Kemudahan Navigasi (Ease of Navigation)
Konten Utama (Body Content)
Backlink (Tautan Balik)
Kedalaman dan Kelengkapan Konten
Judul Halaman (Title Tag)
Pengalaman Pengguna pada Perangkat yang Berbeda
Keterbacaan dan Struktur yang Baik
Social Signals dan Citations
Google memperhitungkan popularitas dan otoritas halaman web melalui analisis kualitas, kuantitas, dan relevansi backlink. Semakin banyak backlink berkualitas tinggi dari situs otoritatif yang relevan dengan konten Anda, semakin besar peluang halaman Anda mendapatkan peringkat yang baik. Namun, strategi membangun backlink harus etis dan alami, menghindari tautan tidak wajar atau spam, untuk menjaga reputasi situs di mata Google.
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.
