コンテンツ マーケター向けの TF-IDF SEO 最適化ガイド

インターネット上には 18 億以上の Web サイトがあります。 それぞれが、技術的な SEO とコンテンツの最適化手法を使用して、いくつかのキーワードでランク付けしようとしています。

あなたもそうでなければなりません。

しかし、多くの場合、コンテンツ マーケティング戦略の計画、作成、公開、および実行に心血を注いだ後でも、ページのランクが十分に高くありません。

あなたのウェブサイトとそのトップランキングのウェブサイトの違いは何ですか?

あなたのウェブサイトのルック アンド フィールやマーケティング戦略には違いがあるかもしれませんし、ないかもしれませんが、それらのコンテンツとあなたのコンテンツには違いがあります。

違いは、コンテンツで TF-IDF の高い単語を使用していることです。

コンピューターと人間の言語の間のギャップを埋めることを追求する中で、Google は情報検索手法を使用して、インターネット上の特定の単語の重要性を評価し始めました。

これがTF-IDF方式です。

このブログでは、Google が TF-IDF メソッドを使用して Web ページ上の関連コンテンツの品質を分析する方法について説明します。 また、コンテンツ マーケターが TF-IDF の知識を SEO 戦略で使用して、より良いキャンペーンを計画し、結果を促進する方法について、役立つヒントをいくつか紹介します。

TF-IDFとは？

TF-IDF は、「用語頻度 - 逆ドキュメント頻度」の略です。 これは、機械学習の情報検索プログラムで最も一般的に使用されます。

これは、キーワード内の特定の単語やフレーズの重要性と、インターネット上の一般的なコンテンツの尺度です。

SEO (検索エンジンの最適化) の一環として、TF-IDF は、検索結果ページで上位にランクされる用語のリストを見つけるのに役立ちます。

たとえば、Python プログラミングに関する情報を探しているとします。 次に、TF-IDF の結果は、検索エンジンにとって「Python」という用語が最も重要であることを示している可能性があります。これは、Python プログラミングに関連する他のどの単語やフレーズよりも上位のコンテンツに頻繁に表示されるためです。

Google の検索アルゴリズムは、検索用語に関連する何千もの Web ページを分析し、上位のページで使用されている重要な文脈上の単語を特定します。

「a」、「an」、「in」、「on」、「at」、「the」などの非常に一般的な単語は、それ自体ではほとんど意味を持ちません。 それらは、コンテンツの流れを確立し、文法の正確さを練習するのに役立ちます。 検索の観点からは、それらはそれほど重要ではありません。 そして、TF-IDF は、そのような単語に重要な用語よりも低い価値を割り当てるようにプログラムされています。

TF-IDF メソッドの優先順位は、関連するコンテンツに表示される回数に基づいて、キーワードまたは検索フレーズに関連する最も付加価値の高い単語またはフレーズを探すことです。

次に、ドキュメント内のこれらの文脈上の単語の頻度と、主要なキーワードのドキュメント コレクション内のそれらの用語の頻度を比較します。

コンテンツに TF-IDF の高い単語のほとんどが含まれている場合、次に誰かがそのキーワードに関連するものを検索したときに、SERP の適切な候補として識別されます。

したがって、この方法を使用すると、Google は、主要な単語キーワード以外に使用する他の文脈上の単語の数に基づいて、コンテンツとキーワードとの関連性を比較して理解します。

理解を深めるために、TF-IDF の背後にある計算を理解しましょう。

TF-IDF式

TF IDF 式は、2 つの部分からなる計算です。

1 つ目は用語の頻度です。

TF: 文書内の単語の頻度/単語の総数

2 つ目は逆ドキュメント頻度です。

IDF: log_e(ドキュメントの総数 / それらの単語が含まれるドキュメントの数)

TF IDF の例を使用して、これをよりよく理解してみましょう。

「カバーレターの作り方」というキーワードを対象とした100ワードの文書に、「作成」などの用語が12回出現した場合、

あなたの TF=12/100=0.12

それが計算の最初の部分でした。

IDF を計算してみましょう。

簡単にするために、ターゲット キーワードに対して合計 10,00,000 のドキュメントがあり、それらのドキュメントで「作成」という単語が 409,000 回出現するとします。

IDF 値は次のようになります: IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38

この計算により、「カバー レターの作成方法」などのキーワードをターゲットにする際の「作成」という用語の相対的な重要性がわかりました。次のステップは、両方を乗算して、「作成」という単語について書くときの重要性を見つけることです。 「カバーレターの作り方」

TF x IDF スコアは = 0.12 * 0.38 = 0.046 になります。

TF-IDF スコアが高いということは、その用語が非常に重要であり、上位のすべての Web ページで使用されていることを意味します。 対照的に、TF-IDF スコアが低いということは、その用語がドキュメントのコーパスでほとんど使用されていないことを意味します。

さまざまな用語の TF-IDF スコアは、Google が通常のキーワード以外の単語の文脈上の価値を理解し、ウェブサイトのコンテンツの品質を評価するのに役立ちます。

TF-IDF の例

たとえば、「メール マーケティング」を考えてみましょう。

「メール マーケティング」などのキーワードに対する TF-IDF の単語は、「意思決定」、「広告」、「放棄」、「自動応答」、「コンバージョン」などです。

これは、「メール マーケティング」の TF-IDF 結果のスクリーンショットです。

オンラインには、TF-IDF の計算を行い、主要なキーワードに関連する重要な単語のリストを作成するツールが多数あります。

上のスクリーンショットは Seobility の TF*IDF ツールからのものです。 また、キーワードに関連する TF-IDF スコアが高い単語に関する役立つグラフも表示されます。 他の同様のツールには、Ryte、TF-IDF Tool、および Rankranger があります。

上記の結果から、次のようなコンテンツ マーケティング キャンペーンのトピックをいくつか選ぶことができます。

• 「企画」メールマーケティング「キャンペーン」
• 「送信」「メール」に最適な「時間」
• メールマーケティングの「コンテンツ」
• 「最高の」メール マーケティングの「件名」
• メールマーケティングにおける「放棄」への対処法

PS: 上記の結果からこれらの単語を選びました。

これらの単語をオンページ SEO で使用する場合、メタ ディスクリプション、メタ タイトル、および構造化スキーマに TF-IDF + プライマリ キーワードの組み合わせを含めることができます。 このようにテクニカル SEO に TF-IDF を使用し、コンテンツのトピックを考えて、上位表示される可能性のある素晴らしいコンテンツを作成できます。

ただし、ブログのコンテンツについては、重要な単語を見つけるための少し良い方法は NLP 分析です。 これは、SEO の TF IDF の背後にあるロジックに基づいて構築されており、検索における実際のユーザーの行動を考慮しています。 人々が情報を検索する際に使用する言葉に重みを与えます。 このようにして、競合他社のコンテンツとユーザーの検索行動の両方を最大限に活用できます。

Scalenut のようなツールは、ターゲットのキーワードと場所で最も重要な NLP 用語を見つけるのに役立ちます。 高度な Scalenut NLP 分析機能は、何千もの Web ページと検索用語をくまなく調べて、コンテンツにとって最も重要な NLP 用語のリストを提供します。

TF-IDF はキーワード スタッフィングではありません

TF-IDF はキーワード スタッフィングではありません。 これはキーワード密度に似ていますが、その計算はより複雑です。

実際、これはキーワードの詰め込みに対する解毒剤です。 キーワードに関連するさまざまな単語の価値を理解することで、Google の検索アルゴリズムは、訪問者にとってほとんどまたはまったく価値のない、キーワードが読み込まれた Web ページを検出できます。

上記の例で見たように、TF-IDF は、コンテンツに付加価値を与えるインパクトのある単語を見つけるのに役立ちます。 これらの単語は、キーワードの代わりとしてではなく、追加して使用する必要があります。 スタッフィングの代わりに、TF-IDF は、コンテンツ作成者が追加の単語を見つけて、ターゲット キーワードにランク付けするのに役立ちます。

ただし、NLP などの AI テクノロジの急速な発展に伴い、そのような単語を見つけるためのより良い方法があります。

NLP 分析: TF-IDF 分析の優れた代替手段

NLP は、単一の方法に依存するのではなく、検索エンジンが文中の単語の意味を文字どおり理解できるようにします。

Google の BERT アップデートは、最初の主要な NLP 検索アルゴリズムでした。 BERT は、トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現を表します。

これは、TF-IDF アプローチよりも一歩進んでいます。 単語をランダムに評価する代わりに、NLP は、検索アルゴリズムが単語の意味を双方向に、つまり文全体のコンテキストで理解するのに役立ちます。

音声検索の台頭により、Google はユーザーが何かを検索するときに何を意味するかを知る必要があります。 話し言葉の処理から返信まで、バックグラウンドで NLP プログラムの助けを借りてすべてが行われます。

コンテンツ業界は、この検索アルゴリズムの変化に適応するために急速に変化しています。 AI を活用したコンテンツと Scalenut などの SEO ツールにより、コンテンツ マーケターは検索エンジンに最適化された高品質のコンテンツを作成できます。

Scalenut のようなプラットフォームは、重要な NLP 用語を見つけ、競合他社の概要を取得し、それらの NLP 用語の最も重要なトピックを調査し、それらのトピックに関するコンテンツを作成できるため、コンテンツ マーケティング担当者にとって優れたツールです。

NLP 分析を使用して、重要な用語に合わせてコンテンツを最適化します

Scalenut では、TF-IDF 単語の重要性を理解し、NLP と社内のスマートな言語分析アルゴリズムを使用してそのロジックを増幅し、どの単語が最良の結果を生み出すかを判断します。

作成するすべての SEO ドキュメントで、Scalenut はインターネット上で上位にランクされている Web ページの詳細な分析を生成します。 この分析には、ターゲットの場所で大多数のユーザーが検索した、ターゲット キーワードに関連する高 TF-IDF キー タームのリストが含まれています。

これらの NLP の重要な用語をコンテンツで使用すると、コンテンツのインデックス可能性と信頼性が向上します。 検索アルゴリズムがテキストを分析すると、最高の TF-IDF 単語が最も自然に使用されていることがわかります。 彼らはあなたのターゲットキーワードの検索結果としてそのウェブページを表示し始めます.

それが、すべての Scalenut ユーザーが思い描く夢の旅です。 そして、それは多くの人にとって実現しました。

コンテンツの特定のセクションを強調するために NLP 用語をどのように使用したかに注目してください。

「あなたのブランドのためのコミュニティ」の代わりに、「あなたのブランドのためのサブスクライバーのコミュニティ」は、文に明確な意味を追加します.

メール マーケティングの最終的な目標は、購読者の長いリストを作成することではありませんか? 「購読者」という言葉を含めると、より「自然」に聞こえますね。

NLP 用語の背後にある考え方は、マーケティング担当者がコンテンツに適した言葉を選択できるようにすることです。

TF-IDF 分析と NLP 用語をいつ使用する必要があるか

マーケティング担当者として最も重要な仕事は、作成したコンテンツが、投入したコンテンツの 2 倍の利益を生み出すようにすることです。 TF-IDF は、Google が適切なコンテンツを識別して最良の検索結果を生成するために使用するいくつかの要素の 1 つにすぎません。

TF-IDF の計算は簡単ではありません。 通常のコンピューターの能力を超える深刻な計算能力が必要です。 また、TF-IDF 分析を提供するツールは通常、Google のインデックスよりもはるかに小さいデータ セットで単語をテストしてスコア付けします。

Google のデータ セットとその TF-IDF アルゴリズムは、より多くの単語とより多くのドキュメント プールを処理するため、ツールが提案する単語が最も重要である場合とそうでない場合があります。

そうは言っても、TF-IDF とは何か、そしてその仕組みを知ることは、主要なキーワードに関連する関連用語を見つけるのに役立ちます。 NLP 用語と組み合わせると、コンテンツのギャップを見つけ、確実に上位にランクされる SEO トピックを作成するための北極星として機能します。

以下は、コンテンツ マーケティング戦略で TF-IDF 分析と NLP 用語を使用できるいくつかの方法です。

• 既存のコンテンツをアップグレードして、主要なキーワードに関連するすべての重要な用語を確実に使用するようにします。
• ブログを 1 つのコア トピックに合わせます。 プライマリ キーワードに関連する TF-IDF および NLP 用語は、一連の関連する洞察に満ちたブログで広範なブログ カレンダーを開発するのに役立ちます。
• 業界のニッチなコンテンツの深さと幅をすばやく分析します。 業界で最も一般的なキーワードの TF-IDF 分析により、どのトピックが既にカバーされており、どのトピックが取り上げられているかがわかります。

注: TF-IDF が唯一の方法ではありません。常にユーザーに焦点を当てたコンテンツを作成してください。

TF-IDF および NLP 用語を使用してコンテンツを最適化することは、コンテンツの検索エンジンとの関連性を高める優れた方法です。

ただし、コンテンツを作成する際には、常にインターネット ユーザーを念頭に置くことが非常に重要です。 SERP で上位にランクインする最も効果的な方法は、ターゲット ユーザー向けに高品質で実用的なコンテンツを公開することです。

Scalenut では、コンテンツが大好きで、最高のコンテンツ マーケティングと SEO プラットフォームを持っていることに誇りを持っていますが、コンテンツにおける人間的要素の重要性も認識しています。 コンテンツ マーケティングを成功させるには、「マン + マシン」が最適なアプローチです。

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