구글 네이버 등 검색엔진을 통해 선호하는 게시물 방법
이전글에서 사진으로 꽃이름 찾기 기능을 가진 어플들에 에 대하여 알아보았습니다. 그렇다면 얼마나 바르게 이름을 찾아내는지 보교를 해보려고 합니다. 네이버, 다음(daum), 구글 모두 검색 웹웹사회 기반이기 때문에 이해 검색 기능이 얼마나 정확한지 알아보는 일이라고 볼 수도 있겠습니다. 그리고 각각의 어플들의 장단점에 대해서도 알아보겠습니다. 네이버의 경우에는 국내의 대표적인 검색 포털입니다. 구글이 본격적인 국내에 진입할 때 네이버는 최대한 빠르게 구글에 근접하게 따라간 것 같습니다.
이해 검색 기능 역시 구글의 검색 기능을 본떠서 빠르게 기능을 끌어 올렸습니다. 그래서 네이버 앱에서 활용하는 사진으로 꽃 이름 찾기는 꽤나 만족스러웠습니다.
게시물 발행시 꼭 파악해야 할 링크 종류 3가지
홈페이지에서 페이지를 만들거나 글을 발행할 때 우리는 필연적으로 링크를 걸게 됩니다. 링크 종류는 3가지가 있습니다. 안쪽 링크(Internal Link) 인바운드 링크(Inbound Link) 아웃바운드 링크(Outbound Link) 각각의 링크는 웹사이트에서 다른 역할을 하며 seo 를 하려면 아주 소중한 요소 입니다.
Brand 앵커 텍스트
상표 앵커 텍스트라고 하는 이 앵커 텍스트는 내 웹웹사회 웹 주소 url 이거나 브랜드명으로 링크 거는 것을 말합니다. 키워드 온탑의 경우 도메인은 영문으로 되어 있지만 키워드 온 탑 이라는 한글을 상표 명으로 지칭했기 때문에 영문인 keywordontop 과 한글인 키워드 온 탑 둘다. 상표 앵커 텍스트가 될 수 있습니다. 이 때 띄워쓰기나 대소문자는 상관하지 않습니다. 가장 흔하게 거는 앵커 텍스트 중 하나로 보통 앵커 텍스트 비율중 가장 높은 경우가 많습니다.
이런 식으로 링크 거는 것을 말합니다.
2-Title (타이틀)
2번 적색의 박스에 해당하는 부분 입니다. 엄밀히 말하면 발행하는 글의 제목과는 다른것 입니다. 보통 글의 제목과 타이틀을 같게 하기 때문에 상관은 없습니다. 워드프레스에서 나 를 사용하신 다면 어렵지 않게 타이틀을 지정할 수 있습니다.
3번 적색의 박스에 해당하는 부분입니다. 글의 전반적인 설명을 의미하며 글의 서두 혹은 가장 소중한 부분을 좋은 길이로 넣어주시면 됩니다. 마찬가지로 키워드가 앞쪽에 있으면 좋습니다.
중복해서 키워드를 사용하지 않아 마시고 1번 정도면 적당합니다.
Exact match 앵커 텍스트
구체적인 키워드 일치 앵커 텍스트 입니다. 웹사이트에 포스트를 발행하게 되면 특정키워드를 잡아서 포스트를 작성했을 것 입니다. 이 특정키워드를 앵커 텍스트로 하여 관련 페이지로 링크를 걸 때 이 앵커 텍스트를 Exact match 앵커 텍스트 라고 합니다.
이같이 방식으로 관련 키워드로 쓴 포스팅에 관련 키워드로 링크를 걸게 되는 것을 말합니다. 이런 앵커 텍스트 방식이 구글 seo 와 키워드 최적화에 굉장한 효율을 가져다.
줄 수 있습니다. 다만, 이 때 한가지 주의 해야 할점은 작성중인 포스트에서 포커스를 맞추고 있는 키워드로 앵커 텍스트를 거는 것은 피하는것이 좋습니다. 워드프레스 yoast seo 플러그인을 사용합니다. 보시면 focus keyword 로 잡은 단어를 아웃바운드 앵커 텍스트로 사용하거나 한다면 적색 경고이런 것들을 볼 수 있습니다.
사진으로 꽃 이름 찾기할 때 팁
첫 번째로 음영이 지지 않도록 해야 합니다. 그림자 없이 꽃의 사진이 정면에서 제대로 찍힐수록 이름 찾기 할 때 정확도가 올라갔습니다. 유사한 꽃 사진을 찾아서 이름을 매치하는 원리이므로 보정 같은 것도 하지 않은 그대로의 꽃 사진으로 검색하는 것을 추천합니다. 두 번째로 여러 어플들을 이용해서 이름 찾기를 해보시기 바랍니다. 같은 사진임에도 네이버, 다음(daum), 구글에서의 이름 찾기 결과가 모든 다른 경우가 늘 있습니다.
따라서 이름을 바르게 알고 싶다면 3가지 어플을 모두 이용하여 이름 찾기를 해보시기 바랍니다. 그중 2가지 이상의 어플에서 유사한 이름이 나타나면 그 이름이 맞을 확률이 높습니다. 세 번째로 화면이 밝을수록 더 바르게 찾아줍니다. 밤에 찍은 꽃 사진의 경우 이름을 못 찾아내는 경우가 많았습니다.