텍스트 분석으로 내 글의 어휘 다양성 높이는 방법
TTR(Type-Token Ratio) 지표를 활용해 글의 어휘 다양성을 측정하고, 단조로운 반복 표현을 개선하는 구체적인 방법을 설명합니다.
Q.내 글의 어휘 다양성을 어떻게 측정하나요?
TTR(Type-Token Ratio)을 사용합니다. 전체 단어 수에서 고유 단어 수가 차지하는 비율이며, 0.4-0.6이 일반적으로 양호한 범위입니다. 반복 단어 비율이 20%를 넘으면 독자 피로도가 급격히 증가합니다.
블로그 글을 쓰고 나서 "왠지 단조롭다"는 느낌이 든다면 어휘 다양성 부족이 원인일 수 있다. Nielsen Norman Group의 연구에 따르면 반복 단어 비율이 20%를 초과하면 독자 집중도가 40% 이상 떨어진다. 텍스트를 수치로 분석하면 직관보다 정확하게 문제를 찾아낼 수 있다.
핵심 답변
구글 title 표시 가능 너비는 약 600px입니다. 한글 1자는 약 22-24px이므로 한글 기준 22-25자 이내, 영문 기준 55-60자 이내를 권장합니다. 모바일 SERP는 데스크톱보다 표시 공간이 약 20% 좁습니다.
TTR(Type-Token Ratio)란?
TTR은 글의 어휘 다양성을 측정하는 기본 지표다.
TTR = 고유 단어 수 ÷ 전체 단어 수 × 100
예시: 100단어 글에 고유 단어가 45개라면 TTR = 45%.
| TTR 범위 | 평가 |
|---|---|
| 70% 이상 | 매우 다양 (전문 학술글) |
| 40-60% | 양호 (블로그·기사) |
| 30-40% | 개선 권장 |
| 30% 미만 | 단조로움, 반복 심각 |
단, TTR은 글이 길수록 낮아지는 경향이 있다. 2,000자 이상 글에서는 30-45%도 정상 범위로 볼 수 있다.
어휘 다양성 측정 방법
1. 텍스트 분석 도구 활용
Texturb와 같은 텍스트 분석 도구에 글을 붙여넣으면 단어 빈도, 반복 단어 목록, 어휘 다양성 점수를 바로 확인할 수 있다.
2. 고빈도 단어 추출
단어 빈도 분석에서 상위 10개 단어를 추출한다. 내용어(명사·동사·형용사) 중 특정 단어가 전체의 3% 이상이면 동의어 교체를 검토한다.
3. MATTR(Moving Average TTR)
긴 글에서는 MATTR을 사용한다. 100단어 단위 윈도우를 이동시키며 TTR을 측정해 평균을 낸다. 일관된 다양성 유지 여부를 확인하기에 적합하다.
어휘 다양성 개선 5단계
1단계: 전체 텍스트에서 단어 빈도 분석 실행
2단계: 상위 5개 고빈도 단어 식별
3단계: 동의어·유의어 사전으로 대안 탐색 (국립국어원 우리말샘 활용)
4단계: 문맥에 맞는 단어로 교체 (의미 변형 주의)
5단계: 교체 후 재분석으로 TTR 변화 확인
동의어 사전을 적극 활용하면 TTR을 10-15%p 개선할 수 있다.
자주 반복되는 한국어 표현과 대안
| 반복 표현 | 대안 표현 |
|---|---|
| 중요하다 | 핵심적이다, 필수적이다, 결정적이다 |
| 다양한 | 여러, 다채로운, 폭넓은 |
| 방법 | 방식, 기법, 절차, 수단 |
| 확인하다 | 점검하다, 검토하다, 파악하다 |
| 제공하다 | 공급하다, 지원하다, 전달하다 |
주의사항
어휘를 다양하게 한다고 억지로 생소한 단어를 쓰면 오히려 가독성이 떨어진다. 기술 문서나 법령에서는 용어 통일이 더 중요하므로, 장르에 따라 적정 TTR 기준이 다르다는 점을 고려해야 한다.
적용 단계 - 블로그 글 어휘 개선 실전
아래 단계를 블로그 초고에 그대로 적용해 볼 수 있다.
1단계: 텍스트 붙여넣기 및 단어 빈도 확인
Texturb 텍스트 분석 도구에 글 전체를 붙여넣으면 단어 빈도 순위가 표시된다. 예를 들어 "확인하다"가 8번, "방법"이 7번, "중요하다"가 6번 나왔다고 가정한다.
2단계: 내용어 기준 3% 초과 단어 표시
1,000자 글에서 "확인하다"가 8회면 약 0.8%지만, 한 문단에 3회 이상 등장하면 독자에게 반복감을 준다. 문단 단위로도 빈도를 점검한다.
3단계: 국립국어원 우리말샘으로 유의어 탐색
opendict.korean.go.kr에서 "확인하다"를 검색하면 점검하다, 검토하다, 살피다, 파악하다, 들여다보다 같은 유의어가 제시된다. 문맥에 맞는 단어를 골라 교체한다.
4단계: 교체 결과 비교
교체 전: "확인하다가 8번 등장해 TTR 35%"
교체 후: "각 유의어로 분산해 TTR 42%"
이처럼 고빈도 단어 3-4개만 조정해도 TTR을 5-10%p 끌어올릴 수 있다.
자주 묻는 질문
Q. TTR이 낮은 글은 검색 엔진에도 불리한가요?
A. 직접적인 영향은 없습니다. 구글의 공식 문서에는 TTR을 순위 신호로 사용한다는 언급이 없습니다. 그러나 어휘가 다양하면 관련 롱테일 키워드가 자연스럽게 포함되어 더 많은 검색어로 노출될 가능성이 높아집니다. 독자 경험(가독성·체류 시간) 개선이 간접적으로 SEO에 긍정적인 영향을 미칩니다.
Q. 한국어는 조사와 어미 변형이 많은데 TTR 계산이 정확한가요?
A. 한국어는 교착어 특성상 "가다", "가는", "갔다", "가서" 등 같은 어근에서 파생된 형태가 많습니다. 순수 TTR 계산기는 이를 모두 별도 단어로 간주해 영어보다 TTR이 높게 나오는 경향이 있습니다. 한국어 TTR을 정밀하게 분석하려면 형태소 분석기를 거친 어근 기준 집계가 더 정확합니다. 실무에서는 정확한 수치보다 "고빈도 단어를 찾아 유의어로 분산한다"는 방향성이 중요합니다.
마무리
이 글에서 정리한 기준을 실제 작업에 적용할 때는 [텍스터브 글자수 세기](/tools/char-counter/) 도구로 분량을 직접 확인하면서 진행하면 더 정확하게 맞출 수 있다.