Bagaimana AI & NLP Mempengaruhi Pemasaran Konten dan SEO

Selama bertahun-tahun, algoritma pencarian terus berkembang dan menjadi lebih cerdas. Apa yang berhasil untuk situs web sepuluh atau lima belas tahun yang lalu tidak lagi berfungsi.

Pemasaran konten untuk SEO juga telah berkembang. Jika Anda telah mengamati bagaimana pencarian Google dan SEO telah berubah, saya tidak dapat menyalahkan Anda karena membandingkannya dengan permainan polisi dan perampok.

Sementara iterasi lama dari algoritme pencarian Google mudah dimainkan bahkan dengan konten di bawah standar, munculnya pemrosesan bahasa alami (NLP) dan kecerdasan buatan (AI) telah membuat pemasar konten harus menghasilkan konten yang bermakna, informatif, dan relevan dengan audiens mereka.

Profesional pemasaran digital terus-menerus mempelajari hubungan antara kualitas konten dan peringkat pencarian, kemudian menerapkan apa yang telah mereka pelajari ke konten mereka. Anda mungkin bertanya-tanya sendiri apa yang membuat peringkat artikel dalam pencarian hari ini.

Tetapi sebelum kita mempelajari bagaimana pemasar digital menerapkan AI dan NLP ke kampanye mereka, kita perlu memahami apa arti kedua konsep tersebut dan bagaimana pengaruhnya terhadap SEO.

Apa itu kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami?

Kecerdasan buatan mengacu pada komputer atau program komputer yang dirancang untuk mempelajari konsep-konsep baru dan memecahkan masalah.

Komputer yang diprogram dengan AI mengambil sejumlah besar data, menganalisisnya untuk menghasilkan informasi yang berguna, dan mengembangkan kemampuan untuk memprediksi atau mendeteksi pola berdasarkan analisisnya.

Di sisi lain, pemrosesan bahasa alami memungkinkan komputer untuk memecah ucapan atau bahasa manusia sehingga dapat dipahami dan dimanipulasi oleh komputer.

Aplikasi dan mesin telusur menggunakan data untuk mengenali kata dan pola bahasa tertentu serta memberikan informasi yang lebih akurat dan relevan sebagai tanggapan atas pertanyaan pengguna manusia.

NLP menyelesaikan tiga tugas utama: mengenali teks, memahami teks, dan menghasilkan teks.

AI dan NLP berperan dalam menentukan bagaimana pengalaman pengguna memengaruhi SEO. Misalkan sebuah situs menawarkan informasi berguna yang mudah dimengerti.

Dalam hal ini, algoritme penelusuran memprioritaskan konten tersebut daripada laman yang menawarkan konten serupa yang disajikan dengan cara yang tidak dapat dipahami atau bernilai bagi pengguna.

Pembaruan BERT dan SMITH

Pada tahun 2019, Google meluncurkan Representasi Encoder Bidirectional dari Transformers atau algoritma BERT. Algoritma baru ini memungkinkan komputer untuk mengenali dan memahami bahasa manusia menggunakan NLP.

Menurut Google, algoritma BERT dapat secara efektif menemukan konteks dan urutan kata dalam string pencarian dan mencocokkannya dengan hasil yang lebih dekat dengan pencarian pengguna.

BERT juga memungkinkan mesin pencari Google untuk menghasilkan cuplikan unggulan untuk setiap pencarian yang relevan.

Google berpendapat bahwa kualitas hasil pencarian telah meningkat secara dramatis sejak pembaruan. Pengguna mendapatkan hasil pencarian yang lebih baik yang sesuai dengan tujuan pencarian mereka.

SMITH dijelaskan dalam makalah Google Research yang diterbitkan pada April 2020 dan diperbarui pada Oktober 2020, namun tampaknya belum menjadi bagian dari algoritme.

Itu dapat menganalisis kata-kata secara mendalam untuk menemukan makna yang dimaksudkan alih-alih berfokus pada makna tekstual setiap kata.

Tidak seperti BERT, yang mengalami penurunan kualitas pengindeksan dalam hal konten bentuk panjang, SMITH berkinerja lebih baik dengan blok teks yang lebih panjang.

SMITH tidak dirancang untuk menggantikan BERT sama sekali. Sebaliknya, ini didasarkan pada apa yang telah dicapai BERT sejauh ini.

Bagaimana AI dan NLP memengaruhi pemasaran konten dan SEO

Integrasi berkelanjutan AI dan NLP ke dalam algoritme pencarian akan terus memengaruhi pemasaran konten dan praktik SEO.

BERT dan SMITH, khususnya, akan mengubah cara pemasar digital menyusun dan mengoptimalkan konten mereka. Mari kita lihat lima cara AI dan NLP terus mengubah pemasaran konten dan SEO.

1. Hasil Pencarian yang Disesuaikan

Kecerdasan prediktif semakin penting dalam konteks SEO. Fitur kecerdasan prediktif Google, seperti Google Trends, dapat menawarkan prediksi yang lebih baik berdasarkan kata kunci dan frasa pencarian populer.

Anda dapat menggunakan kecerdasan prediktif untuk menemukan kata kunci yang paling banyak dicari di niche Anda dan menemukan bagaimana pengguna cenderung menyusun string pencarian mereka.

Kecerdasan prediktif juga membantu Google dengan saran konten berdasarkan pencarian sebelumnya. Anda dapat melihat ini beraksi saat Anda menelusuri frasa di Google dan mesin telusur mencoba menyelesaikan kueri Anda.

Misalnya, jika seseorang menelusuri "Mark Zuckerberg" lalu "kekayaan bersih" secara berurutan, algoritme Google akan menafsirkannya sebagai kueri tentang kekayaan bersih Mark Zuckerberg.

Kecerdasan prediktif sangat berguna untuk pencarian suara, di mana pengguna tidak mungkin menggunakan kata kunci yang sama lebih dari dua kali berturut-turut.

Kecerdasan prediktif digunakan untuk layanan Google lainnya. Misalnya, ada banyak ekstensi Gmail yang menggunakan analitik prediktif.

2. Frekuensi Term-Frekuensi Dokumen Terbalik

Google menggunakan jenis analisis tekstual yang disebut Term Frequency-Inverse Document Frequency untuk peringkat halaman.

Dengan TF-IDF, Google AI dapat menemukan pentingnya sebuah kata atau frase dalam sebuah dokumen atau blog. TF-IDF memungkinkan Google untuk mencari lebih dalam dan menemukan konten yang relevan tanpa hanya mengandalkan kata kunci.

Dengan TF-IDF, hasil pencarian mungkin membawa Anda langsung ke poin yang paling relevan dalam sebuah artikel.

Salah satu inovasi terbesar seputar AI dan NLP untuk pembuat konten adalah munculnya alat seperti Clearscope, Frase, dan Surfer. Alat-alat ini mencoba untuk merekayasa balik peringkat pencarian menggunakan TF-IDF dan sinyal peringkat lainnya.

Alat melakukan hal berikut:
● Analisis panjang konten yang muncul di halaman pertama SERP.
● Identifikasi frasa relevan yang paling umum digunakan dalam artikel tersebut.

Alat tersebut kemudian memberikan daftar kata kunci untuk disertakan dalam artikel, seberapa sering menyertakan frasa, tajuk yang disarankan untuk konten, dan banyak lagi. Di bawah ini adalah contoh dari Frase menggunakan istilah pencarian "SEO teknis."

Anda dapat melihat bagaimana ini merupakan kemajuan besar pada alat sebelumnya yang meminta Anda untuk mengidentifikasi satu kata kunci dan kemudian menyarankan berapa kali untuk memasukkan frasa ini dalam artikel.

Sementara jenis teknologi ini masih dalam masa pertumbuhan, itu menjadi bagian standar dari toolkit SEO untuk para profesional.

3. Munculnya pencarian suara

Pencarian suara menjadi semakin penting di beberapa sektor. Sebagai pembuat konten, Anda perlu mempertimbangkan bagaimana penelusuran suara dapat memengaruhi bisnis Anda.

Profesional SEO sekarang perlu mengeksplorasi bagaimana pencarian suara menggunakan frasa dan kata kunci dan bagaimana pengaruhnya terhadap hasil mesin pencari. Memahami mekanisme penelusuran suara dan tujuannya dapat membantu Anda menjangkau audiens yang lebih luas.

Ini juga memungkinkan Anda untuk menawarkan konten informatif yang bisa mendapatkan peringkat halaman yang lebih baik dan memberikan informasi yang diinginkan pengguna.

Pencarian suara kemungkinan akan berdampak pada pengembang aplikasi pada awalnya lebih dari orang yang menjalankan situs web. Pertimbangkan saja jenis perintah suara yang Anda berikan ke alat seperti Alexa.

Mereka sering didasarkan pada tindakan tertentu. Misalnya, Anda mungkin meminta Alexa untuk menyalakan atau mematikan lampu atau meminta lagu tertentu.

4. Analisis Sentimen

Menganalisis sentimen di balik layanan atau merek apa pun dapat membantu membuat pemasaran konten lebih bermakna dan efektif. Analisis membantu pemasar menemukan pendapat konsumen dan menghasilkan konten yang meresponsnya.

Menggunakan AI dapat membantu Anda memahami emosi yang tersembunyi dalam konten buatan pengguna dan komentar produk. Proses ini terdiri dari langkah-langkah berikut:

Temukan tempat konsumen membagikan pendapat mereka tentang merek Anda, termasuk platform media sosial, situs ulasan, atau platform e-niaga.

Dengan AI dan NLP, Anda dapat mengumpulkan data dari platform ini untuk memahami apa yang diinginkan konsumen dan bagaimana pendapat mereka tentang merek atau produk Anda. Ini memungkinkan Anda untuk memasarkan konten dengan cara yang lebih baik untuk menarik audiens yang Anda targetkan.

Anda juga dapat menggunakan AI dan NLP untuk mengetahui sentimen dan nada audiens dengan mengidentifikasi bahasa dan struktur kalimat yang berfungsi sebagai penanda emosional.

Itu harus dapat membedakan antara pelanggan yang benar-benar senang dengan pembelian mereka dan yang tidak.

Dengan analisis sentimen, Anda menjadikan konsumen dan audiens target Anda sebagai bagian dari pemasaran merek Anda dan mengumpulkan data berharga dari mereka.

5. Niat Pengguna

Algoritme penelusuran juga mulai memasukkan maksud pengguna ke dalam cara mereka memberi peringkat konten. NLP menggunakan kata kunci untuk mendapatkan lebih banyak informasi tentang maksud pengguna, apakah itu informasional, navigasi, atau transaksional.

Jika pencarian digunakan untuk menemukan informasi, maksud pengguna adalah informasional. Jika pengguna mencari dengan kata kunci karena mereka ingin pergi ke situs tertentu, itu menjadi navigasi.

Maksud pencarian transaksional lebih umum selama belanja online, di mana pengguna menggunakan kata kunci untuk menemukan item yang diinginkan secara online.

Memahami maksud pengguna memungkinkan Anda menemukan kata kunci yang tepat dan melihat bagaimana orang menggunakan kata kunci. Ini dapat membantu Anda menemukan cara terbaik untuk mengoptimalkan konten sehingga menjangkau audiens targetnya.

Menyimpulkan
Algoritma pencarian Google terus berkembang. Dengan diperkenalkannya pembaruan BERT dan makalah penelitian seputar SMITH, Google membuat pernyataan bahwa AI dan NLP akan menjadi komponen kunci dari algoritmenya, terutama karena penggunanya menuntut hasil pencarian yang meniru respons manusia terhadap pertanyaan.

Namun, AI dan NLP tidak hanya terbatas pada pencarian yang dilakukan melalui platform Google. Pemasar digital perlu memperhitungkan keberadaan kedua teknologi saat mereka membuat konten.

Misalnya, tidak akan cukup lagi untuk membuat konten berbasis teks yang bagus jika sebuah bisnis ingin mendapat peringkat tinggi dalam pencarian Google.

Bagaimana Google akan menggunakan AI dan NLP satu atau lima tahun dari sekarang masih menjadi misteri. Tapi satu hal yang pasti: Google dan mesin pencari lainnya perlu mengikuti teknologi AI dan NLP terbaru untuk terus menghasilkan hasil pencarian yang menurut pengguna berguna dan dapat ditindaklanjuti.