Latent Semantic Index merupakan salah satu jargon populer yang awalnya terdengar aneh oleh para penyedia jasa seo. Tapi memang, menggunakan jargon ini saat berbicara soal search engine, memang secara tidak langsung membuat terlihat lebih pintar.. 😀 !

Nah, diartikel ini kita akan membahas apakah ini istilah yang perlu anda perhatikan atau ini hanya sekedar ‘kosmetik’ SEO belaka ? 

Mari kita mulai…

Saya yakin sebagian besar orang indonesia mendengar kata laten biasa dikaitkan dengan “Bahaya Laten” yang sering digembar-gemborkan orang yang berkecimpung di dunia politik. Ada benarnya juga karena Laten itu artinya “terpendam” atau “tersembunyi” , sementara  ‘semantik’ dalam kamus bahasa indonesia berarti ‘arti kata’. Kata ke-3 yaitu Indeks, artinya adalah Daftar

Q: Jadi apakah Latent Semantic Index (LSI) itu?

A: Latent Semantic Index (LSI) biasa disebut Latent Semantic Analysis, adalah suatu tehnik matematis dalam menganalisa akurasi dari suatu dokumen dengan teknis yang biasa disebut “singular value decomposition”. Agar tidak terkesan rumit, intinya teori ini mencoba mencari hubungan makna kata (semantik) untuk membuat pemahaman tentang informasi yang disediakan.

Banyak orang menyamakan LSI dengan Sinonim, hasilnya memang hampir mirip, tapi kalau sinonim menggunakan Bahasa Natural, LSI adalah hasil dari algoritma matematis.. Serupa tapi tak sama!

Ini contoh LSI berkerja:

Kata “Pagar”, “Betis”, dan “Ayu” adalah kata yang mudah dimengerti, namun saat kata ini dikombinasikan artinya bisa menjadi kata yang berbeda. Disinilah komputer (dalam konteks artikel ini adalah Mesin Pencari Google) ‘berusaha’ memaknai arti kata-kata yang berkaitan.

Apakah Google cukup pintar, mari kita lihat ?

Contoh Latent Semantic Index

 

Pertanyaan terbesar anda apakah Google menggunakan Latent Semantic Index sebagai ranking factor ?
Tidak secara langsung. Karena LSI pada dasarnya bicara soal makna kata tidak berhubungan dengan konteks dari Artikel. 

Pada Oktober 2015, Google membuat sebuah pemberitaan tentang algoritma terbaru yang disebut Rank Brain, sebuah teknologi machine learning untuk secara pintar bisa mendeteksi “Maksud” atau “Makna” dari setiap pencarian dalam mesin pencari. Sebuah paten didaftarkan pada Mei 2015 dan akhirnya disetujui pada Agustus 2017 kemarin dikenal dengan “Word Vector” ini deskripsi nya (dalam bahasa Inggris).

 “Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for computing numeric representations of words. One of the methods includes obtaining a set of training data, wherein the set of training data comprises sequences of words; training a classifier and an embedding function on the set of training data, wherein training the embedding function comprises obtained trained values of the embedding function parameters; processing each word in the vocabulary using the embedding function in accordance with the trained values of the embedding function parameters to generate a respective numerical representation of each word in the vocabulary in the high-dimensional space; and associating each word in the vocabulary with the respective numeric representation of the word in the high-dimensional space.”

Banyak situs SEO memberikan pandangan terhadap paten ini, menariknya paten ini sama sekali tidak membahas tentang LSI, bahkan situs seperti Search Engine Journal menerbitkan tulisan bahwa LSI tidak akan membantu SEO Anda.

Busted! Membicarakan LSI adalah salah kaprah jika dikaitkan dengan faktor ranking, dibilang salah sekali juga tidak, karena maksud dari para pengguna sebenernya adalah Semantic Text atau korelasi kata untuk memperkuat konteks, menggunakan sinonim adalah salah satu triknya.

Ya anggap saja banyak orang berkata ODOL untuk gosok gigi, padahal odol adalah merk pasta gigi, dan tidak semua pasta gigi adalah ODOL… kira kira begitulah…

Bicara soal semantic, mungkin kata yang populer saat ini adalah Semantic Search

Q: Apa itu Semantic Search / Semantic SEO ?

A: Semantic Search adalah adalah bicara analisa pola pencarian pada mesin pencari, dimana suatu pencarian, berkaitan dengan pencarian sebelumnya.

Contohnya begini:
Saya mencari pencarian di Google, “Berapa tinggi monas” ?

Contoh Semantic Search

 

Dalam konteks semantic search, Google akan ‘berusaha’ mempelajari relevansi pencarian yang berkaitan dengan pencarian sebelumnya. Coba sekarang klik kotak pencariannya

Demo Semantic Search

Pada konsep Semantic Search anda harus berpikir lebih jauh daripada Kata Kunci (Keyword), Semantic Search bicara soal pengalaman pengguna menemukan informasi, bahasa kerennya:

FROM STRING TO THINGS

Bagaimana caranya ?

  1. Topik, Bukan Keyword: Mulai dari memilih topik (tentunya gunakan kata kunci yang anda targetkan)
  2. Lihat Relasi (Semantic)-nya: Lakukan riset, topik apakah yang berkaitan (menurut Google) ? Anda bisa melihat dari Google Suggest maupun related search
    Jasa Seo Indonesia
    Ingin mempersingkat proses ini, gunakan tools seperti LSIGraph atau ahrefs
  3. Topics Buckets. Bangun kumpulan topik yang mendukung topik utama dalam situs.
  4. Optimasi. Ciptakan pengalaman penggguna yang baik untuk Google Bot dan tentunya Pengunjung Situs
    1. Google Bot : Gunakan Schema
    2. Pengunjung Situs:
      1. Pastikan menulis untuk pengunjung, bukan untuk Google Bot, abaikan penggunaan kata kunci berulang-ulang (keyword stuff)
      2. Gunakan Gambar (infografis lebih menarik)
      3. Pisahkan paragraf yang panjang agar tulisan mudah dibaca
      4. Tambahkan Video, Slide untuk mendukung tulisan anda ( jika memungkinkan)
      5. Setelah menerbitkan tulisan, tanyakan pada diri anda “apakah ini tulisan terbaik untuk topik ini ?”, jika tidak, ayo diperbaiki.
  5. Share. Sebarkan artikel pada media sosial
  6. Monitor. Secara berkala lihat halaman itu dalam Google Analytics, berapa bounce rate-nya ? berapa lama orang membaca artikel anda (Time on Page), Jika hasil pengukurannya kurang baik, lihat apakah masalahnya teknis (layout situs yang kurang baik, loading yang lama, dsb) atau tulisan pada situs anda yang ternyata tidak menarik.

Tambahan Penting

Latent Semantic Indexing juga beda sama TF-IDF loh !

TF IDF (term frequency–inverse document frequency) ini tehnik yang berbeda saat menganalisa kata, tehnik ini biasanya dilakukan untuk melihat kata-kata yang sering digunakan pada dokumen hasil pencarian Google. Cara TF-IDF ini termasuk tehnik favorit saya karena disini kita sedikit Reverse Engineering melihat kata kata penting dari halaman hasil pencarian yang terbukti sudah disukai google

Caranya:

  1. Ambil daftar top 10 hasil pencarian (halaman pertama)
  2. Ambil setiap isi halamannya, jadikan satu halaman
  3. Hitung frekuensi dan keyword densitiy

Simple dan proven.

Ok, sekian tulisan singkat mengenai Semantic Search dan Latent Semantic Index, semoga tulisan ini bisa bermanfaat dan membuat anda bisa membuat situs yang lebih baik! Masih banyak tips dan tutorial SEO lain yang akan kami terbitkan. Pastikan ya subscribe di Channel Youtube, Subscribe di Facebook Group atau Follow Instagram kami di @seoampuh.

See ya !