Bukti LSI Sebagai Faktor Peringkat – Apakah meningkatkan istilah “menaburkan” yang erat hubungannya dengan kata kunci target Anda di peringkat? Berikut adalah alasan mendukung & berlawanan LSI sebagai faktor peringkat. Pengindeksan semantik laten (LSI) adalah proses pengindeksan dan pengekstrakan informasi yang digunakan untuk menentukan pola dalam hubungan antara konsep dan istilah.
Bukti LSI Sebagai Faktor Peringkat
elcontentcurator – Dengan LSI, teknik matematika digunakan untuk menemukan istilah-istilah yang berhubungan secara semantik dalam kumpulan teks ( indeks ) di mana hubungan tersebut mungkin tersembunyi (atau laten ).
Benar?
Lagi pula, Google adalah indeks informasi yang sangat besar, dan kita mendengar berbagai hal tentang pencarian semantik dan pentingnya relevansi dalam algoritma pemeringkatan pencarian.
Jika Anda pernah mendengar rumor mengenai pengindeksan semantik laten di SEO atau dianjurkan untuk menggunakan kata kunci LSI, Anda bukanlah sendirian.
Klaim: Pengindeksan Semantik Laten Sebagai Faktor Pemeringkatan
Klaimnya sederhana: Optimasi konten web dengan kata kunci LSI akan membiarkan Google lebih memahami dan Anda akan menerima peringkat yang lebih baik.
Backlinko menjelaskan kata kunci LSI dengan cara berikut:
Dengan menganalogikan menggunakan istilah yang saling terkait secara konteks, Anda dapat memberikan deep understanding Google dengan hal-hal mengenai isi Anda. Atau sedekat itu aja.
Sumber ini berikut menyarankan beberapa argumen cukup persuasif untuk keyword LSI:
” Google depemakan LSI keywords dalam mengetahui konten di tingkat sangat dalam.”
” Kata Kunci LSI TIDAK synonym. Terbilang, istilah ini adalah sebuah kata kunci yang sangat berkaitan dengan target keyword Anda.”
” Google tidak HANYA menambahkan istilah yang identik dengan apa yang Anda cari (di hasil pencarian). Mereka juga menambahkan kata dan frasa yang serupa. Tidak perlu disebutkan lagi, ini adalah kata kunci LSI yang ingin Anda taburkan ke dalam konten Anda.”
Apakah kebiasaan “menaburkan” istilah yang terkait erat dengan kata kunci target Anda dapat membantu meningkatkan peringkat Anda melalui LSI?
Baca Juga :Fungsi LSI Keyword di SEO
Bukti LSI Sebagai Faktor Pemeringkatan
Relevansi dibekalkan sebagai salah satu dari Lima Besar unsur menentukan Google mana jawaban hasilnya yang terbaik untuk apa question.
Sadar diri dari Google telah ditjelas sumber daya Cara Kerja Pencariannya sebagai:
Setelah ada niat sebelumnya untuk ditetapkan:
“…algoritma mengsahankan isi konten halaman web untuk menyelidik apakah penuh info halaman hal tersebut isi tersebut relevan tidak dengan mungkin apa Anda inginkan search.”
Google kemudian menguraikan bahwa “sinyal paling dasar” dari kebenaran atau relevansi ialah bahwa kata kunci yang digunakan dalam permintaan pencarian tersebut muncul di situs. Nah, itu bukanlah perkara sulit untuk dipahami – apa saja jika Anda tidak menggunakan kata kunci pencarian yang dibutuhkan oleh pencari, bagaimana Google tahu bahwa Anda merupakan jawaban terbaik?
Nah, di situ lah beberapa orang berpikir bahwa LSI berpengaruh.
Bila penjadwalan kata kunci merupakan sinyal relevansi, penjadwalan kata kunci yang sesuai tentu saja sinyal relevansi yang semakin kuat.
Ada perangkat khusus yang diproduksi untuk digunakan dalam menemukan kata kunci LSI ini, dan pengikut dari strategi ini merekomendasikan Anda menggunakan semua macam strategi riset kata kunci lainnya untuk menemukannya juga.
Proofs That Are Against LSI As A Pemeringkat Factor
John Mueller of Google has explained this very clearly :
Ada skeptisisme yang sehat dalam SEO bahwa Google mungkin mengatakan hal-hal yang menyesatkan kita demi melindungi integritas algoritma. Jadi, mari kita bahas di sini.
Pertama, penting untuk memahami apa itu LSI dan dari mana asalnya.
Lain-lain semantik terjadi sebagai metodologi untuk meminjam objek tekstual dari file yang tersimpan di sistem komputer pada akhir tahun 1980-an. Hal ini merupakan contoh salah satu IR konsep pengambilan informasi awal tersedia bagi programmer.
Dengan perluasan kemampuan penyimpanan komputer dan peningkatan koleksi data yang tersedia secara elektronik, menjadi teratur sulit untuk menemukan tepat apa yang dimaksudkan dalam kumpulan yang ada.
Untuk peneliti, mereka menggambarkan masalah yang mereka berusaha memecahkan dalam permohonan paten yang diajukan pada tanggal 15 September 1988:
Beberapa sistem masih meminta pengguna atau penyedia informasi untuk menentukan hubungan dan tautan eksplisit antara objek data atau objek teks, sehingga membuat sistem menjadi sulit digunakan atau diterapkan pada berkas informasi komputer yang besar dan heterogen yang isinya mungkin tidak dikenal oleh pengguna.
Word pencocokan diterapkan di IR pada waktu itu, tetapi keterbatasannya sudah dapat dilihat jauh sebelum Google muncul.
Terlalu sering kali, kata-kata yang digunakan oleh seseorang untuk mencari data yang mereka cari bukanlah persis sama dengan kata-kata yang digunakan dalam data yang diindeks.
Baca Juga : Contoh Pemasaran Konten Terpopuler
Ada dua alasan untuk ini:
Sinonim : kesan satuan kata yang digunakan untuk merujuk satu objek atau gagasan menyebabkan hilangnya hasil yang relevan.
Polisemi : perbedaan makna antar satu kata yang menyebabkan konklusi yang diambil tidak relevan.
Permasalahannya masih ada sampai saat ini, dan Anda bisa bayangkan berapa besar permasalahan yang dirasakan oleh Google.
Namun, metodeologi dan teknologi yang dipergunakan Google dalam meruntuhkan relevansi sudah lama menghulu atas LSI.
Apa yang dilakukan LSI adalah menciptakan “ruang semantik” secara otomatis untuk pencarian informasi.
Seperti diterangkan pada paten, LSI menjadikan ketidakandalan data asosiasi ini sebagai masalah statistik.
Tanpa perlu terlalu dalam menjelajahi hal tersebut, para peneliti ini secara dasar percaya bahwa ada struktur semantik laten tersembunyi yang bisa mereka menguraikan dari data penggunaan kata.
Mengemukakan hal itu akan mengekspos makna laten dan memungkinkan sistem memberikan hasil yang lebih relevan – dan hanya hasil yang paling relevan – bahkan jika tidak ada kecocokan kata kunci yang tepat.
Beginilah sebenarnya proses LSI itu:
Dan ini adalah sesuatu yang paling berperan yang harus Anda perhatikan tentang ilustrasi metodologi di atas dari aplikasi paten: ada dua proses terpisah yang terjadi.
Pertama, koleksi atau indeks mengalami Analisis Semantik Laten.
Kedua, kueri dianalisis dan indeks yang telah diproses kemudian dicari kesamaannya.
Dan di situlah letak masalah mendasar dengan LSI sebagai sinyal peringkat pencarian Google.
Indeks Google sangat besar, berjumlah ratusan miliar halaman, dan terus bertambah secara konstan.
Setiap terjadinya pemosisian dari pengguna melalui pertanyaan, Google visualisasikan indeksnya selama beberapa perklik detik untuk menentukan jawaban terbaik.
Aplikasi metodologi di atas pada algoritma akan meminta Google:
Rutinilah menjadikan ruang semantik tersebut melalui penggunaan LSA dalam keseluruhan indeksnya.
Analisis makna semantik yang dimiliki pertanyaan ini.
Identifikasi semua kemiripan di antara makna semantik kueri dan dokumen di ruang semantik hasilkan dari analisis keseluruhannya indeks.
Turunkanlah dan peringkat hasil di atas.
Itu adalah sederhana yang berlebihan, tetapi intinya adalah ini bukanlah proses yang dapat diskalakan.
Ini akan sangat berfaedah untuk koleksi informasi yang kecil. Berfaedah untuk menampilkan laporan yang relevan di dalam arsip dokumentasi teknis terkomputerisasi perusahaan, misalnya.
Aplikasi paten menjelaskan operasinya LSI dengan menggunakan kumpulan sembilan dokumen. Itulah maksud perancangannya. LSI masih primitif dalam hal pencarian informasi terkomputerisasi.
