용어와 엔터티, 변형이 아님
관련 개념, 같은 것을 말하는 다른 방식, 상위 및 하위 수준, 그리고 계속 함께 등장하는 이름들 — 복수형과 전치사를 추가한 키워드가 아니라.
Content Creation
LSI 키워드 생성기
Google은 LSI 키워드라는 것이 없다고 말합니다. 당신이 여기에 안고 온 문제 — 주제를 제대로 다루는 일 — 는 실제입니다.
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LSI 키워드 생성기로 할 수 있는 일
이 용어는 Google이 사용하지 않는 무언가에서 빌려온 것이지만, 그 아래에 있는 작업은 평범하고 실제적입니다. 아래에서는 무엇이 반환되는지, 각 항목이 왜 있는지, 그리고 작성한 내용과 어떻게 대조되는지 설명합니다.
각 항목의 이유
모든 용어는 여기서 어떤 역할을 하는지와 함께 제공됩니다 — 독자가 기대할 하위 주제, 대상 독자가 사용하는 전문 용어, 주제를 논할 때 빼놓을 수 없는 엔터티.
작성한 초안과 대조
작성한 내용을 붙여넣으면 목록이 두 가지로 나뉩니다: 다룬 것과 빠진 것. 빠진 쪽이 유용한 절반이며, 보통 모두가 이미 알고 있다고 가정한 부분을 포함합니다.
AllyHub로 LSI 키워드를 찾는 방법
주제에서 초안이 다루지 않은 것들의 목록까지 세 단계.
01
주제를 지정하세요
주제와 이 글의 대상 독자입니다. 초안이 있다면 그것도 붙여넣으세요 — 이미 무엇이 들어 있느냐에 따라 답이 크게 달라집니다.
02
주제 영역을 매핑합니다
하위 주제, 해당 독자가 사용하는 어휘, 관련된 엔터티, 주제가 제기하는 질문을 파악한 다음 각각에 이유를 붙입니다.
03
빈틈을 채우세요
빠진 절반을 훑어보며 어떤 빈틈을 채울 가치가 있는지 결정하세요 — 어떤 것은 그럴 필요가 없습니다. 이 실행을 Playbook으로 저장하면 다음 글이 더 앞선 지점에서 시작합니다.
AllyHub의 LSI 키워드 생성기를 선택하는 이유
이름은 속설일 뿐입니다. 그것이 대신하는 작업은 실제입니다.
LSI라는 것은 없습니다
Google의 John Mueller는 두 번이나 분명히 말했습니다: LSI 키워드라는 것은 없습니다. 잠재 의미 색인(latent semantic indexing)은 작고 고정된 문서 집합을 위한 기법이었으며, 웹이 검색되는 방식이 결코 아니었습니다. LSI 키워드를 찾아 도착한 페이지에서 이 말을 해둘 가치가 있다고 생각했습니다.
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변형은 관계가 아닙니다
이 이름을 가진 대부분의 도구는 키워드를 재배열해서 반환합니다 — 복수형, 어순, 전치사 교체, 같은 문구 앞에 best를 붙인 것 등. 그것들은 하나의 아이디어를 다르게 쓴 것일 뿐, 주변 아이디어가 아닙니다. 주제가 다뤄지기를 바라는 독자는 그 문구를 다시 찾는 것이 아닙니다.
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삽입해도 아무 소용이 없습니다
맞춰야 할 밀도란 없으며, 필요하지도 않은 문장에 용어를 집어넣어도 아무것도 얻지 못합니다. 어떤 용어가 빠졌다는 것을 아는 요점은 그 뒤에 있는 아이디어가 빠졌다는 것입니다. 없는 아이디어는 알아둘 가치가 있지만, 없는 단어는 그렇지 않습니다.
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하나의 영역, 여러 편의 글
누구도 하나의 주제에 대해 글 한 편만 쓰지 않습니다. 어떤 영역의 지도가 한 번 만들어지면 — 그 하위 주제, 어휘, 엔터티 — 그 영역의 열 번째 글은 지도를 다시 만드는 대신 그것에서 시작합니다. 여러분의 AllyHub는 다시는 맨바닥에서 시작하지 않으므로, 매핑은 매번 더 빨라집니다.
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AllyHub의 LSI 키워드 생성기는 누가 사용하나요
초안이 빈약하게 느껴지는 작가, 브리프를 작성하는 SEO 담당자, 낯선 분야를 다루는 사람, 주제를 매핑하는 지원 팀.
초안이 빈약하게 느껴질 때
글을 썼고 정확한데도, 여전히 더 나은 글의 개요처럼 읽힙니다. 그 차이는 거의 스타일이 아니라, 독자가 기대하는 몇 가지 하위 주제를 미처 생각하지 못한 데서 비롯됩니다. 이미 알고 있기 때문입니다.
브리프를 작성하는 SEO 담당자
키워드 다섯 개가 들어간 브리프를 넘겨주면 키워드 다섯 개에 관한 글이 나옵니다. 주제에 무엇이 포함되고 왜 그런지 나열한 브리프는 작성자가 작업할 거리를 주고, 빠진 것을 나열하는 검토 단계를 없애줍니다.
낯선 분야 다루기
에이전시가 아무도 경험해 본 적 없는 산업의 고객을 수주했고, 첫 초안은 외부인이 쓴 것이 눈에 띌 것입니다. 그것을 드러내는 것은 오류가 아니라 — 실무자라면 결코 빼놓지 않을 뻔한 것들입니다.
지원 및 문서 팀
헬프 센터 글은 질문 하나와 그에 인접한 네 가지 질문에 답해야 합니다. 두 번 검색해야 하는 독자는 이미 좋지 않은 경험을 했기 때문입니다. 주제를 미리 매핑하는 것이 두 번째 검색을 피하는 방법입니다.
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LSI 키워드 생성기에 관한 FAQ
이름, 숫자, 초안 확인, 지도 재사용.
LSI 키워드 생성기란 무엇인가요?
주제와 관련된 용어를 반환하는 도구입니다. 이 이름은 검색 엔진이 사용하지 않는 잠재 의미 색인(latent semantic indexing)을 가리키므로, "LSI 키워드"를 기술적 범주가 아니라 실제 작업을 가리키는 일반적인 이름으로 여기세요. 그 작업은 주제에 무엇이 포함되는지 파악하는 것입니다.
AllyHub의 LSI 키워드 생성기는 무료인가요?
예, 한 번에 주제 하나씩은 무료입니다. 관련 주제 집합을 함께 매핑하기, 더 긴 초안, 같은 영역의 이후 글에서 재사용할 수 있도록 지도를 보관하기는 유료 플랜에 포함됩니다.
검색량은 왜 없나요?
여기서는 오해를 불러일으킬 수 있기 때문입니다. 관련 용어의 검색량 수치는 검색 엔진이 공개하는 것이 아니라 제3자 추정치이며, 용어 옆에 숫자가 붙으면 실제로는 주제인 것을 목표로 만들어버립니다 — 사람들이 주제를 다루는 대신 한 문구에 대해 세 문단을 쓰게 되는 이유입니다.
이미 작성한 내용을 확인할 수 있나요?
그것이 더 유용한 사용법입니다. 초안을 붙여넣으면 목록이 다룬 것과 다루지 않은 것으로 나뉘어 돌아오며, 이는 작성한 텍스트와 아무 관련 없는 용어 목록보다 더 짧고 훨씬 실행 가능한 결과입니다.
AllyHub는 다른 LSI 키워드 생성기 도구와 어떻게 다른가요?
대부분은 키워드를 다른 배열로 반환하고 그것으로 무엇을 해야 할지 추측하게 둡니다. 여기서는 각 용어가 왜 필요한지와 함께 제공되고, 목록은 실제 초안과 대조되며, 주제의 지도는 보관되어 그에 관한 다음 글이 아무것도 없는 상태에서 시작하지 않습니다.