Przewodnik optymalizacji SEO TF-IDF dla sprzedawców treści

W Internecie jest ponad 1,8 miliarda stron internetowych. Każdy z nich próbuje uszeregować niektóre słowa kluczowe za pomocą technicznych technik SEO i optymalizacji treści.

Ty też musisz być.

Ale najczęściej, nawet po włożeniu serca i duszy w planowanie, tworzenie, publikowanie i wdrażanie strategii marketingu treści, nasze strony nie zajmują wystarczająco wysokich pozycji.

Jaka jest różnica między Twoją witryną a witryną o najwyższej pozycji w rankingu?

Może istnieć różnica w wyglądzie i sposobie działania lub strategii marketingowej Twojej witryny, ale istnieje różnica między ich treścią a Twoją.

Różnica polega na tym, że w swoich treściach używają słów o wysokim TF-IDF.

Dążąc do wypełnienia luki między komputerami a językiem ludzkim, Google zaczął stosować metodę wyszukiwania informacji, aby ocenić znaczenie określonych słów w Internecie.

Jest to metoda TF-IDF.

Na tym blogu porozmawiamy o tym, jak Google analizuje jakość odpowiednich treści na stronach internetowych za pomocą metody TF-IDF. Podzielimy się również kilkoma przydatnymi wskazówkami, w jaki sposób marketerzy treści mogą wykorzystać wiedzę TF-IDF w swojej strategii SEO, aby planować lepsze kampanie i osiągać wyniki.

Co to jest TF-IDF?

TF-IDF oznacza „termin częstotliwość dokumentu odwrotna do częstotliwości”. Jest najczęściej używany w programach uczenia maszynowego do wyszukiwania informacji.

Jest miarą ważności poszczególnych słów i fraz w słowach kluczowych oraz ogólnej treści w internecie.

W ramach SEO (optymalizacji pod kątem wyszukiwarek) TF-IDF może pomóc znaleźć listę terminów, aby uzyskać wyższą pozycję na stronach wyników wyszukiwania.

Załóżmy na przykład, że szukasz informacji na temat programowania w języku Python. Następnie wyniki TF-IDF mogą wskazywać, że termin „Python” jest najważniejszy dla wyszukiwarek, ponieważ pojawia się częściej w najwyżej ocenianych treściach niż jakiekolwiek inne słowo lub fraza związana z programowaniem w języku Python.

Algorytmy wyszukiwania Google analizują tysiące stron internetowych powiązanych z wyszukiwanym hasłem i identyfikują ważne słowa kontekstowe używane na stronach o najwyższej pozycji w rankingu.

Bardzo popularne słowa, takie jak „a”, „an”, „in”, „on”, „at” i „the”, same w sobie nie mają większego znaczenia. Pomagają nam ustalić przepływ treści i ćwiczyć poprawność gramatyczną. Z punktu widzenia wyszukiwania nie są one tak ważne. A TF-IDF jest zaprogramowany tak, aby przypisywać takim słowom mniejszą wartość niż terminom ważnym.

Priorytetem metody TF-IDF jest poszukiwanie najbardziej wartościowych słów lub fraz związanych ze słowem kluczowym lub wyszukiwaną frazą na podstawie liczby wystąpień w odpowiednich treściach.

Następnie porównuje częstotliwość tych słów kontekstowych w twoim dokumencie z częstotliwością tych terminów w swoim zbiorze dokumentów dla głównego słowa kluczowego.

Jeśli Twoja treść zawiera większość słów o wysokim TF-IDF, jest identyfikowana jako dobry kandydat do SERP następnym razem, gdy ktoś będzie szukał czegoś związanego ze słowem kluczowym.

W ten sposób dzięki tej metodzie Google porównuje, jak trafna jest Twoja treść w stosunku do słowa kluczowego, na podstawie liczby innych słów kontekstowych, których używasz oprócz podstawowego pojedynczego słowa kluczowego.

Dla lepszego zrozumienia przyjrzyjmy się obliczeniom stojącym za TF-IDF.

Formuła TF-IDF

Formuła TF IDF jest obliczeniem dwuczęściowym.

Pierwsza to częstotliwość terminów:

TF: Częstotliwość występowania słowa w dokumencie/całkowita liczba słów

A druga to odwrotna częstotliwość dokumentów:

IDF: log_e (całkowita liczba dokumentów / liczba dokumentów zawierających te słowa)

Spróbujmy to lepiej zrozumieć na przykładzie TF IDF.

Jeśli termin taki jak „utwórz” występuje 12 razy w dokumencie zawierającym 100 słów skierowanym na słowo kluczowe „jak stworzyć list motywacyjny”,

Twój TF=12/100=0,12

To była pierwsza część obliczeń.

Obliczmy IDF.

Dla uproszczenia załóżmy, że istnieje łącznie 10 000 000 dokumentów dla docelowego słowa kluczowego, a słowo „utwórz” pojawia się w tych dokumentach 409 000 razy.

Twoja wartość IDF to: IDF(tworzenie) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

Dzięki tym obliczeniom znamy teraz względne znaczenie terminu „utwórz” w kierowaniu na słowo kluczowe, takie jak „jak stworzyć list motywacyjny”. „Jak napisać list motywacyjny”.

Twój wynik TF x IDF wyniósłby = 0,12 * 0,38 = 0,046

Wysoki wynik TF-IDF oznacza, że ​​termin ten jest bardzo ważny i używany na wszystkich najwyżej ocenianych stronach internetowych. Natomiast niski wynik TF-IDF oznacza, że ​​termin ten jest rzadko używany w korpusie dokumentów.

Wynik TF-IDF różnych terminów pomaga Google zrozumieć kontekstową wartość słów innych niż zwykłe słowa kluczowe i ocenić jakość treści na stronach internetowych.

Przykład TF-IDF

Weźmy na przykład „marketing e-mailowy”.

Słowa kluczowe TF-IDF dla słowa kluczowego, takiego jak „e-mail marketing”, mogą brzmieć „decyzja”, „reklama”, „porzucenie”, „autoresponder” i „konwertyci”.

Oto zrzut ekranu wyników TF-IDF dla „e-mail marketingu”.

Istnieje wiele narzędzi online, które wykonają dla Ciebie obliczenia TF-IDF i utworzą listę ważnych słów związanych z Twoim głównym słowem kluczowym.

Powyższy zrzut ekranu pochodzi z narzędzia TF*IDF firmy Seobility. Pokazuje również pomocny wykres słów z wysokimi wynikami TF-IDF związanymi z Twoim słowem kluczowym. Inne podobne narzędzia to Ryte, TF-IDF Tool i Rankranger.

Z powyższych wyników możemy wybrać kilka tematów dla kampanii content marketingowych, jak np

• „Planowanie” „kampanii” e-mail marketingowych
• Najlepszy „czas” na „wysyłanie” „e-maili”
• „Treść” marketingu e-mailowego
• „Najlepsze” „tematy” marketingu e-mailowego
• Jak radzić sobie z „porzuceniem” w e-mail marketingu

PS: Wybraliśmy te słowa z powyższych wyników.

Jeśli użyjesz tych słów w swoim SEO na stronie, możesz dołączyć kombinację TF-IDF + podstawowego słowa kluczowego w metaopisie, tytule meta i schemacie strukturalnym. W ten sposób możesz używać TF-IDF do technicznego SEO i wymyślać tematy treści, aby tworzyć niesamowite treści o wysokim potencjale w rankingu.

Jednak w przypadku zawartości Twoich blogów nieco lepszym sposobem na znalezienie ważnych słów jest analiza NLP. Opiera się na logice stojącej za TF IDF w SEO i bierze pod uwagę rzeczywiste zachowania użytkowników podczas wyszukiwania. Daje wagę słowom, których ludzie używają podczas wyszukiwania informacji. W ten sposób masz to, co najlepsze z obu światów, treści konkurencji i zachowanie użytkowników podczas wyszukiwania.

Narzędzie takie jak Scalenut może pomóc Ci znaleźć najważniejsze terminy NLP dla docelowych słów kluczowych i lokalizacji. Zaawansowana funkcja analizy Scalenut NLP przeczesuje tysiące stron internetowych i wyszukiwanych haseł, aby uzyskać listę najważniejszych terminów NLP dla Twojej treści.

TF-IDF nie jest upychaniem słów kluczowych

TF-IDF nie jest upychaniem słów kluczowych. Jest podobny do gęstości słów kluczowych, ale bardziej złożony w swoich obliczeniach.

W rzeczywistości jest to antidotum na upychanie słów kluczowych. Dzięki zrozumieniu wartości różnych słów związanych ze słowem kluczowym algorytmy wyszukiwania Google mogą wykrywać strony internetowe obciążone słowami kluczowymi, które mają niewielką lub żadną wartość dla odwiedzających.

Jak widzieliśmy w powyższym przykładzie, TF-IDF pomaga znaleźć skuteczne słowa, które dodają wartości Twoim treściom. Te słowa powinny być używane jako dodatek do słów kluczowych, a nie jako ich zamiennik. Zamiast upychać, TF-IDF pomaga twórcom treści znaleźć dodatkowe słowa, które pomogą im uszeregować je pod kątem docelowego słowa kluczowego.

Jednak dzięki szybkiemu rozwojowi technologii sztucznej inteligencji, takich jak NLP, istnieje lepszy sposób na znalezienie takich słów.

Analiza NLP: Lepsza alternatywa dla analizy TF-IDF

Zamiast polegać na jednej metodzie, NLP pomaga wyszukiwarkom dosłownie zrozumieć znaczenie słów w zdaniu.

Aktualizacja BERT firmy Google była pierwszym głównym algorytmem wyszukiwania NLP. BERT oznacza dwukierunkowe reprezentacje enkoderów z transformatorów.

Jest to o krok przed podejściem TF-IDF. Zamiast losowej oceny słów, NLP pomaga algorytmowi wyszukiwania zrozumieć znaczenie słów dwukierunkowo, tj. w kontekście całego zdania.

Wraz z rozwojem wyszukiwania głosowego Google musi wiedzieć, co użytkownicy mają na myśli, gdy czegoś szukają. Od przetwarzania języka mówionego po odpowiadanie, wszystko odbywa się za pomocą programów NLP działających w tle.

Branża treści szybko się zmienia, aby dostosować się do tej zmiany w algorytmach wyszukiwania. Treści oparte na sztucznej inteligencji i narzędzia SEO, takie jak Scalenut, umożliwiają marketerom treści tworzenie wysokiej jakości treści zoptymalizowanych pod kątem wyszukiwarek.

Platformy takie jak Scalenut są doskonałymi narzędziami dla sprzedawców treści, ponieważ mogą znaleźć ważne terminy NLP, uzyskiwać zarysy konkurencji, badać najważniejsze tematy dla tych terminów NLP i tworzyć treści na te tematy.

Zoptymalizuj swoje treści pod kątem kluczowych terminów, korzystając z analizy NLP

W Scalenut rozumiemy znaczenie słów TF-IDF i wzmacniamy ich logikę za pomocą NLP i wewnętrznych inteligentnych algorytmów analizy lingwistycznej, aby określić, które słowa przyniosą najlepsze wyniki.

Z każdym tworzonym dokumentem SEO, Scalenut tworzy szczegółową analizę najwyżej ocenianych stron internetowych w Internecie. Ta analiza zawiera listę kluczowych terminów o wysokim TF-IDF związanych z docelowym słowem kluczowym, wyszukiwanych przez większość użytkowników w Twojej docelowej lokalizacji.

Używanie tych kluczowych terminów NLP w treści zwiększy indeksowalność i wiarygodność treści. Kiedy algorytmy wyszukiwania przeanalizują Twój tekst, zdadzą sobie sprawę, że użyłeś najlepszych słów TF-IDF w najbardziej naturalny sposób. Zaczną wyświetlać tę stronę internetową jako wynik wyszukiwania docelowego słowa kluczowego.

To jest nasza wymarzona podróż przewidziana dla każdego użytkownika Scalenut. I spełniło się to wielu osobom.

Zauważ, jak użyliśmy terminów NLP, aby wzmocnić niektóre sekcje treści?

Zamiast „społeczność dla Twojej marki”, „społeczność subskrybentów Twojej marki” dodaje temu zdaniu dobrze zdefiniowane znaczenie.

I czy ostatecznym celem e-mail marketingu nie jest wygenerowanie długiej listy subskrybentów? Włączenie słowa „abonenci” brzmi bardziej „naturalnie”, prawda?

Ideą terminów NLP jest pomoc marketerom w wyborze lepszych słów dla ich treści.

Kiedy należy stosować analizę TF-IDF i warunki NLP

Najważniejszą częścią Twojej pracy jako marketera jest upewnienie się, że tworzone przez Ciebie treści zwrócą się dwa razy więcej niż to, co w nie włożysz. TF-IDF to tylko jeden z kilku czynników, których Google używa do identyfikowania dobrych treści i uzyskiwania najlepszych wyników wyszukiwania.

Obliczenie TF-IDF to nie lada wyczyn. Wymaga poważnych mocy obliczeniowych, które wykraczają poza możliwości zwykłego komputera. A narzędzia oferujące analizę TF-IDF zazwyczaj testują i oceniają słowa na znacznie mniejszym zbiorze danych niż indeks Google.

Słowa sugerowane przez narzędzia mogą być najważniejsze lub nie, ponieważ zestaw danych Google i jego algorytm TF-IDF działają z większą liczbą słów i większą pulą dokumentów.

Biorąc to pod uwagę, wiedza o tym, czym jest TF-IDF i jak działa, pomoże Ci znaleźć odpowiednie terminy powiązane z głównym słowem kluczowym. W połączeniu z terminami NLP będzie działać jako gwiazda północna do znajdowania luk w treści i tworzenia tematów SEO, które z pewnością będą miały dobrą pozycję w rankingu.

Oto kilka sposobów wykorzystania analizy TF-IDF i terminów NLP w strategii marketingu treści:

• Uaktualnienie istniejącej treści, aby upewnić się, że używasz wszystkich ważnych terminów powiązanych z głównym słowem kluczowym.
• Dostosowanie blogów do jednego głównego tematu. Terminy TF-IDF i NLP związane z głównym słowem kluczowym mogą pomóc w opracowaniu obszernego kalendarza blogowania z serią powiązanych, wnikliwych blogów.
• Szybko analizuj głębokość i szerokość treści w swojej niszy branżowej. Analiza TF-IDF najpopularniejszego słowa kluczowego w Twojej branży powie Ci, jakie tematy zostały już omówione, a które są do wzięcia.

Uwaga: TF-IDF to nie jedyny sposób, zawsze twórz treści skoncentrowane na użytkownikach

Optymalizacja treści za pomocą terminów TF-IDF i NLP to świetny sposób na zwiększenie trafności treści w wyszukiwarkach.

Jednak niezwykle ważne jest, abyśmy podczas tworzenia treści zawsze pamiętali o internaucie. Najskuteczniejszym sposobem na uzyskanie najwyższej pozycji w SERP jest publikowanie wysokiej jakości, przydatnych treści dla docelowych odbiorców.

W Scalenut kochamy treści i szczycimy się posiadaniem najlepszej platformy do marketingu treści i SEO, ale uznajemy również znaczenie elementu ludzkiego w treści. „Człowiek + maszyna” to najlepsze podejście do skutecznego content marketingu.

Myślisz o nawiązaniu współpracy z niesamowitą maszyną do marketingu treści i SEO?

Weź Scalenut na przejażdżkę!

Zarejestruj się na bezpłatny okres próbny już dziś.