허핑턴포스트코리아의 SEO : Google / Naver

허핑턴포스트코리아
구글 검색 결과 - 허핑턴포스트코리아

구글 검색 결과 – 허핑턴포스트코리아

허핑턴포스트의 CMS는 SEO를 기반으로 만들어져있다.

SEO – 검색엔진최적화라고 하면, 우리나라에서는 부정적인 어뷰징과 연관되어 인식되는 것이 사실이다. 사실 SEO의 기본은 콘텐츠를 검색엔진에서 정확하게 검색하게 함으로서, 유저가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있게끔 한다는 것이다.

우리나라 검색시장은 네이버 독점에 의해 검색의 의미 자체가 매우 왜곡되어있고, 그 왜곡된 검색에 사이트들이 촛점을 맞추고 있다보니, 제대로 된 SEO를 하지 않는다(아니 못한다)라고 할 수 있다.

허핑턴포스트코리아가 런칭하기 전, 허핑턴포스트 US의 에디터가 입국해서 2주간 에디터들에게 CMS 교육을 진행했다. 내용은 CMS 사용법이지만, CMS의 각 필드를 채우는 방법은 SEO에 기반한 것이었다.

허핑턴포스트의 CMS에는 서비스에는 보이지 않는 필드들이 여러개 있다. 검색어를 넣어주는 필드, 고유 URL이 생성되는 필드, 검색용 제목, 발문 등 검색 관련된 필드와 SNS용 필드 (SNS용 필드에는 SNS 검색을 위한 필드도 있다.) 등 허핑턴포스트의 콘텐츠가 검색될 수 있도록 많은 필드를 자동, 수동으로 채워지도록 되어있다.

허핑턴의 SEO 필드

허핑턴의 SEO 필드

제목과 콘텐츠내용, 검색어를 어떻게 입력해야 검색에 잘 노출되는지, 검색 알고리즘을 연구하는 인력을 따로 두고 지속적으로 검색 필드를 업데이트하고 있기도 하다. 허핑턴포스트의 에디터들은 콘텐츠를 등록하기 전에 콘텐츠에 적합한 검색어를 서치하고, 검색어를 매치하여 입력한 후, 검색엔진의 검색 결과 순위를 체크하는 프로세스를 언제나 유지한다. 검색 결과 순위에 높은 위치는 트래픽으로 이어진다. 그리고, 검색 유입으로 노출된 콘텐츠의 검색어 퀄리티를 꾸준히 관리하고 있다. 낚시 제목으로 검색 순위를 올리지 않는다.

허핑턴포스트코리아를 런칭할 때 가장 우려되는 부분이 이 검색 부분이었다. 허핑턴포스트의 SEO는 구글 검색을 기반으로 한 것이기 때문에.. (그것도 구글 한국어 검색이 아닌..)

한국에서 구글 검색의 점유율은 1% 채 되지 않았었고, 구글 한국어 검색은 한국 시장에 맞춰 커스터마이징되어 있었다. 검색 결과에 뉴스 검색을 분리한다던지, 시맨틱 검색 형태로 결과가 나온다던지.. (사실 허핑턴포스트의 구글 검색 최적화는 매우 정교해서, 정해진 검색어로 검색을 하게 되면 거의 10위 이내에 기사가 뜬다. – 즉 검색어를 어떤 것으로 정하느냐가 가장 중요한 관건이다.)

허핑턴포스트코리아의 네이버 검색엔진 최적화는 중요한 과제였다. 허핑턴포스트코리아는 현재 네이버와 뉴스 검색 제휴를 통해 뉴스 검색 결과에 콘텐츠가 노출되고 있지만, 런칭 직후에는 웹검색과 블로그 검색에 띄우는 것이 급선무였다.

네이버에 사이트를 등록하고, 그동안 인터넷에 공유되었던 네이버 검색엔진 최적화 방법과 나름 테스트를 통해 알아낸 법칙들로 네이버 검색엔진 최적화에 맞춰 콘텐츠를 생산했다.

그러나. 결과는 최악이었다. 우리나라 인터넷 환경에서 네이버는 엄청난 장벽이었다. 허핑턴포스트코리아의 기사가 네이버 검색에 뜨는 것은 네이버 블로그, 카페에서 펌한 결과뿐이었다. 웹검색에 떠도, 웹검색까지 스크롤을 내려서 클릭해오는 유저는 거의 없었다. 네이버의 네이버 자체 울타리 내 검색은 난공불락이라고 느낀 것이, 아무도 검색 안할 것 같은 검색어로 검색하면, 연관도 없는 정확도라고 말하기도 어려운 네이버 카페, 블로그의 글들이 먼저 결과에 올라왔다. 왜 이 검색어의 결과가 이것인지 알 수도 없는.. 그리고 저 아래 허핑턴포스트코리아의 관련 글이 웹검색으로 뜨는 식이었다.

웹검색으로는 답이 없다.

블로그 검색 결과에라도 띄우기 위해 허핑턴포스트코리아의 블로그를 네이버 블로그 검색에 등록했다. 웹검색보다는 위쪽에 있으니, 블로그 검색 결과에라도 띄우면 되겠지하고 시도했는데.. 결과는 웹검색보다는 확실히 나아졌다. 검색 유입이 0.3%에서 1.7%로 올랐다. 역시 허핑턴포스트코리아의 글을 퍼간 네이버 블로그의 포스트가 먼저 노출되었지만, 그래도 허핑턴포스트코리아의 기사는 4~5페이지 이후에 보여지긴 했다. (가끔 첫페이지라도 뜨면.. SEO가 잘된게 아니라 안퍼간거다..)

네이버 블로그 검색은 최악의 검색이었다. 기사 등록 실수로 제목이 빠진 상태였는데, 제목이 없는 기사가 앞쪽에 검색이 될 때도 있었다. 검색어가 특이한 것도 아니어서, 다른 정확도 높은 블로그글이 있음에도.. 표본 테스트 결과 네이버 검색은 본문에 검색어가 얼마나 많이 반복되느냐가 가장 중요한 요소였다라고 잠정 결론을 내릴 정도였다. (다른 매체들이 기사 말미에 검색어 반복을 수십번 하는 것으로 검색 순위를 올리는 것으로 보아 잠정적으로 내린 결론이 적중했던 것 같다. – 이후 네이버는 매체들에게 검색어를 반복하는 행위를 금지한다고 공지했고, 검색어가 반복 입력된 기사는 검색에서 제외했다.)

네이버 뉴스 검색 제휴 이후, 허핑턴포스트코리아의 콘텐츠는 네이버 뉴스 검색 DB에 입력되기 위해 기사 전송을 시작했다. 기사 전송을 하기위해 US에 개발 요청을 했을 때, US 개발쪽의 반응은 “Crazy” 였다. 검색 포털이 DB 검색을 한다는 것부터, 검색 결과를 위해 콘텐츠를 DB에 입력해야한다는 것, NewsML이라는 뉴스 콘텐츠 전송을 위한 글로벌 표준 포맷이 있는데, 표준을 무시한 별도의 XML 방식이라는 것 등.. 검색 엔진이라고 보기 어렵다는 것이었다.

우여곡절 끝에 네이버 뉴스 검색 제휴를 통해, 뉴스 검색 결과에 허핑턴포스트코리아의 기사를 띄웠는데.. 뉴스 검색 결과는 DB검색이다보니, 허핑턴포스트 CMS의 검색을 위한 필드를 전혀 쓸 수 없었다. 네이버가 원하는 필드의 데이터만 채워서 전송해야 하고, 이것은 검색을 위한, 아니 검색을 하는 사용자를 위한 필드를 어느 것도 추가할 수 없다라는 것이었다. 화면이 작은 모바일에서도 데스크탑 검색처럼 본문의 앞 내용을 기계적으로 끊어서 보여주는 검색 결과를 보여줄 수 밖에 없고, 제목도 디바이스에 맞춰 짧고 간결하게 보여줄 수 없었다. (허핑턴포스트 CMS는 트위터의 단문을 감안한 트위터 검색 노출 문구와, 구글 검색시 보여주는 문구를 따로 입력해 줄 수 있다. – 사용자에 따라, 플랫폼에 따라 가장 정확하게 검색 결과를 노출해줘야 유입도 발생한다는 것이 기본이다.)

많은 언론매체들이 동일한 기사를 반복해서 노출을 늘리거나, 트렌드라는 이름으로 실시간 검색어 반복해서 입력하기 등 어뷰징을 하고 있는 상태에서 허핑턴포스트코리아의 네이버 검색 엔진 최적화는 불가능에 가까운 일이었다.

런칭한지 1년이 넘었지만, 허핑턴포스트코리아의 네이버 검색엔진 유입율은 극히 낮다. 그나마 다행이라면, 데스크탑에서 의미없는 점유율이었던 구글이 모바일에서 선전하며, 구글 검색엔진 유입율이 조금 올라갔다는 정도..

1년간 허핑턴포스트코리아의 SEO안을 만들어가면서 느낀 것은.. 네이버가 우리나라의 웹 환경을 망치고 있다는 것이다. 우리나라의 검색 점유율 대부분을 차지하는 네이버 검색에서 제대로된 검색을 하지 않으니, 콘텐츠는 네이버라는 울타리로 들어가게 되고 (네이버 카페, 블로그.. 이젠 모바일까지 어떻게든 울타리에 넣으려고 폴라, 포스트까지 시작했다.) 외부 사이트들은 SEO를 전혀 고려하지 않는다. (어차피 검색도 안되니)

네이버로 검색하면 당연히 검색 결과가 부실하고, 구글로 검색하면 한국어로 된 검색 결과는 제대로 나오지 않으니, 구글 영문으로 검색하는 것이 더 많은 자료가 있다라고들 한다. 한국어로 된 자료들이 없는게 아니라, 한국어로 된 자료들이 SEO가 되어있지 않아, 검색에 안걸리는 경우도 꽤 많다라는 것이다.

사실 네이버 검색 엔진 최적화 관련하여.. 어뷰징하고, 검색 조작하는 방법은 사실 이전부터 너무나도 잘 알고 있다. 연관검색어 조작, 실시간 검색어 태우기 등등.. 그러나 허핑턴포스트코리아로 그런 어뷰징을 하고 싶지는 않다.

지금은 모수가 너무 적어 데이터가 나오고 있지 않지만, 네이버 검색 유입 트래픽에 대해 사용자의 반응을 체크해보고 싶다.. (일반적으로 로그분석에서 사용자의 만족도는 반응율로 체크한다. 사용자가 처음 접근한 페이지에서 원하는 것을 얻거나 호의적일 경우 이탈하지 않고, 내부의 다른 콘텐츠로 접근할 것이라는 것을 전제로.. 반응율을 체크한다. – 개인적으로 검색 엔진의 검색 결과에서 유입된 트래픽에 대해, 반응율과 머무른 시간 등 몇가지 데이터를 종합해서 분석하고 있다. – 구글 검색에서의 결과는 좋은 편이다. 네이버도 그럴 수 있는지 확인해보고 싶다라는 것!!!)

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