Bagaimana Pemrosesan Bahasa Alami Mengubah SEO pada tahun 2022

Kita hidup di dunia pencarian.

Dari pemotong kuku hingga ahli renovasi rumah, Anda dapat menemukan semuanya secara online. Anda dapat mengetik atau berbicara tentang apa yang ingin Anda ketahui, dan mesin pencari akan menemukan informasi tersebut.

Dengan bantuan teknologi kecerdasan buatan canggih seperti NLP, mesin pencari seperti Google, Yahoo, dan Bing memperkenalkan fitur baru seperti pencarian suara. Di satu sisi, mereka menciptakan lebih banyak peluang bagi pemasar untuk tampil di depan audiens target mereka dengan konten berkualitas.

NLP meningkatkan pemahaman mereka tentang permintaan pencarian dan membantu mereka menghasilkan hasil pencarian yang lebih baik. Itu juga diterapkan untuk merayapi dan mengindeks situs web Anda dengan lebih baik. Teknologi ini membantu mesin telusur memahami konten di laman web seperti halnya pembaca.

Sebagai pemasar, Anda perlu mengetahui tentang teknologi ini untuk meningkatkan SEO dan hasil pemasaran konten Anda.

Di blog ini, kita akan terjun ke dunia NLP dan memahami bagaimana teknologi ini mengubah game pengoptimalan mesin telusur selamanya.

Apa itu NLP dan bagaimana cara kerjanya?

Natural Language Processing (NLP) adalah teknik analisis data linguistik yang memungkinkan program komputer untuk memahami arti kata sehubungan dengan penggunaannya dalam kalimat. Ini memungkinkan mesin pencari untuk memahami konten dan mengukur kualitas informasi.

Sebelum NLP, teknik SEO topi hitam seperti isian kata kunci mempersulit konten hebat untuk mendapat peringkat lebih tinggi dan mendapatkan lalu lintas organik yang layak.

Namun, dengan bantuan NLP, mesin pencari seperti Google sekarang dapat dengan mudah mengidentifikasi apa konten yang bagus dan apa saja kata kunci yang dimasukkan ke dalam konten untuk membuat peringkat halaman. NLP menggunakan beberapa proses penting untuk menganalisis konten. Mari kita lihat tiga proses utama.

• Analisis Sintaks

Analisis sintaks mengacu pada proses menganalisis kata, frasa, dan kalimat sesuai urutan kemunculannya di konten Anda. Mesin pencari menggunakan ini untuk memahami arti dan relevansi seluruh paragraf tanpa perlu mencari kata kunci. Konten yang bagus akan selalu berperingkat lebih tinggi di mesin pencari yang menggunakan analisis sintaks NLP untuk mengindeks dan merayapi situs web.

• Analisis Sentimen

Setiap konten memiliki sentimen seputar topik utama. Itu bisa berbicara secara positif tentang topik tersebut, itu bisa menyoroti jebakan dari topik tertentu, atau bisa saja mencoba menjelaskan konsepnya secara netral.

Analisis sentimen adalah bagian dari pemrosesan bahasa alami yang membantu algoritme mesin telusur mencari tahu bagaimana perasaan orang yang sebenarnya tentang sesuatu. Analisis sentimen membantu mesin telusur memberikan hasil penelusuran yang paling membantu kepada pengguna. Biasanya, sentimen diukur dalam skala dari 1 hingga -1, di mana 1 sangat positif, dan -1 menunjukkan sentimen yang sangat negatif.

• Pengakuan Entitas

Pengenalan entitas adalah proses NLP lain yang membantu mesin pencari mengidentifikasi kata-kata penting dalam kalimat atau frasa. Ini membantu mereka mengkategorikan berbagai konten dengan lebih baik berdasarkan subjek utama konten.

Jika Anda menerbitkan posting blog tentang jenis produk yang berbeda, ini akan mengidentifikasinya dan hanya menampilkan halaman web Anda saat pengguna menelusuri opsi produk.

Memahami BERT Google dan dampaknya terhadap SEO

Pada tahun 2019, Google merilis terobosan besar di dunia mesin pencari, BERT atau Bidirectional Encoder Representative Transformers.

Pembaruan ini membantu Google meningkatkan pemahamannya tentang informasi di internet dan permintaan pencarian yang dimasukkan pengguna saat mencari informasi.

Hal khusus tentang BERT adalah ia menghilangkan metode konvensional untuk menganalisis kata satu per satu. Dengan BERT, Google menganalisis kata dalam hubungannya dengan semua kata lain dalam sebuah kalimat. Ini membantu algoritme Google memahami maksud penelusuran di balik kueri.

Seperti yang Anda lihat, sebelum pembaruan BERT, Google akan menghasilkan warga AS yang bepergian ke Brasil. Sebaliknya, setelah pembaruan, dapat memahami konteks istilah pencarian dan memberikan hasil yang menampilkan informasi tentang warga negara Brasil yang bepergian ke AS. Ini memastikan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Ingin melihat lebih banyak contoh NLP? Lihat blog Scalenut mendetail ini, '12 Contoh Dunia Nyata Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Beraksi.'

Sementara itu, mari kita lihat latar belakang algoritme mesin pencari berbasis NLP.

• Entitas, Kategori, dan Salience

Algoritme Google menganalisis kueri penelusuran untuk entitas di dalamnya dan mengkategorikannya ke dalam grup yang berbeda, seperti tempat, orang, perusahaan, proses, dll. Algoritme Google kemudian menilai setiap entitas berdasarkan kepentingan yang dibawanya dalam kueri penelusuran. Itu disebut arti-penting.

Saat Anda memasukkan permintaan pencarian, Google mengikuti proses ini untuk menentukan kata mana yang paling penting dan kategori konten apa yang paling cocok untuk itu.

• Analisis sentimen untuk SEO

Bagian lain dari BERT yang harus diketahui oleh setiap profesional SEO adalah analisis sentimen. BERT menggunakan proses ini untuk memahami emosi di balik permintaan pencari, konten buatan pengguna, dan konten di situs web.

Jika perasaan umum di balik pencarian adalah positif, Google akan memberi peringkat konten dengan arti positif lebih tinggi untuk memberikan hasil pencarian yang paling relevan.

Bagaimana NLP memengaruhi pengoptimalan mesin telusur (SEO)

NLP mengubah permainan SEO selamanya. Kami tidak pernah bisa kembali ke metode lama untuk membuat konten yang berfokus pada kata kunci. Pemasar dan pakar SEO harus menyadari hal ini dan membuat konten yang benar-benar membantu pengguna.

Berikut adalah beberapa perubahan besar yang harus Anda pertimbangkan saat membuat kampanye berikutnya:

1. Lebih fokus pada maksud pencarian

Mengikuti pembaruan BERT, maksud pencarian telah menjadi pusat perhatian. Setiap permintaan pencarian pertama-tama dianalisis untuk maksud pengguna, dan kemudian Google menghasilkan hasil pencarian yang akan menjawab pertanyaan mereka dengan baik.

Penting untuk memikirkan tentang apa yang dicari orang saat mereka mencari kata kunci yang Anda gunakan dalam strategi konten Anda. Jika konten Anda tidak memenuhi tujuan pencarian pengguna, kemungkinan peringkatnya lebih rendah dari yang lain.

2. Penggunaan istilah frekuensi-inverse document frequency

Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) adalah konsep baru yang diperkenalkan oleh algoritma Google BERT. TF-IDF bertambah berdasarkan frekuensi kueri penelusuran muncul di konten Anda dan berkurang berdasarkan jumlah dokumen yang memiliki kata yang sama.

Artinya, kata-kata umum seperti "a", "an", "what", "how", dan "the" tidak dipertimbangkan saat menentukan peringkat situs web dalam hasil penelusuran. Ia bekerja dengan mengalikan dua metrik —

• Term Frequency: Hitungan jumlah kemunculan kata dalam konten sehubungan dengan panjang keseluruhan dokumen.
• Frekuensi Dokumen Terbalik: Ini diukur sebagai rasio jumlah total dokumen dibagi dengan jumlah total dokumen yang memiliki kata kunci. Jika kata kuncinya sangat umum, skornya mendekati 0, dan jika kata kuncinya tidak umum, nilainya mendekati 1.

Skor TF-IDF adalah perkalian dari kedua ukuran tersebut. Kata kunci dengan TF-IDF tinggi dianggap sangat relevan. Ini adalah kata-kata bernilai tinggi yang dapat membantu Anda meningkatkan visibilitas blog, halaman arahan, dan kampanye pemasaran lainnya.

Ingin tahu lebih banyak tentang TF-IDF dan bagaimana Anda dapat menggunakan metrik ini untuk penelitian kata kunci? Lihat blog Scalenut yang bermanfaat ini, 'Optimasi SEO TF-IDF: Panduan Untuk Pemasar Konten.'

3. Analisis sentimen itu penting

Karena NLP memungkinkan mesin telusur menentukan perasaan orang saat mereka memasukkan kueri penelusuran, Anda harus memastikan bahwa konten Anda menyampaikan sentimen yang sama. Itu harus sesuai dengan perasaan mereka dan membantu mereka menemukan informasi yang paling relevan untuk pencarian mereka.

Mesin pencari seperti Google terus menganalisis sentimen pengguna internet di balik merek, produk, dan layanan. Oleh karena itu, sebagai pemasar, Anda harus mengelola keberadaan online yang positif.

4. Fokus pada "anchor text" dan "interlinking"

Jangkar teks yang masuk akal untuk halaman yang ditautkan menjadi lebih penting dari sebelumnya. Jika teks jangkar Anda mengatakan "alat gratis terbaik", halaman web sumber harus memiliki daftar alat gratis terbaik dalam kontennya.

Kita harus memastikan bahwa kita menggunakan teks jangkar yang sama setiap kali kita menautkan halaman web ke situs web. Ini akan membantu membangun hubungan antara kata kunci dalam teks jangkar Anda dan blog yang Anda tautkan. Ini akan memberi tahu mesin pencari seperti Google tentang blog Anda dan kata kunci mana yang paling mewakili kontennya. Pertimbangkan ini sebagai praktik membangun tautan internal.

5. Perhatikan arti-penting dan kategori

Pembaruan BERT Google telah membantu mesin pencari terbesar di dunia memastikan bahwa ia mengetahui betapa pentingnya setiap kata dalam permintaan pencarian. Ini membantu mesin pencari Google membangun hubungan antara kata-kata yang berbeda di halaman web dan kata kunci yang ditargetkan.

Untuk pemasar, skor arti-penting kata kunci akan membantu mereka memprioritaskan istilah yang Anda gunakan dalam konten Anda. Misalnya, jika Anda membuat konten tentang 'manfaat teh hijau', konten Anda harus difokuskan pada manfaatnya. Menyebutkan manfaat dalam paragraf kecil saja tidak akan cukup.

Pencarian NLP bekerja secara berbeda dari pencarian konvensional. Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang seluk-beluk pencarian NLP, Anda mungkin menemukan blog ini, 'Pencarian Bahasa Alami: Rahasia di Balik Mesin Pencari,' membantu.

Teknik NLP dapat Anda gunakan untuk mengoptimalkan konten Anda untuk SEO

Sekarang Anda memiliki pemahaman yang adil tentang berbagai aspek NLP dan pengaruhnya terhadap teknik pengoptimalan mesin telusur. Mari kita lihat beberapa cara paling efektif untuk membuat konten yang dioptimalkan NLP untuk situs web Anda.

1. Memberikan jawaban langsung atas pertanyaan pelanggan

Perayap mesin pencari memahami hubungan antara kata dan pentingnya setiap kata dalam istilah pencarian. Jadi saat membuat konten Q&A untuk blog Anda, selalu jawab pertanyaan secara langsung tanpa menyimpang dari topik utama. Pengguna yang mencari jawaban tidak ingin membaca banyak konten sebelum mendapatkan jawaban yang sebenarnya.

2. Hindari jargon khusus industri, tulis dalam bahasa yang sederhana

Tujuan dari setiap konten adalah untuk menjelaskan konsep yang sulit dengan istilah yang paling sederhana. Menahan diri dari menggunakan banyak jargon industri dalam konten Anda. Jika Anda ingin berbicara tentang topik yang rumit, pecahkan menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan jelaskan dalam bahasa sederhana yang dapat dipahami oleh pengguna biasa.

3. Pastikan tulisan Anda benar secara tata bahasa

Dengan pengetahuan akan pentingnya preposisi, artikel, dan tata bahasa, algoritme mesin pencari berbasis NLP sangat pilih-pilih saat mempertimbangkan halaman web untuk hasil pencarian.

Konten Anda harus bebas dari kesalahan tata bahasa. Pastikan bahwa setiap konten yang Anda publikasikan benar dan diutarakan dengan baik untuk pemahaman yang lebih baik.

4. Fokus pada keterbacaan dan sampaikan satu ide per kalimat

Salah satu kelemahan NLP adalah ia belum mencapai tahap evolusinya di mana ia dapat memahami kalimat kompleks dengan lebih dari satu pemikiran. Sepotong konten dengan banyak kalimat kompleks tidak akan dapat peringkat tinggi meskipun menjelaskan topik kata kunci secara detail.

Saat membuat konten, pastikan Anda hanya memasukkan satu ide per kalimat. Permudah mesin telusur dan pengguna untuk memahami konten Anda, dan itu akan mulai diberi peringkat dalam waktu singkat.

5. Periksa akurasi faktual

Apa pun yang Anda terbitkan, selalu periksa kembali keakuratannya. Jika Anda mengklaim statistik, pastikan itu bersumber dari situs web yang kredibel. Google mengevaluasi kualitas konten berdasarkan keakuratan informasi.

Pemrosesan Bahasa Alami memanusiakan industri SEO. Pemasar yang ingin memanfaatkan teknologi ini untuk hasil yang lebih baik perlu menyesuaikan strategi konten mereka untuk memenuhi kebutuhan terpenting audiens target mereka.

Scalenut dapat membantu Anda dengan konten yang ramah SEO

Ingin tahu bagaimana Anda dapat mengidentifikasi istilah pencarian NLP untuk konten Anda berikutnya?

Tidak perlu mencari lagi.

Scalenut adalah toko serba ada untuk semua yang Anda butuhkan.

Konten all-in-one dan platform SEO ini memungkinkan Anda menganalisis tren pencarian dan situs web pesaing untuk istilah NLP yang mereka gunakan, serta membuat konten dengan istilah tersebut.

Yang harus Anda lakukan adalah memasukkan kata kunci target Anda, pilih lokasi target, dan buat laporan SEO. Scalenut akan memberi Anda laporan terperinci tentang konten peringkat teratas di internet untuk kata kunci Anda.

Anda akan mendapatkan wawasan yang berguna untuk strategi SEO Anda, seperti garis besarnya, panjang kata, jumlah gambar, daftar istilah NLP, dan tingkat konten dari halaman web tersebut. Setelah Anda membuat garis besar untuk diri Anda sendiri, Anda dapat membuat konten yang luar biasa dengan editor konten kami yang mendukung AI.

Tentang Scalenut

Scalenut adalah platform pemasaran konten dan SEO all-in-one yang didukung oleh AI dan membantu pemasar di seluruh dunia membuat konten kompetitif berkualitas tinggi dalam skala besar. Dari riset, perencanaan, dan garis besar hingga memastikan kualitas, Scalenut memungkinkan Anda mencapai yang terbaik dalam segala hal.

Berdayakan kampanye pemasaran konten Anda dengan AI. Daftar di Scalenut , dan mulailah membuat konten hari ini.