과정이 완료되면 데이터는 학습 세트와 테스트 세트로 분리됩니다. 전자의 경우 알고리즘의 정확도를 훈련하는 데 사용되며, 후자의 경우 생성된 결과의 정확도를 결정하는 데 사용됩니다.

다음 단계는 선형 회귀, 의사 결정 트리 또는 컨볼루션 신경망과 같은 알고리즘을 선택하는 것입니다. 모든 알고리즘은 정확도 또는 평균 절대 오차와 같은 오차 함수와 예측을 비교하여 더 나은 결과를 도출합니다. 궁극적으로 머신러닝은 예측을 위해 데이터를 입력받는 모델입니다. 데이터가 더 좋거나 "깨끗한" 데이터일수록 예측의 정확도가 높아질 가능성이 높아집니다.

이것이 왜 중요한가요? AI와 ML 기술은 작업을 자동화하고 대량의 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문입니다. 링크 획득, 분석, 최적화 등 기존의 링크 구축 기술을혁신하는 데 미치는 영향 측면에서 볼 때, 링크 빌더는 엄청난 시간을 절약하고 더 나은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.

AI와 ML이 빛을 발하는 또 다른 영역은 효과적인 링크 구축 전략의 필수 요소인 콘텐츠 제작입니다. 링크 빌더는 콘텐츠 제작에 AI 도구를 활용함으로써 관련성 있고 매력적인 기사 제목을 식별하고, 개요를 작성하고, 콘텐츠 본문을 보다 효율적으로 작성할 수 있습니다. 예를 들어, AI 도구는 특정 키워드를 포함하는 여러 버전의 눈길을 끄는 제목을 만들고, 앵커 텍스트의 적절한 위치를 제안하며, SEO를 위해 기사를 최적화할 수 있습니다.

바로 이 부분에서 순자산 추적기와 같은 통합 도구가 유용하게 활용될 수 있습니다. 특히 금융이나 투자와 관련된 틈새 시장에서 경쟁사의 콘텐츠를 분석하고 비교함으로써 AI는 기사를 더 효과적으로 배치하는 방법에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 여기에는 순자산 추적기의 데이터를 통합하여 금융 콘텐츠의 품질과 관련성을 향상시켜 백링크와 독자층에게 더 매력적으로 보이도록 하는 것이 포함될 수 있습니다.

콘텐츠 제작 및 최적화의 속도와 품질을 향상시켜 링크 구축 프로세스를 간소화하는 데 있어 SEMrush, ChatGPT, PitchBox와 같은 AI 및 ML 도구가 중추적인 역할을 합니다. 이러한 도구는 매력적인 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보다 타겟팅되고 효과적인 링크 구축 캠페인을 실행하는 데도 도움이 됩니다. 순자산 추적기를 통해 얻은 인사이트를 포함한 AI 기반 분석을 기반으로 콘텐츠와 홍보 전략을 신속하게 조정할 수 있으면 웹사이트의 SEO 실적과 고품질 백링크 유치 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

링크 구축에서의 AI 활용 사례

링크 구축 목적으로 사용할 수 있는 수많은 AI 마케팅 도구가 있습니다. 하지만 이러한 도구를 최대한 활용하면 어떤 결과를 얻을 수 있을까요? 링크 구축에서 AI의 주요 사용 사례는 세 가지가 있지만, 각 사례는 링크 구축 전문가에게 여러 가지 파급 효과를 가져올 수 있습니다. 다음은 그 예시입니다:

#1. 반복적인 작업의 자동화

첫째, 링크 구축에 AI와 머신러닝을 사용하면 수많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 도구를 통해 백링크를 모니터링하여 항상 앞서나갈 수 있습니다.

이러한 도구를 사용하면 도메인 순위(DR)가 무엇인지, 백링크가 좋은 '링크 에퀴티'를 제공하는지 여부를 모니터링하는 등 다양한 웹사이트로부터 팔로우 또는 노팔로우 링크를 받았는지 확인할 수 있습니다.

둘째, 선택한 AI 도구에 프롬프트를 입력하여 경쟁사 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 경쟁사 웹사이트를 도구에 제공하고, 어떤 키워드에 순위를 매기고 있는지 파악하고, 백링크 프로필을 모니터링하고, 사이트 실적을 개선하기 위한 전략을 수립할 수 있습니다. 따라서 링크 모니터링 및 분석의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

#2. 콘텐츠 제작

반복적이고 시간이 많이 소요되는 또 다른 작업은 콘텐츠 제작입니다. 여기에는 관련성 있고 눈길을 끄는 기사 제목을 찾고, 개요를 작성하고, 콘텐츠 본문을 작성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 각 작업은 콘텐츠 제작을 위한 AI 도구를 활용함으로써 혁신적으로 변화할 수 있습니다.

한 가지 예로 AI 도구에 시드 키워드를 포함하여 여러 가지 버전의 눈길을 끄는 제목을 만들도록 요청할 수 있습니다. 또한 이러한 도구를 사용하여 주어진 기사 내에서 앵커 텍스트의 적절한 위치를 제안할 수도 있습니다.

이러한 도구 중 일부는 Chrome 확장 프로그램을 제공하므로 키워드와 관련된 앵커 텍스트를 식별하는 프로세스의 속도를 높이는 동시에 몇 초 만에 결과를 얻을 수 있습니다.

또한 AI 및 머신러닝 도구를 사용하여 기사를 최적화할 수 있습니다. 이 도구에 기사 링크와 같은 주제에 대한 경쟁 기사 및 높은 순위의 기사 링크를 제공할 수 있습니다.

그런 다음 이러한 문서를 분석하고 비교하여 어떤 문서에 가장 많은 정보가 포함되어 있는지, 어떤 정보가 누락되었는지, 관련 콘텐츠를 문서에 추가하여 개선할 수 있는지 등에 대한 분석을 제공하도록 요청할 수 있습니다.

이 프로세스는 몇 초 내에 이루어질 수 있으므로 처리 속도가 빨라집니다.

#3. 보다 타겟팅되고 효과적인 링크 구축 캠페인 생성

링크 구축의 가장 중요한 부분은 내 웹사이트로 연결되는 링크의 대가로 가치 있고 유용한 콘텐츠를 제안하여 업계 사람들과 관계를 구축하는 것입니다.

여기에는 종종 귀하와 선택한 조직 간에 이메일을 주고받는 것이 포함됩니다. 그러나 이러한 이메일은 시간이 지나면 매우 비슷하게 들리기 시작할 수 있으므로 눈에 띄는 것이 필요합니다. 챗봇과 같은 인공지능 도구를 사용하면 보다 개인화된 이메일을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 온라인에서 홍보 잠재고객에 대한 정보를 수집한 후 정확하고 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 독특하고 눈길을 끄는 이메일을 작성하도록 AI 도구에 요청할 수 있습니다.

온라인 공간에서 방대한 양의 정보를 스크랩하여 잠재 고객의 이메일 주소를 찾을 수 있는 AI 도구도 있습니다. 이렇게 하면 연락할 새로운 잠재 고객을 찾는 데 드는 시간을 절약할 수 있으며, SaaS 링크 구축이나 다른 유형의 산업에 종사하든 이메일 피치를 돋보이게 만들 수 있습니다.

각 커뮤니케이션의 마지막에 잘 만들어진 회사 이메일 서명을 포함시켜 전문성을 확보하는 것을 잊지 마세요.

링크 구축을 위한 AI 기반 도구

AI 도구 분야는 점점 더 경쟁이 치열해지고 있지만, 그중에서도 진정으로 눈에 띄는 세 가지 도구가 있습니다. 바로 SEMrush, ChatGPT, PitchBox입니다. 아래에서 이들 각각을 자세히 살펴보고 어떻게 사용해야 하며 링크 구축에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보겠습니다.

SEMrush

Semrush는 2008년에 설립된 종합 검색 엔진 최적화(SEO) 도구로, 백링크 검색 플랫폼이 포함되어 있습니다. 고품질 백링크 데이터와 링크 구축에 도움이 되는 다양한 기능을 제공합니다.

하지만 AI 측면에서는 링크 빌더의 콘텐츠 제작 작업에 도움이 되는 75개의 인상적인 도구를 제공하는 AI 작성 도우미도 제공합니다. 양질의 콘텐츠는 성공적인 링크 구축 전략의 초석이기 때문에 SEMrush의 AI 작성 도우미는 진정으로 빛을 발합니다.

특히 OpenAI를 기반으로 모델링되었기 때문에 28개 언어로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이 도구가 제공하는 시간, 비용 및 노력 절감 경험은 점점 더 경쟁이 치열해지는 디지털 공간에서 관련성과 권위를 유지하고자 하는 모든 링크 빌더에게 중추적인 역할을 할 수 있습니다.

ChatGPT

ChatGPT AI 도구는 2022년 11월에 등장했습니다. 그 이후로 1억 8,050만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 사용자 채택 측면에서 Facebook과 같은 주요 소셜 미디어 플랫폼을 능가하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 이메일 피치, 전략 기획 등 링크 구축의 다양한 측면에 도움을 줄 수 있습니다.

위에서 언급했듯이 사용 중인 챗봇의 특정 버전에 따라 경쟁사 문서와 내 문서를 비교하고 차별화하여 콘텐츠의 순위를 높이고 관련성과 권위를 통해 양질의 백링크를 확보할 수 있는 기회를 더 많이 확보할 수 있는 부분을 파악할 수도 있습니다.

정확한 프롬프트 엔지니어링을 사용하면 단 몇 초 만에 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 이메일 피치든 콘텐츠 아이디어 생성이든, ChatGPT는 다양한 옵션을 제공합니다.

피치박스

출처: Pitchbox

AI 기반 아웃리치 및 링크 구축 플랫폼인 PitchBox는 2012년에 설립되었습니다. 효과적인 콜드 이메일 아웃리치를 통해 더 많은 리드를 생성하고, 관계를 구축하고, 백링크를 확보할 수 있도록 도와줍니다.

엔드투엔드 링크 구축 생산성 플랫폼으로 간주되는 이 플랫폼은 20개 이상의 잠재 고객 프로필을 제공합니다. 여기에는 검색 엔진 결과 페이지 기반부터 가져오기까지 다양한 프로필이 포함됩니다. 또한 업계 최고의 SEO 도구와의 기본 통합 캠페인도 포함되어 있습니다.

또한 PitchBox는 직관적인 키워드 리서치를 제공하며, 틈새 시장에 해당하는 인플루언서를 몇 초 만에 발견할 수 있도록 도와줍니다. 또한 Moz, Majestic, SEMrush, Ahrefs, LRT 등 주요 SEO 제공업체와 통합되어 가장 권위 있는 퍼블리셔만 액세스하고 활용할 수 있습니다.

이 AI 도구는 다양한 사용 사례를 가지고 있지만, 간단히 말해 SEO 및 홍보 전문가를 위한 맞춤형 고객 관계 관리(CRM) 도구도 제공합니다. 하지만 데이터 분석을 기반으로 보고서와 분석 결과를 제공할 수도 있습니다. 이를 통해 틈새 시장의 주요 인사이트를 바탕으로 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

결론

방대한 양의 데이터를 분석하는 능력을 갖춘 AI와 머신러닝은 링크 구축 노력, 전술 및 전략에 중요한 역할을 할 것입니다.

이를 염두에 두고 가치 있는 콘텐츠를 제작하고 진정한 관계를 구축하는 데 새로운 초점을 맞출 필요가 있을 것으로 예상됩니다.

이러한 점을 염두에 두면, AI와 머신러닝은 전례 없는 효율성과 더욱 영향력 있는 캠페인에 대한 잠재력을 바탕으로 링크 구축의 미래를 형성하고 재정의하는 데 도움이 될 것입니다.