SEO의 키워드 밀도

• 웹 페이지의 키워드 밀도는 페이지의 전체 단어 수와 관련하여 키워드 또는 구문이 발생하는 빈도를 나타냅니다. 키워드 밀도는 검색 엔진 최적화의 맥락에서 웹 페이지가 특정 키워드 또는 키워드 구문과 관련이 있는지 평가하는 데 사용될 수 있습니다.
• 키워드 밀도는 검색 엔진의 초창기인 1990년대 후반에 페이지 순위에서 중요한 요소였습니다. 하지만 웹마스터가 키워드 밀도를 최적화하는 기술을 습득하면서 검색 엔진은 웹마스터가 직접 통제할 수 없는 요소에 우선순위를 두기 시작했습니다. 오늘날 키워드 스터핑이라고 하는 키워드를 과도하게 사용하면 웹 페이지가 불이익을 받게 됩니다.
• 많은 SEO 전문가들은 최적의 키워드 밀도가 1%에서 3% 사이여야 한다고 생각하며, 그 이상이면 검색 스팸으로 간주될 수 있습니다. SEO 목적으로 웹 페이지의 키워드 밀도를 결정하는 방법은 디스플레이 스타일(Nkr/Tkn)*100이며, 여기서 Nkr은 특정 키워드가 반복된 횟수를 나타내고 Tkn은 평가된 텍스트의 총 단어 수를 나타냅니다. 결과적으로 키워드 밀도 값이 반환됩니다. 키워드 밀도를 평가할 때는 임베드된 HTML 요소와 게시된 후 페이지 콘텐츠에 표시되지 않는 기타 요소는 무시합니다.

키워드 구문의 밀도를 결정하는 공식은 표시 스타일입니다.

(Nkr*Nwp/Tkn)*100,

• 여기서 Nwp는 구문의 단어 수입니다. 따라서 '검색 엔진 최적화'라는 용어가 네 번 나오는 400단어 페이지의 경우 키워드 구문 밀도는 (4*3/400)*100 또는 3%입니다.
  수학적 관점에서 키워드 밀도는 원래 논문에서 키워드가 나타나는 빈도(Nkr)를 의미합니다. 예를 들어 '파란색 스웨이드 신발'과 같이 수많은 구문으로 구성된 '키워드'는 별개의 실체입니다.
• 논문 내에서 \"파란색 스웨이드 신발\"이라는 구문의 빈도에 따라 키의 밀도가 결정됩니다. 원래 계산과 동일한 방식으로 \"키\"를 계산하되 \"파란색 스웨이드 신발\"이라는 용어를 세 개가 아닌 하나의 출현으로 사용하는 것이 기술적으로 \"더\" 정확합니다:
  밀도는 (Nkr/Tkn)에 100을 곱한 값입니다.
• \수많은 단어로 구성된 \'키워드\'(kr)는 논문의 전체 단어 수를 인위적으로 늘립니다. 가장 정확한 수학적 표현은 잉여 키워드의 단어 수를 제외하여 총 단어 수(Tkn)를 줄여야 합니다:
  밀도는 ( ( Nkr / (Tkn -(Nkr * (Nwp-1) ) ) ) * 100. 여기서 Nwp는 키프레이즈의 단어 수입니다.
• 이 범용 공식은 키가 실제로 단일 용어인 경우 총 단어 수가 변경되지 않도록 보장하므로 원래 공식으로 작동합니다.
• 공식과는 별도로, 키워드 밀도는 용어가 언급된 횟수를 계산하는 프로그램을 사용하여 버튼 클릭만으로 온라인에서 계산할 수 있습니다.
  하지만 허밍버드 업데이트는 Google이 콘텐츠를 평가하는 방식을 변경했습니다. 이제 Google은 정확히 일치하는 용어를 검색하는 대신 사용자의 목적을 해독하여 그 목적에 맞는 웹사이트를 반환합니다.
• Google은 웹사이트에서 '아이스크림 가게'라는 용어가 검색되는 대신 아이스크림 가게의 특징을 설명하는 웹사이트를 검색하여 자연스러운 대화형 언어로 아이스크림 가게에 대해 맥락에 맞게 이야기합니다.
• 즉, 키워드를 포함하는 것은 정확한 주제에 대해 글을 쓰는 것만큼 중요하지 않으며 나머지는 자연어에 맡기는 것이 좋습니다.