Machine Learning untuk Optimalkan Strategi SEO dan Marketing

Manchine learning adalah artificial intelligent yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk mempelajari suatu data. Algoritma dapat dipengaruhi berdasarkan input data. sistem ini bekerja untuk melatih algoritma agar hasil akhirnya akurat .
penggambaran penggunaan machine learning dan AI untuk SEO
Daftar Isi

Saat mendengar istilah machine learning, pastinya sudah tidak asing lagi jika banyak berkaitan dengan kecerdasan buatan. Pada dasarnya, machine learning merupakan pengembangan dari kecerdasan buatan.

Seiring dengan berkembangnya teknologi, modifikasi perangkat yang sedemikian rupa dengan menerapkan konsep teknologi untuk memudahkan pekerjaan semakin meningkat. Machine learning merupakan salah satu di antaranya.

Lantas, untuk apakah sebenarnya kecerdasan buatan satu ini? Apa saja manfaat dari penerapannya pada kegiatan tertentu dalam pekerjaan Anda? Mari sama-sama menyimak penjabaran lebih lanjut mengenai machine learning!

Apa Itu Machine Learning

Machine learning mengacu pada sebuah kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang dapat memberikan kemampuan kepada komputer untuk mempelajari suatu data, mengidentifikasi pola, serta membuat keputusan tanpa perlu melakukan pemrograman lebih dahulu.

Dengan begitu, machine learning memerlukan intervensi atau keterlibatan manusia yang relatif minimum. Mesin satu ini juga memiliki fokus untuk mengembangkan program komputer yang dapat mengakses, menggunakan, dan mempelajari data itu.

Pembelajaran sistem dilakukan dengan mengamati atau berdasarkan dari sebuah data. Proses mengamati pun cukup beragam, seperti pengalaman merasakan secara langsung, pemberian instruksi, mencari pola data serta pembuatan keputusan. Beberapa hal itu sangat memungkinkan sistem untuk secara otomatis mempelajari dan menyesuaikan suatu tindakan.

Komputer membentuk algoritma kompleks yang membuat jalannya pengaplikasian data untuk proses pembelajaran. Pemrograman itu membentuk suatu model yang dapat melakukan pembangunan akan suatu prediksi pada sekitaran data teridentifikasi.

Suatu algoritma menggunakan sebuah parameter untuk membangun pola dalam proses mengambil keputusan. Algoritma akan secara otomatis menyesuaikan parameter jika ada penambahan data-data baru guna memeriksa perubahan pola jika memang ada sebuah perubahan.

Hal lain yang perlu Anda ketahui saat mengenal kecerdasan artifisial satu ini adalah pembagian sistem pembelajarannya. Ada dua sistem pembelajaran utama, yakni diarahkan atau tidak diarahkan.

Sekilas, mungkin anda sudah bisa menangkap perbedaan mendasar mengenai keduanya. Sistem pembelajaran diarahkan merujuk kepada proses pelengkapan data serta solusi yang memang disediakan untuk mesin dalam mempelajari serta mengidentifikasi pola-pola tertentu. Kebalikannya, sistem pembelajaran tidak diarahkan mengacu pada pemberian akses kepada data-data terkumpul namun tidak tersortir agar mesin dapat menguraikan pola-pola di dalamnya secara mandiri.

Machine learning merupakan sebuah komponen yang memegang peranan penting dalam perkembangan bidang data science. Hal itu tidak lain dan tidak bukan adalah karena cara kerja algoritma yang dibimbing sedemikian rupa guna membuat prediksi dan melakukan klasifikasi pada proses data mining.

Cara Kerja Machine Learning

Lantas, bagaimanakah cara machine learning bekerja? Teknologi satu ini akan bekerja saat anda memasukkan kumpulan data ke dalam algoritma terpilih. Kumpulan data itu akan menjadi data yang berfungsi dalam melakukan pengembangan atas algoritma terpilih.

Dalam melakukan input data, cara yang dilakukan dapat mempengaruhi algoritma. Selain itu, data yang baru masuk juga berfungsi untuk melakukan pengujian atas algoritma, untuk memastikan apakah algoritma bekerja dengan benar atau tidak.

Sistem kemudian dilatih untuk membuat prediksi serta hasil yang akan diperiksa lebih lanjut nantinya. Jika hasil prediksi kurang tepat, algoritma harus dilatih secara mendalam sampai dapat menghasilkan prediksi yang tepat. Hal itu juga bertujuan untuk melatih algoritma agar hasil akhir yang ada nantinya mencapai tingkat optimum serta akurasi yang tepat.

Baca juga:
Marketing Automation untuk Langkah Pemasaran Efektif
Apa Itu Omni Channel Marketing? Pengertian Hingga Manfaatnya

Machine Learning dan Marketing

Bisakah kita menggunakan teknologi satu ini untuk menunjang proses lainnya seperti proses marketing (pemasaran) produk maupun layanan? Jawabannya adalah bisa!

Baik machine learning maupun proses pemasaran, keduanya berkaitan erat dengan pengumpulan atau pengelolaan data. Jika Anda memiliki masalah dalam menganalisis data, teknologi kecerdasan artifisial satu ini dapat membantu Anda dengan cepat serta efektif.

Lantas, bagaimanakah cara machine learning membantu menunjang proses atau upaya pemasaran Anda? Berikut penjelasannya!

  1. Melakukan analisis akan data-data yang diperlukan. Temukan pola-pola dari aktivitas para audiens pada situs web Anda. Dengan menggunakan teknologi ini, Anda bahkan dapat melakukan prediksi atas pola aktivitas mereka di masa mendatang guna mengoptimalkan situs web Anda.
  2. Mengoptimasi konten. Sudah bukan hal atau langkah asing lagi jika melakukan optimasi pada konten yang Anda buat merupakan poin esensial pada kegiatan pemasaran. Dalam kasus itu, teknologi machine learning dapat membantu anda dalam menentukan peringkat lebih tinggi pada halaman SERP.
  3. Meningkatkan personalisasi. Dengan menggunakan sistem algoritma ini, Anda dapat membagikan konten personalisasi kepada para audiens atau pelanggan. Anda bahkan dapat menggunakannya guna melacak perilaku pengguna secara detail saat mengujungi situs web Anda, memahami apa-apa saja yang mereka suka, serta dapat menampilkan halaman beranda personalisasi berisi rekomendasi untuk mereka.
  4. Meningkatkan marketing automation. Dengan meningkatkan kualitas dari otomatisasi pemasaran Anda, secara otomatis pula, tingkat keterlibatan para audiens atau para pelanggan akan meningkat secara signifikan.
  5. Memanfaatkan chatbot. Dengan menggunakan chatbot berbasis teknologi learning machine, kueri maupun pertanyaan yang diajukan pelanggan anda akan secara otomatis terjawab. Jawaban yang diberikan pun dapat memiliki tingkat akurasi tinggi. Sebab, algoritma pasti mempelajari informasi yang ada guna menjawab pertanyaan-pertanyaan itu dengan tepat.

Machine Learning untuk SEO

Selain bisa digunakan dalam menunjang kebutuhan marketing, machine learning juga dimafaatkan dalam proses Search Engine Optimization(SEO). Bagaimana machine learning digunakan untuk membantu proses SEO? Simak penjelasan berikut!

Mesin telusur seperti Google juga menggunakan machine learning di mana algoritmanya akan memprioritaskan pada hal-hal berkaitan dengan optimasi seperti optimasi iklan, menentukan faktor peringkat situs web, dan masih banyak lagi. Untuk itu, sudah tidak asing jika machine learning berkaitan dengan upaya SEO.

Penting untuk anda dalam mengutamakan pengalaman para pengguna saat mengunjungi situs anda saat berbicara tentang machine learning. Semakin baik pengalaman pengguna, maka semakin besar pula kemungkinan akan keterlibatan para pengguna pada situs web anda.

Informasi dengan kualitas tinggi serta pengoptimasian web dengan tepat memang menjadi hal esensial. Namun, pengalaman pengguna juga tidak kalah pentingnya dari kedua hal itu.

Terdapat beberapa poin penting yang harus anda perhatikan, seperti:

  1. Usahakan untuk menyesuaikan website agar para pengguna tidak bekerja terlalu keras untuk mengakses informasi di dalamnya.
  2. Perhatikan tingkat efektivitas masing-masing bagian website maupun secara keseluruhan.
  3. Suguhkan media-media visual yang mudah dan nyaman untuk diakses oleh para pengguna.
  4. Tetap konsisten saat merancang desain website yang ramah untuk pengalaman para pengguna.
  5. Usahakan untuk memilih desain yang sederhana tetapi tetap berfungsi sebagaimana adanya.
  6. Sediakan laman atau bagian tertentu untuk berinteraksi dengan para audiens anda.

Strategi Pemanfaatan Machine Learning untuk SEO

Machine Learning merupakan alat yang tepat untuk membantu proses optimasi mesin pencarian. Berikut strategi yang bisa diterapkan dalam pemanfaatan machine learning:

1. Menyediakan Konten Cerdas

Machine learning atau AI dapat dengan mudah memproses kebutuhan konten sesuai dengan permintaan klien anda. AI dapat membantu dalam mengembangkan dan memperbaharui konten-konten secara kontinu.

2. Optimasi Mesin Pencarian Lokal

AI SEO merupakan solusi yang tepat untuk kebutuhan local search engine. Local search engine berperan penting dalam mencapai peringkat pada halaman pertama mesin pencarian.

3. Mengembangkan Konten Berkualitas

Dengan menggunakan machinr learning atau AI SEO, besar kemungkinan traffic situs web akan meningkat sehingga situs anda bisa muncul pada halaman pertama mesin pencarian seperti google.

4. Membuat Analisis yang Kuat

Machine learning juga berperan dalam memeriksa secara bertahap progres bisnis anda secara bertahap. AI mampu menyediakan analisis pelaporan yang detail dan lengkap juga mudah diakses.

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Teknik SEO

Ilustrasi Machine Learning
Ilustrasi Machine Learning (from Unsplash)

Berikut beberapa contoh penerapan machine learning dalam teknik SEO:

1. K-Nearest Neighbors (KNN)

K-nearest neighbors (KNN) adalah jenis algoritma supervised learning yang digunakan untuk regresi dan klasifikasi. KNN mencoba memprediksi kelas yang tepat untuk data uji dengan menghitung jarak antara data uji dan semua titik pelatihan. Kemudian pilih K jumlah titik yang paling dekat dengan data uji.

2. Support Vector Machine

Support Vector Machine atau SVM adalah model supervised machine learning yang menggunakan algoritme klasifikasi untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dua kelompok. Setelah memberikan model SVM set data pelatihan berlabel untuk setiap kategori, model ini dapat mengkategorikan teks baru.

3. Information Retrieval (IR)

Information Retrieval (IR) adalah proses mendapatkan sumber daya sistem informasi yang relevan dengan kebutuhan informasi dari kumpulan sumber daya tersebut. Pencarian dapat didasarkan pada teks lengkap atau pengindeksan berbasis konten lainnya.

4. Decision Tree

Decision Tree adalah algoritme supervised learning non-parametrik yang digunakan untuk keperluan klasifikasi dan regresi. Algoritma ini memiliki struktur pohon yang hirarkis.

Kesimpulan

Teknologi kecerdasan artifisial seperti machine learning dapat dengan mudahnya mendukung kegiatan atau upaya pemasaran Anda, khususnya pada pemasaran digital.

Untuk memaksimalkan hasil, tentunya perlu pemahaman mendalam tentang apa-apa saja yang harus dilakukan dan sebaiknya dihindari. Layaknya manusia, sistem juga perlu latihan agar dapat menunjukkan hasil baik atau kemajuan secara signifikan. Pastikan juga Anda sudah siap dengan solusi atas tantangan yang nantinya bisa saja muncul.

Sekawan Studio menyediakan paket jasa pembuatan website profesional dan UMKM untuk membantu meningkatkan visibilitas situs di Google.

Tampilkan lebih Banyak Rekomendasi Topik.

Dapatkan informasi dan notifikasi update artikel terbaru dari kami, untuk menambah pengetahuan seputar dunia teknologi.

Mulai Proyek!

Tentukan paket pilihan sesuai dengan bisnis Anda.

Informasi Personal

Cluster Coding Factory, KEK Singhasari, Jl. Raya Klampok, RT.04/RW.04, Pasrepan, Klampok, Kec. Singosari, Kabupaten Malang, Jawa Timur 65153

Daftarkan diri gratis dan dapatkan keuntungan dari program kami.

Mari wujudkan idemu.

Cluster Coding Factory, KEK Singhasari, Jl. Raya Klampok, RT.04/RW.04, Pasrepan, Klampok, Kec. Singosari, Kabupaten Malang, Jawa Timur 65153

Raih keuntungan bersama kami!

Daftarkan diri gratis dan dapatkan keuntungan dari program kami.