구글 검색광고를 진행하면서 구글 검색엔진을 최적화하기 위해서 많은 분들이 다양한 방법으로 심혈을 기울이고 있을텐데요.

이렇게 검색광고를 진행하면서 검색엔진을 이해하기 위해 '머신러닝'에 대해서 이해해야하고 또 이러한 과정을 어떻게 광고에 활용할 것인지를 이해한다면 검색엔진최적화에 큰 도움이 될 수 있는데요.

그렇다면 구글 검색엔진은 '머신러닝'을 이용하여 어떤 것들을 하고 있을까요?

우선 '머신러닝'이란 스스로 빅데이터를 기반으로 하여금 미래를 예측하거나 학습해서 의사결정을 내리는 프로그램인데요. 광고 진행의 시선으로 바라보면 데이터를 기반하여 자동으로 광고의 효율을 최적화 시켜주는 시스템으로 볼 수 있습니다.

한마디로 인공지능의 하위집합으로 볼 수 있으며 데이터가 많을 수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

그렇다면 머신러닝은 어떻게 활용할 수 있을까요?

검색 엔진은 스팸 또는 중복콘텐츠를 식별하는데 도움이 되는 패턴감지를 위해 머신러닝을 사용하는데요. 품질이 낮은 콘텐츠의 경우 일반적으로 머신러닝을 통해 다음과 같은 유사성을 확인할 수 있습니다.

- 금지어 또는 동의어 사용

- 높은 스팸키워드 발생율

이러한 패턴을 감지하고 플래그를 지정하며 타겟층과 광고의 상호작용의 데이터를 활용하여 새로운 패턴을 인식 또 다른 플래그 지정의 과정을 통해 사람이 개입하기 이전 저품질 콘텐츠를 선별할 수 있습니다.

이러한 머신러닝은 쿼리의 패턴을 식별하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 이 과정을 통해서 검색어 순위 식별을 하기도 하면서 해당 과정에서 입력된 적 없는 검색어를 처리하기도 하며 머신러닝 이전의 알고리즘으로 직면했던 까다로운 문제를 해결하기도 합니다.

사람마다 검색하는 기준과 관심가사가 지속적으로 변화하는 것처럼 검색어 또한 변화를 하게 되는데 이러한 과정에서 구글은 이용자에 대한 데이터신호를 생성하였으며 따라서 같은 검색키워드라고 할지라도 모두 같은 검색 결과가 나오는 것이 아니게 됩니다. 이것은 바로 머신러닝 자체에서 더 나은 결과를 제공하기 위해 사용되는 환경 구성의 한 요소라고 생각할 수 있습니다.

자연어처리란 사람이 사용하는 자연어를 컴퓨터 프로그램을 통해 처리하고 이해하는 인공지능 분야로 볼 수 있습니다. 이 기술은 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 생성하는데 사용이 되는 기술로 오입력된 검색결과라고 할지라도 관련성 높은 결과와 일치시키도 하며 사용자의 지정 신호에 따라 맥락적 뉘앙스를 해독하기도 합니다.

구글은 개별 이용자에게 가장 높은 관련성 높은 광고를 제공하고자 하며 광고를 진행하며 시스템에는 입찰 금액, 예상클릭률, 광고 관련 경험 포함(검색, 유사업종 광고 클릭 경험 등)을 포함한 결과가 시스템에 입력이 되며 해당 과정을 활용하며 보다 개선된 품질의 광고를 집행할 수 있도록 합니다.

이렇게 머신러닝이 하는 일에 대해서 알아보았는데요. 이렇게 머신러닝이 하는 일에 대해서 알아보았으니 머신러닝이 이러한 일들을 하고 있는 동안 어떻게 예산을 세우고 여러 머신러닝의 시스템 중 어떤 것들이 가장 효율이 좋을지에 대해서 확인을 하는 것도 좋을 것 같습니다.