Pengindeksan Semantik Laten untuk SEO? Pengoptimalan Konten Anda Layak Lebih Baik

Apakah Anda ingat adegan di The Matrix di mana Morpheus (Laurence Fishburne) mengulurkan kapsul di masing-masing telapak tangannya, menggambarkan pilihan yang dihadapi Neo (Keanu Reeves)?

Dia berkata, “Ini adalah kesempatan terakhirmu. Setelah ini, tidak ada jalan untuk kembali. Anda mengambil pil biru - cerita berakhir, Anda bangun di tempat tidur Anda dan percaya apa pun yang ingin Anda percayai. Anda mengambil pil merah — Anda tinggal di Negeri Ajaib, dan saya tunjukkan seberapa dalam lubang kelinci itu. Ingat: semua yang saya tawarkan adalah kebenaran. Tidak ada lagi."

Posting blog ini – seperti itu. Dalam hal ini, kita akan berbicara tentang pengindeksan semantik laten, khususnya:

• Apa itu
• Mengapa begitu populer di kalangan orang SEO
• Jika Google menggunakannya
• Apakah itu membantu upaya SEO Anda

Pada akhirnya, sama seperti Neo, Anda dapat memilih untuk percaya apa pun yang Anda inginkan. Jadi, mari kita mulai. (Antrian musik tema menegangkan)

Apa itu Pengindeksan Semantik Laten (LSI)?

Dalam dunia SEO, pengindeksan semantik laten (LSI) dan analisis semantik laten (LSA) adalah istilah yang dapat dipertukarkan. Kami tidak akan membagi rambut karena perbedaan mereka, jadi kami akan mengikuti praktik yang sama di posting blog ini.

LSI adalah teknik yang menganalisis hubungan antara satu set dokumen dan istilah yang terkandung di dalamnya. Ada asumsi yang mendasari bahwa kata-kata yang maknanya dekat akan muncul dalam potongan teks yang serupa (dikenal sebagai hipotesis distribusi). Itu bergantung pada teknik matematika yang disebut dekomposisi nilai tunggal untuk mengidentifikasi hubungan tersebut.

Bagi mereka yang tertarik, inilah contoh pengindeksan semantik laten (pdf) yang bagus yang dapat Anda rujuk.

Jangan khawatir jika matematika bukan keahlian Anda. Anda tidak perlu menghargai nuansa teknis dari prosesnya.

Yang penting untuk dipahami adalah bahwa LSI dibuat untuk mengindeks konten kumpulan dokumen dengan pembaruan yang jarang.

Mengapa itu penting? Kami akan membahasnya nanti.

Pertama, mari kita coba memahami bagaimana LSI menjadi masalah besar di dunia SEO.

Kata Kunci LSI dan Popularitasnya Di Antara Pakar SEO

Tampaknya dunia optimasi mesin pencari melewati fase di mana strategi tertentu menjadi populer. Pada satu titik itu adalah isian kata kunci, sebuah praktik di mana frasa tertentu akan diulangi iklan mual dalam posting blog. Diakui, itu tidak melakukan apa pun untuk meningkatkan konten. Tapi itu berhasil sampai mesin pencari menangkap taktik itu.

“Kemajuan” SEO on-page berikutnya berkaitan dengan kepadatan kata kunci. Alih-alih sembarangan dengan isian kata kunci, setiap ahli SEO menyebarkan pendapat mereka tentang berapa banyak frasa kata kunci yang dapat dimasukkan ke dalam artikel tanpa ketahuan.

Kalau dipikir-pikir, Anda tidak bisa tidak menertawakan kesia-siaan itu semua. Tapi itu bisnis yang serius saat itu. Anehnya, strategi SEO yang sama sekali tidak berguna ini terus menarik minat!

Inilah salah satu teknik SEO yang ingin saya peringatkan kepada Anda.

Ada pakar SEO yang mengklaim bahwa Google menggunakan beberapa bentuk teknologi LSI. Meskipun saya tidak yakin siapa yang memulai SEO yang setara dengan legenda urban ini, satu hal yang pasti. Banyak orang membicarakannya seolah-olah itu fakta.

Saya kira itu tidak mengejutkan. Ketika beberapa influencer industri SEO terkenal menguasai istilah tersebut dan mulai mengklaim bagaimana pengoptimalan LSI membantu mengarahkan lalu lintas organik, kawanan pasti akan mengikuti.

Di permukaan, gagasan bahwa LSI mengarah pada kesuksesan SEO tampaknya masuk akal. Kami tahu Google tertarik pada semantik – memahami bahasa alami dan memahami makna tersembunyi di balik kata-kata di halaman. Di sini, mereka mengatakan sebanyak itu.

Plus, jika Anda adalah perusahaan SEO yang mencoba menjual layanan SEO run-of-the-mill dengan harga premium, menggunakan istilah dan frasa seperti pengindeksan semantik laten membuat Anda terdengar sangat pintar (dan mahal).

Selain itu, berapa banyak algoritma pemodelan topik yang rata-rata akan dipahami oleh tim pemasaran digital? Mungkin di suatu tempat antara nol dan satu.

Juga, pengindeksan semantik laten terdengar jauh lebih seksi daripada Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), atau Latent Dirichlet Allocation (LDA).

Masih ada pertanyaan.

Apakah Mesin Pencari Menggunakan Pengindeksan Semantik Laten?

Meskipun tidak dapat dibuktikan, sangat tidak mungkin Google menggunakan LSI. Saya tahu, akan selalu ada orang yang ingin percaya sebaliknya – sama seperti ada orang yang percaya bahwa bumi itu datar, Amerika tidak pernah pergi ke bulan, dan Elvis masih hidup.

Meskipun kita tahu bahwa Google melakukan analisis semantik teks, orang tidak dapat menyimpulkan bahwa karena itu mereka menggunakan analisis semantik laten. Pernyataan itu adalah lompatan besar dalam logika.

Inilah masalah lainnya.

Tantangan utama teknologi LSI adalah masalah skalabilitas dan kinerja. Upaya awal pemrosesan bahasa alami ini dirancang untuk bekerja pada kumpulan dokumen statis yang relatif kecil. Itu tidak pernah dibuat untuk menangani sejumlah besar konten yang terus berubah seperti yang kita miliki di Web. Faktanya, paten untuk analisis semantik laten diajukan pada tahun 1988, hampir tiga tahun sebelum web diluncurkan.

Belum lagi ada beberapa kelemahan menggunakan analisis semantik laten:

• Model mengalami kesulitan berurusan dengan polisemi (makna ganda dari sebuah kata). Misalnya, burung bangau bisa menjadi bagian dari konstruksi atau burung berleher panjang.
• Ini mengabaikan urutan kata, sehingga kehilangan hubungan sintaksis, logika dan morfologi.
• Ini mengasumsikan distribusi tertentu (Gaussian) istilah dalam dokumen yang mungkin tidak benar dalam semua kasus.
• Ini intensif secara komputasi dan sulit untuk terus diperbarui dengan data baru.

Berikut hal lain yang perlu dipertimbangkan. Google mematenkan pendekatan vektor kata (pdf), diberikan pada tahun 2017, yang mampu menangani kumpulan miliaran kata dengan jutaan kata dalam kosakata. Itulah jenis daya tembak yang Anda butuhkan saat menganalisis konten di web!

Aman untuk mengatakan bahwa teknologi yang digunakan Google untuk mengindeks konten web dan memahami bahwa konten telah berkembang pesat sejak awal.

Mengapa menggunakan teknologi lama ketika Anda dapat menggunakan sesuatu yang tidak hanya lebih baik tetapi juga lebih cepat?

Bisakah Upaya Optimasi Mesin Pencari Anda Mendapatkan Manfaat dari Analisis Semantik Laten?

Tidak juga. Pertama, kita akan melihat mengapa demikian dan kemudian kita akan melihat pendekatan yang lebih baik.

Anda mungkin telah menemukan situs web yang menawarkan “kata kunci LSI” gratis. Sayangnya, mereka tidak memberikan informasi apa pun bagaimana mereka menggunakan LSI untuk menghasilkan hasil mereka. Dari apa yang saya lihat, kualitas outputnya tidak terlalu bagus. Apa yang mereka berikan belum tentu topik terkait sebanyak itu varian.

Ada masalah lain yang perlu dipertimbangkan juga.

Ketika datang ke pengindeksan semantik laten dan SEO, saran yang saya lihat pada dasarnya turun ke "menaburkan" konten Anda dengan beberapa kata kunci LSI ini, yang sebenarnya hanya sinonim. Alasan di balik saran ini adalah bahwa menggunakan sinonim ini memperkuat relevansi tematik konten Anda. Itu pasti bagus untuk SEO, kan?

Tidak begitu cepat.

Hal tentang menukar kata-kata ini sangat berbau seperti kata kunci isian/kepadatan lubang kelinci banyak SEO memberanikan diri belum lama ini.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, tidak ada bukti yang dapat menyimpulkan bahwa Google menggunakan LSI. Faktanya, mesin pencari tentu saja jauh lebih maju dalam teknologi yang digunakannya untuk memahami halaman web dan membangun relevansi semantik.

Jadi, berhenti mengandalkan teknologi 80-an. Jangan menjadi orang yang tidak mau melepaskan Betamax VCR mereka.

Lakukan ini sebagai gantinya.

• Berhentilah mencari cara untuk membuat Google menganggap konten Anda lebih baik dari yang sebenarnya.
• Fokus pada audiens Anda dan buat konten yang bagus.
• Gunakan platform pemodelan topik yang lebih baik (coba MarketMuse).
• Gunakan Aplikasi Penelitiannya untuk mendapatkan daftar topik yang terkait secara semantik. Cukup ketik topik (biasanya permintaan pencarian) dan Anda akan mendapatkan daftar 50 topik terkait yang diurutkan berdasarkan relevansi.
• Periksa daftar itu dengan cermat untuk menentukan cerita di balik topik tersebut. Struktur posting blog menggunakan subjudul yang menangkap esensi topik.

• Isi rincian setiap bagian, menangani semua konsep yang relevan dan menambahkan konteks.
• Gunakan Aplikasi Pertanyaan untuk membantu lebih memahami maksud pengguna di balik istilah penelusuran yang Anda targetkan.
• Dapatkan perspektif baru tentang upaya pengoptimalan di halaman Anda. Aplikasi Optimalkan MarketMuse menunjukkan seberapa baik Anda telah membahas topik tersebut. Dapatkan umpan balik langsung pada tulisan Anda untuk menentukan apakah Anda telah mencapai skor konten target dan jumlah kata. Anda akan mengetahui potensi konten Anda, bahkan sebelum Anda menekan tombol publish.

Strategi SEO Anda tidak boleh berjalan pada teknologi tahun 1980-an, kecuali Anda adalah tipe orang yang senang menggunakan IBM-XT yang menjalankan MS-DOS. Siapa yang harus saya katakan? Beberapa tahun dari sekarang, kita semua mungkin menertawakan LSI seperti yang kita lakukan pada kepadatan kata kunci.