Un ghid de optimizare SEO TF-IDF pentru marketerii de conținut

Există peste 1,8 miliarde de site-uri web pe internet. Fiecare încearcă să se claseze pentru unele cuvinte cheie cu tehnici SEO tehnice și optimizare a conținutului.

Trebuie să fii și tu.

Dar de cele mai multe ori, chiar și după ce ne-am pus inima și sufletul în planificarea, crearea, publicarea și executarea strategiilor de marketing de conținut, paginile noastre nu se clasează suficient de sus.

Care este diferența dintre site-ul tău web și acel site de top?

Este posibil să existe sau nu o diferență în aspectul sau strategia de marketing a site-ului dvs., dar există o diferență între conținutul lor și al dvs.

Diferența este că folosesc cuvinte TF-IDF ridicate în conținutul lor.

În încercarea sa de a reduce decalajul dintre computere și limbajul uman, Google a început să folosească o metodă de regăsire a informațiilor pentru a cântări importanța anumitor cuvinte de pe internet.

Aceasta este metoda TF-IDF.

În acest blog, vom vorbi despre modul în care Google analizează calitatea conținutului relevant de pe paginile web folosind metoda TF-IDF. De asemenea, vom împărtăși câteva sfaturi utile despre modul în care agenții de marketing de conținut pot folosi cunoștințele TF-IDF în strategia lor SEO pentru a planifica campanii mai bune și a obține rezultate.

Ce este TF-IDF?

TF-IDF înseamnă „termen frecvența inversă a documentului”. Este cel mai frecvent utilizat în programele de recuperare a informațiilor de învățare automată.

Este o măsură a importanței anumitor cuvinte și expresii din cuvintele cheie și a conținutului general de pe internet.

Ca parte a SEO (optimizare pentru motoarele de căutare), TF-IDF vă poate ajuta să găsiți o listă de termeni care să se claseze mai sus în paginile cu rezultatele căutării.

De exemplu, să presupunem că căutați informații despre programarea Python. Apoi, rezultatele TF-IDF ar putea indica faptul că termenul „Python” este cel mai important pentru motoarele de căutare, deoarece apare mai des în conținutul de top decât orice alt cuvânt sau expresie legată de programarea Python.

Algoritmii de căutare Google analizează mii de pagini web legate de un termen de căutare și identifică cuvinte contextuale importante folosite în paginile de top.

Cuvintele ultra-obișnuite precum „a”, „an”, „în”, „pe”, „la” și „the” au puține semnificații de la sine. Ele ne ajută să stabilim fluxul de conținut și să exersăm acuratețea gramaticală. Din punct de vedere al căutării, ele nu sunt atât de importante. Și TF-IDF este programat să atribuie acestor cuvinte o valoare mai mică decât termenilor importanți.

Prioritatea metodei TF-IDF este de a căuta cuvintele sau expresiile cu cea mai mare valoare adăugată legate de un cuvânt cheie sau de o expresie de căutare, în funcție de numărul de ori când apar în conținut relevant.

Apoi compară frecvența acelor cuvinte contextuale din documentul dvs. cu frecvența acelor termeni din colecția sa de documente pentru cuvântul cheie principal.

Dacă conținutul dvs. are majoritatea cuvintelor TF-IDF ridicate, acesta este identificat ca un bun candidat pentru SERP-uri data viitoare când cineva caută ceva legat de cuvântul cheie.

Astfel, cu această metodă, Google are o înțelegere comparativă a cât de relevant este conținutul dvs. pentru cuvântul cheie, pe baza câte alte cuvinte contextuale utilizați în afară de cuvântul cheie principal cu un singur cuvânt.

Pentru o mai bună înțelegere, să înțelegem calculele din spatele TF-IDF.

Formula TF-IDF

Formula TF IDF este un calcul din două părți.

Prima este frecvența termenului:

TF: Frecvența unui cuvânt într-un document/numărul total de cuvinte

Și a doua este frecvența inversă a documentului:

IDF: log_e(Numărul total de documente / Numărul de documente cu acele cuvinte în el)

Să încercăm să înțelegem mai bine acest lucru cu un exemplu TF IDF.

Dacă un termen precum „creați” apare de 12 ori într-un document de 100 de cuvinte care vizează cuvântul cheie „cum se creează o scrisoare de intenție”,

TF dvs.=12/100=0,12

Asta a fost prima parte a calculului.

Să calculăm IDF.

Din motive de simplitate, să presupunem că există un total de 10.00.000 de documente pentru cuvântul cheie țintă, iar cuvântul „creați” apare de 409.000 de ori în acele documente.

Valoarea dvs. IDF ar fi: IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

Cu acest calcul, cunoaștem acum importanța relativă a termenului „creați” în direcționarea unui cuvânt cheie precum „cum să creați o scrisoare de intenție.” Următorul pas este să le înmulțiți pe ambele și să găsiți importanța cuvântului „creați” atunci când scrieți despre „cum să creez o scrisoare de intenție.”

Scorul tău TF x IDF ar fi = 0,12 * 0,38 = 0,046

Un scor mare TF-IDF înseamnă că termenul este foarte important și folosit pe toate paginile web de top. În schimb, un scor scăzut TF-IDF înseamnă că termenul este rar folosit în corpus de documente.

Scorul TF-IDF al diferiților termeni ajută Google să înțeleagă valoarea contextuală a altor cuvinte decât cuvintele cheie obișnuite și să evalueze calitatea conținutului de pe site-uri web.

Exemplu TF-IDF

Luați „marketing prin e-mail”, de exemplu.

Cuvintele TF-IDF pentru un cuvânt cheie precum „marketing prin e-mail” ar putea fi „decizie”, „reclamă”, „abandon”, „răspuns automat” și „conversii”.

Iată o captură de ecran a rezultatelor TF-IDF pentru „marketing prin e-mail”.

Există multe instrumente online care vor face calculele TF-IDF pentru dvs. și vor produce o listă de cuvinte importante legate de cuvântul cheie principal.

Captura de ecran de mai sus este din instrumentul TF*IDF de la Seobility. De asemenea, arată un grafic util despre cuvintele cu scoruri TF-IDF ridicate legate de cuvântul cheie. Alte instrumente similare sunt Ryte, TF-IDF Tool și Rankranger.

Din rezultatele de mai sus, putem alege câteva subiecte pentru campaniile de marketing de conținut, cum ar fi

• „Planificarea” „campaniilor” de marketing prin e-mail
• Cel mai bun „moment” pentru a „trimite” „e-mailuri”
• „Conținut” de marketing prin e-mail
• „Cele mai bune” „subiecte” de marketing prin e-mail
• Cum să faci față „abandonului” în marketingul prin e-mail

PS: Am ales aceste cuvinte din rezultatele de mai sus.

Dacă utilizați aceste cuvinte în SEO pe pagină, puteți include o combinație de TF-IDF + cuvânt cheie principal în metadescriere, meta titlu și schema structurată. Acesta este modul în care puteți utiliza TF-IDF pentru SEO tehnic și puteți veni cu subiecte de conținut pentru a crea conținut uimitor cu potențial de rang înalt.

Cu toate acestea, pentru conținutul blogurilor dvs., o modalitate puțin mai bună de a găsi cuvinte importante este analiza NLP. Se bazează pe logica din spatele TF IDF în SEO și factorii în comportamentul utilizatorilor din lumea reală în căutare. Dă greutate cuvintelor pe care oamenii le folosesc în timpul căutării de informații. În acest fel, aveți ce este mai bun din ambele lumi, conținutul concurenței și comportamentul de căutare a utilizatorilor.

Un instrument precum Scalenut vă poate ajuta să găsiți cei mai importanți termeni NLP pentru cuvintele cheie și locația dvs. țintă. Funcția avansată de analiză NLP Scalenut parcurge mii de pagini web și termeni de căutare pentru a vă oferi o listă cu cei mai importanți termeni NLP pentru conținutul dvs.

TF-IDF nu este o umplutură de cuvinte cheie

TF-IDF nu este o umplutură de cuvinte cheie. Este similar cu densitatea cuvintelor cheie, dar mai complex în calculele sale.

De fapt, este antidotul pentru umplerea cuvintelor cheie. Înțelegând valoarea diferitelor cuvinte legate de un cuvânt cheie, algoritmii de căutare Google pot detecta pagini web încărcate cu cuvinte cheie care oferă puțină sau deloc valoare pentru vizitatori.

După cum am văzut în exemplul de mai sus, TF-IDF vă ajută să găsiți cuvinte de impact care adaugă valoare conținutului dvs. Aceste cuvinte ar trebui folosite în plus și nu ca înlocuitori pentru cuvintele dvs. cheie. În loc să umple, TF-IDF îi ajută pe creatorii de conținut să găsească cuvinte suplimentare pentru a-i ajuta să se clasifice pentru cuvântul cheie țintă.

Cu toate acestea, odată cu evoluțiile rapide ale tehnologiilor AI precum NLP, există o modalitate mai bună de a găsi astfel de cuvinte.

Analiza NLP: O alternativă mai bună la analiza TF-IDF

În loc să depindă de o singură metodă, NLP ajută motoarele de căutare să înțeleagă literalmente sensul cuvintelor dintr-o propoziție.

Actualizarea BERT de la Google a fost primul algoritm major de căutare NLP. BERT reprezintă reprezentările codificatoare bidirecționale de la transformatoare.

Aceasta merge cu un pas înaintea abordării TF-IDF. În loc să evalueze cuvintele la întâmplare, NLP ajută algoritmul de căutare să înțeleagă sensul cuvintelor bidirecționale, adică în contextul întregii propoziții.

Odată cu creșterea căutării vocale, Google trebuie să știe ce înseamnă utilizatorii când caută ceva. De la procesarea limbajului vorbit până la răspuns, totul se face cu ajutorul programelor NLP în fundal.

Industria de conținut se schimbă rapid pentru a se adapta la această schimbare a algoritmilor de căutare. Conținutul bazat pe inteligență artificială și instrumentele SEO precum Scalenut permit agenților de marketing de conținut să creeze conținut de înaltă calitate optimizat pentru motoarele de căutare.

Platformele precum Scalenut sunt instrumente grozave pentru agenții de marketing de conținut, deoarece pot găsi termeni importanți NLP, pot obține contururi ale concurenților, pot cerceta cele mai importante subiecte pentru acești termeni NLP și pot crea conținut pe acele subiecte.

Optimizați-vă conținutul pentru termenii cheie folosind analiza NLP

La Scalenut, înțelegem importanța cuvintelor TF-IDF și le amplificăm logica cu NLP și algoritmi interni de analiză lingvistică inteligentă pentru a determina care cuvinte vor produce cele mai bune rezultate.

Cu fiecare document SEO pe care îl creați, Scalenut produce o analiză detaliată a paginilor web de top de pe internet. Această analiză conține o listă de termeni cheie cu conținut ridicat de TF-IDF legați de cuvântul cheie țintă, căutați de majoritatea utilizatorilor din locația țintă.

Folosirea acestor termeni cheie NLP în conținutul dvs. va crește indexabilitatea și credibilitatea conținutului dvs. Când algoritmii de căutare vă analizează textul, ei își vor da seama că ați folosit cele mai bune cuvinte TF-IDF cel mai natural. Ei vor începe să arate acea pagină web ca rezultat al căutării pentru cuvântul cheie țintă.

Aceasta este călătoria noastră visată pentru fiecare utilizator Scalenut. Și s-a adeverit pentru mulți oameni.

Observați cum am folosit termenii NLP pentru a amplifica anumite secțiuni ale conținutului?

În loc de „comunitate pentru marca ta”, „comunitatea de abonați pentru marca ta” adaugă un sens bine definit propoziției.

Și nu este scopul final al marketingului prin e-mail să genereze o listă lungă de abonați? Includerea cuvântului „abonați” sună mai „natural”, nu-i așa?

Ideea din spatele termenilor NLP este de a ajuta marketerii să aleagă cuvinte mai bune pentru conținutul lor.

Când ar trebui să utilizați analiza TF-IDF și Termenii NLP

În calitate de agent de marketing, cea mai importantă parte a muncii tale este să te asiguri că conținutul pe care îl creezi câștigă de două ori mai mult decât ceea ce ai pus în el. TF-IDF este doar unul dintre câțiva factori pe care Google îi folosește pentru a identifica conținut bun și pentru a produce cele mai bune rezultate de căutare.

Calcularea TF-IDF nu este o operație mică. Necesită puteri de calcul serioase care depășesc cele ale unui computer normal. Iar instrumentele care oferă o analiză TF-IDF testează de obicei și punctează cuvintele pe un set de date mult mai mic decât indexul Google.

Cuvintele pe care le sugerează instrumentele pot fi sau nu cele mai importante, deoarece setul de date Google și algoritmul său TF-IDF funcționează cu mai multe cuvinte și cu un număr mai mare de documente.

Acestea fiind spuse, știind ce este TF-IDF și cum funcționează, vă va ajuta să găsiți termeni relevanți asociați cu cuvântul cheie principal. Atunci când este combinat cu termenii NLP, va acționa ca o stea nordică pentru a găsi lacune de conținut și pentru a crea subiecte SEO care sigur se vor clasa bine.

Următoarele sunt câteva moduri în care puteți utiliza analiza TF-IDF și termenii NLP în strategia dvs. de marketing de conținut:

• Actualizarea conținutului existent pentru a vă asigura că utilizați toți termenii importanți legați de cuvântul cheie principal.
• Alinierea blogurilor cu un singur subiect principal. Termenii TF-IDF și NLP legați de cuvântul cheie principal vă pot ajuta să dezvoltați un calendar extins de blogging, cu o serie de bloguri perspicace înrudite.
• Analizând rapid profunzimea și amploarea conținutului din nișa dvs. din industrie. O analiză TF-IDF a celui mai obișnuit cuvânt cheie din industria dvs. vă va spune ce subiecte au fost deja tratate și ce subiecte sunt disponibile.

Notă: TF-IDF nu este singura modalitate, creați întotdeauna conținut concentrat pe utilizatorii dvs

Optimizarea conținutului dvs. cu ajutorul termenilor TF-IDF și NLP este o modalitate excelentă de a crește relevanța pentru motorul de căutare a conținutului dvs.

Cu toate acestea, este extrem de important să ținem întotdeauna cont de utilizatorul de internet atunci când creăm conținut. Cea mai eficientă modalitate de a obține acea poziție de top în SERP-uri este publicarea de conținut de înaltă calitate și acționabil pentru publicul țintă.

La Scalenut, iubim conținutul și ne mândrim cu cea mai bună platformă de marketing de conținut și SEO, dar recunoaștem și importanța elementului uman în conținut. „Omul + mașină” este cea mai bună abordare pentru marketingul de conținut de succes.

Te gândești să faci echipă cu o mașină minunată de marketing de conținut și SEO?

Luați Scalenut pentru o învârtire!

Înscrieți-vă pentru o încercare gratuită astăzi.