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LLM 최적화 vs 키워드 최적화
언어 모델을 위한 최적화가 전통적인 키워드 중심 SEO 전략과 어떻게 다른지 이해합니다.
LLM 최적화
컨텍스트, 명확성, 인용 가능성에 초점을 맞춰 대형 언어 모델이 이해할 수 있도록 콘텐츠를 구조화하는 방법.
장점
- 콘텐츠가 자연스럽게 읽힘
- 주제적 권위 구축
- 여러 AI 플랫폼에서 작동
- 미래 대비 접근 방식
고려사항
- 콘텐츠 재구성 필요
- 직접적인 키워드 타겟팅 감소
- 새로운 측정 방법
- 장기적인 결과
키워드 최적화
특정 검색어를 타겟팅하고 키워드 밀도와 배치를 중심으로 콘텐츠를 최적화하는 전통적인 접근 방식.
장점
- 검색어 직접 타겟팅
- 측정 가능한 순위
- 확립된 도구 사용 가능
- 빠른 성과 가능
고려사항
- 부자연스러운 콘텐츠로 이어질 수 있음
- 키워드 남용 위험
- AI 검색으로 전환 안 됨
- 점점 상품화
최종 평가
LLM 최적화는 AI와 전통적 검색 모두에 서비스를 제공하는 콘텐츠를 만드는 반면, 순수 키워드 최적화는 AI 기회를 완전히 놓칠 수 있습니다.
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