검색 엔진 전문지 뉴스
총 1,757건·최신 업데이트
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레딧, 검색과 AI 뒤에 머무는 것 이상을 원한다
레딧은 구글 검색이나 LLM의 요약 소스 역할을 넘어, 사용자가 직접 접속해 머무는 데일리 플랫폼이 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 홈 피드 추천 엔진을 강화하여 구독하지 않은 커뮤니티의 콘텐츠도 노출시키고 있으며, 단순 트래픽 유입보다는 앱 내 직접 사용자와 리텐션 확보에 주력하고 있습니다.
Reddit Wants To Be The Destination, Not Just The Source Behind Search & AI via @sejournal, @brentcsutoras↗searchenginejournal.com
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Google Local Services Platform 정책, 현지 서비스 광고 요건으로 변경
구글은 기존 'Local Services platform policies'를 'Local Services Ads requirements'로 명칭을 변경하고 내용을 대폭 업데이트했습니다. 이번 개편에는 구글 애즈 용어와의 일치화, 구글 보증 배지 시스템 반영, 위반 사례 및 단계별 제재 조치에 대한 구체적인 명시가 포함되었습니다.
Google Local Services Platform Policies Now Local Services Ads Requirements↗seroundtable.com
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SOCi, 검색 어디든 최적화하는 방법의 열쇠인 F.A.C.T.S. 모델은 왜
기존 Google의 E-E-A-T를 넘어, 생성형 AI 답변과 소셜 미디어까지 아우르는 'Search Everywhere Optimization'을 위한 F.A.C.T.S. 모델이 제시되었습니다. 이 모델은 최신성, 권위, 일관성, 신뢰, 의미적 관련성이라는 다섯 가지 요소를 통해 브랜드의 AI 가시성을 극대화하는 전략을 제안합니다.
Why the F.A.C.T.S. model is the key to search everywhere optimization by SOCi↗searchengineland.com
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Google, 퍼포먼스 맥(Performance Max) 페이퍼리드(pay-per-lead) 목표 관련 도움말 문서 출시
구글이 퍼포먼스 맥 캠페인에서 리드당 비용 지불(pay-per-lead) 목표를 설정하고 최적화하는 방법을 담은 새로운 가이드를 출시했습니다. 이는 로컬 서비스 광고(LSA)를 구글 애즈 생태계로 통합하려는 움직임의 일환으로, 광고주가 전환 중심에서 리드 생성 중심으로 캠페인을 관리할 수 있게 돕습니다.
Google releases help doc for Performance Max pay-per-lead goals↗searchengineland.com
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Google, 매니저 계정 대상 보안 API 접근 방식 시범 출시
구글은 Google Ads 매니저 계정 소유자가 승인된 애플리케이션만 민감한 API 작업을 수행할 수 있도록 제한하는 새로운 보안 파일럿 프로그램을 시작합니다. 이 기능은 허용 목록(allowlist)에 등록되지 않은 도구의 접근을 차단하여, 제3자 툴 사용 시 발생할 수 있는 무단 액세스 위험을 줄이는 것을 목표로 합니다.
Google launches secure API access pilot for manager accounts↗searchengineland.com
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Reddit CEO 레딧 CEO는 더 많은 리뷰와 추천을 보여줄 계획
레딧은 검색 결과에 제품 이미지와 광고 모듈을 도입하여 쇼핑 경험을 강화하고, 리뷰와 추천 중심의 플랫폼으로 거듭나려 합니다. 이를 위해 최신 콘텐츠뿐만 아니라 가치 있는 오래된 콘텐츠(Evergreen content)를 효과적으로 노출하기 위한 기술적 개선도 병행할 계획입니다.
Reddit CEO Intends To Show More Reviews And Recommendations via @sejournal, @martinibuster↗searchenginejournal.com
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AI 개요 내부 주요 소식이 출판사와 브랜드에 의미하는 바 (2026년 이후)
구글 AI 개요 내에 'Top Stories' 캐러셀이 직접 통합되는 현상이 관찰되었으며, 이는 기존 Google-Extended 설정으로는 막을 수 없습니다. 발행인들은 이제 단순한 데이터 학습 차단을 넘어, 검색 결과의 구조적 변화와 새로운 제외 설정을 통한 대응 전략을 재정립해야 합니다.
What Top Stories Inside AI Overviews Means For Publishers And Brands In 2026 And Beyond via @sejournal, @gregjarboe↗searchenginejournal.com












