동영상 리치 결과 학습을 위해 최적화하는 방법

비디오 마케팅은 여기에 있습니다. Cisco는 2022년까지 모든 인터넷 트래픽의 82%가 비디오가 될 것으로 예측합니다. 또한 HubSpot에 따르면 사용자의 53%가 더 많은 비디오 콘텐츠를 보고 싶어합니다.

동영상이 디지털 마케팅 전략의 일부라면 Google의 새로운 학습 동영상 리치 결과에 주의를 기울여야 합니다. 이 구조화된 마크업은 콘텐츠 학습을 위한 비디오 SEO의 초석이 되고 있습니다.

그렇다면 무엇이고, 왜 중요하며, (더 중요한 것은) 비디오 리치 결과 학습을 위해 어떻게 최적화합니까?

다음은 이 기능을 구현하기 위해 알아야 할 사항입니다.

동영상 리치 결과 학습이란 무엇이며 왜 중요한가요?

학습 비디오 마크업은 검색 결과에 짧은 설명 및 타임 스탬프와 함께 교육 비디오의 주요 순간을 표시하는 구조화된 데이터입니다. 이를 통해 사용자는 동영상에서 다루는 주제를 확인하고 동영상에서 가장 관련성이 높은 부분으로 빠르게 건너뛸 수 있습니다.

Google에 따르면 교육용 비디오 콘텐츠에 대해 더 많은 검색 가시성을 제공하도록 설계되었습니다.

이 새로운 유형의 마크업에 대한 몇 가지 참고 사항: 학습 동영상 리치 결과는 Google 검색이 가능한 모든 곳에서 사용할 수 있지만 영어로만 표시됩니다.

모바일 및 데스크톱 검색 결과 모두에 표시될 수 있지만 이 기능은 학습 관련 콘텐츠에만 사용할 수 있습니다.

다음은 동영상 리치 결과를 학습하는 데 사용되는 코드의 예입니다.

이 새로운 마크업이 중요한 이유는 무엇입니까? 디지털 마케터가 주목해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다.

첫째, 스키마 마크업은 Google이 동영상의 내용을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하여 SEO에 도움이 됩니다. 사용자 입장에서는 전체 영상을 보지 않고도 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

또한 동영상 리치 결과는 CTR이 62%로 가장 실적이 좋은 리치 결과 유형 중 하나입니다.

또한 학습 동영상 리치 결과는 검색 결과에서 더 많은 공간을 차지하므로 가시성과 클릭률을 높이는 데 도움이 됩니다.

다음은 일반 동영상이 검색 결과에서 차지하는 공간과 리치 결과가 있는 다른 공간을 보여줍니다.

리치 결과는 표준 비디오 검색 결과보다 더 크고 훨씬 더 유용합니다.

Google에 따르면 게시자는 유치원에서 전문 교육에 이르기까지 모든 단계에서 교육용 동영상에 이 마크업을 추가할 수 있습니다.

동영상 리치 결과 학습을 위한 기술 구현 가이드라인

이 새로운 기능을 사용하려면 Google에서 몇 가지 기술적 조정이 필요합니다. 첫째, 동영상은 교육용 콘텐츠여야 합니다. 그런 다음 다음 단계를 수행하십시오.

1. 학습 비디오 마크업 외에도 Google에서는 설명, 이름, 썸네일 URL 및 업로드 날짜가 포함된 VideoObject 스키마 마크업을 추가해야 합니다.
2. 동영상은 공개되어야 하며 시청하기 위해 구독을 요구할 수 없습니다.
3. 동영상 길이는 30초 이상이어야 합니다. (동영상이 더 포괄적일 수 있으므로 더 긴 동영상이 리치 결과로 선택될 가능성이 더 높다고 생각합니다.)
4. 사용자가 동영상을 볼 수 있는 페이지에 학습 동영상 마크업을 추가해야 합니다.

그런 다음 다른 리치 결과와 마찬가지로 이러한 기능을 사용하여 검색결과에 표시할 동영상을 결정하는 것은 Google의 몫입니다.

기능을 최적화할 수는 있지만 Google이 귀하의 웹사이트를 선택하도록 할 수는 없습니다.

동영상 리치 결과 속성 학습 유형

학습 동영상 리치 결과에는 동영상에서 가르치는 개념과 기술에 대한 자세한 정보가 표시됩니다. 동영상 객체 마크업 외에도 Google에서 추가할 것을 제안하는 몇 가지 다른 속성이 있습니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

• educationLevel, educationAlignment 또는 learningResourceType : 'common core' 또는 'SAT test'와 같이 동영상과 관련된 교육 수준, 시험 또는 시험을 Google에 알립니다.
• hasPart: 문제 연습, 개념 개요 또는 해결 중인 문제의 텍스트와 같은 옵션을 포함하여 각 클립의 내용을 정의하는 비디오의 클립 목록입니다.

코딩의 이러한 부분은 Google이 동영상에서 다루는 개념을 이해하는 데 매우 중요합니다.

리치 결과 최적화를 위한 모범 사례

리치 스니펫은 Learning Video Rich Results, 제품 이미지, 제품 리뷰 및 더 긴 설명을 포함하여 검색 결과에 새로운 기능을 추가합니다. 다른 리치 결과와 마찬가지로 게시자는 동영상에 마크업을 추가할 수 있지만 가장 적합한 검색결과는 Google에서 결정합니다.

그러나 Google에서 교육 콘텐츠에 대한 풍부한 결과를 표시할 가능성을 높이기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계가 있습니다.

웹사이트에 구조화된 데이터 추가

이것은 가장 중요하고 틀림없이 가장 어려운 단계입니다. 웹사이트에 구조화된 데이터를 추가하는 데 필요한 코딩을 찾으려면 Google 또는 Schema.org로 이동하세요.

구조화된 데이터는 미리 정의된 형식으로 세부정보를 공유하여 Google에서 콘텐츠를 이해하는 데 도움이 됩니다.

정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점은 무엇입니까? 교사가 학생들에게 2,000단어 에세이를 제출하라고 요청하고 일부 학생들은 큰 판지 상자에 쓰거나 디지털 파일로 작성하여 건설 용지에 보고서를 제출한다고 상상해 보십시오. 모든 논문을 읽고 등급을 매기는 것은 어려울 것입니다. 이는 구조화되지 않은 데이터와 동일합니다.

구조화된 데이터는 교사가 에세이의 개요를 제공하고 학생들에게 Arial, 11포인트 글꼴로 응답을 입력하고 11 x 7 용지에 인쇄하도록 요청하는 것과 같습니다. 학생들은 훨씬 더 쉽게 읽고 채점할 수 있습니다!

구조화된 데이터도 유사합니다. Google이 이해하는 형식에 맞도록 하여 Google이 콘텐츠를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 일련의 가이드라인입니다.

코딩이 압도적으로 느껴질 수 있지만 생각만큼 복잡하지 않을 수 있습니다. Google로 이동하여 코드를 가져온 다음 동영상에 맞게 조정하세요. 웹 사이트에 코드를 추가하려면 개발자 또는 플러그인의 도움이 필요할 수 있습니다.

귀하의 콘텐츠가 Google뿐만 아니라 사용자에게도 유용한지 확인하십시오.

동영상 리치 결과를 학습하는 것은 디지털 마케팅 담당자가 Google이 콘텐츠를 이해하도록 돕는 또 다른 방법이지만 묘책은 아닙니다. 이 마크업은 평범한 콘텐츠를 입소문으로 만들지 않습니다.

오히려 이것은 사용자가 이미 존재하는 정말 훌륭한 비디오 콘텐츠를 찾는 데 도움이 될 것입니다. 여전히 비디오 SEO 모범 사례를 따르고 유용한 비디오를 만들어야 합니다.

사용자의 질문에 철저하게 답변하고, 비디오 및 오디오가 명확하고 이해하기 쉽도록 하고, 설명에 키워드를 포함하는 것을 목표로 합니다.

구조화된 데이터 검증

구조화된 데이터는 사이트에서 풍부한 결과를 얻는 데 도움이 되는 코딩입니다. 특정 방식으로 구성되어 있기 때문에 Google(및 기타 검색 엔진)에서 콘텐츠를 쉽게 이해할 수 있습니다.

그러나 코딩이기 때문에 문제가 발생할 수 있습니다.

구조화된 데이터의 유효성을 검사하면 사이트에 포함된 코드가 유효하고 검색 엔진에서 쉽게 읽을 수 있는지 확인할 수 있습니다. 마크업이 제대로 작동하는지 확인하려면 Google의 리치 결과 테스트 도구를 사용하세요.

Google Search Console에서 오류를 주시하세요.

Google Search Console에는 사이트에서 사용할 수 있는 리치 스니펫을 보여주고 문제를 보고하는 리치 스니펫 보고서가 있습니다. Google이 속성에서 리치 결과를 찾고 보고서에서 리치 결과를 지원하는 경우에만 이 보고서가 표시됩니다.

이 보고서에 액세스하려면 메뉴 창에서 "향상"을 찾으십시오. 보고서에는 유효한 항목과 잘못된 항목의 요약 차트, 문제 목록, 사이트에서 발견된 문제에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있는 링크가 포함됩니다.

이 보고서를 정기적으로 확인하여 리치 결과 관련 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다.

인기 리치 결과 테스트 도구

이미 언급했듯이 Google에는 마크업이 올바르게 작동하는지 확인하는 풍부한 결과 테스트 도구가 있습니다. 그러나 다음과 같은 몇 가지 다른 옵션이 있습니다.

• ClassySchema.org: 코드의 유효성을 검사하고 검색 결과에 어떻게 표시되는지 보여줍니다.
• Schema.dev: JSON-LD 코드가 정확한지 확인하고 경고를 확인합니다.

Semrush와 같은 SEO 도구는 사이트의 리치 스니펫에 대한 정보도 제공할 수 있습니다.

FAQ

결론

Google은 키워드 채우기 또는 완벽하게 최적화된 콘텐츠보다 사용자 경험에 더 관심이 있음을 분명히 했습니다.

다가오는 유용한 콘텐츠 업데이트와 최신 학습 비디오 리치 결과 기능 사이에서 디지털 마케터는 링크 구축이나 키워드 채우기가 아니라 가치를 제공하는 데 집중해야 합니다.

교육용 동영상에서 중요한 주제와 순간을 강조함으로써 Google은 동영상의 클릭률을 개선하고 더 나은 사용자 환경을 제공하는 데 도움을 주고 있습니다.

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