Memahami Algoritma NLP Google untuk SEO Konten yang Lebih Baik

Natural Language Processing, atau NLP, adalah salah satu kemajuan paling kompleks dan inovatif dalam kecerdasan buatan (AI) dan algoritma mesin pencari. Dan, tidak mengherankan, Google telah menjadi pemimpin di ruang NLP. Dengan penambahan algoritme SMITH pada tahun 2021 dan algoritme bahasa alami mereka sebelumnya, BERT, Google telah mengembangkan AI yang memahami bahasa manusia dengan mahir. Dan teknologi ini memiliki kemampuan untuk digunakan dalam pembuatan konten yang dibuat oleh AI .

Dengan akurasi yang luar biasa, Algoritma NLP Google telah mengubah permainan AI. Jadi, apa artinya ini untuk SEO? Artikel ini akan membahas semua detail teknologi NLP Google dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk mendapatkan peringkat yang lebih baik di hasil mesin pencari.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bidang ilmu komputer dan kecerdasan buatan yang melibatkan studi tentang bagaimana membuat komputer memahami bahasa manusia. Tidak seperti bentuk AI sebelumnya, NLP menggunakan pembelajaran mendalam.

NLP dianggap sebagai komponen penting dari kecerdasan buatan karena memungkinkan komputer berinteraksi dengan manusia dengan cara yang terasa alami.

Sementara NLP mungkin terdengar seperti tujuannya adalah untuk meningkatkan hasil pencarian Google dan membuat penulis keluar dari bisnis, teknologi ini digunakan dalam berbagai cara di luar SEO.

Berikut adalah yang paling umum:

1. Analisis sentimen: NLP yang mengukur tingkat emosional orang untuk menentukan hal-hal seperti kepuasan pelanggan.

2. Chatbots: Ini adalah layar obrolan yang muncul di halaman bantuan atau situs web umum. Mereka memiliki kemampuan untuk mengurangi beban kerja di pusat dukungan pelanggan.

4. Pengenalan ucapan: NLP ini mengambil audio dan menerjemahkannya ke dalam perintah dan banyak lagi.

Klasifikasi, ekstraksi, dan peringkasan teks: Bentuk-bentuk NLP ini dapat menganalisis teks kemudian memformat ulang agar lebih mudah digunakan, dianalisis, dan dipahami manusia. Ekstraksi teks bisa sangat membantu dalam hal tugas-tugas seperti pengkodean medis dan menangkap kesalahan dalam penagihan.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah kategori pembelajaran mesin yang dimodelkan pada jaringan saraf di otak manusia. Bentuk pembelajaran mesin ini sering dianggap lebih canggih daripada model pembelajaran AI pada umumnya.

Karena mereka mencerminkan otak manusia, mereka juga dapat mencerminkan perilaku manusia–dan belajar banyak! Seringkali algoritma pembelajaran mendalam menggunakan sistem dua bagian. Satu sistem membuat prediksi sementara yang lain menyempurnakan hasilnya.

Pembelajaran mendalam telah digunakan di perangkat rumah tangga, lingkungan publik, dan tempat kerja selama beberapa waktu. Aplikasi yang paling umum meliputi:

• Mobil yang bisa mengemudi sendiri
• Remote suara
• Deteksi penipuan kartu kredit
• Alat kesehatan
• Pertahanan nasional berbasis satelit

Bagaimana NLP Mempengaruhi SEO?

Beberapa pembaruan pada PageRank Google telah mengganggu standar SEO seperti bot Natural Language Processing. Dengan peluncuran SMITH Google, kami melihat para pakar SEO berusaha keras untuk memahami cara kerja algoritme serta cara menghasilkan konten yang memenuhi standar algoritme. Namun, seperti kebanyakan pembaruan algoritme, waktu sering kali mengungkap cara memenuhi dan melampaui standar konten untuk memastikan konten Anda memiliki peluang terbaik untuk masuk ke SERP.

Pada dasarnya, NLP membantu Google memberikan hasil pencarian yang lebih baik kepada pencari berdasarkan niat mereka dan pemahaman yang lebih jelas tentang konten situs. Ini berarti bahwa hanya situs-situs yang menyediakan konten terbaik yang memegang posisi mereka di SERPs. Selanjutnya, konten lain-lain yang tidak memberikan maksud pencari akan terkubur di SERP yang lebih dalam atau tidak muncul sama sekali.

Apa itu Google BERT?

Algoritma BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers​) diluncurkan pada tahun 2019, dan membuat gelombang sebagai perubahan terbesar sejak PageRank. Algoritma ini merupakan NLP yang berfungsi untuk memahami teks agar dapat memberikan hasil pencarian yang superior.

Lebih khusus lagi, BERT adalah jaringan saraf yang dirancang untuk lebih memahami konteks kata dalam sebuah kalimat. Algoritma ini mampu mempelajari hubungan antar kata dalam sebuah kalimat dengan menggunakan teknik yang disebut pretraining.

Tujuan dari algoritma BERT adalah untuk meningkatkan akurasi tugas pemrosesan bahasa alami, seperti terjemahan mesin dan penjawab pertanyaan.

Bagaimana cara kerja algoritma BERT Google?

Algoritma BERT mampu mencapai tujuannya dengan menggunakan teknik yang disebut transfer learning. Transfer learning adalah teknik yang digunakan untuk meningkatkan akurasi jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan jaringan yang sudah dilatih sebelumnya yang sudah dilatih pada kumpulan data yang besar.

Tidak seperti banyak pembaruan Google, cara kerja BERT bersumber terbuka. Algoritme BERT didasarkan pada makalah yang diterbitkan oleh Google pada tahun 2018. Penjelasan sumber terbuka ini mencakup bahwa BERT menggunakan model kontekstual dua arah untuk lebih memahami arti kata atau frasa individual. Hasilnya adalah klasifikasi konten yang disesuaikan dengan baik.

Sebagai contoh:

Jika Anda mencari bar untuk happy hour versus bar untuk peralatan bench press Anda, Google akan menunjukkan kepada Anda jenis bar yang benar berdasarkan bagaimana kata tersebut digunakan dalam konteks dalam sebuah halaman.

Apa lagi yang membuat BERT berbeda?

BERT menggunakan Cloud Tensor Processing Units (TPUs) yang mempercepat kemampuan NLP untuk belajar dari sampel teks yang ada sebagai sistem prapelatihannya. Prapelatihan adalah teknik yang digunakan untuk melatih jaringan saraf pada kumpulan data yang besar sebelum digunakan untuk memproses data. Jaringan yang telah dilatih kemudian digunakan untuk memproses data yang serupa dengan data yang digunakan untuk melatih jaringan. Dengan menggunakan cloud TPU, BERT dapat memproses data dengan cepat–super cepat. Dan Google Cloud juga bisa diuji.

Setelah jutaan sesi pelatihan, algoritma BERT mampu mencapai akurasi yang lebih tinggi daripada algoritma pemrosesan bahasa alami sebelumnya karena mampu lebih memahami konteks kata dalam sebuah kalimat.

Berapa banyak sampel teks yang dibutuhkan BERT? BERT menggunakan jutaan, bahkan miliaran sampel untuk sepenuhnya memahami bahasa alami (bukan hanya bahasa Inggris).

Bagaimana Pembaruan Bert Google Mempengaruhi Situs Web?

Dampak pembaruan BERT pada situs web ada dua kali lipat. Pertama, pembaruan meningkatkan keakuratan hasil pencarian Google. Ini berarti bahwa situs web yang berperingkat lebih tinggi dalam hasil pencarian Google mengalami rasio klik-tayang (CTR) yang lebih tinggi.

Kedua, pembaruan BERT meningkatkan pentingnya konten situs web. Ini berarti bahwa situs web yang memiliki kualitas tinggi, konten yang relevan lebih mungkin untuk mendapatkan peringkat yang lebih tinggi dalam hasil pencarian Google.

Apa Batasan Google Bert?

BERT adalah alat yang ampuh, tetapi ada beberapa keterbatasan kemampuannya. Meskipun mudah terbawa suasana dengan betapa rapinya model NLP ini, penting untuk diingat bahwa model BERT tidak mampu melakukan semua proses kognitif manusia. Dan ini bisa menjadi keterbatasan dalam kemampuan pemahaman kontennya.

BERT Adalah Algoritma Hanya Teks

Pertama, BERT hanya efektif untuk tugas pemrosesan bahasa alami yang melibatkan teks. Ini tidak dapat digunakan untuk tugas yang melibatkan gambar atau bentuk data lainnya. Namun, perlu diingat bahwa BERT dapat membaca teks alt Anda yang dapat membantu Anda muncul di pencarian gambar Google.

BERT Tidak Memahami 'Gambaran Keseluruhan'

Kedua, BERT tidak efektif untuk tugas-tugas yang membutuhkan tingkat pemahaman yang sangat tinggi. Pada dasarnya, BERT ahli dalam kata-kata dalam kalimat, tetapi tidak mampu memahami seluruh artikel.

Sebagai contoh, BERT dapat memahami bahwa "kelelawar" dalam kalimat berikut lebih mengacu pada mamalia daripada tongkat bisbol kayu: Kelelawar melahap nyamuk. Tapi itu tidak efektif untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman kalimat atau paragraf yang kompleks.

Apa Itu Algoritma Google SMITH?

Algoritma Google SMITH (atau Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) adalah algoritma peringkat yang dirancang oleh para insinyur Google. Algoritme melihat bahasa alami, mempelajari pola makna dalam hubungan dengan frasa dalam kaitannya dengan jarak satu sama lain, dan membuat hierarki informasi yang memungkinkan halaman diindeks lebih akurat.

Hal ini memungkinkan SMITH untuk melakukan klasifikasi konten secara lebih efisien.

Fitur lain yang menarik dari SMITH adalah dapat berfungsi sebagai prediktor teks. Ada perusahaan lain yang telah membuat gelombang besar dengan NLP (pikirkan beta GPT-3 Open AI yang terkenal tahun lalu). Beberapa dari teknologi ini dapat membantu orang lain membangun mesin pencari mereka sendiri .

Bagaimana Pembaruan SMITH Google Mempengaruhi Situs Web?

Pembaruan SMITH Google memiliki dampak signifikan pada situs web. Pembaruan dirancang untuk meningkatkan keakuratan hasil pencarian, dan melakukan ini dengan menghukum situs web yang menggunakan teknik manipulatif untuk memengaruhi peringkat mereka. dirancang untuk menargetkan berbagai teknik manipulatif, termasuk tautan spam, SEO topi hitam, dan kecerdasan buatan, SMITH meningkatkan standar untuk konten berkualitas dan pembuatan tautan organik.

Beberapa teknik manipulatif paling umum yang ditargetkan oleh SMITH termasuk

• isian kata kunci
• membeli tautan
• penggunaan jangkar teks yang berlebihan.

Situs web yang ditemukan menggunakan teknik ini dihukum oleh Google, yang mengakibatkan penurunan peringkat pencarian mereka.

Apa perbedaan antara pembaruan SMITH Google dan Google BERT?

Baik model BERT maupun model SMITH menyediakan webcrawler Google dengan pemahaman bahasa dan pengindeksan halaman yang lebih baik. Kami tahu bahwa Google sudah menyukai konten berdurasi panjang, tetapi saat SMITH aktif, Google memahami konten yang lebih panjang dengan lebih efektif. SMITH akan meningkatkan bidang rekomendasi berita, rekomendasi artikel terkait, dan pengelompokan dokumen.

Cara Menyesuaikan Strategi SEO Anda untuk algoritma Google NLP

Meskipun Google mengklaim Anda tidak dapat mengoptimalkan BERT atau SMITH, memahami cara mengoptimalkan NLP dapat berdampak pada kinerja situs Anda di SERP. Namun, mengetahui bahwa BERT berfokus pada penyediaan maksud pengguna berarti Anda harus memahami maksud permintaan pencarian apa pun yang ingin Anda optimalkan.

Google sering sedikit cerdik tentang kapan mereka meluncurkan algoritme mereka, dan mereka terus merahasiakan kapan SMITH akan diluncurkan sepenuhnya. Tapi itu selalu yang terbaik untuk menganggap mereka mulai mengoptimalkan perubahan.

SMITH kemungkinan hanyalah salah satu dari banyak iterasi dalam tujuan jangka panjang Google untuk mempertahankan dominasi mereka dalam teknologi NLP dan pembelajaran mesin. Seiring Google meningkatkan pemahamannya tentang dokumen lengkap, arsitektur informasi yang baik akan menjadi lebih penting .

Bagaimana Anda Dapat Mengoptimalkan Konten Anda untuk Algoritma NLP Google?

1. Pastikan konten Anda diformat dengan baik dan mudah dibaca. Pertahankan praktik terbaik heading dan praktik terbaik keterbacaan lainnya. Ini termasuk:

• • • Jaga kalimat Anda di bawah 20 kata
    • Gunakan daftar poin-poin untuk item yang terdaftar lebih dari 2
    • Gunakan hierarki heading yang benar
    • Hindari menyajikan pembaca dengan blok teks yang tidak bisa ditembus

2. Gunakan bahasa yang jelas, singkat dan mudah dipahami. Jangan terlalu memperumit struktur kalimat Anda. Dengan membatasi panjang kalimat Anda, kemungkinan besar Anda juga akan merampingkan pikiran Anda.
3. Hindari penggunaan kata-kata rumit atau sulit yang dapat membingungkan algoritme Google. Singkirkan tesaurus dan jaga agar kalimat Anda tetap lugas. Ingatlah bahwa cara terpendek menuju sesuatu seringkali adalah yang terbaik.
4. Gunakan kata kunci dan Istilah Fokus yang relevan dengan topik Anda . Istilah Fokus yang terkait secara semantik dapat membantu pemroses bahasa alami Google untuk lebih memahami keseluruhan halaman Anda.
5. Pastikan konten Anda segar dan up-to-date. Ingatlah bahwa motivasi algoritme NLP ini adalah untuk meningkatkan hasil pencarian sambil menyingkirkan konten yang berisi spam dan usang.
6. Tulis konten yang menarik dan menarik yang ingin dibaca orang. Anda tidak pernah salah dengan menyediakan pencari dengan konten terbaik untuk kebutuhan mereka . Ingatlah maksud pencarian dan kedalaman topik.
7. Ulasan pelanggan Anda penting. NLP Google kemungkinan dapat melakukan analisis sentimen entitas, jadi jangan abaikan ulasan buruk. Jika Anda menerima ulasan negatif (baik dalam bahasa Inggris atau Mars), Anda dapat bertaruh bahwa analisis sentimen entitas Google akan menurunkan SERP Anda.
8. Memberikan jawaban yang jelas untuk pertanyaan pencari. Jika Anda ingin mendapatkan cuplikan unggulan, NLP Google hanya akan membawa Anda ke sana jika Anda melalui ekstraksi teks menggunakan analisis entitas. Ini berarti bahwa Google memiliki kemampuan untuk mempertajam informasi tertentu untuk ditampilkan kepada pencari.

Masa Depan Google NLP

API bahasa alami Google dan TPU cloud kini tersedia untuk digunakan semua orang . Jadi, jika Anda dapat menggunakan platform pembelajaran mesin pembelajaran mendalam untuk melakukan tugas NLP, Anda dapat menggunakan API bahasa alami Google. Anda bahkan dapat berpartisipasi dalam pelatihan NLP cloud Google jika Anda mau!

Optimalkan untuk Google Natural Language API & Dapatkan Hasil

Satu hal yang jelas: API bahasa alami akan tetap ada. Seperti yang dapat kita lihat dari perkembangan antara model BERT dan model SMITH, algoritme pencarian Google hanya akan terus memahami konten Anda dengan lebih baik dan lebih baik lagi.

Biarkan mantra Anda tetap sama: Fokus pada konten, fokus pada kualitas. Sementara SEO akan terus belajar dan bereksperimen untuk mencari tahu apa yang terbaik untuk algoritma NLP Google, selalu berpegang pada praktik terbaik untuk SEO. Ingatlah bahwa apa yang Anda tulis akan memengaruhi peringkat Anda, tetapi apa yang ditulis oleh pelanggan dan pengunjung Anda juga akan memengaruhi analisis sentimen. Pelajari lebih lanjut tentang algoritma BERT.

Alat AI Content Generation SearchAtlas dibangun di atas Natural Language API Google, sehingga Anda dapat menghasilkan konten berkualitas tinggi dengan sedikit usaha.