Link building(membangun tautan), suatu metode yang biasa digunakan dalam proses SEO.

Sebuah website(situs web) bisa punya pengunjung jika berada di peringkat bagus pada hasil pencarian. Ini membutuhkan SEO.

Sudah pernah diulas di tulisan Babastudio sebelumnya bahwa situs yang berada di peringkat bagus punya domain authority (otoritas domain) yang bagus pula.

Tak perlu diperdebatkan lagi bahwa dengan strategi link building yang tepat bisa meningkatkan otoritas domain. Tak ada jalan pintas, seperti buying links (membeli tautan),  Private Blog Network (PBNs), atau metode curang lainnya, untuk mendapatkan ini.

Satu-satunya cara untuk mendapatkan tautan ini adalah dengan membuat konten yang sangat menarik, relevan, dan bernilai berita untuk audiens sehingga penerbit situs betul-betul ingin menulis tentang konten berkualitas apa pun sendiri.

Maka, kesuksesan didasarkan pada melakukan tiga hal berikut:

·        Mengembangkan konten yang bernilai berita (biasanya berarti konten didorong oleh data)

·        Memahami siapa yang berusaha untuk memperoleh peluang terbaik menuju kesuksesan dan natural syndication (sindikasi alami)

·        Menulis dan mengirim nada tulisan dengan efektif

Pada tulisan ini Babastudio akan mencoba mengulas strategi link building menggunakan jaringan natural syndication (sindikasi alami) yang dirangkum dari situs Moz (Kristin Tynski).

Ini juga menjadi bagian dari proses melakukan SEO. Pada tulisan-tulisan sebelumnya, Babastudio pernah mengulas cara membuat konten yang efektif, sekarang Babastudio akan mengulas poin yang kedua di atas.

Jaringan Sindikasi Berita

Tidak semua penerbit berita itu sama. Beberapa penerbit bertindak sebagai penghubung, atau influencer, menghasilkan cerita dan konten yang kemudian "diambil" dan ditulis oleh penerbit lain yang meliput “cerita” yang sama atau serupa.

Beberapa sumber yang sudah dikenal luas, diantaranya CNN, The New York Times, BBC, atau Reuters.

Ukuran, otoritas merek, dan kemampuan mereka untuk menyampaikan berita membuat mereka menjadi sumber berita dan beberapa tempat yang paling umum dikunjungi wartawan dan penulis dari publikasi lain untuk mendapatkan ide cerita.

Jika konten kamu diambil oleh salah satu dari situs-situs ini, hampir pasti kamu akan menikmati sindikasi yang tersebar luas di hampir semua tempat yang mungkin menarik tanpa ada campur tangan dari kamu.

Sayangnya, di luar pemain besar itu, seringkali tidak jelas situs mana yang juga menikmati "Status Hub," yang bertindak sebagai sumber bagi sebagian besar penulisan berita yang mempunyai kesamaan topik.

Fractl, sebuah marketing agency asing terkemuka, menjelaskan bahwa pengalaman mereka sebagai penerbit terkemuka telah memberi mereka intuisi mendalam tentang domain mana yang mungkin menjadi taruhan terbaik yang bisa memberikan potensi sindikasi konten yang mereka buat atas nama klien mereka.

Mereka juga ingin melangkah lebih jauh dan ingin mengetahui penerbit mana yang benar-benar bertindak sebagai pusat distribusi konten terbesar.

Oleh karena itu, untuk lebih memahami pertanyaan itu, mereka melihat jaringan tautan dari 400 penerbit asal Amerika yang paling sering diperdagangkan secara online.

Mereka kemudian menggunakan Gephi, alat visualisasi jaringan yang kuat untuk memahami web tautan yang luas.

Di bawah ini adalah visualisasi dari jaringan itu.

Sebelum menjelaskan lebih lanjut, mari kita lihat bagaimana visualisasi ini bekerja:

·        Setiap lingkaran berwarna disebut simpul. Node mewakili satu penerbit / situs web.

·        Ukuran simpul berkaitan dengan Domain Authority (Otoritas Domain). Semakin besar simpul, semakin banyak otoritas domain yang dimilikinya.

·        Garis-garis antara node disebut edge, dan mewakili tautan antara setiap penerbit.

·        Kekuatan dari edge / tautan terkait dengan jumlah total tautan dari satu penerbit ke penerbit lainnya. Semakin banyak tautan dari satu penerbit ke penerbit lainnya, semakin kuat edge, dan semakin banyak "daya tarik" yang dilakukan antara kedua node tersebut satu sama lain.

·        Kamu dapat membayangkan visualisasi yang hampir sama seperti permainan tarik tambang, di mana node dengan jaringan tautan yang sama berakhir berkerumun dekat satu sama lain.

·        Warna-warna node ditentukan oleh algoritma “Modularity” yang melihat kesamaan keseluruhan jaringan tautan, membandingkan semua node satu sama lain.

Node dengan warna yang sama menunjukkan paling banyak kesamaan. Algoritma modularitas diimplementasikan dalam Gephi untuk mencari node yang lebih terkoneksi secara bersamaan daripada ke seluruh jaringan.

Setelah divisualisasikan, dapat dilihat seperti berikut:

·        Node yang paling "sentral", atau yang muncul di dekat bagian tengah grafik, adalah yang menikmati tautan dari berbagai situs terluas. Secara alami, situs-sius terkenal seperti Reuters, CNN dan NYTimes berada di pusat, dengan banyak tautan yang masuk dari seluruh penjuru.

·        Tight cluster (Cluster ketat) adalah penerbit yang sering bertautan satu sama lain, yang menciptakan kekuatan atraktif yang kuat dan membuat mereka berdekatan.

Penerbit seperti ini sering dimiliki oleh perusahaan induk yang sama atau memiliki hubungan sindikasi tautan otomatis bawaan. Contoh yang baik adalah Jaringan Gawker (pada posisi jam 10).

Kedekatan node dalam jaringan ini adalah hasil dari interlinking yang berat dan sindikasi cerita, bersama dengan efek dari tautan di seluruh situs yang dibagi di antara mereka.

Cluster serupa muncul di arah posisi jam 7 dengan penerbit besar NBC (NBC.com, MSNBC.com, Today.com, dll.). Di dekatnya, juga terlihat penerbit regional besar milik NBC yang menunjukkan sindikasi cerita di sekitarnya.

·        Kesamaan yang tidak jelas antara penerbit juga bisa terjadi. Misalnya, perhatikan bagaimana FoxNews.com dan TMZ.com dikelompokkan sangat erat, berbagi profil tautan yang sangat mirip dan juga saling terhubung satu sama lain secara luas.

Cluster lain yang menarik untuk dicatat adalah cluster Buzzfeed / Vice. Perhatikan bahwa sentralitas mereka terletak di suatu tempat antara berita serius dan gaya hidup, dengan hubungan yang meluas ke keduanya.

·        Situs yang mencakup tema yang sama sering terletak berdekatan satu sama lain dalam visualisasi. Kita dapat melihat penerbit gaya hidup tingkat atas berkerumun di sekitar arah posisi jam 13.

Penerbit berita berkerumun di dekat penerbit berita lain dengan kecenderungan berita politik yang serupa. Perhatikan kedekatan Politico, Salon, The Atlantic, dan The Washington Post.

Demikian pula, perhatikan kedekatan Breitbart, The Daily Caller, dan BizPacReview. Hubungan-hubungan ini mengisyaratkan bias dan hubungan tersembunyi dalam cara penerbit ini saling mengambil cerita satu sama lain.

Begitulah kira-kira gambaran tentang jaringan sindikasi berita.

Sekarang ayo kita lihat secara global.

Perspektif Lebih Global

Tahun 2017 lalu, sebuah proyek menarik oleh Kalev Leetaru di Forbes melihat dinamika penerbit Google News di AS dan di seluruh dunia.

Proyek ini memanfaatkan dataset artikel berita besar-besaran GDelt, dan memvisualisasikan jaringan dengan Gephi, mirip dengan jaringan di atas yang dibahas dalam paragraf di atas.

Visualisasi ini berbeda karena jaringan tautan dibangun hanya dengan melihat tautan dalam konteks, sedangkan visualisasi yang ditampilkan dalam paragraf sebelumnya melihat semua tautan.

Ini mungkin menjadi pandangan yang lebih akurat daripada jaringan sindikasi berita karena lebih baik dalam mem-parsing tautan di seluruh situs, tautan navigasi, dan tautan non-konteks lainnya yang berdampak pada grafik.

Selain itu, grafik ini dihasilkan dengan menggunakan lebih dari 121 juta artikel dari hampir setiap negara di dunia, berisi hampir tiga perempat dari satu miliar tautan individu.

Ini mewakili salah satu gambar paling akurat dari dinamika lanskap berita global yang pernah dikumpulkan.

Bobot edgeditentukan oleh jumlah total tautan dari setiap node ke masing-masing node lainnya. Semakin banyak tautan, semakin kuat ujungnya.

Dalam kasus ini ukuran simpul dihitung menggunakan Pagerank, alih-alih menggunakan Domain Authority (Otoritas Domain), meskipun keduanya adalah metrik yang serupa.

Dengan menggunakan visualisasi ini, Mr. Leetaru dapat menyimpulkan beberapa hubungan yang sangat menarik dan memiliki potensi yang kuat yang memiliki implikasi bagi siapa saja yang mengajukan ke mainstream publishers (penerbit arus utama).

Beberapa hal yang patut kamu perhatikan:

·        Di tengah grafik, kita melihat sebuah cluster yang sangat besar. Cluster ini dapat dianggap sebagai "Global Media Core," seperti yang dikatakan Leetaru.

Node hijau mewakili outlet Amerika. Ini, seperti contoh sebelumnya, menunjukkan frekuensi di mana outlet berita utama ini saling bertautan dan meliput berita satu sama lain, serta seberapa sering mereka mengutip sumber dari publikasi yang lebih kecil atau outlet lokal dan regional.

·        Menariknya, CNN tampaknya memainkan peran unik dalam penyebaran berita lokal dan regional. Perhatikan seberapa banyak tautan dari CNN ke kluster biru di paling kanan.

Leetaru berspekulasi bahwa ini mungkin hasil dari outlet besar lainnya seperti NYTimes dan Washington Post menggunakan paywalls, sebuah metode yang membatasi akses ke konten dimana bagi siapa saja yang ingin membacanya maka harus berlangganan.

Poin ini penting bagi siapa saja yang melempar konten. Paywalls harus menjadi sesuatu yang dipertimbangkan, karena berpotensi mengurangi sindikasi di tempat lain.

·        Cluster NPR adalah salah satu yang menarik, menunjukkan bahwa ada banyak kaitan antara cerita yang berhubungan dengan NPR dan juga antara NPR dan Washington Post dan NYTimes.

Mendapatkan penjemputan di situs utama NPR dapat mengakibatkan sindikasi ke banyak afiliasinya. Penjemputan NYTimes atau Washington Post juga dapat memiliki efek yang serupa karena keterkaitan ini.

·        Bagi mereka yang mencari sindikasi internasional, ada beberapa hal yang menarik.

Situs-situs seperti NYYibada.com meliput berita di AS. Mereka terlibat dengan publikasi bahasa Tiongkok, tetapi juga memiliki versi dalam bahasa lain, termasuk bahasa Inggris.

Situs-situs seperti ini mungkin tampaknya bukan target pitch yang baik, tetapi kemungkinan bisa berhasil dengan cakupan liputan mereka terhadap banyak cerita yang sama dengan publikasi bahasa Inggris yang berbasis di AS.

·        Cluster biru dan merah muda di bagian bawah grafik adalah outlet dari pers Rusia dan Ukraina. Kamu dapat melihat bahwa sebagian besar tautannya mandiri, namun tampaknya ada tiga jembatan bagi pers internasional, khususnya melalui BBC, Reuters, dan AP.

Ini menunjukkan bahwa mengambil cerita di outlet-outlet ini dapat menghasilkan sindikasi internasional yang lebih luas, setidaknya di Eropa Timur dan Rusia.

·        Selain itu, kurangnya keseluruhan keterkaitan yang mendalam antara publikasi bahasa yang berbeda menunjukkan bahwa cukup sulit untuk mengangkat cerita bahasa Inggris secara internasional.

·        Situs seperti ZDnet.com memiliki mitra bahasa asing, dan sering menerjemahkan cerita mereka untuk properti internasional mereka.

Situs-situs seperti ini menawarkan peluang unik untuk sindikasi tautan ke bagian-bagian yang kebanyakan terisolasi dari publikasi asing yang sulit dijangkau.

Akan lebih baik jika kamu bisa lebih mengeksplorasi bagian interaktif ini. Mengisolasi publikasi individu agar dapat memberikan wawasan mendalam tentang potensi sindikasi untuk setiap berita yang dibahas.

Tentu saja, banyak faktor yang memengaruhi bagaimana sebuah cerita menyebar melalui jaringan-jaringan ini. Sebagai aturan umum, semakin luas jaringan sindikasi, semakin banyak peluang yang ada.

Mungkin kamu agak bingung dengan tulisan di atas tapi kamu bisa mencobanya sambil memprakekkan.

Tautan Sindikasi dalam Praktek

Selama 6 tahun berkecimpung dalam bisnis ini, Fractl telah menjalankan lebih dari 1.500 kampanye pemasaran konten, yang dipromosikan dengan menggunakan penjangkauan high-touch, satu-per-satu ke publikasi besar.

Berikut adalah dua tampilan sindikasi konten yang merupakan hasil dari produksi konten dan pekerjaan promosi Fractl.

Pertama-tama mari kita lihat satu kampanye saja.

Baru-baru ini, Fractl mencetak kemenangan besar untuk klien mereka, Signs.com, dengan kampanye "Branded in Memory", yang merupakan tampilan yang menyenangkan dan visual dimana akan membuat seberapa baik orang akan mengingat logo merek.

Mereka memiliki beragam upaya untuk menciptakan kembali logo merek terkenal yang mudah diingat, dan menyelesaikan analisis data untuk memahami lebih dalam merek mana yang tampaknya memiliki keseluruhan recall terbaik.

Sebagai hasil dari pitchingstrategis, daya tarik publik yang tinggi, dan faktor "kesejukan" proyek secara keseluruhan, proyek ini diikuti secara luas oleh banyak publikasimainstream, dan menikmati sindikasi yang luas.

Inilah yang terlihat seperti sindikasi dalam bentuk grafik jaringan dari waktu ke waktu:

Seperti contoh sebelumnya, ukuran simpul terkait dengan domain authority (otoritas domain).

Beberapa hal penting yang perlu diperhatikan:

·        Cluster berwarna oranye node yang mengelilingi node pusat adalah tautan langsung ke landing page Signs.com.

·        Beberapa pengambilan menghasilkan simpul (publikasi) yang menghasilkan banyak tautan yang menunjuk pada cerita yang mereka tulis tentang proyek Signs.com. Cluster biru pada arah posisi jam 8 adalah contoh yang bagus. Dalam hal ini adalah pengambilan dari BoredPanda.com.

·        Node yang tidak tertaut ke Signs.com adalah sindikasi sekunder.

Mereka melewati nilai tautan melalui simpul yang menautkan ke Signs.com, dan mewakili peluang untuk reklamasi tautan. Fractl menindaklanjuti semua peluang ini dalam upaya untuk mengubah sindikasi sekunder ini menjadi tautan do-follow yang menunjuk langsung ke domain klien mereka.

·        Di tampilan gambar animasi memberikan wawasan yang menarik tentang laju akumulasi tautan baik untuk cerita utama di Signs.com, tetapi juga untuk node yang mengumpulkan sindikasi sekunder mereka sendiri. GIF mewakili satu tahun penuh pengambilan.

Sekarang, mari kita lihat seperti apa jaringan sindikasi ketika dikumpulkan di sekitar kampanye klien Fractl untuk jangka waktu sekitar 3 bulan (catatan: ini tidak sepenuhnya komprehensif):

Untuk lebih jelasnya, kamu bisa berkunjung ke sini.

Nah, itulah gambaran mengenai sindikasi berita. Tulisan ini mungkin bisa memberi kamu gambaran strategi link building menggunakan jaringan sindikasi alami, dalam hal ini jaringan berita mainstream.

Namun ada beberapa hal penting yang perlu kamu perhatikan dari gambaran di atas:

·        Cluster berwarna coklat di dekat pusat berlabel "penempatan" adalah tautan yang menunjuk langsung ke halaman arahan di situs klien mereka. Banyak / sebagian besar dari tautan ini adalah hasil dari penawaran kepada penulis dan editor pada publikasi tersebut, dan bukan sebagai hasil dari sindikasi alami.

·        Kita bisa melihat banyak hub utama dengan orbitnya sendiri yang menghubungkan node. Pada arah posisi jam 9, kamu melihat entrepreneur.com, posisi  jam 12 kita melihat CNBC.com, posisi jam 10 kamu melihat USAToday, dll.

·        Publikasi dengan sejumlah besar simpul yang mengelilinginya adalah contoh target utama pitching, mengingat bagaimana sindikasi menghubungkan kembali ke cerita tentang publikasi tersebut yang muncul dalam tampilan agregat ini.

Kesimpulan

Alat pengumpulan data terbaru memungkinkan untuk kita lebih memahami bagaimana dunia publikasi berita dan "blogosphere" yang lebih besar beroperasi secara dinamis.

Alat visualisasi jaringan khususnya, dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan yang mustahil tentang hubungan antara publikasi dan bagaimana konten didistribusikan dan disindikasikan melalui jaringan ini.

Bagian terbaiknya adalah membuat visualisasi dengan data kamu sendiri dengan sangat mudah. Misalnya, grafik tautan dari contoh konten Fractl, bersama dengan pandangan menyeluruh pertama dari jaringan berita, dibuat menggunakan ekspor backlink dari SEMrush.

Selain itu, sumber daya pihak ketiga seperti Gdelt menawarkan alat dan kumpulan data yang dimana hampir tidak dijelajahi, memberikan peluang untuk pemahaman mendalam yang dapat memberikan keuntungan signifikan bagi mereka yang ingin mengoptimalkan promosi konten dan proses sindikasi.

Jika kamu masih belum paham dengan jaringan sindikasi ini, kamu bisa memantapkan ilmu SEO kamu dan cara melakukan strategi link building lainnya terlebih dahulu.

Jika kamu kesulitan belajar SEO sendiri maka kamu bisa belajar dari orang-orang yang telah berpengalaman dengan mengikuti kursus SEO. Dimana?

Kamu bisa belajar SEO di Babastudio. Di tempat kursus ini kamu bisa belajar teknik-teknik SEO dari para staf pengajar yang berpengalaman di bidangnya. Jika kamu tak mengerti, tak perlu ragu bertanya kepada tenaga pengajar di Babastudio.

Ingin belajar SEO dengan mudah? Di Babastudio saja.