Kapan Menggunakan Ilmu Data dalam SEO
Berikut ini adalah bagaimana ilmu data, AI, dan pembelajaran mesin bersinggungan dengan penelusuran dan mengapa mempelajari lebih lanjut tentang topik-topik ini adalah suatu keharusan bagi para ahli SEO.
Ilmu data semakin dekat dengan SEO setiap harinya.
Ilmu data, dan lebih tepatnya kecerdasan buatan, bukanlah hal yang baru, tetapi telah menjadi tren di industri kita selama beberapa tahun terakhir.
Pada artikel ini, saya akan memperkenalkan secara singkat konsep utama dari data science melalui machine learning dan juga menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut:
Kapan data science dapat digunakan dalam SEO?
Apakah data science hanyalah sebuah kata kunci dalam industri ini?
Bagaimana dan mengapa harus digunakan?
Pengantar Singkat tentang Data Science
Data science bersinggungan dengan big data dan kecerdasan buatan dalam hal menganalisis dan memproses data yang dikenal sebagai dataset.
Google Trends melakukan pekerjaan yang cukup baik dalam mengilustrasikan bahwa data science, sebagai subjek yang diminati, telah meningkat dari tahun ke tahun sejak tahun 2004.
Maksud pengguna untuk “pembelajaran mesin” juga telah meningkat, dan merupakan salah satu kueri penelusuran yang paling populer.
Ini juga merupakan salah satu dari dua cara untuk mengoperasikan kecerdasan buatan dan apa yang akan menjadi fokus artikel ini.
Apa Hubungan Konkret Antara Kecerdasan Buatan dan Google?
Pada tahun 2011, Google menciptakan Google Brain, sebuah tim yang didedikasikan untuk kecerdasan buatan.
Tujuan utama Google Brain adalah untuk mengubah produk Google dari dalam dan menggunakan kecerdasan buatan untuk menjadikannya “lebih cepat, lebih pintar, dan lebih berguna.”
Kita dapat dengan mudah memahami bahwa mesin pencari adalah alat yang paling kuat dan mengingat pangsa pasarnya (95% pengguna menggunakan Google sebagai mesin pencari utama), tidak mengherankan jika kecerdasan buatan digunakan untuk meningkatkan kualitas mesin pencari.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah salah satu dari dua jenis pembelajaran yang mendukung kecerdasan buatan.
Pembelajaran mesin cenderung memecahkan masalah melalui kerangka acuan dan hasilnya diperiksa oleh manusia, karena selalu ada persentase kesalahan.
Google menjelaskan pembelajaran mesin sebagai berikut:
“Sebuah program atau sistem yang membangun (melatih) model prediktif dari data masukan. Sistem ini menggunakan model yang telah dipelajari untuk membuat prediksi yang berguna dari data baru (yang belum pernah ada sebelumnya) yang diambil dari distribusi yang sama dengan yang digunakan untuk melatih model. Pembelajaran mesin juga mengacu pada bidang studi yang berkaitan dengan program atau sistem ini.”
Pembelajaran Mesin Microsoft Azure
Secara lebih sederhana, algoritme pembelajaran mesin menerima data pelatihan.
Dalam contoh di bawah ini, data pelatihan ini adalah foto-foto kucing dan anjing.
Kemudian, algoritme melatih dirinya sendiri untuk memahami dan mengidentifikasi pola yang berbeda.
Semakin banyak algoritme dilatih, semakin baik akurasi hasilnya.
Kemudian, jika Anda meminta model untuk mengklasifikasikan gambar baru, Anda akan mendapatkan jawaban yang tepat.
Google Images tentu saja merupakan contoh terbaik untuk mereproduksi penjelasan ini.
Apa Hubungan Konkret Antara Kecerdasan Buatan dan SEO?
Pada tahun 2015 – dan untuk membatasi pembahasan ini pada algoritma utama – RankBrain diluncurkan untuk meningkatkan kualitas hasil pencarian.
Karena sekitar 15% dari kueri belum pernah dicari sebelumnya, tujuannya adalah untuk secara otomatis memahami kueri dengan sebaik-baiknya untuk menghasilkan hasil yang relevan.
RankBrain dikembangkan oleh Google Brain.
Kemudian, pada tahun 2019, BERT diperkenalkan untuk lebih memahami kueri penelusuran.
Sebagai profesional SEO, penting untuk dicatat bahwa kita tidak dapat mengoptimalkan situs web untuk RankBrain atau BERT karena keduanya dirancang untuk lebih memahami dan menjawab kueri penelusuran.
Untuk melanjutkan, algoritma ini terlibat dalam proses yang tidak mempengaruhi bagaimana situs web dievaluasi atau dicocokkan dengan kueri. Tidak ada cara untuk mengoptimalkannya.
Namun, karena Google menggunakan pembelajaran mesin, penting untuk mengetahui lebih banyak tentang bidang ini dan juga untuk dapat menggunakannya: ini dapat membantu menjalankan operasi SEO harian Anda.
Apa Nilai Pembelajaran Mesin untuk SEO?
Berikut ini dapat dilihat sebagai area yang berharga untuk menerapkan pembelajaran mesin untuk SEO menurut pengalaman saya:
Prediksi.
Generasi.
Otomasi.
Hal-hal di atas dapat membantu menghemat waktu dalam operasi harian Anda dan juga meyakinkan para pengambil keputusan di organisasi Anda.
Dari sana, sisa artikel ini dapat meyakinkan Anda (seperti yang saya yakini) atau membuat Anda ragu.
Apa pun itu, bagian berikut ini pasti akan menarik minat Anda.