Apa Itu Pengindeksan Semantik Laten

Apa Itu Pengindeksan Semantik Laten –  Selama berlangsungnya beberapa dekadalah, LSI dan kata kunci LSI itu sendiri telah menjadi salah satu isu yang paling banyak disengitkan dalam kalangan SEO dan para pemasar. Hingga saat ini, belum dicapai suatu konsensus yang jelas tentang apakah LSI dan kata kunci LSI dalam konteks pemasaran mesin pencari itu berdasar.

Apa itu pengindeksan semantik laten

meirapenna – Jika Anda baru mengenal pengindeksan semantik laten, panduan ini akan memberi Anda gambaran yang jelas. Panduan ini menjelaskan sejarah LSI dan bagaimana hal itu memengaruhi—atau tidak memengaruhi—SEO modern.

Apa itu pengindeksan semantik laten?
Pengindeksan semantik laten adalah metode matematika untuk menganalisis kumpulan data besar guna memahami kedekatan kata dan konsep. Metode ini membantu sistem pencarian informasi memahami hubungan antara kata dan bagaimana kata-kata tersebut saling terkait menjadi konsep.

Dengan kata lain, katakanlah Anda mencari “makan sehat”. Sebuah dokumen mungkin tidak menggunakan frasa persis “makan sehat”, tetapi malah menggunakan istilah seperti “pola makan seimbang”, “makanan bergizi”, atau “makanan utuh”. Istilah-istilah ini bukanlah sinonim yang sebenarnya, tetapi LSI menganggapnya saling terkait. Hal ini karena istilah-istilah tersebut sering muncul bersamaan dalam dokumen tentang nutrisi, meskipun tidak ada dalam pencarian awal.

LSI menganalisis pola kemunculan kata-kata secara bersamaan di beberapa dokumen (secara sederhana, seberapa sering kata-kata muncul bersamaan di berbagai dokumen), mengidentifikasi struktur laten di luar pencocokan kata kunci sederhana. Misalnya, ia mengelompokkan istilah-istilah terkait seperti “mobil” dan “mobil” berdasarkan frekuensi penggunaannya dalam konteks yang serupa. Hal ini membantu sistem lebih memahami makna keseluruhan konten, terutama dalam pencarian informasi berskala besar.

Dikembangkan pada akhir tahun 1980-an, pengindeksan semantik laten menandai terobosan dalam mengatasi dua tantangan signifikan dalam pencarian teks dan pengambilan informasi: polisemi (di mana sebuah kata memiliki banyak arti) dan sinonim (di mana kata-kata yang berbeda memiliki arti yang sama).

Masalah ini sering kali menyebabkan sistem berbasis kata kunci tradisional memberikan hasil yang buruk atau tidak relevan karena terlalu bergantung pada kecocokan kata kunci yang tepat. LSI melahirkan solusi ini dengan menemukan pola penggunaan kata dan kemunculan bersama. LSI memungkinkan sistem untuk menarik kesimpulan konteks semantik dari suatu kueri dan mendeteksi tersembunyinya hubungan antara istilah, meskipun istilah itu tidak teratur muncul bersamaan dalam dokumen yang sama atau ketika kata kunci yang tepat yang digunakan tidak ada di dokumen yang terkait.

 

Baca Juga : Memahami Jurusan Sastra Jepang

 

Dasar matematika dari pengindeksan semantik laten
The basis of semantik latent indexing is a mathematical operation referred to as dekomposisi nilai singular (SVD). SVD decomposes big matriks into three small matriks to uncover latent relationships between documents and words. In LSI, these matriks are istilah-dokumen matriks. Rows represent a word and columns a document and the value is the frequency of the word in the document.

Mechanism of dekomposisi nilai singular
Dekomposisi nilai singular mengurai matriks besar ini menjadi tiga matriks yang lebih kecil:

U (istilah): matriks yang menampilkan istilah dan hubungannya dengan konsep laten
Σ (nilai singular): matriks diagonal yang menunjukkan kekuatan setiap konsep laten
V (dokumen): matriks yang menampilkan dokumen dan hubungannya dengan konsep laten
Melalui proses ini, LSI mengubah data dokumen istilah mentah menjadi ruang yang lebih abstrak. Hal ini memungkinkannya untuk mendeteksi hubungan antara istilah yang tidak terhubung langsung dalam data asli.

Berikut contoh mudah tentang bagaimana hal ini mungkin terlihat. Bayangkan kita memiliki tiga dokumen:

Dokumen 1: “Kucing bermain dengan benang”
Dokumen 2: “Anjing mengejar kucing”
Dokumen 3: “Kucing tidur di sofa”
Terlebih dahulu, kami membangun matriks istilah-dokumen dengan istilah (kata) sebagai baris dan dokumen sebagai kolom. Matriks ini mencatat berapa kali istilah terjadi dalam sebuah dokumen.

Dengan singular value decomposition (SVD), matriks dibedah menjadi tiga matriks yang lebih kecil. Hal ini dapat memecahkan keterhubungan tersembunyi antara kata dan dokumen.

Jika seseorang mencari “yarn,” LSI dapat mengenali bahwa dalam Dokumen 1, “yarn” dan “cat” muncul bersamaan. Jadi, meskipun dokumen lain hanya menyebutkan “cat,” LSI memahami ada hubungan antara kedua istilah tersebut.

Dalam istilah yang lebih sederhana, SVD membantu LSI mendeteksi hubungan antara kata-kata dan dokumen, bahkan jika istilah yang tepat tidak selalu cocok.
Ini adalah seperti menemukan topik tersembunyi yang memhubungkan kata dan ide serupa pada beberapa dokumen, menjadikan hasil pencarian lebih relevan dan kontekstual.

Langkah ini memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang istilah terkait (seperti “anjing” dan “kucing”) dan bagaimana dokumen terkait dengan topik lebih luas.

Kuatnya pengindeksan semantik tersembunyi ada pada penemuan hubungan semantik tersembunyi di data. Pengindeksan ini melampaui pencocokan kata kunci sederhana untuk mengekspos pola makna.

LSI sub-phrase kata-kata yang semantiknya mirip dengan menganalisis cara istilah muncul bersama-sama di dalam banyak dokumen, meskipun istilah itu bukan sinonim langsung. Ini memungkinkan sistem lebih memahami konteks istilah dan mengambil dokumen yang secara konseptual berhubungan dengan kueri, bahkan tanpa kecocokan kata kunci yang persis.

Misalnya, mesin pencari yang memanfaatkan LSI dapat menarik kesimpulan bahwa individu yang mencari “kamera digital” mungkin juga ingin melihat dokumen mengenai “peralatan fotografi” atau “ulasan kamera”. Ini karena LSI melihat bagaimana istilah tersebut muncul bersamaan dalam dokumen yang berbeda, bukan memperlakukan setiap kata secara terpisah.

Even though pengindeksan semantik laten secara matematis termasuk rasional dan sukses dalam mengenali pola berdasarkan seberapa sering setiap kata-takata ke muka berpasangan secara bersama, pengindeksan ini sendiri tidak berdaya apabila menjelajah makna bersembunyi di belakang kata-takata mereka. Pendekatan ini merekam keserapan dengan statistik terlepas dari konteks, atau maksud yang lebih filosofis. Ini merupakan metode tersusun dengan aturan dan mengklasifikasikan istilah berdasarkan adanya kesemuanya atau tidaknya ditemukannya dalam dokumen, dan tidak berdasarkan signifikasinya semantis atau relasinya yang masih aktual antarkonsepnya.

Sebagai hasilnya, walaupun LSI bisa mengelompokan istilah-istilah yang berhubungan, LSI tidak seluruhnya mengetahui apa yang sebenarnya dipersonifikasikan oleh istilah-istilah tersebut dalam konteks yang berlainan.

 

Baca Juga :  Mengapa Kata Kunci LSI Itu Tidak Penting 

Bagaimana LSI terkait dengan SEO dan mesin pencari kontemporer
Pada hari-hari pertama optimasi mesin pencari, pengindeksan semantik laten dinilai sebagai pendekatan revolusioner untuk memperbaiki bagaimana mesin pencari memahami konteks dan relasi antara kata-kata.

Mesin pencari awalnya difokuskan pada pencocokan kata kunci. Namun, LSI berjanji untuk mengatasi struktur semantik laten—pola yang tersembunyi dalam kumpulan data teks yang besar—untuk memberikan hasil pencarian yang lebih relevan, bahkan ketika istilah yang digunakan dalam kueri pencarian tidak ada dalam dokumen yang diindeks.

Contohnya, LSI dapat merumuskan bahwa istilah “automobile” dan “car” mempunyai penghubung semantik, padahal beberapa dokumen menggunakan satu saja dan tidak menggunakan istilah lainnya. Dengan mengatasi kesenjangan ini, LSI is increasing return documents that will never be found using keyword search only.

Mitos kata kunci LSI dalam SEO
Pada awal tahun 2000-an, para profesional SEO mulai berspekulasi bahwa kata kunci LSI —istilah yang secara konseptual terkait dengan kata kunci utama—dapat meningkatkan peringkat situs web. Keyakinannya adalah bahwa mesin pencari menggunakan LSI atau teknik serupa untuk memahami makna di balik konten web. Akibatnya, banyak strategi SEO berfokus pada penyisipan istilah terkait, dengan asumsi hal ini akan meningkatkan relevansi suatu halaman dan membuatnya lebih menarik bagi algoritme mesin pencari.

Tetapi, metodologi ini berdasarkan pemahaman salah tentang bagaimana mesin pencari memproses informasi. Terlepas dari konsep mengenai relasi semantik itu ada peran, percaya bahwa mesin pencari menerapkan LSI secara eksklusif tidaklah benar.

Dengan demikian, terlepas awalnya dijanjikan dan istilah “kata kunci LSI” masih sering digunakan dalam beberapa diskusi SEO, LSI dan kata kunci LSI bukanlah komponen algoritma mesin pencari canggih dan tidak ada sebagai faktor perbedaan peringkat.

Pada tahun 2019, John Mueller, perwakilan Google, mengonfirmasi bahwa kata kunci LSI tidak ada dalam algoritme Google. Ia menjelaskan bahwa meskipun ide menggunakan istilah terkait itu penting, itu bukan karena Google menggunakan LSI.

Dengan berkembangnya teknologi pencarian, terutama melalui perkembangan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP), mesin pencari seperti Google menjauhi LSI dan lebih memilih cara yang lebih canggih untuk analisis maksud pengguna serta makna balik kueri.

Pada dasarnya, semantik dihargai sangat oleh Google. Mesin pencari era sekarang bergantung pada pendekatan yang sekurang-kurangnya jauh lebih canggih dalam menentukan relevansi semantik seseuatu konten.

Alternatif aplikasi LSI, mesin pencarian menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan model pembelajaran mesin seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Model-model ini membantu mesin pencarian memahami konteks, interkoneksi antara konsep, dan niat pengguna di belakang kueri pencarian.

Apa itu pemrosesan bahasa alami?
While pengindeksan semantik laten is concerned with looking for relationships between words, natural language processing helps machines to interpret, comprehend, and produce human language. NLP is extremely crucial in modern search machines, helping them to interpret typed words of users and the intent and context behind them. By deciphering word nuances, resolving ambiguity, and interpreting user intent better, NLP improves overall search experience.

Pemrosesan bahasa alami jauh lebih maju daripada LSI. NLP tidak hanya menganalisis seberapa sering kata-kata muncul bersamaan, tetapi juga memahami sintaksis, semantik, dan konteks. Dengan NLP, mesin pencari dapat:

Menafsirkan maksud pengguna: NLP membantu mesin pencari memahami apa yang sebenarnya diminta pengguna, bahkan jika kata-kata yang mereka gunakan ambigu atau tidak umum
Menyelesaikan ambiguitas bahasa: NLP mengekstraksi kata-kata seperti “bank” (lembaga keuangan) dan “bank” (tepi sungai) berbeda-beda tergantung pada kata-kata di sekitarnya dan konteksnya
Memahami makna kalimat secara utuh: NLP dapat memahami konteks kalimat secara utuh meskipun kueri tidak menggunakan kata kunci yang tepat dari konten yang diindeks