Optimasi SEO: Bagaimana AI Google Bekerja (Agustus 2026)

Optimasi Mesin Pencari (SEO) adalah proses mengoptimalkan faktor-faktor on-page dan off-page yang mempengaruhi peringkat halaman web untuk istilah pencarian tertentu. Ini adalah proses multi-faset yang mencakup mengoptimalkan kecepatan muat halaman, menghasilkan strategi pembangunan tautan, menggunakan alat SEO, serta mempelajari cara merekayasa balik AI Google (GOOGL ) dengan menggunakan pemikiran komputasi.

Pemikiran komputasi adalah teknik analisis dan pemecahan masalah yang canggih yang digunakan oleh programmer komputer saat menulis kode dan algoritma. Pemikir komputasi akan mencari kebenaran dengan memecahkan masalah dan menganalisisnya menggunakan pemikiran prinsip pertama.

Karena Google tidak merilis resep rahasia mereka kepada siapa pun, kita akan mengandalkan pemikiran komputasi. Kita akan membahas beberapa momen penting dalam sejarah Google yang membentuk algoritma yang digunakan, dan kita akan mempelajari mengapa ini penting.

Bagaimana Membuat Sebuah Pikiran

Kita akan memulai dengan sebuah buku yang diterbitkan pada tahun 2012, berjudul “Bagaimana Membuat Sebuah Pikiran: Rahasia Pikiran Manusia Terungkap” oleh futuris terkenal dan penemu Ray Kurzweil. Buku ini membongkar otak manusia dan memecahkan cara kerjanya. Kita belajar dari awal bagaimana otak melatih dirinya sendiri dengan menggunakan pengenalan pola untuk menjadi mesin prediksi, selalu bekerja untuk memprediksi masa depan, bahkan memprediksi kata berikutnya.

Bagaimana manusia mengenali pola dalam kehidupan sehari-hari? Bagaimana koneksi ini terbentuk di otak? Buku ini dimulai dengan memahami pemikiran hierarkis, ini adalah memahami struktur yang terdiri dari elemen-elemen yang beragam yang disusun dalam pola, susunan ini kemudian mewakili simbol seperti huruf atau karakter, dan kemudian ini disusun lebih lanjut menjadi pola yang lebih maju seperti kata, dan akhirnya kalimat. Akhirnya, pola-pola ini membentuk ide, dan ide-ide ini diubah menjadi produk yang dibangun oleh manusia.

Dengan meniru otak manusia, terungkaplah sebuah jalur untuk menciptakan AI yang canggih melampaui kemampuan jaringan neural yang ada pada saat penerbitan.

Buku ini adalah biru cetak untuk menciptakan AI yang dapat diskalakan dengan menyedot data dunia, dan menggunakan pemrosesan pengenalan pola multi-lapis untuk memparse teks, gambar, audio, dan video. Sistem yang dioptimalkan untuk meningkatkan skala karena keuntungan cloud dan kemampuan pemrosesan paralel. Dengan kata lain, tidak ada batasan pada input data atau output.

Buku ini sangat penting sehingga tidak lama setelah penerbitannya, penulis Ray Kurzweil dipekerjakan oleh Google untuk menjadi Direktur Teknik yang fokus pada pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa. Peran yang sangat sesuai dengan buku yang telah ditulisnya.

Tidak mungkin untuk menyangkal seberapa besar pengaruh buku ini terhadap masa depan Google, dan bagaimana mereka menentukan peringkat situs web. Buku AI ini harus menjadi bacaan wajib bagi siapa saja yang ingin menjadi ahli SEO.

DeepMind

Diluncurkan pada tahun 2010, DeepMind adalah startup baru yang menggunakan algoritma AI revolusioner yang sedang mengambil alih dunia, itu disebut pembelajaran penguatan. DeepMind menjelaskannya dengan baik sebagai:

“Kami memperkenalkan model pembelajaran dalam pertama yang berhasil belajar kebijakan kontrol langsung dari input sensori berdimensi tinggi menggunakan pembelajaran penguatan. Model ini adalah jaringan neural konvolusional, dilatih dengan varian Q-pembelajaran, yang inputnya adalah piksel mentah dan outputnya adalah fungsi nilai yang memperkirakan imbalan masa depan.”

Dengan menggabungkan pembelajaran dalam dengan pembelajaran penguatan, menjadi pembelajaran penguatan dalam sistem. Pada tahun 2013, DeepMind menggunakan algoritma ini untuk meraih kemenangan melawan pemain manusia pada permainan Atari 2600 – Dan ini dicapai dengan meniru otak manusia dan bagaimana ia belajar dari pelatihan dan pengulangan.

Menyerupai bagaimana manusia belajar dengan pengulangan, baik itu menendang bola atau bermain Tetris, AI juga akan belajar. Jaringan neural AI melacak kinerja dan akan meningkatkan diri secara bertahap, sehingga memilih gerakan yang lebih kuat pada iterasi berikutnya.

DeepMind sangat mendominasi dalam teknologi yang digunakan sehingga Google harus membeli akses ke teknologi tersebut. DeepMind diakuisisi lebih dari $500 juta pada tahun 2014.

Setelah akuisisi, industri AI menyaksikan terobosan berturut-turut, jenis yang tidak pernah terlihat sejak 11 Mei 1997, ketika grandmaster Garry Kasparov kalah dalam pertandingan catur melawan Deep Blue, komputer catur yang dikembangkan oleh ilmuwan di IBM.

Pada tahun 2015, DeepMind memperbarui algoritma untuk mengujinya pada suite 49 permainan Atari, dan mesin mengalahkan kinerja manusia pada 23 permainan.

Itu hanya awal, kemudian pada tahun 2015 DeepMind mulai fokus pada AlphaGo, program dengan tujuan mengalahkan juara dunia catur profesional. Permainan catur kuno, yang pertama kali muncul di Cina sekitar 4000 tahun yang lalu, dianggap sebagai permainan paling menantang dalam sejarah manusia, dengan 10³⁶⁰ gerakan yang mungkin.

DeepMind menggunakan pembelajaran terawasi untuk melatih sistem AlphaGo dengan belajar dari pemain manusia. Tak lama kemudian, DeepMind membuat headlines setelah AlphaGo mengalahkan Lee Sedol, juara dunia, dalam pertandingan lima permainan pada Maret 2016.

Tidak ingin kalah, pada Oktober 2017, DeepMind merilis AlphaGo Zero, model baru dengan pembeda utama bahwa itu tidak memerlukan pelatihan manusia. Karena itu tidak memerlukan pelatihan manusia, itu juga tidak memerlukan pelabelan data, sistemnya secara efektif menggunakan pembelajaran tidak terawasi. AlphaGo Zero dengan cepat melampaui pendahulunya, seperti yang dijelaskan oleh DeepMind.

“Versi sebelumnya dari AlphaGo awalnya dilatih pada ribuan permainan catur amatir dan profesional untuk belajar cara bermain catur. AlphaGo Zero melewati langkah ini dan belajar bermain dengan bermain permainan melawan dirinya sendiri, dimulai dari permainan yang benar-benar acak. Dengan melakukan ini, itu dengan cepat melampaui tingkat permainan manusia dan mengalahkan versi sebelumnya yang telah dipublikasikan dengan skor 100-0.”

Sementara itu, dunia SEO sangat fokus pada PageRank, tulang punggung Google. Ini dimulai pada tahun 1995, ketika Larry Page dan Sergey Brin masih mahasiswa Ph.D. di Universitas Stanford. Duo ini mulai bekerja sama pada proyek penelitian yang dijuluki “BackRub”. Tujuannya adalah menentukan peringkat halaman web ke dalam ukuran pentingnya dengan mengubah data tautan balik. Tautan balik adalah tautan dari satu halaman ke halaman lain, mirip dengan tautan ini.

Algoritma ini kemudian diganti namanya menjadi PageRank, dinamai dari istilah “halaman web” dan co-pendiri Larry Page. Larry Page dan Sergey Brin memiliki tujuan ambisius untuk membangun mesin pencari yang dapat menguasai seluruh web hanya dengan tautan balik.

Dan itu berhasil.

PageRank Mendominasi Berita

Para profesional SEO segera memahami dasar-dasar bagaimana Google menghitung peringkat kualitas untuk sebuah halaman web dengan menggunakan PageRank. Beberapa wirausahawan SEO hitam yang cerdas memahami bahwa untuk menskalakan konten, mungkin masuk akal untuk membeli tautan daripada menunggu untuk mendapatkannya secara alami.

Ekonomi baru muncul di sekitar tautan balik. Pemilik situs web yang ingin mempengaruhi peringkat mesin pencari akan membeli tautan, dan sebagai gantinya, situs web yang ingin memonetisasi akan menjual tautan.

Situs web yang membeli tautan sering kali menduduki peringkat Google dalam semalam, mengalahkan merek yang sudah mapan.

Peringkat dengan metode ini bekerja sangat baik selama beberapa waktu – Sampai itu berhenti bekerja, mungkin sekitar waktu machine learning mulai bekerja dan memecahkan masalah yang mendasarinya. Dengan diperkenalkannya pembelajaran penguatan dalam, PageRank menjadi variabel peringkat, bukan faktor dominan.

Saat ini, komunitas SEO terbagi tentang membeli tautan sebagai strategi. Saya secara pribadi percaya bahwa membeli tautan menawarkan hasil yang sub-optimal, dan bahwa metode terbaik untuk mendapatkan tautan balik adalah berdasarkan variabel yang spesifik untuk industri. Salah satu layanan yang sah yang bisa saya rekomendasikan adalah HARO (Help a Reporter Out). Kesempatan di HARO adalah untuk mendapatkan tautan balik dengan memenuhi permintaan media.

Merek yang sudah mapan tidak pernah harus khawatir tentang sumber tautan, karena mereka memiliki keuntungan waktu yang bekerja untuk mereka. Semakin tua sebuah situs web, semakin lama waktu yang telah digunakan untuk mengumpulkan tautan balik yang berkualitas. Dengan kata lain, peringkat mesin pencari sangat bergantung pada usia situs web, jika Anda menghitung menggunakan metrik waktu = tautan balik.

Contohnya, CNN secara alami akan mendapatkan tautan balik untuk sebuah artikel berita karena merek, kepercayaan, dan karena sudah terdaftar sebelumnya – Jadi secara alami mereka mendapatkan lebih banyak tautan balik dari orang-orang yang mencari artikel dan menautkan ke hasil pencarian pertama yang mereka temukan.

Artinya bahwa halaman web yang berperingkat lebih tinggi secara alami mendapatkan lebih banyak tautan balik. Sayangnya, ini berarti situs web baru sering dipaksa untuk menyalahgunakan algoritma tautan balik dengan beralih ke pasar tautan balik.

Pada awal 2000-an, membeli tautan balik bekerja dengan sangat baik dan itu adalah proses yang sederhana. Pembeli tautan membeli tautan dari situs web dengan otoritas tinggi, sering kali tautan footer sitewide, atau mungkin pada basis per artikel (sering kali menyamar sebagai posting tamu), dan penjual yang ingin memonetisasi situs web mereka dengan senang hati memenuhi permintaan – Sayangnya, sering kali dengan mengorbankan kualitas.

Akhirnya, bakat mesin pembelajaran Google memahami bahwa mengkodekan hasil pencarian dengan tangan adalah sia-sia, dan banyak PageRank yang dikodekan dengan tangan. Sebaliknya, mereka memahami bahwa AI akan menjadi bertanggung jawab untuk menghitung peringkat dengan sedikit atau tanpa intervensi manusia.

Untuk tetap kompetitif, Google menggunakan setiap alat yang ada, termasuk pembelajaran penguatan dalam – Jenis algoritma pembelajaran mesin yang paling canggih di dunia.

Sistem ini, yang ditumpuk di atas akuisisi Google atas MetaWeb, adalah perubahan besar. Alasannya akuisisi MetaWeb pada tahun 2010 sangat penting adalah bahwa itu mengurangi bobot yang diberikan Google pada kata kunci. Konteks menjadi penting, ini dicapai dengan menggunakan metodologi kategorisasi yang disebut ‘entitas’. Seperti yang dijelaskan oleh Fast Company:

“Sekali Metaweb mengetahui entitas yang Anda maksud, itu dapat memberikan set hasil. Ini bahkan dapat menggabungkan entitas untuk pencarian yang lebih kompleks – ‘aktris di atas 40’ mungkin merupakan satu entitas, ‘aktris yang tinggal di New York City’ mungkin merupakan entitas lain, dan ‘aktris dengan film yang sedang diputar’ mungkin merupakan entitas lain lagi.”

Teknologi ini digabungkan ke dalam pembaruan algoritma besar yang disebut RankBrain yang diluncurkan pada musim semi tahun 2015. RankBrain fokus pada memahami konteks daripada hanya berdasarkan kata kunci, dan RankBrain juga mempertimbangkan konteks lingkungan (misalnya, lokasi pencari) dan mengekstrak makna di mana sebelumnya tidak ada. Ini adalah pembaruan penting terutama untuk pengguna seluler.

Sekarang kita telah memahami bagaimana Google menggunakan teknologi ini, mari kita menggunakan teori komputasi untuk berspekulasi tentang bagaimana itu dilakukan.

Apa itu Pembelajaran Dalam?

Pembelajaran dalam adalah jenis pembelajaran mesin yang paling umum digunakan – Mustahil bagi Google untuk tidak menggunakan algoritma ini.

Pembelajaran dalam dipengaruhi secara signifikan oleh cara kerja otak manusia dan mencoba meniru perilaku otak dalam menggunakan pengenalan pola untuk mengidentifikasi dan mengategorikan objek.

Contohnya, jika Anda melihat huruf a, otak Anda secara otomatis mengenali garis dan bentuk untuk mengidentifikasi itu sebagai huruf a. Hal yang sama diterapkan pada huruf ap, otak Anda secara otomatis mencoba memprediksi masa depan dengan menghasilkan kata-kata yang mungkin seperti app atau apple. Pola lain mungkin termasuk angka, tanda jalan, atau mengidentifikasi orang yang dicintai di bandara yang ramai.

Anda dapat memikirkan koneksi dalam sistem pembelajaran dalam sebagai mirip dengan cara kerja otak manusia dengan koneksi neuron dan sinapsis.

Pembelajaran dalam pada akhirnya adalah istilah yang diberikan untuk arsitektur pembelajaran mesin yang menggabungkan banyak multilayer perceptron, sehingga tidak hanya ada satu lapisan tersembunyi tetapi banyak lapisan tersembunyi. “Kedalaman” jaringan neural yang dalam menentukan seberapa kompleks pola yang dapat dipelajari oleh jaringan.

Jaringan yang terhubung penuh dapat digabungkan dengan fungsi pembelajaran mesin lainnya untuk menciptakan arsitektur pembelajaran dalam yang berbeda.

Bagaimana Google Menggunakan Pembelajaran Dalam?

Google merayapi situs web di seluruh dunia dengan mengikuti tautan (seperti neuron) yang menghubungkan situs web satu sama lain. Ini adalah metodologi asli yang digunakan Google sejak hari pertama, dan masih digunakan. Setelah situs web diindeks, berbagai jenis AI digunakan untuk menganalisis harta karun data ini.

Sistem Google melabeli halaman web sesuai dengan berbagai metrik internal, dengan hanya sedikit intervensi atau input manusia. Contoh intervensi adalah penghapusan manual URL tertentu karena Permintaan Penghapusan DMCA.

Insinyur Google terkenal karena membuat frustrasi peserta konferensi SEO, dan ini karena eksekutif Google tidak pernah dapat dengan benar menjelaskan bagaimana Google bekerja. Ketika pertanyaan diajukan tentang mengapa situs web tertentu gagal menduduki peringkat, itu hampir selalu jawaban yang sama yang tidak jelas. Jawaban ini begitu sering sehingga sering kali peserta secara proaktif menyatakan bahwa mereka telah berkomitmen untuk membuat konten yang baik selama berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun tanpa hasil positif.

Secara dapat diprediksi, pemilik situs web diinstruksikan untuk fokus pada membangun konten yang berharga – Komponen penting, tetapi jauh dari komprehensif.

Kurangnya jawaban ini karena eksekutif tidak mampu menjawab pertanyaan dengan benar. Algoritma Google bekerja dalam kotak hitam. Ada input, dan kemudian output – dan itulah bagaimana pembelajaran dalam bekerja.

Mari kita kembali ke hukuman peringkat yang secara negatif mempengaruhi jutaan situs web, seringkali tanpa sepengetahuan pemilik situs web.

PageSpeed Insights

Google tidak sering transparan, PageSpeed Insights adalah pengecualian. Situs web yang gagal dalam tes kecepatan ini akan dikirim ke kotak penalti karena memuat lambat – Terutama jika pengguna seluler terpengaruh.

Apa yang diduga adalah bahwa pada suatu titik dalam proses ada pohon keputusan yang memisahkan situs web yang cepat, versus situs web yang memuat lambat (gagal dalam PageSpeed Insights). Pohon keputusan adalah pendekatan algoritmik yang membagi dataset menjadi titik data individu berdasarkan kriteria yang berbeda. Kriteria mungkin untuk mempengaruhi peringkat halaman untuk pengguna seluler versus desktop.

Sekarang kita telah memahami bagaimana Google menggunakan teknologi ini, mari kita menggunakan teori komputasi untuk berspekulasi tentang bagaimana itu dilakukan.

Apa itu Pembelajaran Penguatan?

Pembelajaran penguatan adalah teknik pembelajaran mesin yang melibatkan melatih agen AI melalui pengulangan tindakan dan imbalan yang terkait. Agen pembelajaran penguatan bereksperimen dalam lingkungan, mengambil tindakan dan dihargai ketika tindakan yang benar diambil. Dengan waktu, agen belajar untuk mengambil tindakan yang akan memaksimalkan imbalannya.

Imbalan bisa berdasarkan pada perhitungan sederhana yang menghitung waktu yang dihabiskan pada halaman yang direkomendasikan.

Jika Anda menggabungkan metodologi ini dengan sub-rutin Human-in-the-loop, ini akan terdengar seperti mesin rekomendasi yang ada yang mengontrol semua aspek kehidupan digital kita seperti YouTube, Netflix (NFLX ), Amazon Prime – Dan jika itu terdengar seperti cara mesin pencari harus beroperasi, Anda benar.

Bagaimana Google Menggunakan Pembelajaran Penguatan

Roda gila Google meningkat dengan setiap pencarian, manusia melatih AI dengan memilih hasil terbaik yang paling menjawab pertanyaan mereka, dan pertanyaan serupa dari jutaan pengguna lain.

Agen pembelajaran penguatan terus bekerja pada perbaikan diri dengan memperkuat hanya interaksi yang paling positif antara pencarian dan hasil pencarian yang disampaikan.

Google mengukur waktu yang dibutuhkan pengguna untuk memindai halaman hasil, URL yang diklik, dan waktu yang dihabiskan pada situs web yang dikunjungi, dan mereka mendaftarkan klik kembali. Data ini kemudian dikompilasi dan dibandingkan untuk setiap situs web yang menawarkan pertandingan data atau pengalaman pengguna yang serupa.

Situs web dengan tingkat retensi yang rendah (waktu yang dihabiskan di situs), kemudian diberi nilai negatif oleh sistem pembelajaran penguatan, dan situs web lain yang bersaing diuji untuk meningkatkan peringkat yang ditawarkan. Google tidak bias, asalkan tidak ada intervensi manual, Google akhirnya menyediakan halaman hasil pencarian yang diinginkan.

Pengguna adalah human-in-the-loop yang memberikan Google data gratis dan menjadi komponen terakhir dari sistem pembelajaran penguatan dalam. Sebagai imbalan atas layanan ini, Google menawarkan pengguna kesempatan untuk mengklik iklan.

Iklan di luar menghasilkan pendapatan, juga berfungsi sebagai faktor peringkat sekunder, mengapungkan lebih banyak data tentang apa yang membuat pengguna ingin mengklik.

Google pada dasarnya belajar apa yang diinginkan pengguna. Ini dapat dibandingkan dengan mesin rekomendasi oleh layanan streaming video. Dalam hal ini, mesin rekomendasi akan memberi pengguna konten yang ditargetkan pada minat mereka. Misalnya, pengguna yang secara teratur menikmati aliran komedi romantis mungkin menikmati parodi jika mereka berbagi komedian yang sama.

Bagaimana Ini Membantu SEO?

Jika kita terus dengan pemikiran komputasi, kita dapat berasumsi bahwa Google telah melatih dirinya sendiri untuk menyampaikan hasil terbaik, dan ini sering kali dicapai dengan menggeneralisasi dan memuaskan bias manusia. Mustahil bagi AI Google untuk tidak mengoptimalkan hasil yang memenuhi bias ini, jika tidak, hasilnya akan sub-optimal.

Dengan kata lain, tidak ada formula ajaib, tetapi ada beberapa praktik terbaik.

Ini adalah tanggung jawab praktisi SEO untuk mengenali bias yang Google cari yang spesifik untuk industri mereka – Dan untuk memasok ke dalam bias tersebut. Misalnya, seseorang yang mencari hasil pemilu tanpa menentukan tanggal, kemungkinan besar mencari hasil terbaru – ini adalah bias ketika. Seseorang yang mencari resep, kemungkinan besar tidak memerlukan halaman terbaru, dan mungkin lebih memilih resep yang telah bertahan selama bertahun-tahun.

Ini adalah tanggung jawab praktisi SEO untuk menawarkan pengunjung hasil yang mereka cari. Ini adalah cara paling berkelanjutan untuk menduduki peringkat di Google.

Pemilik situs web harus meninggalkan target kata kunci tertentu dengan harapan bahwa mereka dapat menyampaikan apa saja kepada pengguna akhir. Hasil pencarian harus tepat memenuhi kebutuhan pengguna.

Apa itu bias? Ini bisa jadi memiliki nama domain yang terlihat seperti otoritas tinggi, yaitu apakah nama domain sesuai dengan pasar yang Anda layani? Memiliki nama domain dengan kata “India” di dalamnya mungkin akan mengecewakan pengguna AS dari mengklik URL karena bias nasionalisme yang mempercayai hasil yang berasal dari negara tempat tinggal mereka. Memiliki nama domain satu kata juga dapat memberikan ilusi otoritas.

Bias yang paling penting adalah apa yang diinginkan pengguna untuk memenuhi pertanyaan mereka? Apakah itu FAQ, daftar 10 besar, posting blog? Ini perlu dijawab, dan jawabannya mudah ditemukan. Anda hanya perlu menganalisis persaingan dengan melakukan pencarian Google di pasar target Anda.

SEO Hitam Sudah Mati

Bandungkan ini dengan SEO Hitam, metode agresif untuk menduduki peringkat situs web yang mengeksploitasi teknik SPAM licik, termasuk membeli tautan balik, memalsukan tautan balik, menghack situs web, menghasilkan bookmark sosial secara besar-besaran, dan metodologi gelap lainnya yang diterapkan melalui jaringan alat SEO hitam.

Alat yang sering digunakan kembali dan dijual kembali di berbagai forum pemasaran mesin pencari, produk dengan nilai yang hampir tidak ada dan sedikit kemungkinan untuk berhasil. Saat ini, alat tersebut memungkinkan penjual untuk menjadi kaya sementara menawarkan nilai minimal kepada pengguna akhir.

Ini adalah alasan mengapa saya menyarankan untuk meninggalkan SEO Hitam. Fokuskan SEO Anda pada memandangnya dari lensa pembelajaran mesin. Penting untuk memahami bahwa setiap kali seseorang melewatkan hasil pencarian untuk mengklik hasil yang tersembunyi di bawah, itu adalah human-in-the-loop yang bekerja sama dengan sistem pembelajaran penguatan dalam. Manusia membantu AI untuk memperbaiki diri, menjadi tak terhingga lebih baik seiring waktu.

Ini adalah algoritma pembelajaran mesin yang telah dilatih oleh lebih banyak pengguna daripada sistem lain dalam sejarah manusia.

Google menangani 3,8 juta pencarian per menit rata-rata di seluruh dunia. Ini berarti 228 juta pencarian per jam, 5,6 miliar pencarian per hari. Ini adalah banyak data, dan inilah mengapa sangat bodoh untuk mencoba SEO hitam. Menganggap AI Google akan tetap stagnan adalah bodoh, sistem ini menggunakan Hukum Pengembalian yang Dipercepat untuk memperbaiki diri secara eksponensial.

AI Google menjadi sangat kuat sehingga dapat dibayangkan bahwa itu bisa menjadi AI pertama yang mencapai Kecerdasan Umum Buatan (AGI). AGI adalah kecerdasan yang dapat menggunakan pembelajaran transfer untuk menguasai satu bidang dan kemudian menerapkan kecerdasan yang dipelajari tersebut ke berbagai domain. Meskipun menarik untuk menjelajahi upaya AGI Google di masa depan, harus dipahami bahwa sekali proses ini dimulai, sulit untuk dihentikan. Ini tentu saja spekulasi menuju masa depan karena Google saat ini merupakan jenis AI yang sempit, tetapi itu adalah topik untuk artikel lain.

Mengetahui ini, menghabiskan satu detik lagi pada SEO hitam adalah tindakan yang bodoh.

SEO Putih

Jika kita menerima bahwa AI Google akan terus memperbaiki diri, maka kita tidak memiliki pilihan lain selain meninggalkan upaya untuk mengalahkan Google. Sebaliknya, fokuslah pada mengoptimalkan situs web untuk menyediakan Google secara spesifik apa yang mereka cari.

Sebagaimana dijelaskan, ini melibatkan mengaktifkan SSL, mengoptimalkan kecepatan muat halaman, dan mengoptimalkan Judul Meta dan Deskripsi Meta. Untuk mengoptimalkan bidang ini, Judul Meta dan Deskripsi Meta harus dibandingkan dengan situs web yang bersaing – Identifikasi elemen kemenangan yang menghasilkan tingkat klik yang tinggi.

Jika Anda mengoptimalkan untuk diklik, tonggak berikutnya adalah membuat halaman pendaratan terbaik. Tujuannya adalah halaman pendaratan yang mengoptimalkan nilai pengguna sehingga waktu rata-rata yang dihabiskan di halaman melampaui pesaing yang bersaing untuk peringkat mesin pencari teratas.

Hanya dengan menawarkan pengalaman pengguna terbaik dapat meningkatkan peringkat halaman.

Sampai sekarang, kita telah mengidentifikasi metrik-metrik ini sebagai yang paling penting:

• Kecepatan Muat
• SSL Diaktifkan
• Judul Meta dan Deskripsi Meta
• Halaman Pendaratan

Halaman pendaratan adalah elemen yang paling sulit karena Anda bersaing dengan dunia. Halaman pendaratan harus memuat dengan cepat, dan harus menyajikan semua yang diharapkan, dan kemudian memanjakan pengguna dengan lebih.

Pemikiran Akhir

Sangat mudah untuk mengisi 2000 kata lagi dengan menjelaskan teknologi AI lain yang digunakan Google, serta untuk lebih dalam menjelajahi lubang kelinci SEO. Tujuan di sini adalah untuk memfokuskan kembali perhatian pada metrik yang paling penting.

Praktisi SEO sangat fokus pada mengalahkan sistem sehingga mereka lupa bahwa pada akhirnya, elemen paling penting dari SEO adalah memberikan pengguna nilai sebanyak mungkin.

Cara untuk mencapai ini adalah dengan tidak pernah membiarkan konten penting menjadi usang. Jika dalam sebulan saya memikirkan kontribusi penting, itu akan ditambahkan ke artikel ini. Google kemudian dapat mengidentifikasi seberapa segar konten, dicocokkan dengan riwayat halaman yang menyampaikan nilai.

Jika Anda masih khawatir tentang mendapatkan tautan balik, solusinya sederhana. Hormati waktu pengunjung dan berikan mereka nilai. Tautan balik akan datang secara alami, karena pengguna akan menemukan nilai dalam berbagi konten Anda.

Pertanyaan kemudian bergeser ke pemilik situs web tentang bagaimana menyediakan nilai pengguna dan pengalaman pengguna terbaik.