內容營銷人員的 TF-IDF SEO 優化指南

已發表: 2023-01-18

互聯網上有超過 18 億個網站。 每個人都在嘗試使用技術搜索引擎優化和內容優化技術對某些關鍵字進行排名。

你一定也是。

但通常情況下，即使我們全心全意地計劃、創建、發布和執行內容營銷策略，我們的頁面排名也不夠高。

你的網站和那個排名靠前的網站有什麼區別？

您網站的外觀和營銷策略可能有也可能沒有差異，但它們的內容與您的內容有所不同。

不同之處在於他們在內容中使用了高 TF-IDF 詞。

為了彌合計算機和人類語言之間的鴻溝，谷歌開始使用信息檢索方法來權衡互聯網上特定單詞的重要性。

這就是 TF-IDF 方法。

在這篇博客中，我們將討論 Google 如何使用 TF-IDF 方法分析網頁上相關內容的質量。 我們還將分享一些有用的技巧，內容營銷人員可以如何在其 SEO 策略中使用 TF-IDF 知識來規劃更好的活動並推動結果。

什麼是 TF-IDF？

TF-IDF 代表“詞頻-逆文檔頻率”。 它最常用於機器學習的信息檢索程序。

它衡量特定單詞和短語在關鍵字和 Internet 上的一般內容中的重要性。

作為 SEO（搜索引擎優化）的一部分，TF-IDF 可以幫助找到一系列術語，以便在搜索結果頁面中排名更高。

例如，假設您正在尋找有關 Python 編程的信息。 然後，TF-IDF 結果可能表明術語“Python”對搜索引擎最重要，因為它比任何其他與 Python 編程相關的詞或短語出現在排名靠前的內容中的頻率更高。

谷歌搜索算法分析與搜索詞相關的數千個網頁，並識別排名靠前的頁面中使用的重要上下文詞。

像“a”、“an”、“in”、“on”、“at”和“the”這樣的非常常見的詞本身沒有什麼意義。 它們幫助我們建立內容流並練習語法準確性。 從搜索的角度來看，它們並不那麼重要。 並且 TF-IDF 被編程​​為賦予這些詞低於重要術語的價值。

TF-IDF 方法的優先級是根據關鍵字或搜索詞組在相關內容中出現的次數，尋找與該關鍵字或搜索詞組相關的最有價值的詞或詞組。

然後，它將文檔中這些上下文詞的頻率與其文檔集合中主要關鍵字的這些術語的頻率進行比較。

如果您的內容包含大部分高 TF-IDF 詞，那麼下次有人搜索與該關鍵字相關的內容時，它會被識別為 SERP 的良好候選者。

因此，通過這種方法，Google 可以根據除了主要的單詞關鍵字之外還使用了多少其他上下文詞來比較了解您的內容與關鍵字的相關性。

為了更好地理解，讓我們了解一下 TF-IDF 背後的計算。

TF-IDF公​​式

TF IDF 公式是一個兩部分計算。

首先是詞頻：

TF：一個詞在文檔中出現的頻率/總詞數

第二個是逆文檔頻率：

IDF：log_e（文檔總數/包含這些詞的文檔數）

讓我們嘗試通過 TF IDF 示例更好地理解這一點。

如果諸如“創建”之類的術語在針對關鍵字“如何創建求職信”的 100 字文檔中出現 12 次，

你的TF=12/100=0.12

這是計算的第一部分。

我們來計算 IDF。

為簡單起見，假設目標關鍵字共有 10,00,000 個文檔，並且“create”一詞在這些文檔中出現了 409,000 次。

您的 IDF 值為：IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38

通過這個計算，我們現在知道了“創造”一詞在定位“如何創建求職信”等關鍵字時的相對重要性。下一步是將兩者相乘，找出“創造”一詞在寫關於“如何創建求職信。”

您的 TF x IDF 分數將為 = 0.12 * 0.38 = 0.046

高 TF-IDF 分數意味著該術語非常重要，並且在所有排名靠前的網頁上都有使用。 相反，低 TF-IDF 分數意味著該術語在文檔語料庫中很少使用。

各種術語的 TF-IDF 得分有助於 Google 了解常規關鍵字以外的單詞的上下文價值，並衡量網站內容的質量。

TF-IDF 示例

以“電子郵件營銷”為例。

諸如“電子郵件營銷”之類的關鍵字的 TF-IDF 詞可以是“決定”、“廣告”、“放棄”、“自動回复”和“轉換”。

這是“電子郵件營銷”的 TF-IDF 結果的屏幕截圖。

seobility 郵件營銷的tf-idf words截圖
來源

有許多在線工具可以為您進行 TF-IDF 計算，並生成與您的主要關鍵字相關的重要單詞列表。

以上截圖來自Seobility的TF*IDF Tool。 它還會顯示一個有用的圖表，其中包含與您的關鍵字相關的具有高 TF-IDF 分數的單詞。 其他類似的工具有 Ryte、TF-IDF Tool 和 Rankranger。

用於 seobility 的電子郵件營銷的帶 tf-idf 詞條形圖的屏幕截圖
來源

從上面的結果中，我們可以選擇一些內容營銷活動的主題，例如

  • “規劃”電子郵件營銷“活動”
  • “發送”“電子郵件”的最佳“時間”
  • 電子郵件營銷“內容”
  • “最佳”電子郵件營銷“主題”
  • 如何應對郵件營銷中的“放棄”

PS：我們從上面的結果中挑選了這些詞。

如果您在頁面 SEO 中使用這些詞，則可以在元描述、元標題和結構化架構中包含 TF-IDF + 主要關鍵字的組合。 這就是您如何使用 TF-IDF 進行技術搜索引擎優化並提出內容主題以創建具有高排名潛力的驚人內容。

但是，對於您博客的內容，找到重要詞的一種稍微好一點的方法是 NLP 分析。 它建立在 SEO 中 TF IDF 背後的邏輯和現實世界用戶搜索行為的因素之上。 它賦予人們在搜索信息時使用的詞的權重。 這樣，您就可以兩全其美，競爭對手內容和用戶搜索行為。

像 Scalenut 這樣的工具可以幫助您為您的目標關鍵字和位置找到最重要的 NLP 術語。 高級 Scalenut NLP 分析功能梳理了數以千計的網頁和搜索詞，為您提供對您的內容最重要的 NLP 詞的列表。

TF-IDF 不是關鍵詞堆砌

TF-IDF 不是關鍵字堆砌。 它類似於關鍵字密度，但計算更複雜。

事實上，它是關鍵詞堆砌的解毒劑。 通過了解與關鍵字相關的各種詞的價值，Google 搜索算法可以檢測加載關鍵字的網頁，這些網頁對訪問者幾乎沒有價值。

正如我們在上面的例子中看到的，TF-IDF 可以幫助您找到有影響力的詞，為您的內容增加價值。 這些詞應該用於補充而不是替代您的關鍵字。 TF-IDF 不是填充，而是幫助內容創建者找到額外的詞來幫助他們對您的目標關鍵字進行排名。

然而，隨著 NLP 等 AI 技術的快速發展，有更好的方法來查找此類單詞。

NLP 分析：TF-IDF 分析的更好替代方案

NLP 不是依賴於單一方法，而是幫助搜索引擎從字面上理解句子中單詞的含義。

Google 的 BERT 更新是第一個主要的 NLP 搜索算法。 BERT 代表來自變壓器的雙向編碼器表示。

這比 TF-IDF 方法領先一步。 NLP 不是隨機評估單詞，而是幫助搜索算法雙向理解單詞的含義，即在整個句子的上下文中。

隨著語音搜索的興起，谷歌需要知道用戶搜索內容時的意思。 從處理口語到回复，一切都是在後台 NLP 程序的幫助下完成的。

內容行業正在迅速變化以適應搜索算法的這種變化。 人工智能驅動的內容和 Scalenut 等 SEO 工具使內容營銷人員能夠創建高質量的搜索引擎優化內容。

像 Scalenut 這樣的平台是內容營銷人員的絕佳工具，因為他們可以找到重要的 NLP 術語、獲取競爭對手概要、研究這些 NLP 術語的最重要主題，並創建關於這些主題的內容。

使用 NLP 分析優化關鍵術語的內容

在 Scalenut，我們了解 TF-IDF 詞的重要性，並使用 NLP 和內部智能語言分析算法放大它們的邏輯，以確定哪些詞將產生最佳結果。

Scalenut 的 NLP 術語分析截圖

對於您創建的每個 SEO 文檔，Scalenut 都會對互聯網上排名靠前的網頁進行詳細分析。 此分析包含與您的目標關鍵字相關的高 TF-IDF 關鍵字列表，由您的目標位置的大多數用戶搜索。

在您的內容中使用這些 NLP 關鍵術語將提高您內容的可索引性和可信度。 當搜索算法分析您的文本時，它們會意識到您最自然地使用了最好的 TF-IDF 詞。 他們將開始將該網頁顯示為您的目標關鍵字的搜索結果。

這是我們為每一位 Scalenut 用戶設想的夢想之旅。 它已經為無數人實現了。

內容中使用的 Scalenut NLP 術語的屏幕截圖

請注意我們如何使用 NLP 術語來放大內容的某些部分？

“您品牌的訂閱者社區”不是“您品牌的社區”，而是為句子添加了明確定義的含義。

電子郵件營銷的最終目標不就是產生一長串訂閱者嗎？ 包括“訂閱者”這個詞聽起來更“自然”，不是嗎？

NLP 術語背後的想法是幫助營銷人員為他們的內容選擇更好的詞。

什麼時候應該使用 TF-IDF 分析和 NLP Terms

作為營銷人員，您工作中最重要的部分是確保您創建的內容的回報是您投入的內容的兩倍。 TF-IDF 只是 Google 用來識別優質內容並產生最佳搜索結果的幾個因素之一。

計算 TF-IDF 並非易事。 它需要超出普通計算機的強大計算能力。 提供 TF-IDF 分析的工具通常在比 Google 索引小得多的數據集上測試和評分單詞。

這些工具建議的詞可能是最重要的，也可能不是最重要的，因為谷歌的數據集及其 TF-IDF 算法適用於更多的詞和更大的文檔庫。

也就是說，了解什麼是 TF-IDF 及其工作原理將有助於您找到與主要關鍵字相關的相關術語。 當與 NLP 術語相結合時，它將充當北極星，用於查找內容差距和創建肯定排名良好的 SEO 主題。

以下是您可以在內容營銷策略中使用 TF-IDF 分析和 NLP 術語的幾種方法：

  • 升級現有內容以確保您將所有重要的相關術語用於您的主要關鍵字。
  • 使您的博客與一個核心主題保持一致。 與您的主要關鍵字相關的 TF-IDF 和 NLP 術語可以幫助您開發一個內容豐富的博客日曆，其中包含一系列相關的有見地的博客。
  • 快速分析您所在行業的內容的深度和廣度。 對您所在行業最常見關鍵字的 TF-IDF 分析將告訴您已經涵蓋了哪些主題以及哪些主題可供選擇。

注意：TF-IDF 不是唯一的方法，始終創建以用戶為中心的內容

在 TF-IDF 和 NLP 術語的幫助下優化您的內容是增加內容的搜索引擎相關性的好方法。

但是，在創建內容時始終將互聯網用戶放在心上是極其重要的。 在 SERP 中獲得最高排名的最有效方法是為目標受眾發布高質量、可操作的內容。

在 Scalenut，我們熱愛內容並以擁有最好的內容營銷和 SEO 平台而自豪，但我們也承認人為因素在內容中的重要性。 “人+機”是內容營銷成功的最佳途徑。

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