Una guía de optimización SEO de TF-IDF para especialistas en marketing de contenido
Publicado: 2023-01-18Hay más de 1.800 millones de sitios web en Internet. Cada uno está tratando de clasificar para algunas palabras clave con SEO técnico y técnicas de optimización de contenido.
Tú también debes serlo.
Pero la mayoría de las veces, incluso después de poner nuestro corazón y alma en la planificación, creación, publicación y ejecución de estrategias de marketing de contenido, nuestras páginas no se clasifican lo suficientemente alto.
¿Cuál es la diferencia entre su sitio web y ese sitio web de alto rango?
Puede haber o no una diferencia en la apariencia o la estrategia de marketing de su sitio web, pero hay una diferencia entre su contenido y el suyo.
La diferencia es que usan palabras con alto contenido de TF-IDF en su contenido.
En su búsqueda por cerrar la brecha entre las computadoras y el lenguaje humano, Google comenzó a usar un método de recuperación de información para sopesar la importancia de palabras específicas en Internet.
Este es el método TF-IDF.
En este blog, hablaremos sobre cómo Google analiza la calidad del contenido relevante en las páginas web utilizando el método TF-IDF. También compartiremos algunos consejos útiles sobre cómo los especialistas en marketing de contenido pueden usar el conocimiento de TF-IDF en su estrategia de SEO para planificar mejores campañas y generar resultados.
¿Qué es TF-IDF?
TF-IDF significa 'frecuencia de término-frecuencia de documento inversa'. Se usa más comúnmente en programas de recuperación de información de aprendizaje automático.
Es una medida de la importancia de palabras y frases específicas en las palabras clave y el contenido general en Internet.
Como parte del SEO (optimización de motores de búsqueda), TF-IDF puede ayudar a encontrar una lista de términos para clasificar más alto en las páginas de resultados de búsqueda.
Por ejemplo, supongamos que está buscando información sobre la programación de Python. Entonces, los resultados de TF-IDF podrían indicar que el término "Python" es más importante para los motores de búsqueda porque aparece con más frecuencia en el contenido de mayor rango que cualquier otra palabra o frase relacionada con la programación de Python.
Los algoritmos de búsqueda de Google analizan miles de páginas web relacionadas con un término de búsqueda e identifican palabras contextuales importantes utilizadas en las páginas de mayor clasificación.
Palabras muy comunes como "a", "an", "in", "on", "at" y "the" tienen poco significado por sí mismas. Nos ayudan a establecer el flujo de contenido y practicar la precisión gramatical. Desde el punto de vista de la búsqueda, no son tan importantes. Y TF-IDF está programado para asignar a tales palabras un valor menor que los términos importantes.
La prioridad del método TF-IDF es buscar las palabras o frases de mayor valor agregado relacionadas con una palabra clave o frase de búsqueda en función de la cantidad de veces que aparece en el contenido relevante.
Luego compara la frecuencia de esas palabras contextuales en su documento con la frecuencia de esos términos en su colección de documentos para la palabra clave principal.
Si su contenido tiene la mayoría de las palabras TF-IDF altas, se identifica como un buen candidato para las SERP la próxima vez que alguien busque algo relacionado con la palabra clave.
Por lo tanto, con este método, Google tiene una comprensión comparativa de qué tan relevante es su contenido para la palabra clave en función de cuántas otras palabras contextuales usa además de la palabra clave principal de una sola palabra.
Para una mejor comprensión, comprendamos los cálculos detrás de TF-IDF.
Fórmula TF-IDF
La fórmula TF IDF es un cálculo de dos partes.
El primero es la frecuencia del término:
TF: Frecuencia de una palabra en un documento/número total de palabras
Y el segundo es la frecuencia del documento inversa:
IDF: log_e (Número total de documentos / Número de documentos con esas palabras)
Tratemos de entender esto mejor con un ejemplo de TF IDF.
Si un término como "crear" aparece 12 veces en un documento de 100 palabras cuyo objetivo es la palabra clave "cómo crear una carta de presentación",
Tu TF=12/100=0.12
Esa fue la primera parte del cálculo.
Calculemos el IDF.
Para simplificar, digamos que hay un total de 10,00,000 documentos para la palabra clave de destino y la palabra "crear" aparece 409,000 veces en esos documentos.
Su valor IDF sería: IDF(crear) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38
Con este cálculo, ahora conocemos la importancia relativa del término "crear" al orientar una palabra clave como "cómo crear una carta de presentación". El siguiente paso es multiplicar ambos y encontrar la importancia de la palabra "crear" al escribir sobre "cómo crear una carta de presentación".
Su puntaje TF x IDF sería = 0.12 * 0.38 = 0.046
Una puntuación alta en TF-IDF significa que el término es muy importante y se utiliza en todas las páginas web de mayor rango. Por el contrario, una puntuación baja en el TF-IDF significa que el término rara vez se utiliza en el corpus de los documentos.
La puntuación TF-IDF de varios términos ayuda a Google a comprender el valor contextual de las palabras distintas de las palabras clave habituales y a medir la calidad del contenido de los sitios web.
Ejemplo de TF-IDF
Tome "marketing por correo electrónico", por ejemplo.
Las palabras TF-IDF para una palabra clave como "marketing por correo electrónico" podrían ser "decisión", "publicidad", "abandono", "respuesta automática" y "convertidos".
Aquí hay una captura de pantalla de los resultados de TF-IDF para "marketing por correo electrónico".
Hay muchas herramientas en línea que harán los cálculos TF-IDF por usted y producirán una lista de palabras importantes relacionadas con su palabra clave principal.
La captura de pantalla anterior es de la herramienta TF*IDF de Seobility. También muestra un gráfico útil sobre palabras con puntajes altos de TF-IDF relacionados con su palabra clave. Otras herramientas similares son Ryte, TF-IDF Tool y Rankranger.
De los resultados anteriores, podemos elegir algunos temas para las campañas de marketing de contenido, como
- “Planificación” de “campañas” de email marketing
- Mejor “momento” para “enviar” “correos electrónicos”
- “Contenido” de marketing por correo electrónico
- Los "mejores" "temas" de marketing por correo electrónico
- Cómo lidiar con el “abandono” en el email marketing
PD: Hemos elegido estas palabras de los resultados anteriores.
Si usa estas palabras en su SEO en la página, podría incluir una combinación de TF-IDF + palabra clave principal en la meta descripción, el meta título y el esquema estructurado. Así es como puede usar TF-IDF para SEO técnico y crear temas de contenido para crear contenido sorprendente con un potencial de alto rango.
Sin embargo, para el contenido de sus blogs, una forma ligeramente mejor de encontrar palabras importantes es el análisis de PNL. Se basa en la lógica detrás de TF IDF en SEO y tiene en cuenta el comportamiento del usuario en el mundo real en la búsqueda. Da peso a las palabras que la gente usa mientras busca información. De esta manera, tiene lo mejor de ambos mundos, el contenido de la competencia y el comportamiento de búsqueda del usuario.
Una herramienta como Scalenut puede ayudarlo a encontrar los términos de PNL más importantes para sus palabras clave y ubicación objetivo. La función avanzada de análisis Scalenut NLP analiza miles de páginas web y términos de búsqueda para brindarle una lista de los términos de NLP más importantes para su contenido.
TF-IDF no es un relleno de palabras clave
TF-IDF no es un relleno de palabras clave. Es similar a la densidad de palabras clave pero más complejo en sus cálculos.
De hecho, es el antídoto contra el relleno de palabras clave. Al comprender el valor de varias palabras relacionadas con una palabra clave, los algoritmos de búsqueda de Google pueden detectar páginas web cargadas de palabras clave que ofrecen poco o ningún valor para los visitantes.
Como vimos en el ejemplo anterior, TF-IDF lo ayuda a encontrar palabras impactantes que agregan valor a su contenido. Estas palabras deben usarse además de y no como un reemplazo de sus palabras clave. En lugar de relleno, TF-IDF ayuda a los creadores de contenido a encontrar palabras adicionales para ayudarlos a clasificar para su palabra clave objetivo.
Sin embargo, con el rápido desarrollo de las tecnologías de IA como la PNL, existe una mejor manera de encontrar esas palabras.
Análisis NLP: una mejor alternativa al análisis TF-IDF
En lugar de depender de un solo método, NLP ayuda a los motores de búsqueda a comprender literalmente el significado de las palabras en una oración.
La actualización BERT de Google fue el primer algoritmo de búsqueda importante de NLP. BERT significa representaciones de codificador bidireccional de transformadores.
Esto va un paso por delante del enfoque TF-IDF. En lugar de evaluar las palabras al azar, NLP ayuda al algoritmo de búsqueda a comprender el significado de las palabras de forma bidireccional, es decir, en el contexto de la oración completa.
Con el auge de la búsqueda por voz, Google necesita saber qué quieren decir los usuarios cuando buscan algo. Desde el procesamiento del lenguaje hablado hasta la respuesta, todo se hace con la ayuda de programas NLP en segundo plano.
La industria de contenidos está cambiando rápidamente para adaptarse a este cambio en los algoritmos de búsqueda. El contenido impulsado por IA y las herramientas de SEO como Scalenut permiten a los especialistas en marketing de contenido crear contenido optimizado para motores de búsqueda de alta calidad.
Las plataformas como Scalenut son excelentes herramientas para los especialistas en marketing de contenido porque pueden encontrar términos importantes de PNL, obtener perfiles de la competencia, investigar los temas más importantes para esos términos de PNL y crear contenido sobre esos temas.
Optimice su contenido para términos clave utilizando el análisis NLP
En Scalenut, entendemos la importancia de las palabras TF-IDF y amplificamos su lógica con NLP y algoritmos internos de análisis lingüístico inteligente para determinar qué palabras producirán los mejores resultados.
Con cada documento SEO que crea, Scalenut produce un análisis detallado de las páginas web mejor clasificadas en Internet. Este análisis contiene una lista de términos clave de alto TF-IDF relacionados con su palabra clave de destino, buscados por la mayoría de los usuarios en su ubicación de destino.
El uso de estos términos clave de PNL en su contenido aumentará la indexabilidad y la credibilidad de su contenido. Cuando los algoritmos de búsqueda analicen su texto, se darán cuenta de que ha utilizado las mejores palabras TF-IDF con mayor naturalidad. Comenzarán a mostrar esa página web como resultado de búsqueda de su palabra clave objetivo.
Ese es el viaje de nuestros sueños previsto para todos los usuarios de Scalenut. Y se ha hecho realidad para numerosas personas.
¿Te das cuenta de cómo usamos términos de PNL para ampliar ciertas secciones del contenido?
En lugar de “comunidad para tu marca”, “comunidad de suscriptores para tu marca” agrega un significado bien definido a la oración.
¿Y el objetivo final del email marketing no es generar una larga lista de suscriptores? Incluir la palabra “suscriptores” suena más “natural”, ¿no es así?
La idea detrás de los términos de NLP es ayudar a los especialistas en marketing a elegir mejores palabras para su contenido.
¿Cuándo debe usar el análisis TF-IDF y los términos de PNL?
Como vendedor, la parte más importante de su trabajo es asegurarse de que el contenido que crea gane el doble de lo que invierte. TF-IDF es solo uno de varios factores que utiliza Google para identificar buen contenido y producir los mejores resultados de búsqueda.
Calcular TF-IDF no es poca cosa. Requiere poderes computacionales serios que están más allá de los de una computadora normal. Y las herramientas que ofrecen un análisis TF-IDF generalmente prueban y califican palabras en un conjunto de datos mucho más pequeño que el índice de Google.
Las palabras que sugieren las herramientas pueden o no ser las más importantes, ya que el conjunto de datos de Google y su algoritmo TF-IDF funcionan con más palabras y una mayor cantidad de documentos.
Dicho esto, saber qué es TF-IDF y cómo funciona lo ayudará a encontrar términos relevantes asociados con la palabra clave principal. Cuando se combina con términos de PNL, actuará como una estrella del norte para encontrar brechas de contenido y crear temas de SEO que seguramente se clasificarán bien.
Las siguientes son algunas formas en las que puede usar el análisis TF-IDF y los términos NLP en su estrategia de marketing de contenido:
- Actualizar el contenido existente para asegurarse de que utiliza todos los términos importantes relacionados con su palabra clave principal.
- Alinear sus blogs con un solo tema central. Los términos TF-IDF y NLP relacionados con su palabra clave principal pueden ayudarlo a desarrollar un extenso calendario de blogs con una serie de blogs interesantes relacionados.
- Analizando rápidamente la profundidad y amplitud del contenido en su nicho de industria. Un análisis TF-IDF de la palabra clave más común de su industria le dirá qué temas ya se han cubierto y qué temas están disponibles.
Nota: TF-IDF no es la única forma, crea siempre contenido enfocado en tus usuarios
Optimizar su contenido con la ayuda de los términos TF-IDF y NLP es una excelente manera de aumentar la relevancia de su contenido en los motores de búsqueda.
Sin embargo, es extremadamente importante que siempre tengamos en cuenta al usuario de Internet al crear contenido. La forma más efectiva de obtener esa posición de primer nivel en los SERP es mediante la publicación de contenido procesable de alta calidad para su público objetivo.
En Scalenut, amamos el contenido y nos enorgullecemos de tener la mejor plataforma de marketing de contenido y SEO, pero también reconocemos la importancia del elemento humano en el contenido. "Hombre + máquina" es el mejor enfoque para un marketing de contenidos exitoso.
¿Está pensando en asociarse con una increíble máquina de marketing de contenido y SEO?
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