Mengapa Teknik Semantik Lanjutan Masih Penting dalam PPC dan SEO
Saat ini, siapa pun dapat menggunakan AI untuk menghasilkan kata kunci dan membuat kampanye pencarian berbayar dalam hitungan menit. Namun, mudah untuk berasumsi bahwa semua pekerjaan sulit telah selesai.
Namun, menciptakan kinerja yang terstruktur dan dapat diskalakan masih memerlukan pemahaman yang mendalam tentang cara kerja pencarian.
Teknik seperti n-gram, jarak Levenshtein, dan kesamaan Jaccard memberikan kemampuan kepada pemasar pencarian untuk menginterpretasikan data istilah pencarian yang berantakan, menerapkan konteks klien, dan membangun kerangka kerja yang dapat diandalkan yang tidak dapat dihasilkan oleh AI saja. Berikut adalah penjelasannya.
Apa yang Dapat Ditemukan oleh n-gram dalam Analisis PPC dan SEO
Pikirkan n-gram sebagai kata-kata “n” yang membentuk sebuah kata kunci. Misalnya, dalam istilah “pengasuh pribadi dekat”, kita memiliki:
- 3 unigram (satu kata): “pengasuh”, “pribadi”, dan “dekat”
- 2 bigram (dua kata berturut-turut): “pengasuh pribadi” dan “pribadi dekat”
- 1 trigram (tiga kata berturut-turut): “pengasuh pribadi dekat”
N-gram sangat berguna untuk menyederhanakan daftar kata kunci.
Minggu ini, saya merestruktur beberapa kampanye dengan lebih dari 100.000 istilah pencarian. Dengan menggunakan n-gram, saya mampu mengurangi daftar tersebut menjadi:
- ~6.000 unigram.
- ~23.000 bigram.
- ~27.000 trigram.
Dengan set yang lebih kecil ini, Anda mungkin menemukan bahwa semua kata kunci yang mengandung unigram “gratis” berkinerja buruk, sehingga Anda akan mengecualikan “gratis” sebagai negatif pencocokan luas.
Sebaliknya, Anda mungkin melihat bahwa “dekat” berkinerja sangat baik, mendorong Anda untuk bereksperimen dengan variasi lokal dan halaman arahan.
Namun, Ada Batasan yang Jelas:
- Anda memerlukan volume besar istilah pencarian, jadi metode ini lebih berlaku untuk anggaran yang lebih besar.
- Semakin besar “n” Anda, semakin kurang berguna metode ini karena menghasilkan output yang lebih besar, yang mengalahkan tujuan awal. Pada titik ini, Anda akan memerlukan metode yang lebih canggih seperti jarak Levenshtein atau kesamaan Jaccard.
Pengelompokan Kata Kunci dengan n-gram
Menganalisis data SEO dan PPC sering kali memerlukan peninjauan volume besar istilah pencarian long-tail, banyak di antaranya muncul hanya sekali dan memiliki data yang sangat sedikit.
N-gram membantu mengubah data long-tail yang kacau tersebut menjadi informasi yang jelas dan dapat dikelola.
Ini memungkinkan Anda mengurangi pengeluaran yang terbuang, mengidentifikasi peluang baru, dan membangun struktur yang dapat diskalakan.
Mulailah dengan mengekspor data istilah pencarian Anda. Dalam PPC, ini mencakup biaya, tayangan, klik, konversi, dan nilai konversi yang dipecah berdasarkan istilah pencarian.
Untuk setiap n-gram, jumlahkan biaya, tayangan, klik, konversi, dan nilai konversi.
Dengan pendekatan ini, Anda tidak hanya dapat mengoptimalkan kampanye PPC Anda tetapi juga memperkuat strategi SEO Anda dengan data yang lebih terstruktur dan bermanfaat.
Dalam dunia pemasaran digital yang terus berkembang, pemahaman yang mendalam tentang teknik-teknik semantik ini akan tetap menjadi alat penting bagi para pemasar untuk menghadapi tantangan yang ada.
