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[마소캠퍼스] 백링크 분석 결정을 위한 데이터 중심 접근 방식

 

백링크 분석은 SEO 커뮤니티에서 가장 모순되는 주제 중 하나입니다. 사실, 우리 모두는 이것이 유기적인 검색 가시성을 위해 필수적이라는 데 동의하지만, 어떤 메트릭스가 이러한 비즈니스 결정을 주도해야 하는지는 명확하지 않습니다. 데이터 기반 백링크 분석 전략을 수립하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

짧게 요약하면 다음과 같습니다.

• 어느 시점에 링크 빌드 게임이 통제 불능 상태가 되면서 판도라의 상자가 열렸고, 결국 검색 결과 위에 더 낮은 품질의 페이지와 더 나은 링크 페이지로 연결되었으며, 이때 구글이 대응 조치를 취하기 시작했습니다.

• 귀하 또는 구글이 좋아하든 싫어하든, 백링크는 구글 알고리즘의 중요한 부분으로 남아 있으며, 따라서 백링크 분석은 유기적인 가시성을 위한 가장 중요한 단계로 남아 있습니다.

• 그러나, 우리 업계의 모든 사람들은 계속해서 같은 질문에 직면하고 있습니다. 어떻게 하면 나쁜 연결과 좋은 연결을 구별할 수 있을까요?

• 20페이지 이상의 사이트와 200달러 이상의 예산을 가진 브랜드와 함께 일하는 모든 SEO는 각 백링크를 보는 것은 불가능하다는 것을 알고 있습니다.

• 링크 빌딩에 대한 데이터 기반 접근 방식이 있습니까? Ann Smarty는 데이터 기반 백링크 분석 전략을 수립할 수 있도록 도와줍니다.

백링크 분석은 항상 디지털 마케터들의 가장 어려운 작업 중 하나이며, 실제로 합의점을 찾지 못했습니다. 그리고 구글은 그 논쟁을 완전히 끝내는 데 큰 도움을 주지 못했습니다.

 

링크 빌딩의 역사 빠르게 훑어보기

 

10여 년 전 구글은 다른 웹마스터들이 우리 페이지에 링크하도록 하고 심지어 링크 구축 노력의 효과를 측정할 수 있는 도구인 PageLrank Toolbar를 제공했습니다.

그때 판도라 상자가 열렸고 그 이후로 아무도 그것을 닫을 수 없었습니다.

링크 빌드 게임은 어느 순간 통제 불능 상태가 되어 결국 검색 결과 위에 더 낮은 품질의 페이지가 연결되고 구글이 이에 대응하기 시작했습니다.

펭귄 업데이트와 수작업으로 인한 벌칙에 따라 사이트 소유자들이 구글의 알고리즘을 조작하려 하지 않게 되었습니다. 구글 가이드라인의 ‘백링크 가져오기’는 ‘고품질 콘텐츠 구축’으로 수정됐고, ‘링크 구축’은 ‘스팸플릿 전술’을 습득했습니다.

하지만, 구글이 아무리 “링크 빌딩” 의제를 밀어내려고 해도, 디지털 기업들은 그것을 제쳐놓을 수 없습니다. 사실, 구글은 나쁜 링크와 더 많이 싸울수록, 백링크 분석과 인수 서비스를 더 강조합니다.

귀하(또는 구글)가 좋아하든 싫어하든, 백링크는 구글 알고리즘의 중요한 부분으로 남아 있으며, 따라서 백링크 분석은 유기적인 가시성을 위한 가장 중요한 단계로 남아 있습니다.

실제로 백링크 분석은 두 가지 측면에서 모두 유용합니다.

• 낮은 품질의 링크를 식별하고 제거/해제하면, 구글에 좋지 않은 신호를 보내는 사람들은 필터를 통과하여 이전에 획득한 높은 순위를 부활시킬 수 있습니다.

• 고품질 링크 획득 방법을 식별하면 순위가 향상됩니다.

백링크 분석의 중요성은 모든 사람들에게 분명하지만, 우리 업계의 모든 사람들은 계속해서 같은 질문에 직면하고 있습니다. 어떻게 하면 나쁜 연결과 좋은 연결을 구별할 수 있을까요?

백링크를 보면 대부분 이것이 자연스럽고 도움이 되는지 알 수 있습니다. 하지만 20페이지가 넘는 사이트와 200달러 이상의 예산을 가진 브랜드와 함께 일하는 모든 SEO들은 각각의 백링크를 보는 것은 거의 불가능하다는 것을 알고 있습니다.

“발견하면 말하라”라는 개념은 비즈니스에 아무런 영향이 없습니다. 그래서 어떻게 해야 할까요?

 

링크 빌딩에 데이터 기반 접근 방식이 있습니까?

 

저는 실제로 이 기사를 우연히 접하면서 비즈니스 의사 결정을 내릴 때 본능보다 데이터를 사용하는 여러 가지 이점을 나열하는 데이터 기반 의사 결정 관련 기사를 작성하게 되었습니다.

오늘날, 세계 최고의 기업들은 비즈니스에 대한 결정을 내리기 위해 데이터를 사용합니다. 이들이 선두에 선 이유는 단순히 비즈니스 통찰력에 의존하지 않고 데이터로 초점을 전환함으로써 경쟁업체에 비해 전략적 우위를 확보했기 때문입니다.

문제는 이것이 링크 빌딩에 어떻게 적용되는가 하는 것입니다.

간단히 말해, 링크 구축 및 백링크 획득은 유기적인 검색 결과의 모든 비즈니스 존재와 가시성을 위해 매우 중요합니다. 즉, “비즈니스 의사결정” 범주에 속하며, 이는 이를 뒷받침할 데이터가 없으면 기본적으로 생각할 수 없다는 것을 의미합니다.

그러나 데이터 이면의 중요성은 인식하고 있지만, 링크 구축 및 제거 결정에 사용할 수 있는 데이터는 무엇입니까?

구글의 도구 모음 PageLack이 더 이상 사용되지 않는 이후로 마케터들은 좋은 링크와 나쁜 링크를 자동으로 구분할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법이 없습니다.

정말 그럴까요?

 

단일 데이터 소스에 집중하는 것은 위험합니다.

 

많은 마케터들은 Moz DA와 같은 특정 소스를 보고 링크 페이지 품질을 판단하는 데 만족합니다.

그리고 만약 여러분이 왜 그들이 특정한 숫자에 의존해서는 안 되는지 누군가에게 설명하는데 어려움을 겪는다면, 제가 여러분을 위해 아주 쉽게 설명하겠습니다.

웹 페이지의 권한이나 특정 백링크의 품질을 평가하는 현재 숫자는 구글에서 가져온 것이 없습니다.

좀 더 자세히 설명하자면, 이 시점의 모든 비즈니스 소유자는 다음과 같은 사실을 분명히 알고 있어야 합니다. 타사 소스에 100% 의존하여 마케팅 채널 중 하나로는 성공을 거둘 수 없습니다.

 

하지만 좋은 링크 데이터 또한 존재합니다.

 

사실, 우리가 건물이나 분석을 연결할 때 숫자를 신뢰하지 말라고 말할 때, 이것은 “하나의 출처도 없다”는 것을 의미합니다.

솔리드 링크 구축 데이터가 존재하며 이를 사용하지 않는 것은 귀중한 성장 기회를 놓치는 것을 의미합니다.

가장 스마트한 링크 구축 방식은 여러 데이터 소스를 결합하는 방법을 학습하고 패턴을 식별하는 방법을 학습하는 것입니다(채택 또는 기각).
링크 전용 연구 소스(Majesting and Link Assistant)와 다중 기능 플랫폼(SEMrush 및 Ahrefs)을 포함한 여러 백링크 연구 소스가 있습니다. 업계에 진입하는 새로운 플랫폼도 눈여겨볼만 합니다. Serpstat는 1억 6천만 개의 도메인에 대해 1조 개의 백링크를 포함한다고 주장하는 가장 최근의 예입니다.

이것이 두 개의 백링크 데이터베이스가 다른 방법입니다. 평균 50%입니다.

출처: Serpstat입니다.

인터넷 마케팅 닌자스(Ninjas)에서는 우리가 획득하는 모든 백링크에 대해 다음과 같은 엄청난 양의 데이터를 수집합니다.

• 연결 페이지를 참조하는 도메인 수(이 모든 항목을 기반으로 함)입니다. Ahrefs, SEMrush, Majesty, Moz)입니다.

• 해당 도메인을 가리키는 위키백과의 링크 개수입니다.

• 링크 페이지에 할당된 작성자의 통계(작성된 페이지 수, 웹 전체에서 인용한 인용문 수 등)입니다.

• 링크 페이지를 가리키는 .gov 및 .edu 링크의 개수입니다.

• 해당 페이지에 있는 다른 링크는 몇 개입니까?

다시 말하지만, 이러한 통계량 자체로는 유용하지 않지만, 이 모든 수치를 보면 링크의 가치를 상당히 확신할 수 있습니다.

데이터 기반 링크 구축 결정을 내릴 수 있도록 다음과 같은 몇 가지 유용한 툴과 리소스를 제공합니다.

• 여러 도구를 사용합니다. 비용이 많이 들겠지만 무료 또는 프리미엄 대체품이 도움이 될 수도 있습니다. 예를 들어 이러한 플러그인의 대부분은 무료이며 링크 분석 구성요소를 포함하는 플러그인이 많습니다.

• 이제 SEO용 인플루언서를 측정하는 방법에 대해 다시 생각해 볼 때입니다.

 

결론

 

백링크 분석은 우리 업계에서 가장 오해받고 있는 작업입니다. 극단적인 의견들이 존재하기도 합니다. Mox DA에만 의존하는 전문가부터 숫자의 가치를 부정하는 전문가까지 말입니다.

그러나 데이터를 축적하고 평가하지 않고는 작업을 성공적으로 완료할 수 없으므로, 전체적인 접근 방식, 즉 많은 데이터 소스를 사용하고 모든 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 것이 답입니다.

Ann Smarty는 인터넷 마케팅 닌자스의 블로거이자 커뮤니티 매니저입니다. 그녀는 트위터 @seosmarty에서 찾을 수 있습니다.

 

 



원문 URL: https://www.searchenginewatch.com/2020/05/27/the-data-driven-approach-to-making-backlink-analysis-decisions/

원문 제목: The data-driven approach to making backlink analysis decisions
작성자 및 작성일자: Ann Smarty / May 27, 2020

 

 

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