Pencarian Semantik – Angin Perubahan

Apa itu Pencarian Semantik ?

Di bawah istilah teknis mentah terletak keinginan yang tidak bersalah, setua kemanusiaan itu sendiri.

Kami selalu mencoba untuk melihat penampilan masa lalu dan mendapatkan makna yang lebih dalam dari apa yang ada di sekitar kami.

Kadang-kadang, ini telah membawa kita pada realisasi yang mendalam. Di lain waktu, kami berhasil gagal secara spektakuler.

Sekarang kita memiliki teknologi untuk meningkatkan dan memperdalam pencarian kita akan makna.

Masukkan pencarian semantik.

Keajaiban Kata dan Pencarian Semantik

Semantik adalah sisi menarik dari linguistik, dianggap berasal dari tugas mencari makna.

Arti kata dan hubungannya satu sama lain. Semantik harus menjelaskan mengapa kita memilih kata dan frasa tertentu untuk menggambarkan sesuatu.

Apa yang mendefinisikan semantik sebagai bagian penting dari pencarian semantik adalah kerinduan yang kita miliki untuk mencari dan menciptakan koneksi.

Bayangkan mencari jarum di tumpukan jerami – pengalaman yang sangat menegangkan.

Anda akan mencari hal-hal di internet dengan tingkat keberhasilan yang hampir sama tanpa alat untuk memungkinkan hasil yang cepat dan intuitif.

Untungnya, dorongan untuk membuat hidup kita terstruktur dan terhubung diterjemahkan bahkan dalam cara kita mencari sesuatu di web. Ini adalah bagaimana pencarian semantik muncul.

Kami mendapatkan penjelasan lebih rinci tentang apa itu pencarian semantik dari publikasi oleh Hannah Bast dan rekan penulis.

Seperti yang dijelaskan oleh mereka, pencarian semantik adalah “pencarian dengan makna”. Dan kita dapat menemukan makna setidaknya dalam beberapa bagian dari proses pencarian.

Pertama, dalam kueri itu sendiri. Di sini, kita perlu mencari tahu maksud sebenarnya di balik permintaan tersebut.

Kemudian, kita harus mempertimbangkan data yang harus kita ambil, dan apakah itu benar-benar sesuai dengan apa yang kita cari.

Atau, jika kita menyajikan informasi dengan benar sehingga memiliki makna untuk pencarian.

Memecah Arti Pencarian Semantik

Untuk memasukkannya ke dalam istilah Awam pencarian semantik berusaha memahami bahasa alami seperti yang dilakukan manusia dan memberikan hasil pencarian web semantik yang sesuai .

Apa artinya?

Nah, katakanlah saya mengetik di kolom pencarian Google “yang merupakan mamalia terkecil.”

Mesin pencari akan, dapat dimengerti, menjawab pertanyaan saya berdasarkan asumsi saya ingin mengetahui mamalia terkecil mana – daripada mencari kecocokan persis dari frasa yang saya ketik.

Ini adalah bagaimana saya mendapatkan sebagai hasil pertama sebuah artikel berjudul "6 Mamalia Terkecil di Dunia" diikuti dengan foto-foto Tikus Etruscan - yang, omong-omong, adalah mamalia terkecil yang diketahui di planet ini.

Mencari untuk memahami arti kueri saya membantu mesin pencari semantik menyarankan koreksi untuk kata-kata yang salah eja juga.

Jadi, jika saya salah mengeja kata mamalia, Google akan menyarankan bahwa alih-alih "mamalia" saya mungkin mencari "mamalia."

Bagaimana Pencarian Semantik Terjadi?

Spesies kita tertarik untuk mencari keteraturan – dan jika itu kurang, kita mau tidak mau mencoba menciptakannya.

Jadi dapat dimengerti bahwa kami sedang membangun dunia virtual yang menjawab kebutuhan kami akan keteraturan dan waktu yang dioptimalkan.

Selain memberikan jawaban yang tepat, mesin pencari juga menambahkan arti kepada mereka dengan bantuan kecerdasan buatan.

Mereka menggunakan pembelajaran mesin pencari semantik untuk membantu memproses dan memberi peringkat informasi, dan juga dapat memahami ucapan manusia secara alami.

Semua ini, pada akhirnya, memberikan hasil yang memadai untuk pertanyaan kami.

Tapi bagaimana tepatnya mereka bisa menjawab pertanyaan seperti “Donat Terbesar di Dunia?”

Pencarian semantik telah muncul dari web semantik jadi untuk jujur ​​​​dengan sifat saya sendiri, pencarian pesanan, mari kita lihat apa web semantik itu terlebih dahulu.

Asal Web Semantik

Singkatnya: Web Semantik adalah perpanjangan dari World Wide Web.

Dan menurut World Wide Web Consortium (W3C), ini menyediakan kerangka kerja umum untuk data yang akan dibagikan dan digunakan kembali.

Ini berlaku di seluruh aplikasi, perusahaan, dan komunitas.

Kerangka kerja, atau “ontologi”, seperti yang dikenal dalam bidang ilmu informasi, mengumpulkan fakta dan informasi yang pada akhirnya menjadi sistem pengetahuan.

Sederhananya, struktur web semantik dan menandai data dengan cara yang dapat dibaca komputer.

Web semantik memungkinkan analisis input spesifik berdasarkan jaringan atau faktor terkait. Ini menggunakan set, properti, dan hubungan untuk memahami sejumlah besar data yang terdiri dari Web.

Saya akan membandingkannya dengan saya mencoba membangun pohon keluarga saya.

Saya pasti akan gagal untuk mengetahui siapa orang-orang yang nenek saya klaim sebagai sepupu jauh saya di pihak ibu saya. Saya kurang konteks, karena saya tidak mengenal mereka.

Namun, web semantik melakukan pekerjaan yang lebih baik untuk menyelesaikan masalah.

Visi untuk Web Semantik

Ambisi utama dari Web Semantik, seperti yang terlihat oleh pendirinya Tim Berners-Lee, adalah memungkinkan komputer untuk memanipulasi informasi dengan lebih baik atas nama kami.

Konsep tentang apa itu web semantik telah berkembang menjadi dua jenis data penting yang membentuknya saat ini – Data Terbuka Tertaut dan Metadata Semantik .

Pesan dalam Kekacauan- Merapikan Dengan Alat Pencarian Semantik

Linked Open Data (LOD) dimodelkan sebagai grafik dan dipublikasikan dengan cara yang memungkinkan interlinking antar server.

Ini pada dasarnya merupakan data terstruktur . Pada tahun 2006 Tim Berners-Lee meresmikan Empat aturan data terkait sebagai:

1. Gunakan pengidentifikasi sumber daya universal (URI) sebagai nama untuk berbagai hal.
2. Gunakan URI HTTP sehingga orang dapat mencari nama-nama itu.
3. Saat seseorang mencari URI, berikan informasi yang berguna, menggunakan pemformatan standar (RDF, SPARQL).
4. Sertakan tautan ke URI lain. sehingga mereka dapat menemukan lebih banyak hal.

LOD memungkinkan orang dan mesin untuk mengakses data di server yang berbeda dan menafsirkan semantiknya dengan lebih mudah.

Akibatnya, Web Semantik bergeser dari ruang yang terdiri dari dokumen terkait ke ruang yang terdiri dari informasi terkait.

Itu, pada gilirannya, memungkinkan jaringan makna yang saling berhubungan, dapat diproses oleh mesin.

Ada ribuan kumpulan data, diterbitkan sebagai LOD di berbagai sektor.

Beberapa contohnya adalah ensiklopedia, data geografis, data pemerintah, database dan artikel ilmiah, hiburan, perjalanan, dll.

Karena mereka saling terkait, kumpulan data ini membentuk jaringan data raksasa atau Grafik Pengetahuan.

Grafik menghubungkan sejumlah besar deskripsi entitas dan konsep kepentingan umum.

A Game of Tag – Alat Pencarian Semantik Vol. 2

Alat penting kedua yang diandalkan oleh web semantik adalah Metadata Semantik.

Ini pada dasarnya adalah tag semantik, ditambahkan ke halaman Web biasa untuk lebih menggambarkan artinya.

Misalnya, halaman utama Hadiah Nobel dapat dianotasi secara semantik dengan referensi ke beberapa konsep dan entitas yang relevan – antara lain Swedia, kemajuan akademik, budaya, dan penghargaan.

Hubungan yang ditentukan dengan baik antara subjek dan hasil yang sesuai ini paling baik diwakili melalui skema metadata terstruktur , seperti Schema.org

Metadata membuatnya lebih mudah untuk menemukan halaman Web berdasarkan kriteria semantik.

Dengan belajar dari hasil sebelumnya dan membuat tautan antar entitas, mesin telusur kemudian dapat menyimpulkan jawaban atas kueri penelusur, daripada memberikan beberapa tautan yang mungkin atau mungkin tidak berisi jawaban yang benar.

Metadata menyelesaikan segala potensi ambiguitas dan memastikan bahwa ketika kami mencari Pangeran (musisi), kami tidak akan mendapatkan halaman tentang salah satu dari banyak pangeran yang merupakan bangsawan, misalnya .

Anda dapat berterima kasih kepada web semantik untuk itu.

Sekarang.

Struktur web semantik memberi kita gambaran tentang apa itu pencarian semantik. Bahkan memberitahu kita bagaimana mesin pencari menentukan donat terbesar di dunia.

Tetapi

Mari kita lihat sejarahnya.

Visioner di Bidang Pencarian Semantik

Seperti halnya gerakan skala besar, ada pemimpin di balik perubahan. Kami telah menyebutkan nama Tim Berners-Lee, yang banyak orang berpendapat adalah orang di balik pencarian semantik.

Pada tahun 1998, selama masa pertumbuhan web modern, Berners-Lee sudah membicarakan ide tersebut dalam sebuah laporan yang diterbitkannya, berjudul Semantic Web Road Map.

21 tahun kemudian, ide-idenya telah diadopsi dan pencarian semantik menjadi kenyataan.

Google adalah perusahaan yang membawa perubahan dan memberi jalan pada munculnya pencarian semantik .

“Mesin harus dapat berkomunikasi satu sama lain seperti halnya manusia,” kata Berners-Lee.

Google sekarang bekerja untuk memenuhi visinya.

Bagaimana?

Titik Balik untuk Pencarian Semantik

Sementara banyak yang telah terjadi sejak tahun 1998, 2012 adalah titik balik untuk pencarian semantik.

Selama tahun inilah 20% dari semua pencarian Google adalah baru. Tidak hanya itu, kata kunci ekor panjang membuat sekitar 70% dari semua pencarian.

Ini memberitahu Google bahwa pengguna menjadi tertarik menggunakan mesin pencari mereka sebagai alat untuk menjawab pertanyaan dan memecahkan masalah.

Itu tidak hanya mencari fakta dan menemukan situs web individu lagi.

Dan dengan demikian langkah pertama menuju pembaruan semantik dibuat.

Grafik Pengetahuan

Diperkenalkan pada tahun 2012, Grafik Pengetahuan menandai pergeseran Google untuk memahami entitas dan konteks, alih-alih membandingkan rangkaian kata kunci tanpa berpikir panjang.

Atau seperti yang diungkapkan Google, "hal-hal, bukan string."

Apa itu Grafik Pengetahuan?

Wikipedia menyatakan Google dan layanannya menggunakan Grafik Pengetahuan untuk meningkatkan hasil mesin pencarinya dengan informasi dari berbagai sumber.

Dengan kata lain, grafik pengetahuan adalah cara terprogram untuk memodelkan domain pengetahuan – dengan bantuan para ahli dalam subjek, interlinking data, dan algoritme pembelajaran mesin.

Apa yang membuat grafik khusus ini menjadi alat pencarian semantik adalah caranya mengumpulkan informasi.

Itu mengumpulkan data, yang dianggap sebagai domain publik (misalnya, dari ukuran Bumi hingga nama-nama anggota band), bersama dengan properti masing-masing entitas (ulang tahun, saudara kandung, orang tua, pekerjaan – segala sesuatu yang dapat dikaitkan dengan itu. kesatuan.)

Atau

Kita dapat mengatakan itu dibangun di atas database yang ada untuk menghubungkan sejumlah besar data bersama – menggabungkan informasi terstruktur (daftar) dan yang tidak terstruktur.

Grafik pengetahuan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan mesin pencari untuk memberikan jawaban yang masuk akal.

Grafik Google mengatur panggung untuk perubahan algoritme skala besar yang akan datang. Dan tak lama kemudian disusul oleh Hummingbird.

Percepatan Menuju Sukses Bersama Hummingbird

Hummingbird adalah titik balik. Algoritme memengaruhi sekitar 90% penelusuran di seluruh dunia.

Itu dirancang untuk menjadi tepat dan cepat dan banyak yang menyebutnya sebagai alat yang memperkenalkan "pencarian percakapan" ke dalam aktivitas pencarian.

Itu adalah bintang teknologi pencarian semantik .

Namun, Hummingbird tidak hanya menawarkan jawaban atas pertanyaan percakapan.

Algoritme memperhatikan setiap kata dalam kueri.

Kemudian saya memastikan seluruh pertanyaan, seluruh kalimat atau makna diperhitungkan, bukan kata-kata tertentu.

Tujuannya adalah untuk mendapatkan halaman yang cocok dengan makna yang lebih dalam, bukan hanya kata-kata yang sebenarnya.

Ada lagi.

Selain peningkatan kecepatan dan akurasi pembaruan Hummingbird, Google memastikan bahwa pencarian semantik terintegrasi.

Mereka secara signifikan meningkatkan pemahaman mereka tentang permintaan pencarian – bahkan pencarian ekor panjang – dan dengan demikian niat pengguna.

Hasil dari:

Seluruh kueri dan hubungan kelompok kata dalam kueri penelusuran diidentifikasi, ditargetkan, dan ditafsirkan.

Efek Algoritma Hummingbird

Peningkatan Hummingbird secara khusus difokuskan pada pencarian kontekstual dan percakapan.

Kedua area tersebut sangat terkait dengan semantik fundamental dan hubungan antar kata.

Sekarang.

Algoritme memproses bahasa alami untuk mengambil hasil khusus untuk kueri baik di tingkat kepala maupun ekor panjang.

Dengan kata lain, ini menggunakan pencarian kontekstual di mana Google semakin banyak mengembalikan hasil yang sesuai dengan maksud di balik kueri tersebut.

Hasil tidak lagi terbatas pada kata-kata itu sendiri tetapi mencakup interpretasi maksud untuk istilah pencarian.

Bagaimana sebenarnya?

Apa yang dilakukan alat ini adalah memeriksa relasi yang belum dimodelkan secara eksplisit.

Prosesnya menggabungkan tata bahasa, statistik, dan kamus untuk mencapai penandaan relasional.

Dengan menilai maksud secara semantik dan berfokus pada sinonim dan topik terkait tema, Hummingbird memungkinkan penggunanya untuk dengan percaya diri mencari topik dan sub-topik alih-alih mencoba "abracadabra" melalui pencarian.

Algoritma dalam banyak hal merupakan definisi pencarian semantik.

Contoh yang menggambarkan cara kerja Hummingbird sebenarnya dapat berupa penelusuran, seperti “President of England”.

Sekarang.

Inggris tidak memiliki Presiden, tetapi Perdana Menteri, yang adalah kepala pemerintahan. Inggris juga memiliki Kepala Negara, yang adalah Ratu.

Dan Google tahu itu, jadi itu akan menampilkan hasil yang terkait dengan Perdana Menteri atau Ratu.

Di satu sisi, Hummingbird memungkinkan orang untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang mereka tidak tahu cara bertanya – dan menyusun hasil yang membantu pengguna menemukan apa yang mereka cari.

Berorientasi lokasi

Peningkatan lain yang dibawa Hummingbird adalah hasil yang berorientasi lokal.

Berkat penggunaan konteks, hasil lokal menjadi lebih tepat.

Jadi saat Anda mencari restoran Italia yang enak, Google akan menganggap Anda ingin makan malam di kota Anda.

Itu sebabnya ia akan menggunakan data lokasi Anda untuk merekomendasikan pizza yang enak di daerah Anda , alih-alih mencantumkan restoran di Italia.

Kita sering mengabaikan ketepatan, yang dengannya kita mendapatkan hasil yang tepat.

Ini adalah panen yang bermanfaat dari penelitian dan pengembangan selama bertahun-tahun di belakang layar.

Mimpi pencarian semantik terbentuk melalui kombinasi pemrosesan bahasa percakapan dan pemahaman maksud manusia berdasarkan data lokasi.

Hummingbird adalah terobosan penting untuk pencarian semantik, tetapi Google tidak berhenti di situ.

Peningkatan lain yang cukup penting yang mereka perkenalkan, kemudian, adalah RankBrain.

Kecerdasan Buatan di Dunia Web Semantik

RankBrain adalah alat pembelajaran mesin pencari semantik yang datang sebagai jawaban atas masalah yang ditemukan Google saat menjawab pertanyaan kata kunci.

Beberapa tahun yang lalu, sekitar 15% pencarian yang didapat Google terdiri dari kata-kata yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Itu tidak memiliki cara untuk mengetahui dengan tepat apa yang dicari pengguna.

Pada bacaan pertama, 15% mungkin tidak tampak seperti masalah besar.

Namun, Google memproses miliaran permintaan setiap hari, jadi persentasenya adalah angka yang cukup signifikan secara absolut.

Sekitar 450 juta pencarian memiliki kata kunci yang tidak pernah diproses sebelumnya.

Jadi apa yang Anda lakukan ketika Anda tidak tahu bagaimana menjawab pertanyaan?

Tebakan?

Itulah yang biasa dilakukan Google saat menerima permintaan untuk salah satu kata kunci yang tidak dikenal itu.

Sayangnya, itu tidak mengarah pada hasil yang akurat. Mesin pencari hanya mencari halaman yang berisi semua kata kunci yang dimasukkan pengguna, tanpa memahami maksud di baliknya.

Itu tidak tahu bagaimana menerapkan dan menghasilkan pencarian semantik untuk permintaan yang belum pernah diterima mesin pencari sebelumnya.

Hal itu mendorong Google untuk menemukan solusi dan memperkenalkan alat yang dapat dipelajari di mana saja.

Masuk ke RankBrain

Algoritma mesin pencari berbasis pembelajaran mesin membantu hasil proses pencarian Google dan memberikan hasil pencarian yang lebih relevan bagi pengguna.

Google menggunakan algoritme AI tidak hanya untuk menyelesaikan kueri penelusuran tersebut, tetapi juga untuk memproses dan memahaminya.

Apa yang berubah dengan RankBrain?

Sebelum RankBrain, 100% algoritma Google dikodekan dengan tangan.

Jadi, prosesnya sangat bergantung pada insinyur manusia yang mencoba menebak apa yang akan meningkatkan hasil pencarian.

Saat ini para insinyur manusia masih mengerjakan algoritme, tetapi RankBrain juga melakukan tugasnya di latar belakang.

Proses

Singkatnya, RankBrain dapat mengubah algoritmanya sendiri untuk menghasilkan respons yang lebih baik.

Bergantung pada kata kunci, RankBrain meningkatkan atau menurunkan pentingnya tautan balik, kesegaran konten, panjang konten, otoritas domain, dan variabel peringkat lainnya.

Kemudian saya mengamati bagaimana pengguna berinteraksi dengan hasil pencarian baru. Jika mereka lebih menyukai algoritme baru, itu akan tetap ada.

Jika tidak, RankBrain mengembalikan algoritma lama.

Dengan bantuan pembaruan semantik cerdasnya , Google dapat mengetahui apa yang Anda maksud, meskipun sebelumnya tidak menghubungkan kueri Anda.

Bagaimana?

Dengan mencocokkan kata kunci yang belum pernah dilihat sebelumnya dengan kata kunci yang pernah dilihat sebelumnya.

Untuk contoh cara kerja web semantik , Google RankBrain mungkin memperhatikan orang-orang mencari "donat terbesar di dunia".

Dan telah dipelajari bahwa orang-orang yang mencari itu cukup banyak mencari untuk menemukan donat terbesar yang pernah dibuat.

Jadi ketika seseorang mencari “donat terbesar di dunia”, RankBrain menampilkan hasil yang serupa.

Dan dalam kasus donat, tiga halaman web pertama yang Anda dapatkan untuk kedua pencarian adalah sama.

Metode RankBrain

Google telah berkomentar tentang bagaimana mereka menggunakan pembelajaran mesin untuk lebih memahami maksud pencari melalui teknologi yang disebut " Word2vec " yang mengubah kata kunci menjadi konsep.

Misalnya, mereka mengatakan bahwa teknologi web semantik ini "memahami bahwa Paris dan Prancis terkait dengan cara yang sama antara Berlin dan Jerman (ibu kota dan negara), dan berbeda dari Madrid dan Italia."

Dan bahkan jika mereka tidak secara spesifik menyebutkan bahwa inilah cara kerja RankBrain, kita bisa menebaknya dengan menggunakan teknologi serupa.

Kembali ke ide konsep tentang pencocokan kata kunci – RankBrain mencoba memberikan hasil berdasarkan tujuan pencarian Anda.

Kepuasan Pengguna vs RankBrain

Tentu, RankBrain dapat bertaruh untuk memahami kata kunci baru. Dan bahkan dapat menyesuaikan algoritmenya sendiri.

Pertanyaan nomor satu kemudian adalah:

Setelah RankBrain menunjukkan serangkaian hasil, bagaimana cara mengetahui apakah hasilnya bagus?

Yah - itu mengamati.

RankBrain menggunakan sinyal UX – setidaknya itulah istilah teknisnya.

Dengan kata yang lebih sederhana, ini berarti RankBrain menunjukkan kepada Anda serangkaian hasil pencarian yang menurut Anda akan Anda sukai.

Jika banyak orang menyukai satu entri tertentu, mereka akan meningkatkan peringkat halaman itu.

Bagaimana jika mereka tidak melakukannya?

Kemudian algoritme menghapus halaman itu dan menggantinya dengan yang lain.

Apa yang diamati RankBrain dengan tepat?

Ini sangat memperhatikan bagaimana kita berinteraksi dengan hasil pencarian.

Ada beberapa sinyal yang dipantau:

1. Rasio Klik-Tayang (RKT) Organik
2. Waktu tinggal
3. Tingkat Pentalan
4. Pogo-menempel

Ini dikenal sebagai sinyal pengalaman pengguna (sinyal UX).

Mari kita lihat sebuah contoh dan lihat bagaimana web semantik Google akan menafsirkan pencarian saya.

Jika saya mencari “drone terbaik untuk anak-anak”, hasil pertama yang saya dapatkan adalah artikel yang diterbitkan pertengahan Juni.

Ini memanggil kembali ke kesegaran konten yang dinilai RankBrain saat menyarankan jawaban atas pertanyaan.

Tapi mari kita tinggalkan yang itu untuk saat ini.

Algoritma akan memperhatikan situs web yang saya buka. Ini akan membandingkan berapa kali telah dibuka sebelumnya untuk hasil yang sama - sehingga memberikan RKPT.

Setelah saya membuka halaman, RankBrain akan mengamati waktu tinggal saya. Ini adalah waktu yang saya habiskan di situs web. Dengan begitu, algoritme akan memperkirakan jika saya menemukan informasi yang berguna.

Jika saya membuka untuk melihat konten yang tidak ada hubungannya dengan kueri saya atau disajikan dengan buruk, saya akan segera kembali ke halaman hasil.

Jika cukup banyak orang yang melakukannya, peringkat situs web akan turun.

Dan jika halaman tidak dimuat tepat waktu, kemungkinan bouncing meningkat, dan dengan itu peringkat halaman anjlok.

Sekarang, katakanlah saya tidak dapat menemukan apa yang saya cari dengan klik pertama saya pada sebuah halaman. Saya mungkin akan terus menyelidiki hasil yang saya dapatkan sampai saya menemukannya.

Dan itu adalah faktor lain yang digunakan RankBrain untuk menganalisis keberhasilan pekerjaannya – pogo-sticking.

Semakin saya bolak-balik, semakin kecil kemungkinan RankBrain akan menyarankan halaman yang tidak menguntungkan itu kepada pengguna berikutnya dengan pencarian serupa.

Sekarang.

Kami telah membahas alat semantik dasar yang digunakan mesin telusur seperti Google untuk memahami dan menyarankan jawaban yang memadai atas permintaan pengguna mereka.

Jadi, kita bisa melihat bagaimana kita bisa menggunakannya untuk keuntungan kita.

Cara Mengoptimalkan Konten untuk SEO Semantik

Untuk SEO, memahami pencarian semantik memiliki manfaat besar. Sebagian besar adalah kemampuan untuk tetap terdepan dalam perlombaan.

Ada beberapa langkah untuk strategi SEO semantik yang baik yang disarankan oleh para ahli di sekitar.

Dan karena pencarian semantik semakin berpengaruh seiring berjalannya waktu, langkah-langkah tersebut adalah saran yang baik untuk membantu siapa pun mengoptimalkan konten mereka dan memberi peringkat situs web mereka lebih baik.

1. Pertimbangkan topik, bukan hanya kata kunci
2. Cocokkan konten dengan maksud pencarian
3. Sertakan kata kunci terkait dalam konten Anda
4. Optimalkan konten Anda untuk cuplikan unggulan
5. Sertakan data terstruktur dalam konten
6. Pertimbangkan topik, bukan hanya kata kunci

Seperti yang telah kita lihat sebelumnya di artikel, ini semua tentang topik – konteks pencarian seseorang. Dan Google serta mesin telusur lainnya berusaha memberikan hasil yang paling relevan kepada kami.

Jadi konten harus lebih komprehensif dan informatif dari sebelumnya.

Jika Anda berpikir untuk membuat halaman konten yang pendek dan datar untuk setiap variasi kueri penelusuran yang luas – jangan repot-repot. Sebaiknya Anda membuat panduan yang komprehensif dan tahan lama yang mencakup seluruh topik.

Anda kemudian harus menggunakan praktik terbaik pengoptimalan kata kunci untuk memastikan konten sepenuhnya dioptimalkan untuk mesin telusur dan pembaca.

Cocokkan Konten dengan Maksud Pencarian

Sebelum membuat konten untuk kata kunci SEO yang ingin Anda targetkan, Anda harus bertanya mengapa pengguna mencari frasa itu. Tetapkan maksud apa yang diwakili oleh kata kunci dan Anda juga akan lebih mudah melibatkan audiens Anda.

Maksud dari kata kunci dapat berupa:

1. Informasional – pengguna mencoba mempelajari sesuatu, jadi mereka menggunakan kata kunci “tahu” untuk mencari informasi dan mendapatkan jawaban;
2. Navigasi – pengguna mencoba menavigasi ke situs tertentu atau menemukan item tertentu, jadi mereka menggunakan kata kunci “pergi” untuk menemukan situs web untuk merek yang sudah dikenal;
3. Transaksional – pengguna mencoba melakukan pembelian, jadi mereka menggunakan kata kunci “lakukan” untuk menemukan produk yang akan dibeli atau halaman untuk melakukan transaksi.

Sertakan Kata Kunci Terkait Dalam Konten

Untuk memeriksa bilah semantik pencarian semantik, Anda harus menambahkan kata kunci terkait atau Latent Semantic Indexing (LSI) ke konten.

Kata kunci LSI adalah frasa yang terkait erat dengan kata kunci target. Mereka memberikan konteks pada konten dan membantu mesin telusur lebih memahami apa arti konten dan bagaimana konten itu melayani audiens.

Jadi ketika Anda berbicara tentang cokelat, Anda setidaknya harus menghubungkannya dengan kakao.

Optimalkan Konten untuk Cuplikan Unggulan

Mesin pencari suka menampilkan hasil kaya yang memberi pengguna informasi yang mereka inginkan – langsung di halaman hasil mereka.

Untuk meningkatkan visibilitas penelusuran, Anda mungkin ingin:

1. Optimalkan konten untuk kotak jawaban dan cuplikan paragraf, daftar, dan tabel
2. Jawab pertanyaan dengan jelas dalam konten yang berfokus pada kata kunci ekor panjang
3. Gunakan pemformatan untuk menjadikan informasi sebagai opsi yang menarik untuk cuplikan unggulan

Terakhir, Sertakan Data Terstruktur dalam Konten

Cara lain untuk membantu mesin pencari memahami arti dan relevansi konten Anda adalah melalui data terstruktur.

Data terstruktur, atau markup skema , adalah bentuk mikrodata yang menambahkan konteks tambahan untuk disalin pada halaman web.

Ini menggunakan satu set struktur data standar yang mengkategorikan konten untuk mesin pencari.

Informasi tambahan ini membantu mesin pencari memberi peringkat pada konten dan mengidentifikasi informasi yang dapat ditampilkan dalam hasil pencarian yang kaya.

Secara praktis, semua yang kami katakan sejauh ini bermuara pada satu hal.

Untuk memaksimalkan kehadiran online kami, informasi yang kami publikasikan harus diatur secara semantik.

Konteks adalah masa depan pencarian web semantik. Meskipun masih ada potongan teka-teki untuk dikumpulkan, web semantik sudah hidup.

Mungkin tidak jauh dari hari ketika jaringan cerdas generasi berikutnya akan membantu kita dengan menjadwalkan janji temu, berbelanja, menemukan informasi yang kita butuhkan, dan menghubungkan kita dengan orang-orang yang berpikiran sama.

Di atas, melakukannya secara mandiri.

Kami tidak perlu bertanya apa itu pencarian semantik , pasti. Itu akan menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan kita sehari-hari.