Bagaimana NLP memengaruhi SEO & visibilitas pencarian?

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 niat.

Dengan ini, ada 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 membingungkan kedua NLP; Pemrosesan bahasa alami dan pemrograman neurolinguistik.

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

NLP atau Pemrosesan Bahasa Alami telah terbukti bermanfaat 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 di dunia nyata aplikasi seperti penelitian medis, mesin pencari, dan intelijen bisnis dengan interpretasi tuntutan pengguna.

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

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

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 cara kerjanya.

Apa itu NLP?

Apa singkatan dari NLP? Natural Language Processing (NLP) adalah sub-cabang dari 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 mengenai 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 1960-an.

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

Sejak itu, ada beberapa proyek selama era modern inovasi eCommerce yang telah 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 meningkatnya pencarian suara, perlu ada tingkat pengembangan NLP yang lebih besar di lapangan. Sampai saat itu, kami melihat aplikasi dimasukkan ke dalam output pembelajaran untuk bot yang menciptakan interaksi yang lebih maju dengan pengguna.

Apa itu teknik NLP?

Setiap model NLP memiliki dua aktivitas utama: interpretasi dan pembuatan teks. Bagian pertama menafsirkan 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 memiliki 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 dari

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

Generasi Bahasa Alami (NLG)

NLG menggunakan NLU untuk menghasilkan data keluaran. 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, tanggapan 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 adopsi NLP oleh beberapa bisnis. Misalnya , NLG dapat membantu mengotomatiskan pembuatan konten dengan menggabungkan kalimat dan urutan yang panjang dan 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 pembuat konten otomatis yang menggunakan NLG untuk keuntungan mereka, seperti:

• ArtikelForge
• Articoolo
• 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 teratas 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 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 berintegrasi ke dalam struktur organisasi Anda 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 cloud-nya. Salah satu layanan berbasis AI paling efektif yang disediakan oleh IBM Watson adalah NLU.

Ini adalah 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 Transformer Pra-terlatih Generatif, 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-frasa 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, satu set perpustakaan 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 algoritma lain yang memfasilitasi interpretasi bahasa manusia melalui optimasi 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 jantung dari SEO atau Search Engine Optimization, dan NLP telah memberdayakan pembuatan konten berbasis SEO.

Bagaimana NLP mengubah dunia SEO?

SEO berkaitan dengan SERP (Halaman Hasil Mesin Pencari) Google, 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 penelusuran 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 transformator.

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

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

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

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

Jadi, tidak dapat disangkal bahwa NLP dapat membantu meningkatkan SEO untuk situs web dan memengaruhi 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 memasukkan dan memeriksa teks.

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

NLP memberikan gambaran yang lebih baik tentang segala sesuatu yang terkait 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 signifikan pada halaman yang diberi peringkat 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 membuat 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 algoritma NLP terlihat sangat bermasalah pada awalnya, tetapi begitu Anda memahami cara menggunakannya, mereka menjadi sangat berguna dalam meningkatkan perolehan prospek serta peringkat organik.

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

Analisis persaingan

Jelas bahwa tidak ada dua situs yang akan berkinerja sama baiknya di mesin pencari. Dengan pembaruan BERT baru-baru ini, tantangannya menjadi dua kali lipat untuk semua orang; maka untuk membuat peringkat halaman Anda lebih baik, Anda perlu memanfaatkan wawasan ini dan memanfaatkan semua peluang yang mungkin.

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

Dan, ini melibatkan berbagai hal dan teknik optimasi. Misalnya , TF-IDF dalam satu cara untuk mengoptimalkan konten Anda.

Selain itu, Google juga menganalisis bagian konten dengan memasukkan kumpulan data seperti sentimen, entitas, kategori, dan skor salience.

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

Efek NLP pada SEO

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

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

Namun, John Mueller 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,

Algoritma Google sekarang memahami maksud pengguna dengan bantuan berbagai preposisi seperti "dari", "di", atau kata tanya seperti "kapan" dan "mengapa" untuk lebih memahami konteksnya.

Mari kita lihat beberapa dampak signifikan lainnya yang dimiliki NLP pada SEO.

Redundansi Blackhat

Strategi Blackhat, pada kenyataannya, 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 persyaratan 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 Alt 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 berlari atau olahraga lainnya dapat bermanfaat bagi strategi SEO Anda.

Melawan BERT dengan NLP

Salah satu dampak paling signifikan dari NLP 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 pembuat konten otomatis dan alat pembuat ide konten menggunakan NLG untuk menawarkan pengoptimalan. Misalnya , penganalisis judul Coschedule membantu meningkatkan judul blog, halaman arahan, ebook, atau konten apa pun.

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

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

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

Contoh Khas NLP untuk SEO

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

Langkah yang Tepat ke Depan (Alas Kaki Rocky)

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 telusur.

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

Media Rumble (Tumpukan Media)

Stack Media adalah perusahaan penerbitan digital dan media online yang memberikan konten yang berkaitan dengan atlet yang ingin mencapai tujuan pelatihan.

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 maksud pencarian audiens untuk meningkatkan konten mereka yang mereka gunakan 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 yang unik namun bersaing dengan para 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 1.

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

• KontenFusion
• Asisten SEO
• HubSpot
• Pramuka SEO
• MarketBrew
• PasarMuse
• Millimetric.ai
• Angkat Kata
  

Kesimpulan

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

Dengan alat seperti itu, Anda bisa

• Pahami maksud sebenarnya dari pencarian oleh pengguna
• Identifikasi titik kesulitan pengguna saat menggunakan produk atau layanan Anda
• Terapkan agregasi data pengguna penting
• Periksa tata bahasa dan optimalkan 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 di 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.