네이버 C Rank 알고리즘 이해

네이버 C Rank 관련하여 질문하시는 분들이 많아 나름대로의 해석을 하여 공유 드립니다.

그냥 봐서는 너무 어려운 해석으로 C Rank 알고리즘을 소개하고 있습니다.

Context -주제별 관심사의 집중도는 얼마나 되는가

Context 관련해서는 아마도 블로그 주제를 선택할 수가 있습니다. 
그리고 이러한 주제의 Data와 블로그 글의 핵심 키워드 관련 키워드를 데이터화하여 주제에 얼마나 관련이 있는지를 이야기하는 것 같습니다.
이러한 Data 집계는 얼마든지 서버에서 처리를 할 수 있습니다. 
날이갈수록 서버의 성능은 좋아지고 있어서 이 정도의 Data를 모아 처리하는 것은 어렵지 않다고 생각합니다.

Content - 생산되는 정보의 품질은 얼마나 좋은가

많은 분들이 헷갈려하시는 부분이 이 부분이라고 생각합니다.

' 글의 내용이 좋아야한다. 중복된 글을 저품질로 된다. 컨텐트 내용을 네이버 AI가 확인을 한다.'

검색을 하면 여러가지 글들이 돌아다니고 있습니다.

먼저 아무리 AI가 뛰어나도 컨텐트 내용을 AI가 해석할 수 없습니다.
글의 내용을 좋다 나쁘다를 판가름하는것은 기술적으로 불가능합니다.
아니 가능은 하지만 데이터 축척을 어마어마하게 해야하고 이를 해석하기 위해서는 굉장한 포퍼먼스의 서버가 많이 필요합니다.

네이버 Content는 Yoast SEO와 같은 맥락을 이야기하는 것 같습니다.
컨텐츠의 영향력을 주는 것들을 얼마나 적용했는지를 이야기하는 것입니다.

( Post의 글자수, 키워드, 이미지, Link, Meta Tag,Meat Descriton-네이버에서는 블로그 앞문장, 기타등등 )

Chain- 생산된 콘텐츠는 어떤 연쇄반응을 보이며 소비/생산되는지(Chain)를 파악

이것은 제가 해석을 했을 때 Backlink와 Traffic (Referral)을 이야기하는 것같습니다.

다른 사람이 나의 글을 퍼갈때 타인의 블로그에 나의 글 URL이 남게 됩니다.
그리고 이러한 타인의 글을 통해 내 블로그로 얼마나 들어오는지에 대한 반응을 이야기한다고 생각됩니다.
네이버 역시 이부분을 굉장히 중요하게 생각하고 있다는 생각이 듭니다.