Um guia de otimização de SEO TF-IDF para profissionais de marketing de conteúdo

Existem mais de 1,8 bilhão de sites na internet. Cada um está tentando classificar algumas palavras-chave com SEO técnico e técnicas de otimização de conteúdo.

Você também deve estar.

Mas, na maioria das vezes, mesmo depois de colocar nosso coração e alma no planejamento, criação, publicação e execução de estratégias de marketing de conteúdo, nossas páginas não têm uma classificação alta o suficiente.

Qual é a diferença entre o seu site e aquele site de alto escalão?

Pode ou não haver uma diferença na aparência ou na estratégia de marketing do seu site, mas há uma diferença entre o conteúdo deles e o seu.

A diferença é que eles usam palavras de alto TF-IDF em seu conteúdo.

Em sua busca por preencher a lacuna entre os computadores e a linguagem humana, o Google começou a usar um método de recuperação de informações para avaliar a importância de palavras específicas na internet.

Este é o método TF-IDF.

Neste blog, falaremos sobre como o Google analisa a qualidade do conteúdo relevante em páginas da web usando o método TF-IDF. Também compartilharemos algumas dicas úteis sobre como os profissionais de marketing de conteúdo podem usar o conhecimento do TF-IDF em sua estratégia de SEO para planejar campanhas melhores e gerar resultados.

O que é TF-IDF?

TF-IDF significa 'frequência de documento inversa à frequência do termo'. É mais comumente usado em programas de recuperação de informações de aprendizado de máquina.

É uma medida da importância de palavras e frases específicas em palavras-chave e no conteúdo geral da Internet.

Como parte do SEO (otimização de mecanismo de busca), o TF-IDF pode ajudar a encontrar uma lista de termos para uma classificação mais alta nas páginas de resultados de pesquisa.

Por exemplo, digamos que você esteja procurando informações sobre programação em Python. Então, os resultados do TF-IDF podem indicar que o termo “Python” é mais importante para os mecanismos de pesquisa porque aparece com mais frequência no conteúdo de alto escalão do que qualquer outra palavra ou frase relacionada à programação Python.

Os algoritmos de pesquisa do Google analisam milhares de páginas da Web relacionadas a um termo de pesquisa e identificam palavras contextuais importantes usadas nas páginas de melhor classificação.

Palavras ultracomuns como “a”, “an”, “in”, “on”, “at” e “the” carregam pouco significado por conta própria. Eles nos ajudam a estabelecer o fluxo de conteúdo e praticar a precisão gramatical. Do ponto de vista da pesquisa, eles não são tão importantes. E o TF-IDF é programado para atribuir a essas palavras um valor menor do que termos importantes.

A prioridade do método TF-IDF é procurar as palavras ou frases que agregam mais valor relacionadas a uma palavra-chave ou frase de pesquisa com base no número de vezes que ela aparece no conteúdo relevante.

Em seguida, ele compara a frequência dessas palavras contextuais em seu documento com a frequência desses termos em sua coleção de documentos para a palavra-chave principal.

Se o seu conteúdo tiver a maioria das palavras com alto TF-IDF, ele será identificado como um bom candidato para as SERPs na próxima vez que alguém pesquisar algo relacionado à palavra-chave.

Assim, com esse método, o Google tem uma compreensão comparativa de quão relevante é seu conteúdo para a palavra-chave com base em quantas outras palavras contextuais você usa além da palavra-chave primária de uma única palavra.

Para um melhor entendimento, vamos entender os cálculos por trás do TF-IDF.

Fórmula TF-IDF

A fórmula TF IDF é um cálculo de duas partes.

A primeira é a frequência do termo:

TF: Frequência de uma palavra em um documento/número total de palavras

E o segundo é a frequência inversa do documento:

IDF: log_e(Número total de documentos / Número de documentos com essas palavras)

Vamos tentar entender isso melhor com um exemplo de TF IDF.

Se um termo como “criar” ocorrer 12 vezes em um documento de 100 palavras direcionado à palavra-chave “como criar uma carta de apresentação”,

Seu TF = 12/100 = 0,12

Essa foi a primeira parte do cálculo.

Vamos calcular o IDF.

Para simplificar, digamos que haja um total de 10.00.000 documentos para a palavra-chave de destino e a palavra "criar" apareça 409.000 vezes nesses documentos.

Seu valor IDF seria: IDF(criar) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

Com esse cálculo, agora sabemos a importância relativa do termo “criar” na segmentação de uma palavra-chave como “como criar uma carta de apresentação”. “como criar uma carta de apresentação.”

Sua pontuação TF x IDF seria = 0,12 * 0,38 = 0,046

Uma alta pontuação no TF-IDF significa que o termo é muito importante e usado em todas as páginas da web de alto escalão. Por outro lado, uma baixa pontuação no TF-IDF significa que o termo raramente é usado no corpus de documentos.

A pontuação TF-IDF de vários termos ajuda o Google a entender o valor contextual das palavras além das palavras-chave normais e avaliar a qualidade do conteúdo em sites.

Exemplo de TF-IDF

Veja “marketing por e-mail”, por exemplo.

As palavras TF-IDF para uma palavra-chave como “marketing por e-mail” podem ser “decisão”, “publicidade”, “abandono”, “resposta automática” e “conversão”.

Aqui está uma captura de tela dos resultados do TF-IDF para “marketing por e-mail”.

Existem muitas ferramentas on-line que farão os cálculos de TF-IDF para você e produzirão uma lista de palavras importantes relacionadas à sua palavra-chave principal.

A captura de tela acima é da ferramenta TF*IDF da Seobility. Ele também mostra um gráfico útil sobre palavras com altas pontuações TF-IDF relacionadas à sua palavra-chave. Outras ferramentas semelhantes são Ryte, TF-IDF Tool e Rankranger.

A partir dos resultados acima, podemos escolher alguns tópicos para campanhas de marketing de conteúdo, como

• “Planejamento” de “campanhas” de e-mail marketing
• Melhor “horário” para “enviar” “e-mails”
• “conteúdo” de e-mail marketing
• “Melhores” “assuntos” de e-mail marketing
• Como lidar com o “abandono” no e-mail marketing

PS: Escolhemos essas palavras dos resultados acima.

Se você usar essas palavras em seu SEO on-page, poderá incluir uma combinação de TF-IDF + palavra-chave primária na meta descrição, meta título e esquema estruturado. É assim que você pode usar o TF-IDF para SEO técnico e criar tópicos de conteúdo para criar conteúdo incrível com potencial de alto escalão.

No entanto, para o conteúdo de seus blogs, uma maneira um pouco melhor de encontrar palavras importantes é a análise de PNL. Ele se baseia na lógica por trás do TF IDF em SEO e em fatores do comportamento do usuário no mundo real na pesquisa. Dá peso às palavras que as pessoas usam ao procurar informações. Dessa forma, você tem o melhor dos dois mundos, conteúdo do concorrente e comportamento de pesquisa do usuário.

Uma ferramenta como Scalenut pode ajudá-lo a encontrar os termos de NLP mais importantes para suas palavras-chave e local de destino. O recurso avançado de análise Scalenut NLP vasculha milhares de páginas da web e termos de pesquisa para fornecer uma lista dos termos NLP mais importantes para o seu conteúdo.

TF-IDF não é preenchimento de palavras-chave

TF-IDF não é preenchimento de palavras-chave. É semelhante à densidade de palavras-chave, mas mais complexa em seus cálculos.

Na verdade, é o antídoto para o excesso de palavras-chave. Ao entender o valor de várias palavras relacionadas a uma palavra-chave, os algoritmos de pesquisa do Google podem detectar páginas da Web carregadas de palavras-chave que oferecem pouco ou nenhum valor para os visitantes.

Como vimos no exemplo acima, o TF-IDF te ajuda a encontrar palavras impactantes que agregam valor ao seu conteúdo. Essas palavras devem ser usadas além e não como um substituto para suas palavras-chave. Em vez de encher, o TF-IDF ajuda os criadores de conteúdo a encontrar palavras adicionais para ajudá-los a classificar sua palavra-chave alvo.

No entanto, com o rápido desenvolvimento das tecnologias de IA, como a PNL, existe uma maneira melhor de encontrar essas palavras.

Análise NLP: Uma alternativa melhor à análise TF-IDF

Em vez de depender de um único método, o NLP ajuda os mecanismos de pesquisa a entender literalmente o significado das palavras em uma frase.

A atualização BERT do Google foi o primeiro grande algoritmo de pesquisa NLP. BERT significa representações de codificador bidirecional de transformadores.

Isso vai um passo à frente da abordagem TF-IDF. Em vez de avaliar as palavras aleatoriamente, o NLP ajuda o algoritmo de busca a entender o significado das palavras de forma bidirecional, ou seja, no contexto de toda a frase.

Com o aumento da pesquisa por voz, o Google precisa saber o que os usuários querem dizer quando pesquisam algo. Desde o processamento da linguagem falada até a resposta, tudo é feito com a ajuda de programas de PNL em segundo plano.

A indústria de conteúdo está mudando rapidamente para se adaptar a essa mudança nos algoritmos de busca. O conteúdo com tecnologia de IA e as ferramentas de SEO, como o Scalenut, permitem que os profissionais de marketing de conteúdo criem conteúdo otimizado para mecanismos de pesquisa de alta qualidade.

Plataformas como Scalenut são ótimas ferramentas para profissionais de marketing de conteúdo porque podem encontrar termos importantes de PNL, obter contornos de concorrentes, pesquisar os tópicos mais importantes para esses termos de PNL e criar conteúdo sobre esses tópicos.

Otimize seu conteúdo para termos-chave usando a análise de PNL

Na Scalenut, entendemos a importância das palavras TF-IDF e ampliamos sua lógica com NLP e algoritmos internos de análise linguística inteligente para determinar quais palavras produzirão os melhores resultados.

Com cada documento de SEO que você cria, o Scalenut produz uma análise detalhada das páginas da Web mais bem classificadas na Internet. Esta análise contém uma lista de termos-chave de alto TF-IDF relacionados à sua palavra-chave de destino, pesquisada pela maioria dos usuários em seu local de destino.

O uso desses termos-chave da PNL em seu conteúdo aumentará a indexabilidade e a credibilidade de seu conteúdo. Quando os algoritmos de pesquisa analisarem seu texto, eles perceberão que você usou as melhores palavras TF-IDF com mais naturalidade. Eles começarão a mostrar essa página da web como um resultado de pesquisa para sua palavra-chave alvo.

Essa é a jornada dos nossos sonhos para todos os usuários do Scalenut. E isso se tornou realidade para muitas pessoas.

Observe como usamos os termos da PNL para ampliar certas seções do conteúdo?

Em vez de “comunidade para sua marca”, “comunidade de assinantes para sua marca” acrescenta um significado bem definido à frase.

E o objetivo final do email marketing não é gerar uma longa lista de assinantes? Incluir a palavra “assinantes” soa mais “natural”, não é?

A ideia por trás dos termos da PNL é ajudar os profissionais de marketing a escolher palavras melhores para seu conteúdo.

Quando você deve usar a análise TF-IDF e os termos de NLP

Como profissional de marketing, a parte mais importante do seu trabalho é garantir que o conteúdo que você cria gere o dobro do que você investe nele. O TF-IDF é apenas um dos vários fatores que o Google usa para identificar um bom conteúdo e produzir os melhores resultados de pesquisa.

Calcular o TF-IDF não é pouca coisa. Requer poderes computacionais sérios que estão além dos de um computador normal. E as ferramentas que oferecem uma análise TF-IDF geralmente testam e pontuam palavras em um conjunto de dados muito menor do que o índice do Google.

As palavras sugeridas pelas ferramentas podem ou não ser as mais importantes, pois o conjunto de dados do Google e seu algoritmo TF-IDF trabalham com mais palavras e um conjunto maior de documentos.

Dito isso, saber o que é TF-IDF e como ele funciona ajudará você a encontrar termos relevantes associados à palavra-chave principal. Quando combinado com termos de PNL, ele funcionará como uma estrela norteadora para encontrar lacunas de conteúdo e criar tópicos de SEO que certamente terão uma boa classificação.

A seguir estão algumas maneiras de usar a análise TF-IDF e os termos de PNL em sua estratégia de marketing de conteúdo:

• Atualizar o conteúdo existente para garantir que você use todos os termos importantes relacionados à sua palavra-chave principal.
• Alinhando seus blogs com um único tópico principal. Os termos TF-IDF e NLP relacionados à sua palavra-chave principal podem ajudá-lo a desenvolver um extenso calendário de blogs com uma série de blogs perspicazes relacionados.
• Analisando rapidamente a profundidade e a amplitude do conteúdo em seu nicho de mercado. Uma análise TF-IDF da palavra-chave mais comum do seu setor informará quais tópicos já foram abordados e quais tópicos estão disponíveis.

Obs: TF-IDF não é o único caminho, sempre crie conteúdo focado em seus usuários

Otimizar seu conteúdo com a ajuda dos termos TF-IDF e NLP é uma ótima maneira de aumentar a relevância do seu conteúdo nos mecanismos de pesquisa.

No entanto, é extremamente importante que tenhamos sempre em mente o internauta ao criar conteúdo. A maneira mais eficaz de obter essa posição de alto escalão nas SERPs é publicando conteúdo acionável e de alta qualidade para seu público-alvo.

Na Scalenut, adoramos conteúdo e nos orgulhamos de ter o melhor marketing de conteúdo e plataforma de SEO, mas também reconhecemos a importância do elemento humano no conteúdo. “Homem + máquina” é a melhor abordagem para um marketing de conteúdo bem-sucedido.

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