웹마스터와 콘텐츠 제공자를 최적화하기 시작했 웹사이트에 대한 검색 엔진에서 1990 년대 중반으로 첫 번째 검색 엔진 목록화 초기 Web. 처음에는 모든 웹마스터만 필요하여 제출 주소 페이지의 URL,다양한 엔진하는 것을 보낼 웹 크롤러를 크롤링는 페이지를 추출하는 다른 페이지의 링크에서,그리고 정보를 반환에서 찾을 페이지를 인덱싱됩니다. 이 프로세스에는 검색 엔진 스파이더가 페이지를 다운로드하여 검색 엔진의 자체 서버에 저장하는 작업이 포함됩니다. 두 번째는 프로그램으로 알려진 인덱서,추출한 정보에 대해 페이지와 같은 단어를 포함,그들은 어디에 위치,그리고 어떤 무게 특정 단어뿐만 아니라,모든 링크 페이지에 포함되어 있습니다. 그런 다음이 모든 정보는 나중에 크롤링하기 위해 스케줄러에 배치됩니다.

웹사이트 소유자의 가치를 인정은 높은 순위 그리고 가시는 검색 엔진 결과를 기회를 만들고,모두를 위한 백색 모자와 까만 모자 SEO 실무자. 업계 분석가 대니 설리반(Danny Sullivan)에 따르면”검색 엔진 최적화”라는 문구가 1997 년에 사용되었을 것입니다. 설리반은 브루스 클레이를 용어를 대중화 한 최초의 사람들 중 한 명으로 인정합니다.

이전 버전의 검색 알고리즘에 의존 웹마스터 제공과 같은 정보를 키워드 메타 태그나 인덱스 파일에서 엔진과 같은 ALIWEB. 메타 태그는 각 페이지의 콘텐츠에 대한 안내서를 제공합니다. 를 사용하여 메타데이터를 인덱스 페이지를 발견하는 것보다 적은 믿을 수 있는,그러나,웹마스터의 선택의 키워드 메타 태그할 수 있는 부정확한 표현의 사이트에의 실제 내용입니다. 메타 태그의 부정확하고 불완전하며 일관성없는 데이터로 인해 관련없는 검색에 대해 페이지가 순위를 매길 수 있습니다. 웹 콘텐츠 제공 업체는 또한 검색 엔진에서 잘 순위를 매기려는 시도로 페이지의 HTML 소스 내에서 일부 속성을 조작했습니다. 여 1997 년,검색 엔진 디자이너는 웹마스터를 만들고 있었는 노력을 순위에서 잘 그들의 수색 엔진,그리고 몇몇 웹마스터는지에서 자신의 순위를 조작하여 검색 결과 먹거리 페이지가 과도한 또는 관련이 없는 키워드가 있습니다. Altavista 및 Infoseek 과 같은 초기 검색 엔진은 웹 마스터가 순위를 조작하지 못하도록 알고리즘을 조정했습니다.

에 의해 크게 의존하는 요소에 같은 키워드를 밀도있는 독점적으로 내에서 웹마스터의 제어,초기 검색 엔진 고통에서 남용과 순위를 조작입니다. 더 나은 결과를 제공하여 사용자들,검색 엔진을 적응을 위해 그들의 결과는 페이지를 보여 가장 관련성 높은 검색결과보다는 관련이 없는 페이지와 박제는 수많은 키워드에 의해 파렴치한 웹마스터. 이 의미에서 멀리 이동하는 중에 대한 의존 기간 조밀도를 좀 더 전체적인 프로세스를 위한 득점을 의미 신호가 있습니다. 이후 성공의 인기 검색 엔진에 의해 결정되는 능력을 생산하는 가장 관련성이 높은 결과는 어떤 특정 검색,품질 또는 관련이 없는 검색결과로 이어질 수 있을 찾기 위해 사용자 다른 검색니다. 검색 엔진은 웹 마스터가 조작하기가 더 어려웠던 추가 요소를 고려하여보다 복잡한 순위 알고리즘을 개발함으로써 대응했습니다.

지나치게 공격적인 기술을 사용하는 회사는 검색 결과에서 금지 된 클라이언트 웹 사이트를 얻을 수 있습니다. 2005 년,월스트리트 저널에 보고는 회사는,트래픽을 전하는 혐의로 사용되는 위험이 높은 기술과 실패를 공개 이러한 위험을 클라이언트입니다. 유선 잡지는 같은 회사가 금지에 대한 글을 블로거와 서구 아론 벽을 고소 보도했다. 구글의 매트 컷츠는 나중에 구글이 사실 교통 전력 및 고객의 일부를 금지 한 것을 확인했다.

일부 검색 엔진은 SEO 업계에 손을 뻗었으며 SEO 컨퍼런스,webchats 및 세미나에서 빈번한 스폰서 및 손님입니다. 주요 검색 엔진은 웹 사이트 최적화에 도움이되는 정보와 지침을 제공합니다. Google 은 사이트맵 프로그램을 웹마스터 도움말을 배우는 경우에 Google 은 어떤 문제가 자신의 웹 사이트 인덱싱하고 또한 데이터를 제공하면 Google 웹사이트에 트래픽. 빙 웹마스터 도구는 방법을 제공합 웹마스터는 제출 사이트맵 웹 feeds,사용자가 확인”크롤링 평가”및 추적 웹 페이지 지수는 상태입니다.

2015 년에 Google 이 향후 제품 내에서 핵심 기능으로 모바일 검색을 개발하고 홍보 한 것으로 알려졌습니다. 이에 따라 많은 브랜드가 인터넷 마케팅 전략에 대해 다른 접근 방식을 취하기 시작했습니다.

관계를 가진 구글

에서 1998 년 두 대학원 학생들 스탠포드 대학교에서 래리 페이지와 세르게이 브린,개발”Backrub”,검색 엔진입에 의존하는 수학적 알고리즘을 평가하 굴지의 웹 페이지입니다. 알고리즘 인 PageRank 에 의해 계산 된 숫자는 인바운드 링크의 양과 강도의 함수입니다. PageRank 견적 가능성을 특정 페이지에 도달하여 웹 사용자 임의로 웹 서핑,그리고 다음과 같이 링크를 한 페이지에서 다른 페이지. 에서 효과,즉,일부 링크가 다른 사람보다 더 강으로 높은 PageRank 페이지의 높이에 도달으로는 임의 웹 서핑.

Page 와 Brin 은 1998 년에 Google 을 설립했습니다. 구글은 단순한 디자인을 좋아 인터넷 사용자의 증가 사이에 충성 다음을 끌었다. 오프 페이지의 요인(과 같은 PageRank 를 하이퍼링크 분석)었으로 간주뿐만 아니라에 페이지를 요소(이러한 키워드로 주파수,메타 태그,제목,사이트 링크 및 구조)를 사용하도록 설정하기 위해 Google 을 피하는 종류의 조작 검색 엔진에서 볼 수 있는 것에서 페이지를 요소에 대한 자신의 순위입니다. 지만 PageRank 는 것이 더 어려운 것으로 나타났 게임,웹마스터는 이미 개발된 링크를 구축한 도구와 방식에 영향을 미칠것을 검색 엔진,그리고 이러한 방법을 입증 마찬가지로 적용되는 게임 PageRank. 많은 사이트는 종종 대규모로 링크를 교환,구매 및 판매하는 데 중점을 두었습니다. 일부의 이러한 제도,또는 링크 농장 참여,창의 사이트의 수천에 대한 유일한 목적의 링크다.

2004 년,검색 엔진했다 통합의 광범위한 공개되지 않은 요소들의 순위를 알고리즘의 영향을 줄이기 위해 링크를 조작입니다. 2007 년 6 월,뉴욕 타임즈’사울 한셀은 구글이 200 개 이상의 서로 다른 신호를 사용하여 사이트를 순위 밝혔다. 주요 검색 엔진 인 Google,Bing 및 Yahoo 는 페이지 순위를 매기는 데 사용하는 알고리즘을 공개하지 않습니다. 일부 SEO 실무자는 검색 엔진 최적화에 대한 다양한 접근 방식을 연구하고 자신의 개인적인 의견을 공유했습니다. 검색 엔진과 관련된 특허는 검색 엔진을 더 잘 이해할 수있는 정보를 제공 할 수 있습니다. 2005 년 Google 은 각 사용자에 대한 검색 결과를 개인화하기 시작했습니다. 이전 검색의 자신의 역사에 따라,구글은 로그인 한 사용자에 대한 결과를 제작.

2007 년 Google 은 PageRank 를 이전하는 유료 링크에 대한 캠페인을 발표했습니다. 2009 년 6 월 15 일 Google 은 링크에서 nofollow 속성을 사용하여 PageRank sculpting 의 효과를 완화하기위한 조치를 취했다고 공개했습니다. 매 컷츠,잘 알려진 소프트웨어 엔지니어 구글,발표했는 Google 로봇 더 이상 치료하는 모든 nofollow 링크에서 동일한 방식을 방지하기 위해,SEO 에서 서비스 공급자를 사용하여 nofollow 에 대한 PageRank 를 조각. 이 변화의 결과로 nofollow 의 사용은 PageRank 의 증발로 이어졌습니다. 위의 내용을 피하기 위해 SEO 엔지니어는 nofollowed 태그를 난독 화 된 JavaScript 로 대체하여 PageRank sculpting 을 허용하는 대체 기술을 개발했습니다. 또한 iframe,Flash 및 JavaScript 의 사용을 포함하는 몇 가지 솔루션이 제안되었습니다.

2009 년 12 월,구글은 검색 결과를 채우기 위해 모든 사용자의 웹 검색 기록을 사용하는 것이라고 발표했다. 2010 년 6 월 8 일 Google 카페인이라는 새로운 웹 색인 시스템이 발표되었습니다. 을 허용하도록 디자인을 찾기 위해 사용자 뉴스 결과,포럼 및 기타 콘텐츠에 훨씬 빨리를 게시한 후에,이전보다 카페인이 구글에 대한 변경 방법으로 Google 업데이트 인덱스에서 일을 하기 위해 보여 더 빠른 Google 니다. Google 용 카페인을 발표 한 소프트웨어 엔지니어 인 Carrie Grimes 에 따르면”카페인은 마지막 색인보다 웹 검색에 대해 50%더 신선한 결과를 제공합니다…”구글 인스턴트,실시간 검색은 검색 결과를보다 적시에 관련성있게 만들기위한 시도로 2010 년 말에 도입되었습니다. 역사적으로 사이트 관리자는 검색 순위를 높이기 위해 웹 사이트를 최적화하는 데 몇 달 또는 몇 년을 보냈습니다. 으로 성장하에서의 인기 소셜 미디어 사이트와 블로그의 선도하는 엔진의 변경을 만들어 그들의 알고리즘을 허용할 신선한 콘텐츠를 순위 내에 빠르게 검색 결과입니다.

2011 년 2 월,구글은 다른 웹 사이트 및 소스에서 중복 콘텐츠를 포함하는 웹 사이트를 처벌 팬더 업데이트를 발표했다. 역사적으로 웹 사이트는 서로 콘텐츠를 복사하고이 연습에 참여하여 검색 엔진 순위에서 이익을 얻었습니다. 그러나 Google 은 콘텐츠가 고유하지 않은 사이트를 처벌하는 새로운 시스템을 구현했습니다. 2012 년 구글 펭귄은 검색 엔진에 자신의 순위를 개선하기 위해 조작 기술을 사용하는 웹 사이트를 처벌하려고 시도했다. Google 펭귄되었으로 표시하는 알고리즘을 목표로 싸우는 웹 스팸,그것은 정말에 초점을 맞추고 스팸 링크의 질을 측정하는 사이트 링크에서 오고 있다. 2013 년 Google Hummingbird 업데이트는 Google 의 자연어 처리 및 웹 페이지의 의미 론적 이해를 향상시키기 위해 고안된 알고리즘 변경을 선보였습니다. 벌새의 언어를 처리하는 시스템에 새롭게 인식하는 용어의”회화”검색어 시스템이 지불 더 많은 관심을 각각의 단어에서 쿼리하기 위해서는 페이지와 일치하는 쿼리의 의미보다는 몇 가지 단어입니다. 과 관련하여 변경사항 검색 엔진 최적화,콘텐츠에 대해 출판사와 작가,벌기 위한 것입하여 문제 해결을 없애는 관련이 없는 콘텐츠와 스팸 수 있도록 Google 을 생산하는 고품질의 컨텐츠에 의존하고 그들을’신뢰할 수 있는’작가합니다.

10 월 2019 에서 Google 은 미국에서 영어 검색 쿼리에 BERT 모델을 적용하기 시작할 것이라고 발표했습니다. 양방향 엔코더에서 표현을 변압기(버트)이었다는 또 다른 시도 구글에 의해 개선하는 자연언어 처리나 이 시간에 더 잘 이해하기 위해 검색어 자신의 사용자. 의 관점에서 검색 엔진 최적화,버위 사용자를 연결하는 더 쉽게 관련 컨텐츠의 품질을 증가하고 있는 웹사이트 랭킹에서 검색 엔진 검색결과 페이지로 이동합니다.