analytics 키워드 밀도 검사기 star

작동 원리

밀도는 간단한 비율입니다: 밀도(%) = (키워드 등장 횟수 ÷ 전체 단어 수) × 100. 텍스트를 붙여넣으면 이 도구는 단일 단어와 함께, 실제 검색 의도가 대체로 담겨 있는 2~3단어 구문을 흔한 불용어("the", "and", "for" 및 이에 해당하는 표현)를 걸러낸 뒤 각각의 밀도를 계산합니다. 모든 처리는 브라우저 안에서 이루어지며, 어디에도 업로드되지 않습니다.

실제 예시: 1,000단어짜리 글에서 "email marketing"이라는 구문이 12번 등장한다면, 이 구문의 밀도는 1.2%입니다 — 등장 횟수(12) ÷ 전체 단어 수(1,000) × 100.

수치를 좇기 전에 알아둘 가치가 있는 부분은 이렇습니다: "이상적인 밀도는 1~3%"라는 규칙은 페이지를 주로 문자 그대로의 용어 일치로 순위를 매기던 구세대 검색 엔진에서 남은 유산입니다. 구글을 필두로 한 현대 검색 엔진은 이제 단순 반복보다 의미적 관련성 — 관련 개념, 유사어, 실제 검색자가 사용할 법한 표현이 자연스럽게 등장하는지 — 을 훨씬 더 비중 있게 평가합니다. 자연스럽게 읽히는 범위를 넘어 구문을 반복하여 밀도를 인위적으로 높이는 것은 키워드 스터핑(keyword stuffing)이며, 이제는 이점이 아니라 부담입니다: 알고리즘에 의해 순위가 강등될 수 있고, 페이지가 궁극적으로 만족시켜야 할 실제 독자들에게도 나쁘게 읽힙니다.

알아두어야 할 사항

이 리포트는 목표가 아니라 진단 도구로 활용하십시오. 순위를 노리는 구문이 실제로 페이지 상단 근처에 등장하는지, 자연스러운 변형과 유사어가 다른 곳에도 나타나는지, 그리고 어떤 단어 하나가 소리 내어 읽었을 때 반복적으로 들릴 만큼 튀지는 않는지 확인하십시오. 잘 다뤄진 주제는 하나의 지배적인 키워드보다는 관련 용어들이 폭넓고 건강하게 분산된 형태를 보이는 경향이 있습니다.

추가로 유용한 점검 방법이 있습니다: 같은 텍스트를 하나의 덩어리가 아니라 서론, 본문, 결론처럼 구간별로 나누어 도구에 돌려보십시오. 페이지 전체로 보면 1%로 건강해 보이는 구문이라도, 100단어짜리 서론에 전부 몰려 있다면 여전히 억지스럽게 느껴질 수 있습니다. 독자가(그리고 점점 더, 구문이 얼마나 자연스럽게 어울리는지 판단하려는 모델이) 실제로 경험하는 것은 페이지 전체 평균이 아니라 국지적인 집중도이기 때문입니다.

• 단 하나의 "정답" 밀도는 없습니다 — 우선 독자를 위해 쓰십시오.
• 2~3단어 구문 행을 눈여겨보십시오. 실제 검색어 일치는 그곳에서 일어납니다.
• 소리 내어 읽었을 때 반복적으로 느껴지는 단어는 다시 써야 한다는 신호로 받아들이십시오.