Penerapan Machine Learning pada SEO, Begini Penjelasannya!

Tahukah Anda bahwa Google menggunakan machine learning untuk menyempurnakan mesin pencari mereka? Maka dari itu, praktik SEO machine learning sangat dibutuhkan bagi bisnis untuk terus bersaing di dunia digital.

Namun, tahukah Anda bagaimana machine learning memainkan peran di dunia mesin pencari? Pelajari artikel berikut untuk mengetahui apa itu machine learning dan bagaimana cara menerapkannya pada aktivitas SEO Anda.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang memungkinkan search engine untuk belajar, membuat keputusan, serta memprediksi suatu hal secara mandiri.

Sistem ini tidak memerlukan pemrograman secara khusus untuk setiap tugas, namun berfokus pada penggunaaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar dengan akurasi yang terus ditingkatkan.

Machine learning merupakan komponen penting dalam data science yang menggunakan statistik dan algoritma untuk melakukan klasifikasi, prediksi, dan mengambil keputusan.

Manfaat Penerapan Machine Learning pada SEO

Algoritma dari sistem learning dapat memberikan banyak manfaat pada SEO karena mampu menganalisis data dalam jumlah besar dan pola perilaku dari target audiens, sehingga mempermudah pelaksanaan praktik SEO. 

Berikut merupakan manfaat dari penerapan machine learning pada SEO:

• Meningkatkan pemahaman terhadap kata kunci.
• Membantu mengoptimalkan konten.
• Meningkatkan personalisasi user experience.
• Mengidentifikasi adanya spam.
• Meningkatkan kualitas backlink.
• Meningkatkan trafik website.
• Meningkatkan peringkat website.

9 Algoritma Machine Learning yang Dapat Diterapkan pada SEO

Sebagai pelaku bisnis yang melakukan pemasaran secara digital, Anda harus memantau algoritma pada mesin pencari untuk memaksimalkan praktik SEO website Anda dan meningkatkan penjualan.

Berikut adalah 9 algoritma machine learning yang berpotensi mempengaruhi peringkat keyword, desain iklan, struktur konten, dan success rate campaign Anda: 

1. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritma yang digunakan untuk proses klasifikasi seperti pengelompokan usia, jenis kelamin, dan riwayat pembelian. 

Dalam penerapan SEO, algoritma ini dapat digunakan untuk melakukan segmentasi target audiens berdasarkan perilakunya.

2. K-Nearest Neighbors (K-NN)

Algoritma selanjutnya adalah K-Nearest Neighbors (K-NN) yang berfungsi untuk mengklasifikasikan data baru dan membandingkannya dengan data yang sudah ada. 

K-NN mengelompokkan data berdasarkan kemiripannya dengan kategori yang ditentukan. Misalnya, Anda memiliki gambar buah dan perlu mengklasifikasikannya sebagai apel atau pir, maka K-NN akan membandingkan fitur buah tersebut dengan dataset apel dan pir lalu memberikan keputusan.

3. Learning to Rank (LTR)

Algoritma lainnya yaitu Learning to Rank (LTR) yang digunakan untuk mengatasi masalah relevansi pada pencarian kata kunci. 

LTR dapat dibagi menjadi tiga metode yaitu pointwise, pairwise, dan listwise. 

• Pointwise digunakan untuk menilai skor relevansi suatu dokumen terhadap kata kunci.
• Pairwise digunakan untuk membandingkan setiap dokumen terhadap kata kunci dan memasukan dokumen lainnya untuk skor yang lebih akurat.
• Listwise menggunakan algoritma yang lebih kompleks berdasar probabilitas untuk mengurutkan hasil pencarian berdasarkan relevansi.

4. K-Means Clustering

Secara sederhana k-means clustering merupakan jenis algoritma yang digunakan untuk mengelompokan data yang tidak memiliki label menjadi kategori yang relevan. 

Contohnya jika suatu bisnis ingin melakukan segmentasi yang lebih kecil dapat menggunakan k-mean clustering dan membuat campaign yang lebih spesifik.

5. Naive Bayes (NB)

Algoritma Naive Bayes (NB) merupakan algoritma yang berasal dari teori Bayes, yang menentukan probabilitas dari dua hasil. Bagi seorang marketer, algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi keberhasilan suatu campaign, iklan, segmentasi atau kata kunci. 

6. Convolutional Neural Network (CNN)

Selanjutnya, Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma yang digunakan untuk menganalisis gambar melalui pola angka dalam objek. Jika dikembangkan dengan baik, CNN dapat menjadi teknologi canggih untuk tool pengenalan wajah dan tanda tangan.

7. Information Retrieval (IR)

Information Retrieval (IR) merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan akurasi pencarian dengan mengambil query, memilih dokumen yang relevan, memberi peringkat berdasarkan beberapa faktor seperti frekuensi kata kunci dalam dokumen dan seberapa banyak kata kunci dari query muncul dalam dokumen.

8. Decision Tree

Decision tree atau pohon keputusan merupakan algoritma yang digunakan untuk pemodelan prediktif. Decision tree dapat bermanfaat untuk melakukan klasifikasi, regresi, menginterpretasikan visual, serta dapat menangani banyak parameter sekaligus.

9. Principal Component Analysis (PCA)

Terakhir, Principal Component Analysis (PCA) merupakan algoritma yang digunakan untuk mengidentifikasi kekuatan korelasi antara beberapa komponen dengan menghubungkannya dalam grafik. 

Algoritma ini dapat membantu menjawab pertanyaan seperti “fitur mana yang memiliki korelasi paling kuat dan dapat digunakan untuk segmentasi target terbaik?”.

Contoh Penerapan Machine Learning pada SEO

Setelah mengetahui algoritma pada machine learning, selanjutnya adalah mempelajari penerapannya dalam SEO. Berikut merupakan contoh penerapan machine learning pada SEO:

1. Membantu Pencarian Kata Kunci

Kata kunci adalah elemen penting dalam SEO. Namun, menelusuri daftar panjang kata kunci bisa memakan waktu dan sering kali kurang efektif. 

Machine learning dapat membantu Anda melakukan riset kata kunci dan menganalisis berbagai data, di antaranya:

• Riset keyword yang relevan: Machine learning akan membantu Anda mendapatkan kata kunci dengan volume pencarian tinggi dan persaingan rendah yang cocok untuk audiens Anda.
• Tren pencarian: Selanjutnya, Anda juga dapat menemukan pola pencarian yang sedang naik daun dan memanfaatkannya lebih awal.
• Kebutuhan pengguna: Selain itu, sistem ini dapat memahami kebutuhan sebenarnya dari pengguna sehingga Anda bisa membuat konten yang menarik dan efektif.
• Kata kunci long-tail: Menentukan frasa spesifik yang dapat menarik lalu lintas yang sangat terarah dengan potensi konversi tinggi.
• Keunggulan kompetitif: Sistem ini juga dapat mengamati strategi pesaing untuk menemukan peluang dan menyempurnakan pendekatan Anda.

2. Mengoptimalkan On-Page SEO

Penerapan SEO machine learning selanjutnya adalah untuk mengoptimalkan struktur dan tata letak pada website Anda. Dengan pendekatan ini, Anda juga dapat mengidentifikasi aspek yang tidak berjalan baik yang dapat mengganggu pengalaman pengguna.

Sistem learning ini akan menandai dan memberikan wawasan terkait optimasi on-page seperti kecepatan loading, mobile-friendliness, kemudahan navigasi, dan konten di dalam website.

3. Membantu Pembuatan Konten yang Berkualitas

Algoritma machine learning berperan dalam pembuatan dan optimasi konten yang berkualitas dengan cara-cara berikut:

• Membuat konten otomatis.
• Membuat rekomendasi konten personal.
• Memahami dan menyertakan kata kunci relevan secara alami.
• Memperbaiki pengalaman pengguna dengan gambar dan video.
• Melakukan pengujian A/B (A/B Testing).
• Menemukan tren konten.
• Mengoptimalkan konten untuk pencarian suara. 
• Menggunakan model terjemahan mesin untuk menyesuaikan konten ke berbagai bahasa.

4. Meningkatkan User Experience

Contoh penerapan machine learning pada SEO selanjutnya yaitu untuk meningkatkan user experience. Mesin pencari selalu memprioritaskan website yang menawarkan pengalaman pengguna yang baik. 

Dalam hal ini, algoritma pada sistem learning bisa membantu menganalisis perilaku pengguna, termasuk metrik seperti:

• Click-Through Rate (CTR).
• Tingkat Konversi.
• Tingkat Pentalan.
• Durasi Sesi.
• Segmentasi Pengguna.
• Optimasi A/B Testing.

Dengan pemahaman yang mendalam, Anda dapat membuat keputusan berbasis data untuk meningkatkan navigasi, tata letak, dan desain website.

5. Mengoptimalkan Off-Page SEO

Link building merupakan salah satu hal penting untuk mengoptimalkan off-page SEO. Pasalnya, semakin banyak link berkualitas tinggi yang Anda miliki, semakin terpercaya website Anda di mata search engine.

Algoritma machine learning dapat membantu menganalisis website dan mengidentifikasi link sebagai berikut:

• Pemeriksaan Kualitas: Sistem akan mengidentifikasi situs dengan otoritas domain tinggi, konten relevan, dan sinyal sosial yang kuat.
• Pemeriksaan Pesaing: Algoritma juga dapat membantu Anda mengidentifikasi profil backlink pesaing, memungkinkan Anda menargetkan situs web berkualitas tinggi, dan merancang strategi outreach yang tepat.

6. Analisis Performa SEO

Penerapan SEO machine learning terakhir yaitu untuk menganalisis performa SEO. Melacak dan menganalisis kinerja SEO sangat penting untuk mengukur efektivitas strategi Anda. 

Sistem learning dapat memberikan analitik dan data yang lebih mendetail terhadap metrik SEO. Selain itu, dengan pendekatan yang tepat, Anda juga mampu menganalisis data dalam jumlah besar, pola, dan membuat analitik prediktif.

Conclusion

Penerapan machine learning dalam SEO dapat memberikan berbagai manfaat bagi bisnis Anda. Dengan memanfaatkan teknologi, strategi pemasaran melalui website akan lebih efektif, yang pada akhirnya dapat meningkatkan visibilitas, trafik, dan penjualan.

Jika Anda ingin memaksimalkan strategi SEO Anda dengan teknologi terbaru seperti machine learning, Jasa SEO cmlabs siap membantu! Tim profesional berpengalaman kami siap membantu Anda merancang dan menerapkan strategi SEO yang terbaru yang membuat bisnis anda terus berkembang dan berkelanjutan.

Tunggu apa lagi? Hubungi tim pemasaran cmlabs sekarang dan dapatkan konsultasi gratis untuk kebutuhan SEO bisnis Anda!