Bagaimana Pencarian Semantik Mengelola Kueri Long-tail?

Saat mengoptimalkan konten web, sudah menjadi rahasia umum bahwa kata kunci masih penting. Persaingan untuk mendapatkan peringkat untuk kata kunci tunggal sangat ketat, dengan konten digital diterbitkan dengan kecepatan yang mencengangkan. Dengan setiap perubahan dalam algoritme Google, aturan baru menentukan cara memberi peringkat konten yang lebih baik, dan merek yang awalnya berpikir bahwa menempatkan kata kunci bertarget mereka sesering mungkin secara efektif telah menemukan bahwa itu tidak cukup.

Kata kunci ekor panjang bukanlah hal baru dalam hal meningkatkan konten dan menanggapi pertanyaan pengguna. Google memperkenalkan kata kunci ekor panjang dan pencarian semantik sebagai faktor penting SEO hampir satu dekade lalu. Saat ini, faktor-faktor ini telah melampaui SEO hingga aspek apa pun dari pengalaman percakapan online. Basis pengetahuan, pencarian situs web, atau bahkan chatbots menafsirkan kata-kata dan mencoba memberikan hasil kepada pengguna- Namun, semakin kompleks kata-katanya, semakin sulit untuk memberikan jawaban yang benar. Namun pengguna menggunakan lebih banyak nada percakapan dan kata-kata saat melakukan pencarian dan kebutuhan untuk dapat memahami dan menjawab pertanyaan ekor panjang lebih tinggi dari sebelumnya.

Alat pencarian dan platform percakapan memfasilitasi pertanyaan pengguna, tetapi mereka sering didasarkan pada pencarian kata kunci dasar, dan mereka sering kurang memperhatikan pertanyaan ekor panjang. Akibatnya, peluang hilang.

Tetapi seberapa pentingkah kueri ekor panjang, dan peran apa yang dimainkan pencarian semantik dalam hal ini?

Apa itu kueri penelusuran ekor panjang?

Kueri pencarian ekor panjang adalah frasa kata kunci yang lebih panjang dan lebih bertarget yang biasanya dibuat pengguna saat:

• mengajukan pertanyaan yang sangat ringkas di mana mereka menambahkan banyak detail, atau
• menggunakan pencarian suara, karena secara verbal, kita cenderung mengekspresikan diri termasuk lebih banyak kata.

Dalam SEO, kata kunci ekor panjang memiliki volume pencarian rendah, persaingan rendah, tetapi tingkat konversi tinggi. Kueri ini diselaraskan dengan tahap akhir corong pembelian.

Kami menyebutnya ekor panjang karena ketika mereka diwakili pada grafik oleh volume pencarian mereka, mereka berada di ujung ekor panjang dari kurva permintaan pencarian. Padahal, istilah long tail keyword berasal dari buku The Long Tail karya Chris Anderson. Dalam buku ini, Anderson menunjukkan bahwa meskipun ada pasar kecil, luasnya internet masih dapat membuat kata kunci niche Anda menguntungkan.

Mengapa kata kunci ekor panjang penting?

Saat ini, pengguna web berinteraksi dengan penelusuran situs web mana pun dengan cara yang sama seperti saat mereka berinteraksi dengan bilah penelusuran Google. Artinya hanya 20% kueri penelusuran web yang diformulasikan menggunakan kata kunci pendek, sedangkan 80% kueri penelusuran di situs web dibuat dari 3 kata atau lebih, alias kata kunci berekor panjang.

Karena terbiasa mencari informasi di Google menggunakan bahasa alami daripada hanya kata kunci yang ditargetkan, pengunjung situs web sekarang mengharapkan situs yang mereka kunjungi menawarkan tingkat pemahaman yang sama. Bisnis online perlu meningkatkan permainan pencarian mereka dan dapat memberikan jawaban yang tepat untuk setiap permintaan pengguna, terlepas dari kerumitan atau panjangnya, daripada hanya mengembalikan halaman "tidak ada hasil", meningkatkan frustrasi di antara pengguna.

Premisnya cukup jelas: teknologi pencarian harus mampu menguraikan kata kunci ekor panjang untuk memahami apa yang sebenarnya dikatakan pelanggan dan menunjukkan kepada mereka apa yang mereka inginkan.

Langkah selanjutnya: NLP ekor panjang dan pencarian semantik

Apa yang dimaksud dengan kata kunci ekor panjang dan Pengolahan Bahasa alami memiliki kesamaan? Nah, teknologi NLP hanyalah cara terbaik untuk menguraikan maksud dan makna sebenarnya di balik kata kunci ekor panjang. Manusia memiliki cara yang berbeda untuk mengekspresikan apa yang mereka inginkan, karena kita tidak berbicara dalam biner. Kata, atau frasa yang sama, dapat memiliki banyak arti dan dapat diungkapkan dengan cara yang berbeda.

Berkat teknologi NLP, mesin pencari situs web dapat memahami makna di balik permintaan pencarian yang kompleks termasuk kata kunci ekor panjang, dan memberikan jawaban yang memadai kepada pengguna web. Evolusi dari pencarian kata kunci dasar ke pencarian yang lebih fokus pada maksud intrinsik ini dikenal sebagai pencarian semantik.

Apa perbedaan antara pencarian berbasis kata kunci dan pencarian semantik?

Dengan pencarian kata kunci, Anda mendapatkan apa yang Anda minta. Jadi, jika sebuah kata adalah homograf dan memiliki arti yang berbeda tetapi ditulis dengan cara yang sama, kata itu akan muncul dalam pencarian Anda. Tidak akan ada pembedaan antara a kelelawar itu adalah binatang dan kelelawar yaitu peralatan olahraga. Juga, jika konten yang relevan muncul pada mamalia bersayap, pencarian kata kunci yang ketat tidak akan menemukannya dan tidak dapat mengidentifikasi hubungan sebab akibat antara kata-kata.

Pencarian semantik melihat makna kata dan mempertimbangkan maksud pengguna untuk menyampaikan informasi dan konsep yang belum ditulis secara eksplisit ke dalam kueri.

Oleh karena itu, ketika perusahaan ingin menyelidiki memberikan pengalaman pengguna yang berhubungan dengan apa yang ingin mereka katakan, baik itu melalui platform percakapan, chatbots atau strategi kata kunci SEO, menggunakan pencarian semantik memberikan wawasan yang lebih baik tentang apa yang dicari pengguna.

Pelajari lebih lanjut: Unduh lembar data produk Inbenta Search

Pengelompokan Semantik: memperkaya pengalaman pelanggan dengan mengidentifikasi kesenjangan konten

Bagaimana Anda dapat mencegah pelanggan merasa frustrasi ketika mereka tidak menerima hasil pencarian yang memadai untuk kueri yang mereka buat? Pengelompokan Semantik mengelompokkan kueri pencarian yang setara secara semantik yang melibatkan kata, frasa, dan kalimat ke dalam kelompok berdasarkan makna.

Semantic Clustering Inbenta dapat menemukan dan mengelompokkan kumpulan pertanyaan serupa yang belum terjawab untuk memberikan pandangan holistik guna membantu bisnis mengisi kesenjangan pengetahuan mereka. Pengguna juga dapat mendeteksi di mana pelanggan memiliki pertanyaan yang gagal di mana mereka tidak menerima tanggapan yang memuaskan dan mengingatkan perusahaan untuk mengembangkan materi yang menjawab pertanyaan ini, mengurangi penggunaan tiket dukungan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Pengelompokan semantik dapat digunakan untuk mengoptimalkan pencarian web dan juga digunakan oleh chatbot AI terbaik untuk meningkatkan kualitas percakapan dan memberikan pengalaman pelanggan yang interaktif.

Mengapa Anda harus menggunakan NLP dan pencarian semantik di situs web Anda

Berikan jawaban untuk semua pertanyaan yang relevan

Seperti yang Anda pahami sekarang, menggunakan mesin telusur semantik di situs web Anda yang didukung oleh teknologi NLP memastikan bahwa mesin tersebut memahami semua kueri relevan yang dibuat oleh pengguna, baik yang dibuat dari kata kunci berekor pendek atau panjang.

Memahami semua jenis kueri, tidak peduli bagaimana kueri itu diformulasikan, berarti alat pencarian kemudian dapat menjawab kueri ini, menawarkan tingkat hasil yang sangat tepat kepada pengunjung situs web Anda.

Alat pendukung untuk pelanggan dan agen

Dengan Pencarian Inbenta, pengguna dapat memanfaatkan kemampuan pencarian semantik, Inbenta's Simbolik AI dan teknologi NLP dengan data yang ditarik di seluruh alat hubungan pelanggan seperti Salesforce dan Zendesk untuk lebih memahami permintaan pelanggan dan memberikan jawaban yang cepat, terpusat, dan relevan yang mengalihkan waktu dan sumber daya dari tim dukungan pelanggan.

Agen dukungan juga dapat mengambil manfaat dari alat tersebut, menggunakannya secara internal untuk membantu mereka menemukan informasi atau jawaban atas pertanyaan dukungan.

Tingkatkan perjalanan pengunjung web Anda

Dengan menganalisis kata kunci ekor panjang untuk memberikan hasil pencarian yang akurat, Pencarian Inbenta membantu pelanggan menghemat waktu mencari informasi yang tepat. Ini meningkatkan pengalaman pelanggan, skor NPS, dan mendorong lebih banyak penjualan dengan meningkatkan konversi.

Pelajari bagaimana mengintegrasikan Inbenta Search ke situs web Anda dapat membantu bisnis Anda berkembang.

Pos Bagaimana Pencarian Semantik Mengelola Kueri Long-tail? muncul pertama pada Inbenta.

• Coinsmart. Pertukaran Bitcoin dan Crypto Terbaik Eropa.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. AKSES GRATIS.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Uji Coba Gratis.
• Sumber: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/