Bagaimana Mesin Pencari Bekerja: Pengindeksan

Setelah proses crawling selesai mengumpulkan informasi dari berbagai halaman web, langkah selanjutnya adalah indexing atau pengindeksan.

Proses ini krusial karena mengubah data mentah yang dikumpulkan oleh crawler menjadi informasi yang terstruktur dan mudah dicari.

Bayangkan proses ini seperti membangun perpustakaan digital raksasa, di mana setiap halaman web diibaratkan sebagai sebuah buku yang perlu dikatalogkan dan diberi label agar mudah ditemukan oleh pengunjung (pengguna mesin pencari).

 

Apa Itu Pengindeksan?

Pengindeksan adalah proses analisis konten yang dikumpulkan oleh crawler dan menyimpannya ke dalam database besar yang disebut indeks.

Indeks ini berfungsi sebagai katalog yang memungkinkan mesin pencari untuk merespons kueri pencarian dengan cepat dan efisien.

Tanpa indeks, mesin pencari harus memindai seluruh web setiap kali ada pencarian, yang tentu saja sangat tidak efisien.

Bagaimana Proses Pengindeksan Bekerja?

Proses pengindeksan melibatkan beberapa tahapan penting:

1. Analisis Konten (Content Analysis)

 

Setelah crawler berhasil mengumpulkan data mentah dari halaman web dalam bentuk kode HTML, tahap selanjutnya yang krusial adalah analisis konten.

Proses ini bertujuan untuk "memahami" isi halaman web tersebut, sehingga mesin pencari dapat menentukan relevansinya terhadap kueri pencarian pengguna.

Analisis konten bukan sekadar membaca teks, tetapi juga melibatkan pemahaman struktur, semantik, dan konteks informasi yang terkandung di dalamnya.

Berikut rincian proses analisis konten:

Parsing HTML (Penguraian HTML): Membongkar Struktur Halaman

Parsing adalah proses menguraikan kode HTML menjadi struktur data yang dapat dipahami oleh mesin. 

Proses ini melibatkan identifikasi dan ekstraksi elemen-elemen HTML, seperti:

• Tag <title>: Berisi judul halaman yang ditampilkan di tab browser dan SERP. Sangat penting untuk SEO.
• Tag Heading (<h1> sampai <h6>): Menandai judul dan subjudul dalam konten, memberikan struktur hierarki pada informasi.
• Tag <p>: Menandai paragraf teks.
• Tag <a>: Menandai tautan (link) ke halaman lain, baik internal maupun eksternal.
• Tag <img>: Menandai gambar dan atribut alt (teks alternatif) yang mendeskripsikan gambar.
• Tag Meta: Memberikan metadata tentang halaman, seperti deskripsi meta (<meta name="description">) dan (dulu) kata kunci meta (<meta name="keywords">).

Dan banyak tag lainnya yang mendefinisikan struktur dan konten halaman.

Proses parsing ini menghasilkan Document Object Model (DOM), representasi struktur halaman dalam bentuk pohon (tree). DOM memungkinkan mesin pencari untuk mengakses dan memanipulasi elemen-elemen halaman dengan mudah.

Ekstraksi Teks (Text Extraction): Mengambil Inti Informasi

Setelah HTML di-parse, mesin pencari mengekstrak teks yang "terlihat" oleh pengguna di halaman web. Proses ini menghilangkan tag-tag HTML dan hanya menyisakan konten teks.

Ekstraksi teks penting karena:

Memungkinkan mesin pencari untuk memahami topik dan isi halaman.

Digunakan untuk pengindeksan kata kunci dan pembuatan snippet (cuplikan teks) yang ditampilkan di SERP.

Mesin pencari modern juga memperhatikan konteks teks, bukan hanya sekadar kata-kata individual.

Analisis Kata Kunci (Keyword Analysis): Mengidentifikasi Topik dan Relevansi

Setelah teks diekstrak, mesin pencari menganalisis kata kunci dan frasa yang muncul dalam teks.

• Tujuannya adalah untuk:
• Mengidentifikasi topik utama halaman.
• Menentukan relevansi halaman terhadap kueri pencarian.

Analisis kata kunci melibatkan beberapa teknik:

Frekuensi Kata

Menghitung berapa kali sebuah kata muncul dalam teks. Namun, hanya mengandalkan frekuensi kata saja tidak cukup karena dapat memunculkan masalah keyword stuffing (penggunaan kata kunci berlebihan).

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

Mengukur seberapa penting sebuah kata dalam dokumen dibandingkan dengan koleksi dokumen lainnya. Kata yang sering muncul dalam dokumen tertentu tetapi jarang muncul di dokumen lain dianggap lebih penting.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Teknik yang lebih canggih yang memungkinkan mesin pencari untuk:

Memahami Konteks: Memahami arti kata dalam konteks kalimat. Contohnya, kata "apel" bisa berarti buah atau tindakan berkumpul.

Analisis Semantik: Memahami makna dan hubungan antar kata. Contohnya, kata "mobil" dan "kendaraan beroda empat" memiliki makna yang serupa.

Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition/NER): Mengidentifikasi entitas seperti nama orang, organisasi, lokasi, dan tanggal.

Analisis Sentimen: Menentukan sentimen (positif, negatif, netral) yang terkandung dalam teks.

Latent Semantic Indexing (LSI)

Mencari hubungan semantik tersembunyi antara kata dan konsep dalam teks.

Lebih dari Sekadar Kata Kunci

Analisis konten modern jauh lebih kompleks daripada sekadar menghitung frekuensi kata kunci. Mesin pencari sekarang berfokus pada pemahaman makna dan konteks informasi.

Hal ini mendorong pemilik website untuk membuat konten yang berkualitas tinggi, informatif, dan relevan bagi pengguna, bukan hanya untuk mesin pencari.

2. Penyimpanan Data (Data Storage)

Setelah proses analisis konten selesai, data yang telah diolah disimpan dalam sebuah basis data khusus yang disebut indeks. Indeks ini merupakan inti dari mesin pencari, memungkinkan pencarian informasi yang cepat dan relevan. Penyimpanan data ini bukan sekadar menyimpan teks mentah, melainkan juga mengorganisasikannya secara rumit agar kueri pencarian dapat direspon dalam hitungan milidetik.

Pengelolaan data dalam indeks melibatkan beberapa aspek penting, dimulai dari bagaimana data tersebut distrukturkan.

Mesin pencari menggunakan struktur data yang kompleks untuk mengoptimalkan kecepatan pencarian. Salah satu yang paling umum adalah inverted index (indeks terbalik).

Berbeda dengan cara penyimpanan data tradisional yang berorientasi pada dokumen, inverted index mengorganisasikan data berdasarkan kata kunci. Setiap kata kunci dipetakan ke daftar dokumen yang memuatnya, dilengkapi informasi tambahan seperti posisi kata dalam dokumen dan frekuensi kemunculannya.

Sebagai contoh, kata kunci "kucing" mungkin dipetakan ke Dokumen 1 (muncul di posisi 5 dan 12), Dokumen 3 (posisi 2, 8, dan 15), dan Dokumen 7 (posisi 10). Dengan struktur ini, ketika pengguna mencari "kucing", mesin pencari dapat dengan cepat menemukan semua dokumen yang relevan tanpa harus memindai seluruh database.

Mengingat volume data yang sangat besar, teknik kompresi data juga diterapkan untuk memperkecil ukuran indeks. Kompresi ini penting untuk menghemat ruang penyimpanan dan mempercepat transfer data.

Selain itu, indeks didistribusikan di banyak server untuk menangani volume pencarian yang sangat tinggi.

Teknik sharding digunakan untuk memecah indeks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan mendistribusikannya ke server yang berbeda, memastikan ketersediaan dan respons yang cepat.

Data yang disimpan dalam indeks mencakup berbagai elemen penting. Konten teks halaman secara lengkap disimpan, seringkali dalam bentuk yang telah diproses seperti stemming dan lemmatization untuk mengurangi variasi kata dan mempermudah pencocokan.

Kata kunci dan frasa yang dianggap relevan juga disimpan, lengkap dengan informasi frekuensi, posisi, dan proximity (kedekatan antar kata).

Judul halaman (title tag), yang sangat penting untuk SEO dan ditampilkan di SERP, juga disimpan. Informasi dari tag meta, seperti deskripsi meta yang berfungsi sebagai ringkasan singkat di SERP, juga diindeks.

Meskipun kata kunci meta saat ini kurang relevan bagi Google, beberapa mesin pencari mungkin masih mempertimbangkannya.

Informasi terkait gambar dan atribut alt teks juga disimpan, termasuk nama file gambar dan teks alternatif yang mendeskripsikan gambar, yang penting untuk aksesibilitas dan SEO gambar.

Struktur URL, termasuk URL lengkap dan informasi hierarkinya, turut diindeks. Informasi tentang tautan internal dan eksternal, seperti teks jangkar dan URL tujuan, serta jenis tautan (dofollow atau nofollow), juga disimpan.

Terakhir, metrik kualitas halaman, seperti otoritas halaman, kecepatan loading, mobile-friendliness, dan pengalaman pengguna, juga disimpan sebagai bagian dari informasi yang diindeks.

Indeks ini terus diperbarui untuk mencerminkan perubahan di web melalui proses recrawling (mengunjungi kembali halaman yang sudah diindeks), indexing baru (mengindeks halaman web baru), dan penghapusan halaman yang tidak lagi ada.

Tujuan utama penyimpanan data yang efisien ini adalah untuk mencapai tiga hal: 

1. kecepatan pencarian, yang memungkinkan respons instan terhadap kueri
2. relevansi hasil, yang menyajikan informasi yang paling tepat bagi pengguna
3. skalabilitas, yang memungkinkan sistem menangani volume data dan pencarian yang sangat besar. 

Dengan memahami bagaimana data disimpan dan diorganisasikan dalam indeks, kita dapat lebih mengerti pentingnya optimasi website untuk memudahkan proses pengindeksan dan meningkatkan visibilitas di mesin pencari.

3. Duplikasi Konten (Duplicate Content)

Salah satu aspek penting dalam proses pengindeksan adalah penanganan duplikasi konten. Mesin pencari, khususnya Google, sangat memperhatikan orisinalitas konten.

Mereka memeriksa secara cermat apakah konten yang diindeks merupakan salinan atau duplikasi dari konten lain yang sudah ada di indeks mereka.

Keberadaan konten duplikat dapat menimbulkan dampak negatif yang signifikan terhadap peringkat sebuah website di hasil pencarian.

Duplikasi konten terjadi ketika teks yang sama atau sangat mirip muncul di lebih dari satu lokasi di internet. Lokasi ini bisa berupa halaman yang berbeda di website yang sama (duplikasi internal) atau halaman di website yang berbeda (duplikasi eksternal).

Misalnya, jika Anda memiliki dua halaman produk di website Anda dengan deskripsi yang persis sama, ini dianggap sebagai duplikasi internal. Sementara itu, jika Anda menyalin artikel dari website lain dan mempublikasikannya di website Anda sendiri, ini merupakan duplikasi eksternal.

Mesin pencari seperti Google berusaha memberikan pengalaman pencarian yang terbaik bagi penggunanya. Salah satu caranya adalah dengan menampilkan hasil yang unik dan informatif.

Oleh karena itu, mereka cenderung "menghukum" website yang memiliki konten duplikat. Hukuman ini bisa berupa penurunan peringkat halaman yang bersangkutan, atau bahkan deindexasi (penghapusan dari indeks) dalam kasus duplikasi yang parah.

Mengapa duplikasi konten berdampak negatif? Ada beberapa alasan:

1. Pemborosan Sumber Daya Crawling: Ketika mesin pencari menemukan konten duplikat, mereka membuang-buang sumber daya crawling dan indexing untuk memproses konten yang sebenarnya sudah mereka miliki. Hal ini tidak efisien bagi mesin pencari.
2. Kebingungan dalam Pemeringkatan: Jika ada beberapa halaman dengan konten yang sama, mesin pencari akan kesulitan menentukan halaman mana yang paling relevan untuk ditampilkan di hasil pencarian. Hal ini dapat menyebabkan persaingan yang tidak sehat antara halaman-halaman tersebut dan pada akhirnya merugikan peringkat website secara keseluruhan.
3. Pengalaman Pengguna yang Buruk: Menampilkan beberapa halaman dengan konten yang sama di hasil pencarian dapat menciptakan pengalaman yang buruk bagi pengguna. Mereka akan merasa seperti melihat informasi yang berulang-ulang dan tidak mendapatkan nilai tambah dari pencarian mereka.

Ada beberapa jenis duplikasi konten yang perlu diwaspadai:

1. Duplikasi Internal: Terjadi ketika konten yang sama muncul di beberapa halaman dalam satu website. Ini bisa terjadi karena berbagai alasan, seperti penggunaan parameter URL yang berbeda, versi http dan https yang berbeda, atau penggunaan halaman cetak.
2. Duplikasi Eksternal: Terjadi ketika konten disalin dari website lain dan dipublikasikan di website Anda. Ini merupakan pelanggaran hak cipta dan sangat merugikan bagi SEO.
3. Sindikasi Konten (dengan Penanganan yang Tepat): Sindikasi konten adalah praktik mempublikasikan konten yang sama di beberapa website. Ini bisa dilakukan secara sah dengan menggunakan tag kanonik atau dengan meminta izin dari pemilik konten asli. Tanpa penanganan yang tepat, sindikasi konten bisa dianggap sebagai duplikasi.
4. Konten yang Hampir Sama: Bukan hanya konten yang persis sama, tetapi konten yang sangat mirip juga dapat dianggap sebagai duplikasi. Misalnya, jika Anda hanya mengubah beberapa kata atau frasa dalam sebuah artikel, mesin pencari mungkin masih menganggapnya sebagai duplikasi.

Untuk menghindari masalah duplikasi konten, ada beberapa langkah yang bisa diambil:

1. Buat Konten Orisinal: Cara terbaik untuk menghindari duplikasi konten adalah dengan membuat konten yang unik dan orisinal.
2. Gunakan Tag Kanonik (Canonical Tag): Tag kanonik memberitahu mesin pencari versi "utama" dari sebuah halaman jika ada beberapa versi yang serupa. Ini sangat berguna untuk menangani duplikasi internal.
3. Redirect 301: Gunakan redirect 301 untuk mengalihkan URL lama ke URL baru jika Anda memindahkan atau menghapus halaman. Ini membantu mencegah masalah duplikasi yang disebabkan oleh URL yang berbeda.
4. Hindari Menyalin Konten dari Website Lain: Jangan pernah menyalin konten dari website lain tanpa izin. Ini merupakan pelanggaran hak cipta dan dapat merusak reputasi website Anda.
5. Perhatikan Parameter URL: Pastikan parameter URL Anda tidak menciptakan halaman duplikat. Gunakan parameter dengan bijak dan pertimbangkan untuk menggunakan tag kanonik atau parameter handling di Google Search Console.

Dengan memahami dan menghindari duplikasi konten, Anda dapat memastikan bahwa website Anda mendapatkan peringkat yang layak di hasil pencarian dan memberikan pengalaman yang baik bagi pengguna.

4. Canonicalization

Dalam lanskap web yang dinamis, seringkali sebuah halaman web dapat diakses melalui beberapa URL yang berbeda.

Perbedaan ini bisa disebabkan oleh berbagai faktor, seperti penggunaan "www" atau tanpa "www", protokol HTTP atau HTTPS, penambahan parameter URL untuk pelacakan, atau bahkan versi mobile dan desktop dari halaman yang sama.

Situasi ini dapat menimbulkan masalah duplikasi konten bagi mesin pencari, karena mereka melihat URL-URL yang berbeda ini sebagai halaman yang berbeda pula, meskipun isinya sebenarnya sama. Di sinilah peran penting canonicalization muncul.

Canonicalization adalah proses identifikasi dan penentuan versi "utama" atau "resmi" dari sebuah halaman web di antara beberapa versi yang serupa.

Proses ini memberitahu mesin pencari URL mana yang harus diindeks dan ditampilkan di hasil pencarian, sehingga mencegah masalah duplikasi konten dan mengkonsolidasikan link equity (nilai tautan) ke satu URL yang sama.

Dengan kata lain, canonicalization membantu mesin pencari untuk memahami bahwa beberapa URL sebenarnya merujuk ke konten yang sama.

Mengapa canonicalization penting?

Beberapa alasannya adalah:

1. Mencegah Duplikasi Konten

Seperti yang telah dijelaskan, duplikasi konten dapat membingungkan mesin pencari dan berdampak negatif pada peringkat website. Canonicalization menyelesaikan masalah ini dengan memberitahu mesin pencari versi mana yang harus dianggap sebagai sumber konten yang asli.

2. Mengkonsolidasikan Link Equity

Ketika website lain menautkan ke berbagai versi URL dari halaman yang sama, link equity (nilai tautan) tersebar di antara URL-URL tersebut. Dengan canonicalization, semua link equity dikonsolidasikan ke satu URL kanonik, meningkatkan otoritas halaman tersebut di mata mesin pencari.

3. Mempermudah Crawling dan Indexing

Dengan memberitahu mesin pencari URL mana yang harus diutamakan, canonicalization membantu mereka untuk lebih efisien dalam melakukan crawling dan indexing. Mereka tidak perlu membuang waktu dan sumber daya untuk memproses halaman-halaman duplikat.

4. Mengelola Konten yang Disindikasi

Jika Anda menyindikasi konten Anda ke website lain, canonicalization dapat digunakan untuk memberitahu mesin pencari bahwa versi di website Anda adalah versi aslinya.

Penerapan Canonicalization

Ada beberapa cara untuk menerapkan canonicalization:

1. Tag <link rel="canonical">

Ini adalah metode yang paling umum dan direkomendasikan. Tag ini ditempatkan di bagian <head> dari kode HTML halaman dan memberitahu mesin pencari URL kanonik dari halaman tersebut. Contoh: <link rel="canonical" href="https://www.contohwebsite.com/halaman-utama/" />

2. HTTP Header Link

Metode ini dapat digunakan untuk file non-HTML, seperti PDF. Header ini memberikan informasi canonicalization dalam respons HTTP.

3. Sitemap

Meskipun bukan metode utama untuk canonicalization, sitemap dapat membantu memberitahu mesin pencari tentang URL kanonik dari halaman Anda.

Contoh kasus canonicalization

Misalkan Anda memiliki sebuah halaman produk yang dapat diakses melalui URL berikut:

http://www.contohwebsite.com/produk/kemeja

https://www.contohwebsite.com/produk/kemeja

https://contohwebsite.com/produk/kemeja

https://www.contohwebsite.com/produk/kemeja?warna=biru

Dengan menggunakan tag <link rel="canonical">, Anda dapat memberitahu mesin pencari bahwa URL https://www.contohwebsite.com/produk/kemeja adalah versi kanoniknya.

Dengan demikian, mesin pencari akan mengindeks dan menampilkan versi ini di hasil pencarian, dan mengabaikan versi lainnya sebagai duplikat.

Penerapan canonicalization yang tepat sangat penting untuk SEO. Dengan memastikan bahwa mesin pencari memahami versi "utama" dari halaman Anda, Anda dapat mencegah masalah duplikasi konten, mengkonsolidasikan link equity, dan meningkatkan efisiensi crawling dan indexing.

5. Pengorganisasian Indeks

Setelah data diekstraksi dan dianalisis, langkah krusial berikutnya adalah pengorganisasian data tersebut ke dalam sebuah struktur yang memungkinkan pencarian yang sangat cepat dan efisien. Struktur ini dikenal sebagai indeks.

Indeks bukanlah sekadar daftar kata kunci; ia merupakan representasi kompleks dari data yang diorganisasikan sedemikian rupa sehingga mesin pencari dapat dengan cepat menemukan dokumen yang relevan dengan kueri pengguna.

Pengorganisasian indeks yang baik adalah kunci dari performa mesin pencari yang responsif.

Salah satu teknik pengorganisasian indeks yang paling umum dan efektif adalah penggunaan inverted index (indeks terbalik).

Konsep inverted index membalikkan representasi tradisional data. Alih-alih mengorganisasikan data berdasarkan dokumen dan kemudian mencatat kata-kata yang ada di dalamnya, inverted index mengorganisasikan data berdasarkan kata kunci, dan kemudian memetakan setiap kata kunci ke daftar dokumen yang memuat kata kunci tersebut.

Untuk lebih jelasnya, bayangkan kita memiliki beberapa dokumen:

Dokumen 1: Kucing itu sedang tidur di atas tikar.

Dokumen 2: Anjing itu berlari di taman.

Dokumen 3: Kucing hitam itu bermain dengan bola.

Dalam representasi tradisional, kita akan memiliki daftar dokumen, dan untuk setiap dokumen, kita mencatat kata-kata yang ada di dalamnya.

Namun, dalam inverted index, kita akan memiliki representasi sebagai berikut:

• Kucing: Dokumen 1, Dokumen 3
• Itu: Dokumen 1, Dokumen 2, Dokumen 3
• Sedang: Dokumen 1
• Tidur: Dokumen 1
• Di: Dokumen 1, Dokumen 2
• Atas: Dokumen 1
• Tikar: Dokumen 1
• Anjing: Dokumen 2
• Berlari: Dokumen 2
• Taman: Dokumen 2
• Hitam: Dokumen 3
• Bermain: Dokumen 3
• Dengan: Dokumen 3
• Bola: Dokumen 3

Dengan struktur ini, ketika seorang pengguna mencari kata "kucing", mesin pencari dapat dengan sangat cepat menemukan Dokumen 1 dan Dokumen 3 tanpa harus memindai seluruh koleksi dokumen.

Namun, inverted index tidak hanya menyimpan daftar dokumen. Ia juga menyimpan informasi tambahan yang sangat penting untuk pemeringkatan dan efisiensi pencarian:

1. Posisi Kata: Untuk setiap kata kunci dalam setiap dokumen, indeks juga mencatat posisi kata tersebut. Informasi ini berguna untuk pencarian frasa (misalnya, mencari "kucing hitam" akan lebih efektif jika kita tahu bahwa "kucing" dan "hitam" muncul berdekatan dalam dokumen yang sama).
2. Frekuensi Kata: Indeks juga mencatat berapa kali sebuah kata muncul dalam sebuah dokumen. Informasi ini digunakan dalam perhitungan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), yang merupakan salah satu faktor penting dalam pemeringkatan.
3. Informasi Lainnya: Indeks juga dapat menyimpan informasi lain seperti stemming (mengubah kata ke bentuk dasarnya, misalnya "berlari" menjadi "lari"), lemmatization (mengubah kata ke bentuk lemmanya, misalnya "lebih baik" menjadi "baik"), dan informasi semantik lainnya.

Selain inverted index, ada juga teknik pengorganisasian indeks lainnya, meskipun inverted index adalah yang paling umum dan efektif untuk pencarian teks:

Forward Index: Kebalikan dari inverted index, di mana data diorganisasikan berdasarkan dokumen dan kemudian mencatat kata-kata yang ada di dalamnya. Forward index lebih berguna untuk tugas-tugas seperti pengambilan snippet.

Pengorganisasian indeks yang efektif sangat penting untuk performa mesin pencari. Tanpa indeks yang terstruktur dengan baik, mesin pencari akan kesulitan untuk merespon kueri pencarian dengan cepat dan relevan.

Inverted index telah terbukti menjadi solusi yang sangat efektif untuk masalah ini, dan terus disempurnakan seiring dengan perkembangan teknologi pencarian.

Analogi Perpustakaan

Analogi perpustakaan sangat tepat untuk menggambarkan proses pengindeksan. Setiap buku (halaman web) diberi label (data yang diindeks) dan disimpan di rak-rak (indeks) sesuai dengan kategori (kata kunci).

Ketika seseorang mencari buku dengan topik tertentu (kueri pencarian), petugas perpustakaan (mesin pencari) dapat dengan cepat menemukan buku yang relevan di katalog (indeks).

Perbedaan Antara Crawling dan Indexing

Penting untuk membedakan antara crawling dan indexing. Crawling adalah proses penemuan dan pengumpulan data, sedangkan indexing adalah proses pengorganisasian dan penyimpanan data tersebut agar mudah dicari.

Kesimpulan

Pengindeksan adalah tahapan penting dalam cara kerja mesin pencari. Proses ini memungkinkan mesin pencari untuk memahami konten web dan merespons kueri pencarian dengan cepat dan akurat.

Tanpa pengindeksan, mesin pencari tidak akan dapat berfungsi dengan efektif.

Dengan memahami proses ini, pemilik website dapat mengoptimalkan website mereka agar lebih mudah diindeks dan ditemukan oleh mesin pencari.