중요하지 않습니다. 2025년 데이터에 따르면, 상위 10개 웹페이지의 평균 키워드 밀도는 단 1.2%~2.4%에 불과하며, Google은 콘텐츠 관련성(사용자 요구 사항 충족) 및 사용자 행동(2분 10초 이상 체류)에 더 중점을 둡니다.
지난 10년간 Google 알고리즘은 30여 차례 업데이트되었으며(예: 2015년 RankBrain, 2019년 BERT), 기계의 의미 이해 정확도는 92%까지 향상되었습니다(Google 공식 테스트). 이는 초기 키워드 매칭에 의존하던 조잡한 논리를 훨씬 뛰어넘습니다.
초기 SEO 종사자들은 키워드 스터핑(심지어 숨겨진 텍스트까지)을 통해 순위를 조작하려 했으며, 이로 인해 2003년에서 2011년 사이에 Google이 누적 120만 개 이상의 웹사이트를 제재했습니다(Google 투명성 보고서).
오늘날 알고리즘은 ‘운동화’와 ‘달리기용 경량 신발’ 간의 의미적 연관성을 인식하며, 사용자 행동 데이터에 더 집중합니다. 상위 3개 웹페이지의 평균 체류 시간은 2분 15초에 달하며(Ahrefs 2025년 데이터), 이탈률은 35% 미만입니다.
과거에 키워드 밀도가 중요했던 이유
2000년대 초, Google이 주류 검색 엔진으로 막 떠올랐을 때, 검색 요청을 처리하는 기술은 지금처럼 스마트하지 않았습니다.
예를 들어, 사용자가 ‘운동화’를 검색하면, 시스템은 웹페이지에서 ‘운동화’라는 단어가 가장 많이 등장하는 페이지를 우선적으로 보여주었습니다. 10번 등장하는 페이지가 5번 등장하는 페이지보다 순위가 높을 가능성이 컸습니다.
이러한 논리는 초기 SEO 관행을 낳았습니다. 많은 순위가 높은 웹페이지의 키워드 빈도를 분석한 결과, 전문가들은 목표 키워드가 웹페이지 전체 텍스트에서 차지하는 비율(즉, ‘키워드 밀도’)이 보통 2%에서 8% 사이임을 발견했습니다.
예를 들어, 1000단어의 웹페이지에서 목표 키워드가 20~80번 등장하면 순위가 좋은 경향이 있었습니다.
2002년 전후의 업계 조사에 따르면, SEO 종사자의 약 65%가 키워드 밀도를 3%~5%로 유지했으며, 이를 ‘안전하고 효과적인 범위‘로 여겼습니다.
일부 웹마스터들은 순위를 빠르게 올리기 위해 키워드를 인위적으로 쌓기 시작했습니다. 예를 들어, 한 단락에서 ‘운동화 운동화 운동화‘를 반복적으로 작성하거나, 흰색 배경에 흰색 글꼴을 사용하여 추가 키워드를 숨겼습니다(사용자는 볼 수 없지만, 검색 엔진은 크롤링 가능).
2003년 Google은 이러한 과도한 최적화 행위를 전문적으로 단속하기 위해 Florida 업데이트를 출시했으며, 2011년 Panda 업데이트는 저품질 콘텐츠의 순위 가중치를 더욱 낮췄습니다.
검색 엔진은 ‘단어만 셀 수 있었습니다’
2000년대 초, Google의 핵심 알고리즘(예: PageRank)은 주로 ‘어떤 웹페이지가 더 권위 있는가’를 해결하는 데 중점을 두었지만(링크 수와 품질로 판단), ‘웹페이지 콘텐츠가 사용자 요구 사항에 정확히 일치하는지‘에 대한 판단 능력은 약했습니다.
당시의 크롤러 프로그램은 웹페이지를 크롤링한 후 텍스트 내용을 추출하여 색인을 구축했으며, 검색 결과의 정렬 논리에서 ‘키워드 일치도’가 가장 기본적인 지표였습니다.
초기 검색 엔진은 두 가지 핵심 데이터를 계산했습니다:
- 키워드 등장 횟수: 웹페이지에서 목표 단어(예: ‘운동화’)가 등장하는 절대 수량입니다. 예를 들어, 신발에 대한 웹페이지에서 ‘운동화’가 15번 등장했고 다른 페이지에서는 5번만 등장했다면, 전자가 더 관련성이 높을 수 있습니다.
- 키워드 밀도: 목표 단어가 웹페이지 전체 텍스트 수에서 차지하는 비율입니다. 초기 업계 연구에 따르면, 순위가 높은 웹페이지는 보통 2%~8%의 밀도를 가졌습니다. 예를 들어, 500단어의 웹페이지에서 ‘운동화’가 10~40번 등장하면(밀도 2%~8%) 순위가 높을 가능성이 더 컸고, 2번만 등장하면(밀도 0.4%) ‘관련성 없음’으로 판단될 수 있었습니다.
2002년 SEO 도구 제공업체인 WebPosition Gold의 통계에 따르면, ‘디지털 카메라’를 검색한 상위 20개 웹페이지 1만 개를 분석했을 때, 목표 키워드의 평균 밀도는 4.7%였으며, 밀도가 2% 미만인 웹페이지는 상위 10위권에 진입한 경우가 단 12%에 불과했습니다.
2001년에서 2003년 사이 Google 검색 결과에 대한 또 다른 추적 연구(데이터 출처: Search Engine Watch)에서는, 사용자가 구체적인 명사(예: ‘블루투스 이어폰’)를 검색할 때, 키워드 밀도가 3%~6%인 웹페이지가 밀도 1% 미만인 웹페이지보다 순위를 얻을 확률이 약 3배 높다는 사실을 발견했습니다.
이는 초기 SEO 종사자들이 ‘경험적 공식’을 도출하게 했습니다. 특정 키워드 순위를 높이려면, 이 단어를 웹페이지에 자연스럽게 몇 번 반복하여 밀도를 2%~8% 사이로 유지해야 합니다.
키워드 밀도와 순위
2004년 미국의 한 SEO 회사(SEOmoz, 현재 Moz)는 비교 실험을 수행했습니다. 그들은 내용이 거의 동일한 10개의 웹페이지를 만들었으며, 유일한 차이점은 목표 키워드인 ‘운동 장비’의 등장 횟수(5번에서 50번까지 다양)였습니다.
이 웹페이지들을 Google에 제출한 후 30일 동안 순위 변화를 모니터링했습니다. 결과는 다음과 같습니다:
- 5번 등장한 웹페이지(밀도 약 1%)는 평균 순위가 15~20위였습니다.
- 15번 등장한 웹페이지(밀도 약 3%)는 평균 순위가 5~8위로 상승했습니다.
- 30번 등장한 웹페이지(밀도 약 6%)는 순위가 가장 높았으며, 평균 2~4위였습니다.
- 50번 등장한 웹페이지(밀도 약 10%)는 밀도가 가장 높았지만, 일부 페이지가 스터핑(텍스트의 부자연스러운 반복)으로 판단되어 순위가 오히려 10위권 밖으로 떨어졌습니다.
유사한 테스트가 2005년에서 2007년 사이에 여러 기관에서 반복되었으며(예: Search Engine Journal의 사례 연구), 결론은 기본적으로 일치했습니다. 특정 범위 내에서(약 2%~8%) 키워드 밀도가 높을수록, 웹페이지가 관련 검색 순위를 얻을 확률이 높았습니다.
하지만 이 범위를 초과하면(예: 10% 초과), ‘과도한 최적화’로 인해 순위가 하락할 수 있었습니다.
이로 인해 당시의 SEO 가이드라인은 일반적으로 다음과 같이 권장했습니다. “목표 키워드를 제목, 첫 단락, 소제목에 배치하고 전체 밀도를 약 3%로 유지하십시오.”
예를 들어, 2006년에 출판된 고전적인 SEO 서적 《Search Engine Optimization: An Hour a Day》에서는 “키워드 밀도 확인은 기본 단계이며, 이상적인 범위는 보통 2%~5%입니다”라고 명확히 기술되어 있습니다.
명시적 키워드에만 의존할 수밖에 없었습니다
2000년대 초반 Google 알고리즘의 핵심은 ‘단어 빈도-역 문서 빈도'(TF-IDF) 모델이었습니다.
간단히 말해, 특정 단어가 현재 웹페이지에 등장하는 빈도(TF)를 계산하고, 동시에 이 단어가 전체 인터넷에서 등장하는 보편성(IDF)과 비교하는 것입니다.
특정 단어가 현재 웹페이지에 많이 등장하지만(TF 높음), 다른 웹페이지에는 거의 등장하지 않는다면(IDF 높음), ‘이 웹페이지에 매우 중요하다’고 간주됩니다.
이것은 텍스트의 의미를 전혀 이해하지 못했습니다. 예를 들어, ‘운동화’와 ‘달리기용 신발’은 사용자 입장에서는 같은 종류의 요구 사항이지만, 알고리즘 입장에서는 두 개의 완전히 다른 단어였습니다. 웹페이지에 ‘달리기용 신발’만 언급하고 ‘운동화’를 언급하지 않으면, 사용자가 ‘운동화’를 검색할 때 해당 웹페이지를 찾지 못할 수 있었습니다.
2003년 Google 엔지니어는 기술 블로그에서 크롤러 프로그램이 텍스트의 표면적인 형태만 인식할 수 있으며, 문장 구조나 문맥 관계를 분석할 수 없다고 밝혔습니다.
2003년 이후 Google이 보다 복잡한 알고리즘(예: 의미 색인 LSI, 단어 연관성 이해 시도)을 도입하기 시작하면서, 키워드 밀도의 절대적인 지배력은 점차 약화되었습니다.
현재 Google 알고리즘은 얼마나 똑똑한가
2003년에는 Google이 웹페이지의 관련성을 판단하는 주된 방법이 ‘키워드 등장 횟수’였지만, 2025년이 되면서 이러한 ‘어리석은 방식’은 완전히 혁신되었습니다.
데이터에 따르면, 현재 Google의 핵심 알고리즘(예: RankBrain, BERT, MUM)은 사용자 검색 뒤에 숨겨진 실제 의도를 이해하며, 복잡한 문장 관계까지 처리할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 ‘평발에 적합한 경량 운동화‘를 검색할 때, Google은 더 이상 이 구절을 포함하는 웹페이지만을 찾지 않고, ‘평발을 위해 설계된, 편안한 운동화 찾기‘라는 의미를 이해합니다. 웹페이지에 ‘이 신발은 지지대 디자인이 있어 오래 걸어도 피로하지 않고, 발볼이 넓은 사람에게 적합합니다‘라고 쓰여 있어도 좋은 순위를 얻을 수 있습니다.
- 2015년에 출시된 RankBrain(Google의 첫 번째 머신러닝 순위 알고리즘)은 수십억 건의 검색 행동을 분석하여 자동으로 ‘어떤 웹페이지가 사용자 문제를 실제로 해결했는지‘를 학습할 수 있습니다.
- 2019년의 BERT 알고리즘(Transformer 아키텍처 기반)은 Google의 자연어 이해 능력을 약 60% 향상시켰습니다(Google 공식 테스트 데이터). 이는 문장 내의 전후 논리(예: ‘비싼 것이 항상 좋은 것은 아니다’와 같은 부정 관계)를 분석할 수 있습니다.
- 2021년의 MUM 알고리즘은 더욱 강력하여, 75개 언어를 동시에 처리하고 분야를 넘나드는 복잡한 쿼리(예: ‘무릎이 안 좋아서 달리기와 등산 모두 가능한 신발을 사고 싶은데 추천해 주세요‘)를 이해할 수 있습니다.
Google 검색어의 약 72%는 자연스러운 문구이며(단순한 단일 단어가 아님), 이러한 복잡한 쿼리에 대한 알고리즘의 이해 정확도는 90%를 초과합니다(Google 검색 품질 팀 2024년 보고서).
사용자 행동 데이터 또한 알고리즘이 콘텐츠 품질을 판단하는 데 도움을 줍니다. 상위 10개 웹페이지의 평균 체류 시간은 2분 10초에 달하며(Ahrefs 2025년 연구), 이탈률은 38% 미만입니다.
‘단어 일치’에서 ‘의도 일치’로
구체적인 예를 들어보겠습니다. 사용자가 ‘여름에 땀 안 차는 신발‘을 검색합니다. 초기 Google은 ‘여름‘, ‘땀 안 차는‘, ‘신발‘ 이 세 단어를 모두 포함하는 웹페이지를 우선적으로 보여줄 수 있었습니다.
하지만 현재의 알고리즘은 사용자가 실제로 ‘통기성이 좋고 여름에 적합한 신발 모델’을 필요로 한다는 것을 이해하므로, 웹페이지에 ‘이 신발은 메시 소재 갑피를 사용하여 여름에 발에 땀이 나지 않으며 일상 통근에 적합합니다‘라고 쓰여 있어도 상위에 랭크될 수 있습니다.
핵심 기술은 BERT(2019년 출시)와 MUM(2021년 출시)입니다. BERT는 문장 내 단어 관계(예: ‘땀 안 차는’과 ‘통기성이 좋은’은 유의어 표현)를 분석하여, Google이 자연어의 문맥을 이해할 수 있도록 했습니다.
MUM은 더욱 강력하여, 텍스트, 이미지, 심지어 동영상 콘텐츠까지 동시에 이해할 수 있습니다(예: 웹페이지에 ‘경량 통기성’이라는 텍스트 설명과 사용자가 업로드한 ‘신발 내부 통기 구멍’ 실사 이미지가 모두 있는 경우). 콘텐츠의 관련성을 종합적으로 판단합니다.
데이터에 따르면, BERT 출시 후 Google의 복잡한 쿼리(여러 수식어를 포함하는 긴 문장) 이해 정확도는 약 70% 향상되었습니다(Google 공식 2020년 보고서). 예를 들어, ‘평발에 적합하고 미끄럼 방지 기능이 있는 러닝화’를 검색하면, 알고리즘은 이제 ‘평발'(지지가 필요), ‘미끄럼 방지'(밑창 무늬 디자인 필요), ‘러닝화'(운동 상황)라는 세 가지 핵심 요구 사항을 정확하게 식별할 수 있습니다.
‘인위적인 추측’ 대신 ‘실제 상호작용’ 사용
웹마스터 스스로가 ‘내 콘텐츠가 좋다’고 말하는 것이 아니라, 실제 사용자들이 ‘발로 투표’한 결과를 보는 것입니다.
몇 가지 행동 지표는 다음과 같습니다:
- 체류 시간: 사용자가 웹페이지를 연 후 얼마나 오래 보았는지입니다. 데이터에 따르면, 상위 3개 웹페이지의 평균 체류 시간은 2분 15초에 달하며(Ahrefs 2025년 연구), 순위가 낮은 웹페이지는 보통 30~45초에 불과합니다. 예를 들어, ‘운동화 소재 차이점’을 상세히 소개하는 웹페이지를 사용자가 열고 5분 동안 자세히 읽었다면, 알고리즘은 ‘이 페이지 콘텐츠에 가치가 있다’고 판단합니다.
- 이탈률: 사용자가 웹페이지를 연 후 즉시 검색 결과 페이지로 돌아가는 비율입니다. 이탈률이 35% 미만인 웹페이지(즉, 대부분의 사용자가 내용을 본 후 즉시 떠나지 않은 경우)는 좋은 순위를 얻을 가능성이 높습니다. 이탈률이 60%를 초과하는 웹페이지(‘내가 찾는 것이 아니다’라고 사용자가 느낀 경우)는 순위가 하락합니다.
- 상호작용 행동: 페이지 내 링크 클릭, 페이지 하단까지 스크롤, 북마크 또는 공유 등을 포함합니다. 예를 들어, 쇼핑 가이드 유형의 웹페이지에서 사용자가 본문뿐만 아니라 ‘가격대별 추천’ 하위 링크를 클릭하거나 페이지를 공유했다면, 알고리즘은 ‘이 페이지가 사용자의 깊은 요구 사항을 충족했다’고 판단합니다.
예를 들어, ‘운동화 구매 요령’에 대한 두 웹페이지가 있다고 가정합니다. A 웹페이지의 체류 시간은 3분, 이탈률은 30%이고, B 웹페이지의 체류 시간은 45초, 이탈률은 70%입니다. B 웹페이지의 키워드 밀도가 조금 더 높더라도, 알고리즘은 A 웹페이지를 우선적으로 추천합니다.
콘텐츠뿐만 아니라 ‘전반적인 경험’도 중요합니다
현재 Google의 순위 논리는 ‘종합 점수 매기기’입니다.
- 정보의 완전성: 알고리즘은 웹페이지가 주제의 핵심 측면을 다루고 있는지 판단합니다. 예를 들어, ‘어린이 운동화 선택 방법’을 검색할 때, 좋은 웹페이지는 ‘연령별 권장 사항(3세 대 8세)’, ‘밑창 소재(부드러움/경도)’, ‘신발 디자인(발 모양 발달에 미치는 영향)’, ‘브랜드 추천(구체적인 모델 포함)’ 등 여러 측면을 포함해야 합니다. 데이터에 따르면, 3가지 이상의 세부 측면을 포함하는 웹페이지가 단일 내용만 다루는 웹페이지보다 순위가 20%~30% 더 높은 경향이 있습니다(SEMrush 2024년 분석).
- 페이지 경험: 로딩 속도, 모바일 적합성, 레이아웃의 명확성을 포함합니다. Google은 웹페이지가 3G 네트워크에서 3초 이내에 로드되어야 하며(2025년 기준), 모바일 화면의 텍스트와 버튼은 쉽게 클릭할 수 있어야 합니다(너무 작거나 겹치면 안 됨). 테스트 결과, 로딩 속도가 1초 느려질 때마다 이탈률이 약 20% 증가하는 것으로 나타났습니다(Google Search Central 데이터).
- 기술적 최적화: 예를 들어, 웹페이지에 명확한 제목 구조(H1-H6 태그를 합리적으로 사용), 이미지에 텍스트 설명(alt 속성)이 있는지, URL이 간결한지(특수 문자 방지) 등이 있습니다. 예를 들어, 이미지가 ‘운동화 측면 통기 구멍’인 웹페이지에 alt=”메시 운동화 측면 통기 디자인”이라는 alt 속성을 추가하면, 알고리즘은 ‘통기성’이라는 요구 사항과 페이지를 더 정확하게 연결합니다.
현재 Google 알고리즘은 ‘경험 많은 편집자’와 같아서, 키워드 스터핑에 의존하는 ‘꼼수’는 완전히 무력화되었으며, 진정으로 콘텐츠에 공을 들이는 사람들이 더 좋은 순위를 얻기 쉬워졌습니다.
Google이 실제로 중요하게 생각하는 것은 무엇인가
Google 엔지니어는 2024년 기술 보고서에서 “검색 순위의 핵심 목표는 사용자에게 가장 관련성 높고 유용한 콘텐츠를 보여주는 것입니다”라고 명확히 언급했습니다.
Google은 세 가지 핵심 데이터를 통해 웹페이지의 가치를 평가합니다. 첫째, 콘텐츠 포괄성(사용자 질문에 전체적으로 답했는지), 둘째, 사용자 행동 피드백(정말로 필요한 콘텐츠였는지), 셋째, 페이지 기본 경험(정보를 얻기 쉬웠는지)입니다.
예를 들어, ‘어린이 운동화 구매’에 대한 웹페이지가 ‘3-6세 대 7-12세 신발 모델 차이’, ‘밑창 경도가 발달에 미치는 영향’, ‘3개 브랜드의 구체적인 모델 추천’ 등의 정보를 포함한다면, 단순히 ‘경량 통기성 신발 선택’만 언급한 페이지보다 순위가 20%~30% 더 높은 경향이 있습니다(SEMrush 2024년 분석).
콘텐츠가 사용자 요구 사항에 정확히 일치하는지
Google의 첫 번째 우선순위는 ‘이 웹페이지가 사용자가 검색한 주제를 실제로 다루고 있는지’를 판단하는 것입니다.
여기서 ‘관련성’은 단순히 키워드 등장 횟수가 아니라, 콘텐츠가 사용자 문제의 핵심 요점을 다루고 있는지 여부입니다.
예를 들어, 사용자가 ‘평발에 적합한 러닝화’를 검색할 때, Google은 ‘평발에 지지가 필요하다’, ‘밑창에 안정적인 디자인이 있다’, ‘장거리에 적합한 쿠션 소재’ 등의 정보를 명확히 언급하는 웹페이지를 우선적으로 보여줍니다.
데이터에 따르면, ‘사용자 검색어 + 구체적인 해결책’을 포함하는 웹페이지(예: ‘평발 + 지지 깔창’, ‘달리기 + 쿠션 미드솔‘)가 단순히 키워드만 포함하고 실질적인 내용이 없는 웹페이지보다 40% 이상 순위가 높았습니다(Search Engine Journal 2024년 사례 연구).
Google은 어떻게 관련성을 판단할까요?
- 주제 포괄 범위: 사용자가 궁금해할 수 있는 여러 측면을 다루고 있는지 여부입니다. 예를 들어, ‘운동화 구매’는 외관만 이야기해서는 안 되고, ‘소재(통기성/내구성)’, ‘적합한 상황(달리기/걷기)’, ‘사이즈 선택(발등 높이의 영향)’ 등 여러 차원을 포함해야 합니다. SEMrush 분석에 따르면, 3가지 이상의 세부 측면을 포함하는 웹페이지가 일반적으로 더 높은 순위를 차지했습니다.
- 키워드의 자연스러운 통합: 목표 단어(예: ‘운동화’)는 제목, 첫 단락, 소제목에 합리적으로 등장해야 하며, 동시에 본문에서는 유의어 표현(예: ‘달리기용 신발’, ‘트레이닝화’)으로 자연스럽게 확장되어야 합니다. 과도한 스터핑(예: 한 단락에서 5회 이상 반복)은 오히려 순위가 하락합니다.
- 시의성과 정확성: ‘2025년 신상 운동화’와 같은 검색어의 경우, Google은 최근 1년 이내에 업데이트된 웹페이지(데이터 업데이트 시간이 2024년~2025년)를 우선적으로 보여주며, 콘텐츠 내의 매개변수(예: ‘신발 무게 350g’, ‘방수 등급 IPX4’)는 공개 자료와 일치해야 합니다.
콘텐츠 품질
Google은 사용자 행동 데이터와 콘텐츠 특성을 통해 웹페이지가 ‘가치 있는 정보’를 제공했는지를 판단합니다.
정보의 깊이가 핵심 지표 중 하나입니다. 예를 들어, ‘운동화 관리 방법’을 검색할 때, 일반적인 웹페이지는 ‘정기적으로 닦으세요’만 쓸 수 있지만, 고품질 웹페이지는 ‘다양한 소재별 청소 방법(메시는 부드러운 솔 + 중성 세제, 가죽은 전용 관리 오일)’, ‘보관 환경(습기와 직사광선 피하기)’, ‘깔창 교체 주기(6-12개월마다)’ 등 구체적인 단계를 상세히 설명합니다.
Ahrefs 2025년 연구에 따르면, ‘작동 단계/비교 데이터/전문가 조언’을 포함하는 웹페이지는 사용자 체류 시간이 평균 1분 30초 더 길고, 이탈률이 25% 더 낮았습니다.
권위는 콘텐츠 출처의 신뢰성으로 나타납니다. 전문 스포츠 브랜드 공식 웹사이트(예: 나이키, 아디다스)에서 발표한 ‘특정 운동화 기술 분석’이나 스포츠 의학 기관에서 작성한 ‘아치 지지대 선택 가이드’ 등에는 Google이 더 높은 가중치를 부여합니다.
제3자 데이터에 따르면, ‘공식 인증’, ‘전문 기관 협력’ 표시가 있는 웹페이지는 개인 블로그보다 순위가 15%~20% 더 높은 경향이 있습니다.
Google의 알고리즘은 ‘복사 붙여넣기’ 웹페이지(텍스트 유사도 비교를 통해)를 감지할 수 있으며, 이러한 페이지는 키워드 밀도가 높더라도 순위가 억제됩니다.
사용자가 정보를 쉽게 얻을 수 있는지
콘텐츠와 품질이 모두 기준을 충족하더라도, 사용자가 ‘이해하기 어렵거나’ ‘사용하기 불편하다면’, Google은 우선적으로 추천하지 않습니다.
Google은 웹페이지가 3G 네트워크(느린 환경 시뮬레이션)에서 로딩 시간이 3초를 초과하지 않도록 요구합니다(2025년 기준).
테스트 결과, 로딩 속도가 1초 느려질 때마다 이탈률이 약 20% 증가했으며(Google Search Central 데이터), 모바일 환경에서는 반드시 적합해야 합니다. 텍스트 크기는 14px 이상, 버튼 간격은 충분히 넓어야 하며(오클릭 방지), 이미지는 흐리거나 왜곡되어서는 안 됩니다.
SEMrush 분석에 따르면, 모바일 경험이 좋지 않은 웹페이지(예: 텍스트 겹침, 메뉴 열리지 않음)는 경험이 좋은 페이지보다 순위가 30%~40% 더 낮았습니다.
상호작용 경험은 사용자가 ‘계속 탐색할 의향이 있는지’에 중점을 둡니다.
예를 들어:
- 제목이 명확한가? H1 태그는 페이지 주제를 정확히 요약해야 하며(예: ‘2025년 평발에 적합한 운동화 구매 가이드’), H2/H3 소제목은 구체적인 문제(예: ‘평발이란 무엇인가’, ‘추천 신발의 특징’)를 계층적으로 설명해야 합니다.
- 정보가 읽기 쉬운가? 단락 길이는 3~5줄로 제한하고, 핵심 데이터(예: ‘신발 무게 350g’, ‘가격 500위안 이내’)는 굵은 글씨 또는 목록으로 강조해야 합니다.
- 보조 요소가 있는가? 이미지/동영상(예: ‘밑창 무늬 클로즈업’, ‘시착 비교’)은 사용자가 내용을 더 직관적으로 이해하도록 돕고, alt 속성(이미지 텍스트 설명)에는 키워드(예: ‘평발 지지 운동화 밑창 디자인’)가 포함되어야 합니다.
Google 알고리즘은 이를 바탕으로 ‘이 페이지가 정말로 유용하다’고 판단하고 순위를 높입니다.
결론적으로, Google이 실제로 중요하게 생각하는 것은 ‘사용자가 검색 후 만족했는지’입니다.
