Apa Itu Algoritma Shopee
Alt Text pada Gambar
Spam Backlink dan Tautan Tidak Alami
Frekuensi Pembaruan Konten
Struktur Teks yang Baik
Responsif Terhadap Perangkat Mobile (Mobile Responsiveness)
Keahlian, Otoritas, dan Kepercayaan (E-A-T)
Konten Utama (Body Content)
Algoritma Supervised Learning
Algoritma Supervised Learning adalah metode ML di mana model dilatih menggunakan dataset yang telah diberi label. Dalam pendekatan ini, setiap data input sudah memiliki output yang benar, sehingga model belajar dari contoh-contoh tersebut untuk memprediksi label pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Algoritma ini dibagi menjadi dua kategori utama: klasifikasi dan regresi.
Dalam klasifikasi, model memprediksi kategori dari data, seperti mengidentifikasi email sebagai spam atau bukan spam. Sedangkan dalam regresi, model memprediksi nilai kontinu, seperti memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya. Beberapa contoh algoritma supervised learning termasuk Linear Regression, Logistic Regression, dan Support Vector Machines (SVM). Keakuratan model ini tergantung pada kualitas dan ukuran dataset pelatihan yang digunakan.
Konteks dan Personalisasi
Konteks dan Personalisasi adalah aspek penting dalam algoritma Google yang bertujuan memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan disesuaikan untuk setiap pengguna. Google tidak hanya mempertimbangkan kata kunci yang digunakan dalam pencarian, tetapi juga faktor lain yang terkait dengan konteks dan preferensi individu pengguna. Berikut adalah penjelasan teknis mengenai bagaimana Google memperhitungkan konteks dan personalisasi:
