Apakah Anda seorang praktisi SEO yang ingin meningkatkan peringkat website di Google? Kami akan membahas algoritma ranking Google untuk membuka wawasan anda tentang bagaimana Google melakukan proses ranking. Lanjutkan membaca artikel ini untuk mengetahui lebih banyak tentang rahasia peringkat website di Google.
Key Takeaway
- Faktor-faktor seperti otoritas situs, performa loading, dan kepatuhan terhadap aturan mesin pencari memengaruhi peringkat website.
- BERT adalah teknologi penting dalam memahami bahasa manusia dalam pencarian.
- Sistem Google menggunakan berbagai algoritma, seperti Deduplication, Exact Match Domain, Freshness, Helpful Content, Link Analysis, MUM, Neural Matching, Original Content, Passage Ranking, RankBrain, Reliable Information, Review, dan Spam Detection.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - Sang Penerjemah
Tujuan Utama BERT adalah untuk meningkatkan pemahaman bahasa manusia terhadap kueri pencarian pengguna dan relevansinya terhadap dataset atau dokumen yang dimiliki Google untuk hasil pencarian.
Diluncurkan pada tahun 2019, BERT merupakan terobosan besar dalam pemahaman bahasa alami, membantu kita memahami bagaimana kombinasi kata-kata mengekspresikan berbagai makna dan niat. BERT tidak hanya mencari konten yang cocok dengan kata-kata individu, tetapi ia memahami bagaimana kombinasi kata-kata mengekspresikan ide yang kompleks. BERT memahami kata-kata dalam urutan dan bagaimana mereka saling berhubungan, sehingga ia memastikan bahwa tidak melewatkan kata-kata penting dari pertanyaan Pengguan. Misalnya, jika Anda mencari "bisakah Anda mengambil obat untuk seseorang di apotek?" BERT memahami bahwa Pengguna mencoba mencari tahu apakah Orang yang Anda ajak bicara bisa mengambil obat untuk orang lain.
Saat ini, BERT memainkan peran penting dalam memproses setiap pertanyaan dalam beragam bahasa. Berdasarkan pemahaman bahasa yang kompleks, BERT dapat dengan cepat memeringkatkan dokumen-dokumen secara relevan untuk hasil yang akurat. Dan meskipun BERT memainkan peran utama dalam Pencarian di Google, ia tidak pernah bekerja sendiri — masih ada sistem AI lain yang bekerja, BERT merupakan bagian dari sekelompok sistem yang bekerja bersama-sama untuk memberikan hasil berkualitas tinggi.
Fun Fact: BERT adalah teknologi berbasis Transformer, sebuah teknologi yang sama yang digunakan dalam ChatGPT (Generative PreTransformer)
Ingin mengernal BERT lebih dalam, klik disini (https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/)
Deduplication system - Melawat Plagiat dengan AI
Pencarian di Google dapat menemukan ribuan atau bahkan jutaan halaman web yang sesuai. Beberapa di antaranya mungkin sangat mirip satu sama lain. Dalam kasus seperti itu, sistem Google hanya menampilkan hasil yang paling relevan untuk menghindari duplikasi yang tidak membantu.
Deduplikasi juga terjadi dengan fitur feature snippet. Jika sebuah halaman web dimasukkan dalam feature snippet, Google tidak mengulangi pencantumannya di halaman pertama hasil penelusuran.
Exact match domain system - Menjaga Ekploitasi Sistem
Sistem Google mempertimbangkan kata-kata dalam nama domain sebagai salah satu faktor untuk menentukan relevansi konten dalam hasil pencarian. Namun, Google juga memastikan bahwa konten yang dihosting di bawah domain yang sengaja dirancang untuk persis cocok dengan kueri tertentu tidak diberikan penilaian terlalu tinggi. Sebagai contoh, seseorang mungkin membuat nama domain yang mengandung kata-kata "jasa-seo-professional" dengan harapan semua kata-kata dalam nama domain tersebut akan meningkatkan peringkat konten. Sistem Google menyesuaikan hal ini.
Freshness System - Monitor Keaktualan Situs
Google memiliki berbagai sistem yang dirancang untuk menampilkan konten yang terbaru. Sebagai contoh, biasanya pencarian tentang "gempa bumi" mungkin akan menghasilkan informasi tentang mengapa terjadi dan penanggulangan bencana yang dibutuhkan. Namun, jika gempa bumi terjadi baru-baru ini, maka artikel berita dan konten yang lebih segar mungkin akan muncul.
Helpful Content System - Fokus Untuk Membantu Pembaca, Bukan Untuk Mesin Pencari
Pembaruan konten yang membantu (Helpful Content System) adalah upaya Google untuk meningkatkan kualitas dari peringkat situs web di mesin pencari. Google mencari konten yang bermanfaat dan orisinal, ditulis oleh manusia untuk manusia. Konten yang kurang bermanfaat, repetitif, atau terlalu promosi akan memiliki kinerja yang buruk. Untuk meraih peringkat pertama di mesin pencari, penting untuk membuat konten yang informatif, komprehensif, dan memenuhi harapan pengguna. Dengan pembaruan konten yang membantu ini, Google berfokus pada pengalaman pengguna dan mendorong para pencipta konten untuk menghindari praktik yang tidak bermanfaat.
Link analysis systems and PageRank - Pentingnya Link dalam Optimasi Peringkat Website di Google
Google menggunakan berbagai sistem untuk memahami hubungan antar halaman sebagai cara untuk menentukan topik halaman dan halaman mana yang paling membantu sebagai respons terhadap pertanyaan. Salah satunya adalah PageRank, algoritma peringkat inti Google saat pertama kali diluncurkan. PageRank mempertimbangkan tautan antar halaman untuk menentukan peringkat halaman dan kinerja seo dalam hasil pencarian.
MUM - AI untuk Teks, Gambar, dan Video
Google telah mengembangkan Multitask Unified Model (MUM) sebagai sistem yang jauh lebih kuat daripada BERT. MUM mampu memahami dan menghasilkan bahasa dengan kemampuan seribu kali lebih besar. Sistem ini dilatih dalam 75 bahasa dan berbagai tugas yang berbeda secara bersamaan, sehingga memungkinkannya untuk mengembangkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang informasi dan pengetahuan dunia. Selain itu, MUM juga bersifat multimodal, yang berarti ia dapat memahami informasi melintasi berbagai modalitas seperti teks, gambar, dan lebih lagi di masa depan.
Meskipun kita masih berada pada tahap awal menggunakan potensi MUM, Google telah menggunakannya untuk meningkatkan pencarian informasi vaksin COVID-19. Di bulan-bulan mendatang, Google akan menyediakan cara yang lebih intuitif untuk pencarian dengan menggunakan kombinasi teks dan gambar melalui Google Lens. Namun, aplikasi MUM saat ini sangat spesifik dan tidak digunakan untuk membantu menentukan peringkat dan meningkatkan kualitas hasil pencarian seperti yang dilakukan oleh sistem RankBrain, neural matching, dan BERT.
Dalam halaman Google, MUM ditawarkan oleh Google untuk membantu menganalisis peringkat dan memberikan pemahaman yang lebih luas tentang informasi dunia.
Neural Matching - Pencocokan Dokumen dan Kueri Berdasar Cara Kerja Saraf Manusia
Neural Matching (NM) atau Jaringan saraf menjadi dasar dari banyak sistem AI modern saat ini. Namun, baru pada tahun 2018, ketika Google memperkenalkan Neural matching ke Pencarian, mereka dapat menggunakannya untuk lebih memahami bagaimana kueri terkait dengan halaman-halaman. Neural Matching membantu Google memahami representasi konsep yang lebih samar pada kueri dan halaman, serta mencocokkannya satu sama lain. Neural Matching melihat seluruh kueri atau halaman daripada hanya kata kunci saja, sehingga mengembangkan pemahaman yang lebih baik terhadap konsep-konsep yang mendasarinya. Ambil contoh pencarian "cara mengelola yang hijau". Jika teman Anda menanyakan hal ini, Anda mungkin akan bingung. Namun, dengan bantuan pencocokan saraf, Google dapat memahaminya.
Original content systems - Menjaga Visibilitas Situs Asli
Google memiliki sistem untuk memastikan konten asli ditampilkan lebih perioritas untuk masuk ke dalam halaman google.. Ini termasuk dukungan untuk tanda markup kanonikal yang membantu memahami halaman utama jika ada duplikasi. Hal ini membantu Google menampilkan hasil pencarian yang relevan dan mendukung konten asli.
Passage ranking system - Membaca Hinggal Level Paragraf
Mencari informasi yang sangat spesifik dapat menjadi tantangan tersendiri, karena terkadang jawaban pertanyaan Anda mungkin tersembunyi di dalam halaman web yang dalam. Google telah membuat terobosan dalam peringkat dan sekarang dapat lebih memahami relevansi dari kutipan-kutipan paragraf secara spesifik. Dengan memahami kutipan-kutipan ini serta relevansi dari keseluruhan halaman, Google dapat menemukan informasi yang dicari seolah mencari jarum dalam tumpukan jerami. Teknologi ini akan meningkatkan 7 persen permintaan pencarian dalam semua bahasa saat kami menghadirkannya secara global.
RankBrain - AI untuk mencari informasi-informasi baru
RankBrain adalah sistem kecerdasan buatan yang membantu Google memahami bagaimana kata-kata terkait dengan konsep-konsep. Hal ini berarti Google dapat menghasilkan konten yang relevan meskipun tidak mengandung semua kata yang tepat dalam pencarian, dengan memahami bahwa konten tersebut terkait dengan kata-kata dan konsep lainnya. Pengecekan ini bertujuan untuk mumemantau bagaimana kinerja kecerdasan buatan Google dapat meningkatkan pemahaman terhadap hubungan antara kata-kata dan konsep-konsep yang berbeda. Tujuan utamanya adalah mengembangkan kemampuan untuk menghasilkan konten yang relevan meskipun tidak mengandung semua kata yang tepat dalam pencarian.
Reliable Informatiom System - Mendeteksi tingkat kepercayaan dan pengalaman langsung penulis
Sistem ini membantu menampilkan halaman yang berkualitas baik lebih tinggi dan menurunkan konten berkualitas rendah serta meningkatkan jurnalisme berkualitas. Dalam kasus di mana informasi yang dapat diandalkan mungkin kurang, sistem Google secara otomatis menampilkan peringatan konten tentang topik yang berubah dengan cepat atau ketika sistem tidak menemukan informasi berkualitas dalam pencarian
Review System - Sistem Cross Check Ulasan Pelanggan
Sistem ulasan bertujuan untuk memberikan penghargaan yang lebih baik kepada ulasan berkualitas tinggi, konten yang memberikan analisis yang informatif dan penelitian asli, dan ditulis oleh para ahli atau penggemar yang memahami topik dengan baik. Hal ini dilakukan melalui proses pengecekan berbasis AI oleh Google.
Spam Detection System - Lawan Spam dan Exploitasi
Internet mengandung jumlah konten spam yang sangat besar yang dapat menghalangi Google menampilkan hasil yang paling membantu dan relevan. Beragam Algoritma Google digunakan untuk menangani konten dan perilaku yang melanggar kebijakan spam. Sistem-sistem ini terus diperbarui untuk menjaga keterdepanan dalam menghadapi perkembangan ancaman spam terbaru.
Kesimpulan
Algoritma ranking Google sangat penting dalam meningkatkan peringkat website di mesin pencari terbesar dunia. Faktor-faktor seperti otoritas situs, performa loading, dan kepatuhan aturan mesin pencari mempengaruhi hasil penelusuran. Anda tdak perlu mempelajari setiap Algoritma secara mendalam. Beberapa Algoritma Google berkembang dinamis dengan bantuan AI yang membuatnya kompleks. Baca panduan Search Essential agar situs Anda bermakna bagi pembaca dan meningkatkan peringkat di Google. Ingatlah selalu untuk membantu pembaca terlebih dahulu sebelum melakukan optimasi untuk mesin.
Doxadigital Creative Digital Agency adalah mitra resmi Google Premier Partner, Facebook Preferred Agency, dan TikTok Agency yang menyediakan layanan pemasaran digital lengkap. Jika bisnis Anda membutuhkan strategi SEO untuk meningkatkan peringkat di hasil pencarian Google, hubungi kami melalui WhatsApp +6281288883692 untuk konsultasi SEO gratis dan temukan solusi pemasaran digital yang tepat untuk bisnis Anda.
Referensi: A Guide to Google Search Ranking System
- Tentang Penulis
- Artikel Terbaru
Viktor Iwan adalah CEO dan pendiri Doxadigital Creative Digital Agency. Dia juga merupakan pembicara dan pelatih publik dalam berbagai acara pemasaran digital seperti "Social Media Week", "Tech in Asia", "WordCamp", "SEOCon", "QuBisa Bootcamp", dan "Google Agency Bootcamp". Viktor Iwan memiliki sertifikasi Google Ads, Facebook Lead Trainer, Facebook Media Buying and Planning, dan Google Analytics. Dia juga menjadi salah satu dari 5 Product Expert Google Ads asal Indonesia oleh Google Inc. Viktor Iwan juga memiliki website pribadi di viktoriwan.com.
