검색 엔진 전문지 뉴스
총 2,528건·최신 업데이트
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Google StoreBot 접근성 문제 해결 문서 업데이트
구글이 StoreBot 크롤러가 오프라인 매장 제품 페이지에 접근하지 못하는 문제를 해결하기 위한 도움말 문서를 업데이트했습니다. 이번 업데이트에는 사용자 에이전트, robots.txt 설정, IP 차단 및 페이지 로딩 속도 등 크롤링을 방해하는 주요 원인들에 대한 구체적인 설명과 함께 데이터 반영에 12~48시간이 소요된다는 정보가 포함되었습니다.
Google StoreBot Accessibility Issues Help Document Updated↗seroundtable.com
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Google, 사이트 품질과 색인되지 않은 페이지 간의 SEO 연관성을 설명, @sejournal, @martinibuster
구글은 페이지 인덱싱 미발생이 서버 오류 같은 기술적 결함뿐만 아니라, 사이트 품질에 대한 구글 시스템의 심각한 우려로 인해 발생할 수 있다고 밝혔습니다. 특히 '크롤링됨 - 현재 색인 생성되지 않음' 상태는 콘텐츠의 독창성 부족 등 품질 문제를 나타내는 강력한 신호일 수 있습니다.
Google Explains SEO Connection Of Site Quality To Non-Indexed Pages via @sejournal, @martinibuster↗searchenginejournal.com
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아비나쉬 카우식, 지금 재협상하라 - SEO 비용 25~75% 절감 가능 (via @sejournal, @gregjarboe)
AI 기술의 발전으로 광고 운영, 키워드 구조화, 리포팅 등 기존 대행사의 핵심 업무가 자동화되면서 마케팅 비용의 획기적인 절감이 가능해졌습니다. 카우식은 단순 작업량 기반의 계약 대신 거버넌스, 프로젝트, 성과 인센티브로 분리된 새로운 계약 모델을 제안하며 전략적 판단에 집중할 것을 권고합니다.
Avinash Kaushik Says Renegotiate Now – SEO Fees 25% To 75% Lower via @sejournal, @gregjarboe↗searchenginejournal.com
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Gemini 3.5 Pro, 코딩 문제로 출시 지연 - 블룸버그 보도
구글의 Gemini 3.5 Pro 출시가 코딩 능력 향상 실패로 인해 당초 계획보다 수개월 지연되고 있다는 블룸버그의 보도가 나왔습니다. 현재 구글은 파트너사들과 모델을 테스트 중이며, 이는 오픈AI와 앤스로픽 등 경쟁사에 비해 기술적 우위를 점하지 못하고 있다는 내부적 우려를 반영하고 있습니다.
Gemini 3.5 Pro Delayed Over Coding, Bloomberg Reports via @sejournal, @MattGSouthern↗searchenginejournal.com
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AI 검색, 레딧 인용: 다중 위치 노출 향상을 위한 5가지 검증된 전략
AI 검색 답변의 20%가 레딧 인용에서 발생하며 그 비중이 매년 30%씩 급증하고 있습니다. 기업은 브랜드의 위치 정보를 일관되게 유지하고, 커뮤니티 내에서 광고가 아닌 유용한 참여를 통해 AI 모델에 신뢰할 수 있는 추천 신호를 제공해야 합니다.
AI Search Cites Reddit: 5 Proven Plays To Boost Multi-Location Visibility via @sejournal, @lorenbaker↗searchenginejournal.com
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Google, AI 모드 검색에서 연결된 앱 배포 시작
구글이 검색 AI 모드에서 인스타카트, 캔바, 유튜브 뮤직 등 외부 서비스와 연동하여 직접적인 작업을 수행할 수 있는 '연결된 앱(Connected Apps)' 기능을 미국에 우선 출시했습니다. 이 기능은 사용자의 검색 요청을 외부 앱의 장바구니 담기나 템플릿 찾기 등의 실제 액션으로 연결하는 것이 핵심입니다.
Google Starts Rolling Out Connected Apps In AI Mode Search via @sejournal, @MattGSouthern↗searchenginejournal.com
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답변 엔진이 사용자의 정보를 기억할까, 아니면 매번 초기화될까?
답변 엔진이 기존 검색 시스템의 도메인 프로필을 그대로 활용하는지에 대한 의문을 던지며, 구글의 경우 AI 오버뷰가 기존 랭킹 시스템과 지표를 그대로 계측함을 밝힙니다. 다만 이러한 데이터 계승은 구글처럼 인덱스부터 모델까지 수직 통합된 구조에서만 보장되는 특수한 사례일 수 있음을 시사합니다.
Do The Answer Engines Keep Your Fingerprint, Or Do They Start Fresh Every Time? via @sejournal, @DuaneForrester↗searchenginejournal.com











