Scalenut menjadi G2 Fall Leader 2022 - Kategori Pembuatan Konten

Selama bertahun-tahun, algoritme Google telah berubah dengan SEO yang berfokus pada berbagai hal sekaligus.

Algoritme Google terbaru kini telah menjadikan penggunaan bahasa alami lebih berharga dan penting dalam konten. NLP terhubung ke algoritme Google dan memainkan peran penting dalam meningkatkan kualitas konten dan maksud.

Dengan ini, banyak desas-desus di antara industri pemasaran digital tentang NLP dan penggunaannya. Dalam posting blog ini, kami telah membagikan panduan komprehensif tentang NLP dan cara menggunakannya untuk SEO.

Pentingnya NLP di dunia saat ini

Banyak pengguna internet yang mengacaukan kedua NLP tersebut; Pemrosesan bahasa alami dan pemrograman neuro-linguistik.

Sementara pemrograman neuro-linguistik membantu berkomunikasi secara efektif dengan orang-orang di sekitar Anda sedangkan pemrosesan bahasa alami membantu berinteraksi dengan mesin.

NLP atau Natural Language Processing telah terbukti menjadi anugerah di era pandemi perlambatan ekonomi untuk meningkatkan keberlanjutan.

Karena wabah COVID19 baru-baru ini, banyak bisnis membutuhkan cara yang lebih cerdas untuk memahami perubahan perilaku pelanggan dan beradaptasi dengan cepat.

Di sinilah NLP sangat fenomenal dalam membantu beberapa bisnis dalam aplikasi dunia nyata seperti penelitian medis, mesin pencari, dan intelijen bisnis dengan interpretasi permintaan pengguna.

Salah satu penggunaan NLP yang signifikan adalah asisten suara yang telah menciptakan seluruh ekosistem 'perdagangan suara'.

Menurut penelitian Juniper, akan ada lebih dari 8 miliar asisten suara pada tahun 2023, dengan pertumbuhan sebesar 25,4%. Sebagian besar asisten suara didukung oleh teknologi berbasis NLP dan mendorong pertumbuhan perangkat pintar tersebut.

Selama bertahun-tahun, banyak perusahaan telah memanfaatkan teknologi berbasis NLP untuk menciptakan produk pintar. Misalnya, menurut eMarketer, raksasa eCommerce Amazon telah melihat penetrasi besar-besaran di pasar asisten pintar.

Namun, selain asisten cerdas tersebut, ada aplikasi lain dari teknologi NLP yang mendapatkan daya tarik, seperti pembuat konten otomatis yang menggunakan NLG atau Natural Language Generation.

Jadi, mari kita pahami apa itu NLP dan bagaimana cara kerjanya.

Apa itu NLP?

Apa kepanjangan dari NLP? Natural Language Processing (NLP) adalah sub-cabang Kecerdasan Buatan dan linguistik yang didedikasikan untuk menafsirkan bahasa manusia untuk mesin atau komputer.

NLP menggunakan algoritme yang menganalisis pola bahasa dan melatih model untuk menawarkan pengaturan bagi mesin yang menggunakan pelatihan tersebut sebagai referensi untuk menjalankan tugas tertentu.

Misalnya , chatbot akan mengajukan beberapa pertanyaan kepada pengguna terkait masalah mereka, mengumpulkan data, dan menganalisis serta memprosesnya untuk menawarkan solusi terkait.

NLP pertama kali disusun sebagai eksperimen untuk Terjemahan Mesin pada tahun 1940-an. Salah satu lompatan paling signifikan dalam pengembangan NLP adalah ARPA Speech Understanding Research (SUR) pada tahun 1960-an.

Salah satu contoh yang menentukan jalur sebenarnya menuju evolusi NLP di zaman modern adalah ELIZA, sebuah chatbot yang dikembangkan di MIT (Massachusetts Institute of Technology) berdasarkan skrip DOCTOR.

Sejak saat itu, ada beberapa proyek di era modern inovasi eCommerce yang memanfaatkan potensi penuh NLP.

Bagaimana cara kerja NLP?

NLP pada intinya adalah alat interpretasi bahasa. Bahasa adalah seperangkat aturan atau simbol yang membantu dalam komunikasi dan interpretasi.

Simbol digabungkan untuk menyampaikan informasi atau menyiarkan data. NLP menggunakan simbol atau pola bahasa untuk interpretasi agar sesuai dengan struktur gramatikal kalimat.

Dengan munculnya pencarian suara, perlu ada pengembangan NLP yang lebih besar di lapangan. Sampai saat itu, kami melihat aplikasi dimasukkan ke dalam keluaran pembelajaran untuk bot yang menciptakan interaksi lebih lanjut dengan pengguna.

Apa itu teknik NLP?

Setiap model NLP memiliki dua aktivitas utama: interpretasi dan pembuatan teks. Bagian pertama menginterpretasikan bahasa manusia, maksud pencarian, dan sintaks untuk menawarkan data yang memungkinkan pembuatan teks.

NLP dapat dikategorikan menjadi dua bagian:

• Pemahaman Bahasa Alami (NLU)
• Generasi Bahasa Alami (NLG)
  

Pemahaman Bahasa Alami (NLU)

NLU adalah bagian dari NLP yang berhubungan dengan pemahaman dan pemahaman bahasa manusia. Ini menafsirkan makna komunikasi yang dilakukan pengguna dengan mesin.

Saat Anda berbicara dengan orang lain, Anda berdua berbagi pengetahuan yang sama tentang bahasa yang membuatnya mudah dimengerti.

Namun, tidak demikian halnya dengan mesin yang hanya memahami satu dan nol atau bentuk bahasa mesin lainnya.

NLU menyederhanakan pemahaman bahasa manusia untuk komputer atau mesin melalui kategorisasi teks, analisis konten, dan analisis sentimen.

Untuk interpretasi, NLU menggunakan konsep ilmu linguistik

• Fonologi (suara)
• Morfologi (pembentukan kata)
• Sintaks (struktur kalimat)
• Pragmatis (pemahaman)
  

‍

Generasi Bahasa Alami (NLG)

NLG menggunakan NLU untuk menghasilkan data output. Ini adalah bagian dari NLP yang memanfaatkan interpretasi bahasa manusia yang dilakukan oleh NLU untuk menghasilkan tanggapan atau teks bagi pengguna.

Banyak perusahaan sekarang mengadopsi NLG untuk aplikasi seperti pembuatan teks otomatis, email pemicu, respons audio otomatis, dll.

Sesuai laporan Gartner, 25% perusahaan akan menggunakan teknologi bahasa alami dalam beberapa bentuk pada tahun 2022. Sistem NLG adalah kekuatan pendorong utama dalam penerapan NLP oleh beberapa bisnis. Misalnya , NLG dapat membantu mengotomatiskan pembuatan konten dengan menggabungkan kalimat panjang dan urutan serta mempersonalisasi pengalaman yang didukung oleh pemahaman data NLU.

Bisnis dapat memanfaatkan teknologi tersebut untuk menghasilkan konten otomatis untuk komunikasi internal, deskripsi produk, tujuan pemasaran, kontrak, laporan, analitik, dan lainnya.

Mengotomatiskan pembuatan konten dapat mengurangi waktu penyelesaian, menawarkan standarisasi di seluruh saluran komunikasi, dan meningkatkan akurasi.

Ada generator konten otomatis yang menggunakan NLG untuk keuntungannya, seperti:

• ArticleForge
• Artikulo
• Mesin Konten SEO
• Kafkai
• Adzis
• Asisten SEO
  

Sekarang setelah kita memiliki ide dasar tentang apa itu NLP, mari kita bahas beberapa alat NLP terbaik yang dapat Anda gunakan untuk bisnis Anda.

Alat NLP terbaik untuk bisnis Anda

Ada dua cara untuk memanfaatkan NLP untuk bisnis Anda.

Pendekatan pertama adalah membangun model NLP yang disesuaikan dari awal. Anda harus berinvestasi secara besar-besaran dalam infrastruktur, sumber daya, dan profesional yang terampil untuk mengembangkan model NLP yang dipesan lebih dahulu.

Cara kedua dan efisien adalah dengan menggunakan alat NLP dari penyedia layanan pihak ketiga, yang dapat dengan cepat diintegrasikan ke dalam struktur organisasi yang ada dengan biaya rendah.

Berikut adalah beberapa alat NLP terbaik yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan konversi dan meningkatkan perolehan prospek melalui interpretasi maksud pencarian pengguna.

#1 IBM Watson

IBM Watson adalah rangkaian dari beberapa layanan berbasis AI yang didukung oleh penawaran penyimpanan awannya. Salah satu layanan berbasis AI paling efektif yang disediakan oleh IBM Watson adalah NLU.

Ini telah menjadi layanan fenomenal yang memungkinkan pengenalan kata kunci, kategori teks, emosi, struktur kalimat, sintaksis, dan lainnya.

Bagian terbaik tentang IBM Watson adalah ia menyediakan layanan yang dapat disesuaikan untuk berbagai industri seperti keuangan, perawatan kesehatan, manufaktur, dll.

#2 GPT-3

GPT-3 adalah iterasi generasi ketiga dari Generative Pre-trained Transformer, model Pembelajaran Mesin jaringan saraf yang memungkinkan pembuatan teks secara otomatis.

Ini dikembangkan oleh OpenAI dan membutuhkan sedikit masukan untuk pembuatan teks otomatis. GPT-3 adalah salah satu jaringan saraf terbesar dengan lebih dari 175 miliar metrik Pembelajaran Mesin.

#3 Berkeley Neural Parser

Ini adalah salah satu parser paling akurat yang menawarkan model berbasis AI untuk lebih dari 11 bahasa. Ini adalah alat yang diterapkan dalam Python dan membantu memecah susunan sintaksis kalimat menjadi sub frase untuk pemahaman yang lebih baik tentang bahasa manusia.

Parser ini menggunakan parsing untuk membagi kalimat kompleks menjadi komponen terpisah untuk menemukan maknanya.

Berkeley Neural Parser memungkinkan Anda menggunakan alat ini dengan mudah tanpa banyak pengetahuan.

#4 TextBlob

TextBlob bekerja pada Natural Language Toolkit atau NLTK, sekumpulan pustaka dan program yang membantu interpretasi bahasa manusia menggunakan Python.

Dianggap sebagai salah satu alat terbaik untuk memahami kompleksitas NLP, TextBlob memungkinkan pembuatan prototipe proyek Anda dengan mudah. Ini memungkinkan Anda untuk menggunakan analisis sentimen, terjemahan, ekstraksi frasa, klasifikasi teks, dan koreksi ejaan.

#5 Gensim

Ini adalah alat berbasis algoritme lain yang memfasilitasi interpretasi bahasa manusia melalui pengoptimalan memori dan agregasi data linguistik.

Anda dapat memanfaatkan algoritme dengan menginstal paket Python yang membantu dalam beberapa analisis berbasis linguistik yang berbeda.

NLP adalah interpretasi berbasis teks dan teknologi linguistik yang memungkinkan otomatisasi pembuatan konten. Dalam beberapa tahun terakhir, konten adalah inti dari SEO atau Search Engine Optimization, dan NLP telah memberdayakan pembuatan konten berbasis SEO.

Bagaimana NLP mengubah dunia SEO?

SEO berkaitan dengan SERP Google (Halaman Hasil Mesin Pencari), di mana perayap mengindeks situs web berdasarkan parameter yang berbeda.

Salah satu parameter terpenting yang dipertimbangkan Google adalah konten yang menarik dan terkait dengan maksud pencarian pengguna. Pengguna sekarang mencari dengan lebih cerdas dan mengharapkan jawaban yang diinginkan. Saat itulah, pembaruan BERT muncul.

Pada tahun 2019, Google mengumumkan algoritma BERT atau Bidirectional Encoder Representations dari algoritma Transformers yang menggunakan arsitektur transformer.

Menurut Wikipedia, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) adalah teknik pembelajaran mesin berbasis transformer untuk pra-pelatihan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang dikembangkan oleh Google.

Dengan peluncuran pembaruan baru ini, Google sekarang berfokus pada konteks dan nuansa kata-kata dalam string pencarian dan kemudian mencocokkannya dengan hasil yang lebih dekat dengan maksud pengguna.

Demikian pula, mesin pencari menyediakan cuplikan unggulan ke konten yang paling relevan dengan maksud pengguna.

Google sekarang mendorong lebih fokus pada relevansi pencarian dan niat pengguna. Metodologi NLP telah membantu dengan berbagai faktor peringkat seperti fokus pada pengenalan entitas untuk teks alt gambar, kata kunci berekor panjang, maksud pencarian, dan isian kata kunci.

Jadi, tidak bisa dipungkiri bahwa NLP bisa membantu meningkatkan SEO website dan mempengaruhi hasil pencarian Google akhir-akhir ini.

Demo API NLP Google

NLP API Google adalah bot percakapan waktu nyata yang menggunakan algoritme Pemrosesan Bahasa Alami untuk memahami apa yang dibicarakan pengguna.

Penggabungan API bahasa alami telah memungkinkan berbagai ilmuwan data, pemasar untuk menghubungkan dan memeriksa teks.

Hampir 15% permintaan pencarian atau istilah pencarian digunakan untuk pertama kalinya di Google. Artinya, mesin dan algoritme Google mungkin tidak memiliki cukup data historis untuk memahami maksud di balik istilah penelusuran ini.

NLP memberikan gambaran yang lebih baik tentang segala sesuatu yang berhubungan dengan kata kunci target Anda dan membandingkannya dengan halaman di SERP.

Wawasan yang lebih baik tentang penelitian kata kunci

Sejak pembaruan BERT, telah terjadi peningkatan yang signifikan pada peringkat halaman di SERP. Relevansi kata kunci dengan konten sangat penting bagi mesin pencari untuk memahami halaman Anda dengan lebih baik.

Anda dapat menganalisis halaman di situs Anda yang terkena setelah pembaruan BERT dan berupaya meningkatkan pengalaman pengguna halaman untuk pengguna Anda. Untuk melakukan itu, awasi halaman teratas yang mendapat peningkatan peringkat sejak pembaruan.

Cari kombinasi kata kunci yang diberi peringkat halaman ini dan apa lagi yang dicari Google. Sejak pembaruan, Google mencari seluruh kalimat atau paragraf untuk menciptakan makna daripada berfokus pada serangkaian istilah pencarian.

Pembuatan backlink

Dengan NLP, fokus pada struktur tautan, pentingnya tautan kontekstual semakin meningkat. Pemahaman tentang teks jangkar dan relevansinya dengan halaman tertaut di situs Anda adalah yang paling penting.

Proses pembelajaran untuk algoritme NLP terlihat sangat bermasalah pada awalnya, tetapi begitu Anda memahami cara menggunakannya, algoritme tersebut menjadi sangat berguna dalam meningkatkan perolehan prospek serta peringkat organik.

Ini berarti Anda tidak dapat meletakkan tautan yang tidak relevan di halaman mana pun dan mengharapkannya menciptakan nilai untuk halaman Anda.

Analisis kompetisi

Jelas bahwa tidak ada dua situs yang memiliki kinerja yang sama baiknya di mesin telusur. Dengan pembaruan BERT baru-baru ini, tantangannya menjadi dua kali lipat untuk semua orang; karenanya untuk membuat peringkat halaman Anda lebih baik, Anda perlu memanfaatkan wawasan ini dan memanfaatkan semua peluang yang memungkinkan.

Tetapi pasti ada sesuatu yang disukai Google tentang halaman peringkat teratas. Terlepas dari otoritas atau usia situs Anda, konten di halamanlah yang paling penting.

Dan, ini menyangkut berbagai hal dan teknik optimasi. Misalnya , TF-IDF adalah salah satu cara untuk mengoptimalkan konten Anda.

Selain itu, Google juga menganalisis konten dengan menggabungkan kumpulan data seperti sentimen, entitas, kategori, dan skor arti-penting.

Oleh karena itu, penting untuk menganalisis pesaing Anda berdasarkan faktor-faktor ini juga. Alat-alat seperti Surfer SEO, Frase, atau SEO Assistants menggunakan faktor-faktor ini dan faktor penting lainnya untuk membuat konten NLP SEO-friendly.

Pengaruh NLP pada SEO

Apa yang dicapai oleh mesin pencari seperti Google dengan NLP adalah mengatasi kemungkinan tertipu oleh bentuk SEO konvensional.

Misalnya , sebelumnya, isian kata kunci merupakan kontributor signifikan bagi kesuksesan SEO. Jurnalis NLP Danny Sullivan pada tahun 2019 tweeted bahwa tidak banyak yang dapat dilakukan SEO tentang NLP dan pembelajaran mesin di situs mereka.

Tapi, John Muelller menjelaskan di webinarnya di mana dia mengatakan bahwa cara terbaik untuk mengoptimalkan NLP adalah dengan menulis konten alami. Tujuannya adalah untuk menciptakan konteks kata-kata.

Tetapi dengan BERT, Google memastikan bahwa konteksnya harus menjadi inti dan bukan hanya kata kunci. Sebagai contoh,

Algoritme Google sekarang memahami maksud pengguna dengan bantuan berbagai preposisi seperti "of", "in", atau kata tanya seperti "kapan" dan "mengapa" untuk lebih memahami konteksnya.

Mari kita lihat beberapa dampak signifikan NLP lainnya terhadap SEO.

Redundansi Blackhat

Strategi Blackhat sebenarnya bertentangan dengan pedoman mesin pencari; meskipun demikian, banyak pemasar mencapai kesuksesan dengan menggunakan strategi seperti itu untuk bisnis mereka.

Ini adalah serangkaian praktik yang membantu meningkatkan peringkat situs web di SERP, tetapi melanggar ketentuan layanan yang ditentukan oleh mesin telusur.

Mesin pencari sekarang dapat mendeteksi praktik SEO blackhat seperti itu dengan teknologi berbasis NLP dan bahkan melawannya melalui pengindeksan berbasis konteks.

Teks Alternatif Relatif

Ukuran gambar sangat penting untuk SEO, tetapi apakah teks Alt membuat banyak perbedaan? Karena NLP menekankan konteksnya, gambar Anda harus memiliki teks alternatif yang sinkron dengan konten. Demikian pula, jika Anda memasukkan video ke dalam konten, itu harus memiliki konten yang terkait dengan bagian inti.

Misalnya , jika konten Anda tentang sepatu olahraga, menambahkan video tentang cara memanfaatkan sepatu dalam olahraga lari atau olahraga lainnya dapat menguntungkan strategi SEO Anda.

Melawan BERT dengan NLP

Salah satu dampak NLP yang paling signifikan adalah kemampuannya untuk membantu pemasar melawan BERT dari Google. Baik BERT dan NLP memiliki pendekatan yang sama pada intinya, di mana konteks konten sangat penting. Jadi, organisasi dapat memanfaatkan NLP untuk mengoptimalkan konten dan algoritma BERT konten mereka.

Beberapa generator konten otomatis dan alat penghasil ide konten menggunakan NLG untuk menawarkan pengoptimalan. Misalnya , Coschedule headline analyzer membantu meningkatkan judul blog, halaman arahan, ebook, atau hampir semua konten.

Ini menggunakan NLU untuk memahami maksud setiap kata kunci atau rangkaian kata dan menawarkan analitik.

Alat penganalisa judul memungkinkan pengguna untuk memahami pengoptimalan judul dengan membagi kata-kata jangkauan menjadi beberapa kategori seperti kata-kata emosi, kata-kata yang kuat, kata-kata unik, kata-kata umum, dan bahkan skor SEO.

Demikian pula, ada beberapa contoh teknologi NLP yang memungkinkan pengoptimalan SEO melalui berbagai alat. Mari kita bahas beberapa contoh ini.

Contoh Khas NLP untuk SEO

Ada beberapa contoh penggunaan NLP oleh organisasi untuk pengoptimalan SEO. Dari perusahaan ritel hingga perusahaan keamanan besar di seluruh dunia, NLP telah menjadi teknologi andalan untuk pengoptimalan berbasis SEO.

Langkah Tepat ke Depan (Rocky Footwear)

Merek alas kaki Rocky ingin meningkatkan lalu lintas dan penjualan organiknya. Jadi, mereka membutuhkan solusi yang dapat membantu meningkatkan SEO dan membuat konten yang ramah pengguna untuk situs web mereka.

Jadi, mereka memanfaatkan alat berbasis NLP yang disebut rekomendasi BrightEdge.

Merek alas kaki menggunakan alat berbasis NLP untuk mengoptimalkan judul halaman dan tag meta, yang terutama memengaruhi SEO untuk meningkatkan peringkat mesin pencari.

Ini membantu mereka meningkatkan pendapatan berbasis pencarian sebesar 30%, pendapatan tahun-ke-tahun sebesar 74%, dan lalu lintas pelanggan baru sebesar 13%.

Gemuruh Media (Stack Media)

Stack Media adalah perusahaan penerbitan digital dan media online yang menghadirkan konten terkait atlet yang ingin mencapai target latihan.

Tim editorial menghadapi tantangan besar untuk meningkatkan keterlibatan pengguna dan meningkatkan metrik SEO untuk platform media mereka.

Jadi, mereka memutuskan untuk memanfaatkan alat berbasis NLP untuk meningkatkan dampak kata kunci dan membuat konten yang lebih menarik.

Untuk ini, mereka menggunakan Data Cube, yang menawarkan wawasan kata kunci. Terlepas dari kata kunci, tim editorial perlu menganalisis niat pencarian audiens untuk meningkatkan konten mereka yang menggunakan Intent Signal.

Mereka berhasil mengurangi rasio pentalan sebesar 73% dan meningkatkan kunjungan situs web sebesar 61% melalui alat berbasis NLP seperti Data Cube dan Intent Signal.

Sukses Aman (Fugue)

Fugue adalah perusahaan keamanan infrastruktur cloud yang menawarkan layanan kepatuhan dan keamanan untuk perusahaan. Solusi mereka mengidentifikasi risiko keamanan cloud dan masalah kepatuhan untuk memastikan tindakan pencegahan dilakukan untuk menghindari peristiwa bencana.

Selain itu, ia menawarkan deteksi penyimpangan dasar dan deteksi kesalahan otomatis untuk menghilangkan pelanggaran data apa pun untuk perusahaan.

Tim pemasaran di Fugue perlu meningkatkan visibilitas mereka di segmen Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM adalah kategori alat keamanan yang mencakup kasus penggunaan khusus untuk integrasi DevOps, respons insiden, pemantauan kepatuhan, visualisasi risiko, dan penilaian.

Mereka perlu membuat konten unik dan bersaing dengan pemimpin pasar yang telah membuat konten di CSPM.

Jadi, mereka memilih Frase.IO, alat berbasis NLP yang menawarkan ide konten, topik, dan bahkan seluruh konten, yang mereka manfaatkan untuk lalu lintas organik yang lebih tinggi, membawa halaman web mereka dari posisi ke-10 di SERP ke posisi ke-1.

Tidak hanya BrightEdge, Data Cube, atau Frase.IO, ada beberapa platform berbeda berbasis NLP yang dapat Anda gunakan untuk memberikan dampak yang lebih tinggi pada SEO, seperti:

• ContentFusion
• Asisten SEO
• HubSpot
• Pramuka SEO
• MarketBrew
• MarketMuse
• Milimetrik.ai
• Angkat Kata
  

Kesimpulan

Dari asisten suara hingga pembuat konten otomatis, NLP telah mendukung beberapa solusi cerdas untuk bisnis.

Dengan alat seperti itu, Anda bisa

• Pahami maksud sebenarnya dari pencarian oleh pengguna
• Identifikasi masalah pengguna saat menggunakan produk atau layanan Anda
• Terapkan agregasi data pengguna penting
• Periksa tata bahasa dan optimalkan untuk kueri penelusuran suara.
• Menafsirkan, menganalisis, dan merekomendasikan pengalaman yang dipersonalisasi
• Tingkatkan konversi dan tingkatkan perolehan prospek
• Peringkat lebih tinggi melalui optimasi SEO
• Tingkatkan lalu lintas konten Anda
  

Jika Anda ingin mencapai pengoptimalan SEO untuk bisnis Anda melalui konten kelas atas yang dibuat melalui teknologi NLP, Scalenut adalah yang Anda butuhkan.

Mulailah perjalanan Anda menuju bisnis yang sukses sekarang melalui pembuatan konten yang lebih cerdas dengan layanan kami.