Panduan Optimasi SEO TF-IDF Untuk Pemasar Konten

Ada lebih dari 1,8 miliar situs web di internet. Masing-masing mencoba memberi peringkat untuk beberapa kata kunci dengan teknis SEO dan teknik pengoptimalan konten.

Anda juga pasti begitu.

Tetapi lebih sering daripada tidak, bahkan setelah mencurahkan hati dan jiwa kita ke dalam perencanaan, pembuatan, penerbitan, dan pelaksanaan strategi pemasaran konten, peringkat halaman kita tidak cukup tinggi.

Apa perbedaan antara situs web Anda dan situs web peringkat teratas itu?

Mungkin ada atau mungkin tidak ada perbedaan dalam tampilan dan nuansa atau strategi pemasaran situs web Anda, tetapi ada perbedaan antara konten mereka dan konten Anda.

Perbedaannya adalah mereka menggunakan kata-kata TF-IDF tinggi dalam kontennya.

Dalam usahanya menjembatani kesenjangan antara komputer dan bahasa manusia, Google mulai menggunakan metode pencarian informasi untuk menimbang pentingnya kata-kata tertentu di internet.

Ini adalah metode TF-IDF.

Di blog ini, kita akan berbicara tentang bagaimana Google menganalisis kualitas konten yang relevan di halaman web menggunakan metode TF-IDF. Kami juga akan membagikan beberapa tips bermanfaat tentang bagaimana pemasar konten dapat menggunakan pengetahuan TF-IDF dalam strategi SEO mereka untuk merencanakan kampanye yang lebih baik dan mendorong hasil.

Apa itu TF-IDF?

TF-IDF adalah singkatan dari 'term frequency-inverse document frequency'. Ini paling sering digunakan dalam program pencarian informasi pembelajaran mesin.

Ini adalah ukuran pentingnya kata dan frasa tertentu dalam kata kunci dan konten umum di internet.

Sebagai bagian dari SEO (optimasi mesin pencari), TF-IDF dapat membantu menemukan daftar istilah untuk mendapat peringkat lebih tinggi di halaman hasil pencarian.

Misalnya, Anda sedang mencari informasi tentang pemrograman Python. Kemudian, hasil TF-IDF mungkin menunjukkan bahwa istilah "Python" paling penting untuk mesin pencari karena muncul lebih sering di konten peringkat teratas daripada kata atau frasa lain yang terkait dengan pemrograman Python.

Algoritme pencarian Google menganalisis ribuan halaman web yang terkait dengan istilah pencarian dan mengidentifikasi kata-kata kontekstual penting yang digunakan di halaman peringkat teratas.

Kata-kata yang sangat umum seperti "a", "an", "in", "on", "at", dan "the" tidak memiliki banyak arti. Mereka membantu kami membangun aliran konten dan melatih akurasi tata bahasa. Dari sudut pandang pencarian, mereka tidak begitu penting. Dan TF-IDF diprogram untuk menetapkan kata-kata seperti itu lebih rendah nilainya daripada istilah-istilah penting.

Prioritas metode TF-IDF adalah mencari kata atau frasa penambah nilai terbanyak yang terkait dengan kata kunci atau frasa pencarian berdasarkan frekuensi kemunculannya di konten yang relevan.

Kemudian membandingkan frekuensi kata kontekstual tersebut dalam dokumen Anda dengan frekuensi istilah tersebut dalam kumpulan dokumennya untuk kata kunci utama.

Jika konten Anda memiliki sebagian besar kata TF-IDF tinggi, itu diidentifikasi sebagai kandidat yang baik untuk SERP saat seseorang mencari sesuatu yang berhubungan dengan kata kunci tersebut di lain waktu.

Jadi, dengan metode ini, Google memiliki pemahaman komparatif tentang seberapa relevan konten Anda dengan kata kunci berdasarkan berapa banyak kata kontekstual lain yang Anda gunakan selain kata kunci satu kata utama.

Untuk pemahaman yang lebih baik, mari pahami perhitungan di balik TF-IDF.

Rumus TF-IDF

Rumus TF IDF adalah perhitungan dua bagian.

Yang pertama adalah istilah frekuensi:

TF: Frekuensi kata dalam dokumen/jumlah total kata

Dan yang kedua adalah frekuensi dokumen terbalik:

IDF: log_e(Jumlah total dokumen / Jumlah dokumen dengan kata-kata tersebut di dalamnya)

Mari kita coba dan pahami ini lebih baik dengan contoh TF IDF.

Jika istilah seperti "buat" muncul 12 kali dalam dokumen berisi 100 kata yang menargetkan kata kunci "cara membuat surat lamaran",

TF Anda = 12/100 = 0,12

Itu adalah bagian pertama dari perhitungan.

Mari kita hitung IDF.

Demi kesederhanaan, katakanlah ada total 10.00.000 dokumen untuk kata kunci target, dan kata "buat" muncul 409.000 kali dalam dokumen tersebut.

Nilai IDF Anda adalah: IDF(buat) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

Dengan perhitungan ini, kita sekarang mengetahui kepentingan relatif dari istilah "buat" dalam menargetkan kata kunci seperti "cara membuat surat lamaran." Langkah selanjutnya adalah mengalikan keduanya dan menemukan pentingnya kata "buat" saat menulis tentang “cara membuat surat lamaran.”

Skor TF x IDF Anda adalah = 0,12 * 0,38 = 0,046

Skor TF-IDF yang tinggi berarti istilah tersebut sangat penting dan digunakan di semua halaman web peringkat teratas. Sebaliknya, skor TF-IDF yang rendah berarti istilah tersebut jarang digunakan dalam kumpulan dokumen.

Skor TF-IDF dari berbagai istilah membantu Google memahami nilai kontekstual kata-kata selain kata kunci biasa dan mengukur kualitas konten di situs web.

Contoh TF-IDF

Ambil "pemasaran email", misalnya.

Kata TF-IDF untuk kata kunci seperti "pemasaran email" dapat berupa "keputusan", "iklan", "pengabaian", "penjawab otomatis", dan "konversi".

Berikut tangkapan layar hasil TF-IDF untuk "pemasaran email".

Ada banyak alat daring yang akan melakukan perhitungan TF-IDF untuk Anda dan menghasilkan daftar kata-kata penting yang terkait dengan kata kunci utama Anda.

Tangkapan layar di atas berasal dari Alat TF*IDF Seobility. Ini juga menampilkan grafik bermanfaat tentang kata-kata dengan skor TF-IDF tinggi yang terkait dengan kata kunci Anda. Alat serupa lainnya adalah Ryte, Alat TF-IDF, dan Rankranger.

Dari hasil di atas, kita dapat memilih beberapa topik untuk kampanye pemasaran konten, seperti

• “Merencanakan” pemasaran email “kampanye”
• "Waktu" terbaik untuk "mengirim" "email"
• "Konten" pemasaran email
• "Subjek" pemasaran email "Terbaik"
• Bagaimana menghadapi "pengabaian" dalam pemasaran email

PS: Kata-kata ini kami ambil dari hasil di atas.

Jika Anda menggunakan kata-kata ini dalam SEO on-page Anda, Anda dapat memasukkan kombinasi TF-IDF + kata kunci utama dalam deskripsi meta, judul meta, dan skema terstruktur. Ini adalah bagaimana Anda dapat menggunakan TF-IDF untuk SEO teknis dan menghasilkan topik konten untuk membuat konten luar biasa dengan potensi peringkat tinggi.

Namun, untuk konten blog Anda, cara yang sedikit lebih baik untuk menemukan kata-kata penting adalah analisis NLP. Itu dibangun di atas logika di balik TF IDF di SEO dan faktor dalam perilaku pengguna di dunia nyata pada pencarian. Ini memberi bobot pada kata-kata yang digunakan orang saat mencari informasi. Dengan cara ini, Anda mendapatkan yang terbaik dari dunia, konten pesaing, dan perilaku pencarian pengguna.

Alat seperti Scalenut dapat membantu Anda menemukan istilah NLP terpenting untuk kata kunci dan lokasi target Anda. Fitur analisis Scalenut NLP lanjutan menyisir ribuan halaman web dan istilah pencarian untuk memberi Anda daftar istilah NLP terpenting untuk konten Anda.

TF-IDF bukan isian kata kunci

TF-IDF bukan isian kata kunci. Ini mirip dengan kepadatan kata kunci tetapi lebih kompleks dalam perhitungannya.

Faktanya, ini adalah penangkal isian kata kunci. Dengan memahami nilai dari berbagai kata yang terkait dengan kata kunci, algoritme pencarian Google dapat mendeteksi halaman web yang memuat kata kunci yang menawarkan sedikit atau tidak ada nilai bagi pengunjung.

Seperti yang kita lihat pada contoh di atas, TF-IDF membantu Anda menemukan kata-kata berdampak yang menambah nilai pada konten Anda. Kata-kata ini harus digunakan sebagai tambahan dan bukan sebagai pengganti kata kunci Anda. Alih-alih isian, TF-IDF membantu pembuat konten menemukan kata tambahan untuk membantu mereka menentukan peringkat kata kunci target Anda.

Namun, dengan perkembangan pesat dalam teknologi AI seperti NLP, ada cara yang lebih baik untuk menemukan kata-kata tersebut.

Analisis NLP: Alternatif yang lebih baik untuk analisis TF-IDF

Alih-alih bergantung pada satu metode, NLP membantu mesin pencari memahami arti kata dalam kalimat secara harfiah.

Pembaruan BERT Google adalah algoritma pencarian NLP utama pertama. BERT singkatan dari representasi encoder dua arah dari transformer.

Ini selangkah lebih maju dari pendekatan TF-IDF. Alih-alih mengevaluasi kata-kata secara acak, NLP membantu algoritma pencarian memahami arti kata-kata dua arah, yaitu dalam konteks seluruh kalimat.

Dengan maraknya pencarian suara, Google perlu mengetahui apa yang dimaksud pengguna saat mereka mencari sesuatu. Dari memproses bahasa lisan hingga membalas, semuanya dilakukan dengan bantuan program NLP di latar belakang.

Industri konten berubah dengan cepat untuk beradaptasi dengan perubahan dalam algoritme pencarian ini. Konten bertenaga AI dan alat SEO seperti Scalenut memungkinkan pemasar konten untuk membuat konten berkualitas tinggi yang dioptimalkan oleh mesin pencari.

Platform seperti Scalenut adalah alat yang hebat untuk pemasar konten karena mereka dapat menemukan istilah NLP penting, mendapatkan garis besar pesaing, meneliti topik paling penting untuk istilah NLP tersebut, dan membuat konten tentang topik tersebut.

Optimalkan konten Anda untuk Istilah Utama menggunakan analisis NLP

Di Scalenut, kami memahami pentingnya kata-kata TF-IDF dan memperkuat logikanya dengan NLP dan algoritme analisis linguistik cerdas internal untuk menentukan kata mana yang akan menghasilkan hasil terbaik.

Dengan setiap Dokumen SEO yang Anda buat, Scalenut menghasilkan analisis mendetail tentang halaman web peringkat teratas di internet. Analisis ini berisi daftar istilah kunci TF-IDF tinggi yang terkait dengan kata kunci target Anda, yang dicari oleh sebagian besar pengguna di lokasi target Anda.

Menggunakan istilah kunci NLP ini dalam konten Anda akan meningkatkan kemampuan indeks dan kredibilitas konten Anda. Saat algoritme penelusuran menganalisis teks Anda, mereka akan menyadari bahwa Anda telah menggunakan kata-kata TF-IDF terbaik secara alami. Mereka akan mulai menampilkan halaman web tersebut sebagai hasil pencarian untuk kata kunci target Anda.

Itulah perjalanan impian kami yang dibayangkan untuk setiap pengguna Scalenut. Dan itu telah menjadi kenyataan bagi banyak orang.

Perhatikan bagaimana kami menggunakan istilah NLP untuk memperkuat bagian tertentu dari konten?

Alih-alih "komunitas untuk merek Anda", "komunitas pelanggan untuk merek Anda" menambahkan makna kalimat yang terdefinisi dengan baik.

Dan bukankah tujuan akhir dari pemasaran email adalah untuk menghasilkan daftar pelanggan yang panjang? Termasuk kata "pelanggan" terdengar lebih "alami", bukan?

Gagasan di balik istilah NLP adalah untuk membantu pemasar memilih kata yang lebih baik untuk konten mereka.

Kapan sebaiknya Anda menggunakan analisis TF-IDF dan Ketentuan NLP

Sebagai seorang pemasar, bagian terpenting dari pekerjaan Anda adalah memastikan bahwa konten yang Anda buat menghasilkan dua kali lipat dari apa yang Anda masukkan ke dalamnya. TF-IDF hanyalah salah satu dari beberapa faktor yang digunakan Google untuk mengidentifikasi konten yang bagus dan menghasilkan hasil penelusuran terbaik.

Menghitung TF-IDF bukanlah hal yang mudah. Ini membutuhkan kekuatan komputasi yang serius yang berada di luar komputer biasa. Dan alat yang menawarkan analisis TF-IDF biasanya menguji dan menilai kata-kata pada kumpulan data yang jauh lebih kecil daripada indeks Google.

Kata-kata yang disarankan alat mungkin atau mungkin bukan yang paling penting, karena kumpulan data Google dan algoritme TF-IDF-nya bekerja dengan lebih banyak kata dan kumpulan dokumen yang lebih besar.

Karena itu, mengetahui apa itu TF-IDF dan cara kerjanya akan membantu Anda menemukan istilah relevan yang terkait dengan kata kunci utama. Ketika dikombinasikan dengan istilah NLP, itu akan bertindak sebagai bintang utara untuk menemukan celah konten dan membuat topik SEO yang pasti akan mendapat peringkat yang baik.

Berikut adalah beberapa cara Anda dapat menggunakan analisis TF-IDF dan istilah NLP dalam strategi pemasaran konten Anda:

• Memutakhirkan konten yang ada untuk memastikan bahwa Anda menggunakan semua istilah penting yang terkait dengan kata kunci utama Anda.
• Menyelaraskan blog Anda dengan satu topik inti. Istilah TF-IDF dan NLP yang terkait dengan kata kunci utama Anda dapat membantu Anda mengembangkan kalender blog yang ekstensif dengan serangkaian blog berwawasan terkait.
• Menganalisis dengan cepat kedalaman dan luasnya konten di ceruk industri Anda. Analisis TF-IDF dari kata kunci yang paling umum di industri Anda akan memberi tahu Anda topik apa yang sudah dibahas dan topik mana yang ada untuk diambil.

Catatan: TF-IDF bukan satu-satunya cara, selalu buat konten yang berfokus pada pengguna Anda

Mengoptimalkan konten Anda dengan bantuan istilah TF-IDF dan NLP adalah cara yang bagus untuk meningkatkan relevansi mesin pencari dari konten Anda.

Namun, sangat penting bagi kami untuk selalu mengingat pengguna internet saat membuat konten. Cara paling efektif untuk mendapatkan posisi peringkat teratas di SERP adalah dengan menerbitkan konten berkualitas tinggi yang dapat ditindaklanjuti untuk audiens target Anda.

Di Scalenut, kami menyukai konten dan bangga memiliki platform pemasaran konten dan SEO terbaik, tetapi kami juga mengakui pentingnya elemen manusia dalam konten. “Manusia + mesin" adalah pendekatan terbaik untuk pemasaran konten yang sukses.

Ingin bekerja sama dengan pemasaran konten dan mesin SEO yang luar biasa?

Ambil Scalenut untuk berputar!

Mendaftar untuk uji coba gratis hari ini.