دليل تحسين محرك البحث TF-IDF لمسوقي المحتوى

هناك أكثر من 1.8 مليار موقع على الإنترنت. يحاول كل واحد ترتيب بعض الكلمات الرئيسية باستخدام تقنيات تحسين محركات البحث التقنية وتحسين المحتوى.

يجب أن تكون كذلك.

ولكن في أغلب الأحيان ، حتى بعد وضع قلوبنا وأرواحنا في التخطيط ، والإنشاء ، والنشر ، وتنفيذ استراتيجيات تسويق المحتوى ، فإن صفحاتنا لا تحتل مرتبة عالية بما فيه الكفاية.

ما هو الفرق بين موقع الويب الخاص بك وهذا الموقع ذي الترتيب الأعلى؟

قد يكون هناك اختلاف أو لا يوجد اختلاف في الشكل والمظهر أو استراتيجية التسويق لموقعك على الويب ، ولكن هناك فرق بين محتواها ومحتواك.

الفرق هو أنهم يستخدمون كلمات TF-IDF عالية في محتواهم.

في سعيها لسد الفجوة بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية ، بدأت Google في استخدام طريقة استرجاع المعلومات لتقدير أهمية كلمات معينة على الإنترنت.

هذه هي طريقة TF-IDF.

في هذه المدونة ، سنتحدث عن كيفية تحليل Google لجودة المحتوى ذي الصلة على صفحات الويب باستخدام طريقة TF-IDF. سنشارك أيضًا بعض النصائح المفيدة حول كيفية استخدام المسوقين للمحتوى معرفة TF-IDF في إستراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بهم لتخطيط حملات أفضل وتحقيق النتائج.

ما هو TF-IDF؟

TF-IDF تعني "مصطلح تردد الوثيقة العكسي." هو الأكثر استخدامًا في برامج استرجاع المعلومات للتعلم الآلي.

إنه مقياس لأهمية كلمات وعبارات محددة في الكلمات الرئيسية والمحتوى العام على الإنترنت.

كجزء من SEO (تحسين محرك البحث) ، يمكن أن يساعد TF-IDF في العثور على قائمة بالمصطلحات لترتيب أعلى في صفحات نتائج البحث.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تبحث عن معلومات حول برمجة بايثون. بعد ذلك ، قد تشير نتائج TF-IDF إلى أن مصطلح "Python" هو الأكثر أهمية لمحركات البحث لأنه يظهر في كثير من الأحيان في المحتوى الأعلى مرتبة من أي كلمة أو عبارة أخرى متعلقة ببرمجة Python.

تحلل خوارزميات البحث في Google آلاف صفحات الويب ذات الصلة بمصطلح بحث وتحدد الكلمات السياقية المهمة المستخدمة في الصفحات ذات الترتيب الأعلى.

الكلمات الأكثر شيوعًا مثل "a" و "an" و "in" و "on" و "at" و "the" تحمل القليل من المعاني من تلقاء نفسها. إنها تساعدنا في إنشاء تدفق المحتوى وممارسة الدقة النحوية. من وجهة نظر البحث ، فهي ليست بهذه الأهمية. وتم برمجة TF-IDF لتخصيص مثل هذه الكلمات بقيمة أقل من المصطلحات المهمة.

تتمثل أولوية طريقة TF-IDF في البحث عن أكثر الكلمات أو العبارات ذات القيمة المضافة المتعلقة بكلمة رئيسية أو عبارة بحث بناءً على عدد المرات التي تظهر فيها في المحتوى ذي الصلة.

ثم يقارن تكرار هذه الكلمات السياقية في المستند الخاص بك مع تكرار هذه المصطلحات في مجموعة المستندات الخاصة به للكلمة الأساسية الأساسية.

إذا كان المحتوى الخاص بك يحتوي على معظم كلمات TF-IDF العالية ، فسيتم تحديده كمرشح جيد لـ SERPs في المرة التالية التي يبحث فيها شخص ما عن شيء متعلق بالكلمة الأساسية.

وبالتالي ، باستخدام هذه الطريقة ، يكون لدى Google فهم مقارن لمدى صلة المحتوى الخاص بك بالكلمة الرئيسية بناءً على عدد الكلمات السياقية الأخرى التي تستخدمها إلى جانب الكلمة الأساسية المكونة من كلمة واحدة.

لفهم أفضل ، دعونا نفهم الحسابات وراء TF-IDF.

صيغة TF-IDF

صيغة TF IDF هي عملية حسابية من جزأين.

الأول هو مصطلح التردد:

TF: تكرار كلمة في مستند / إجمالي عدد الكلمات

والثاني هو معكوس تردد الوثيقة:

IDF: log_e (إجمالي عدد المستندات / عدد المستندات التي تحتوي على هذه الكلمات)

دعنا نحاول فهم هذا بشكل أفضل من خلال مثال TF IDF.

إذا ظهر مصطلح مثل "إنشاء" 12 مرة في مستند مكون من 100 كلمة تستهدف الكلمة الرئيسية "كيفية إنشاء خطاب غلاف" ،

TF الخاص بك = 12/100 = 0.12

كان هذا هو الجزء الأول من الحساب.

دعونا نحسب جيش الدفاع الإسرائيلي.

من أجل التبسيط ، دعنا نقول أن هناك ما مجموعه 10000000 مستند للكلمة الأساسية المستهدفة ، وتظهر كلمة "إنشاء" 409000 مرة في تلك المستندات.

ستكون قيمة IDF الخاصة بك: IDF (create) = log_e (10،00،000 / 409،000) = 0.38

من خلال هذا الحساب ، نعرف الآن الأهمية النسبية لمصطلح "إنشاء" في استهداف كلمة رئيسية مثل "كيفية إنشاء حرف غلاف". والخطوة التالية هي مضاعفة كليهما وإيجاد أهمية كلمة "إنشاء" عند الكتابة عن "كيفية إنشاء خطاب تغطية."

ستكون درجة TF x IDF الخاصة بك = 0.12 * 0.38 = 0.046

تعني درجة TF-IDF العالية أن المصطلح مهم جدًا ويتم استخدامه في جميع صفحات الويب ذات الترتيب الأعلى. في المقابل ، تعني درجة TF-IDF المنخفضة أن المصطلح نادرًا ما يستخدم في مجموعة المستندات.

تساعد درجة TF-IDF للمصطلحات المختلفة Google على فهم القيمة السياقية للكلمات بخلاف الكلمات الرئيسية العادية وقياس جودة المحتوى على مواقع الويب.

مثال TF-IDF

خذ "التسويق عبر البريد الإلكتروني" على سبيل المثال.

يمكن أن تكون كلمات TF-IDF لكلمة رئيسية مثل "التسويق عبر البريد الإلكتروني" هي "قرار" و "إعلان" و "التخلي" و "الرد الآلي" و "المتحولين".

هذه لقطة شاشة لنتائج TF-IDF لـ "التسويق عبر البريد الإلكتروني".

هناك العديد من الأدوات عبر الإنترنت التي ستقوم بحسابات TF-IDF نيابة عنك وتنتج قائمة بالكلمات المهمة المتعلقة بكلمتك الرئيسية الأساسية.

لقطة الشاشة أعلاه مأخوذة من أداة TF * IDF الخاصة بـ Seobility. يعرض أيضًا رسمًا بيانيًا مفيدًا حول الكلمات ذات درجات TF-IDF العالية المتعلقة بكلمتك الرئيسية. الأدوات الأخرى المشابهة هي Ryte و TF-IDF Tool و Rankranger.

من النتائج أعلاه ، يمكننا اختيار بعض الموضوعات لحملات تسويق المحتوى ، مثل

• "التخطيط" لحملات التسويق عبر البريد الإلكتروني
• أفضل "وقت" لـ "إرسال" "رسائل البريد الإلكتروني"
• "محتوى" التسويق عبر البريد الإلكتروني
• "أفضل" موضوعات التسويق عبر البريد الإلكتروني
• كيفية التعامل مع "التخلي" في التسويق عبر البريد الإلكتروني

ملاحظة: لقد اخترنا هذه الكلمات من النتائج أعلاه.

إذا كنت تستخدم هذه الكلمات في مُحسّنات محرّكات البحث على الصفحة ، فيمكنك تضمين مجموعة من الكلمات الرئيسية الأساسية TF-IDF + في الوصف التعريفي وعنوان التعريف والمخطط المنظم. هذه هي الطريقة التي يمكنك بها استخدام TF-IDF لكبار المسئولين الاقتصاديين التقني والتوصل إلى موضوعات المحتوى لإنشاء محتوى مذهل بإمكانيات عالية الترتيب.

ومع ذلك ، بالنسبة لمحتوى مدوناتك ، فإن الطريقة الأفضل قليلاً للعثور على الكلمات المهمة هي تحليل البرمجة اللغوية العصبية. إنه يعتمد على المنطق الكامن وراء TF IDF في تحسين محركات البحث وعوامل في سلوك المستخدم في العالم الحقيقي على البحث. يعطي وزنا للكلمات التي يستخدمها الناس أثناء البحث عن المعلومات. بهذه الطريقة ، لديك أفضل ما في العالمين ومحتوى منافس وسلوك بحث المستخدم.

يمكن أن تساعدك أداة مثل Scalenut في العثور على أهم مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية للكلمات الرئيسية والموقع المستهدف. تتصفح ميزة تحليل Scalenut NLP المتقدمة آلاف صفحات الويب ومصطلحات البحث لتوفر لك قائمة بأهم مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية للمحتوى الخاص بك.

TF-IDF ليس حشوًا بالكلمات الرئيسية

TF-IDF ليس حشوًا بالكلمات الرئيسية. إنه مشابه لكثافة الكلمات الرئيسية ولكنه أكثر تعقيدًا في حساباته.

في الواقع ، إنه ترياق لحشو الكلمات الرئيسية. من خلال فهم قيمة الكلمات المختلفة المتعلقة بكلمة رئيسية ، يمكن لخوارزميات بحث Google اكتشاف صفحات الويب المحملة بالكلمات الرئيسية والتي لا تقدم قيمة كبيرة للزوار أو لا تقدم أي قيمة على الإطلاق.

كما رأينا في المثال أعلاه ، يساعدك TF-IDF في العثور على كلمات مؤثرة تضيف قيمة إلى المحتوى الخاص بك. يجب استخدام هذه الكلمات بالإضافة إلى كلماتك الرئيسية وليس كبديل لها. بدلاً من الحشو ، يساعد TF-IDF منشئي المحتوى في العثور على كلمات إضافية لمساعدتهم على ترتيب الكلمات الرئيسية المستهدفة.

ومع ذلك ، مع التطورات السريعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل البرمجة اللغوية العصبية ، هناك طريقة أفضل للعثور على مثل هذه الكلمات.

تحليل البرمجة اللغوية العصبية: بديل أفضل لتحليل TF-IDF

بدلاً من الاعتماد على طريقة واحدة ، تساعد البرمجة اللغوية العصبية محركات البحث حرفيًا على فهم معنى الكلمات في الجملة.

كان تحديث Google BERT أول خوارزمية بحث رئيسية في البرمجة اللغوية العصبية. يرمز BERT إلى تمثيلات المشفر ثنائي الاتجاه من المحولات.

هذا يمضي خطوة إلى الأمام على نهج TF-IDF. بدلاً من تقييم الكلمات بشكل عشوائي ، تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) خوارزمية البحث على فهم معنى الكلمات ثنائية الاتجاه ، أي في سياق الجملة بأكملها.

مع ظهور البحث الصوتي ، يحتاج Google إلى معرفة ما يقصده المستخدمون عندما يبحثون عن شيء ما. من معالجة اللغة المنطوقة إلى الرد ، يتم كل شيء بمساعدة برامج البرمجة اللغوية العصبية في الخلفية.

تتغير صناعة المحتوى بسرعة للتكيف مع هذا التغيير في خوارزميات البحث. يمكّن المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي وأدوات تحسين محركات البحث مثل Scalenut مسوقي المحتوى من إنشاء محتوى محسّن لمحركات البحث عالي الجودة.

تعتبر المنصات مثل Scalenut أدوات رائعة لمسوقي المحتوى لأنهم يستطيعون العثور على مصطلحات مهمة في البرمجة اللغوية العصبية ، والحصول على مخططات المنافسين ، والبحث في أهم الموضوعات لشروط البرمجة اللغوية العصبية هذه ، وإنشاء محتوى حول تلك الموضوعات.

تحسين المحتوى الخاص بك للمصطلحات الأساسية باستخدام تحليل البرمجة اللغوية العصبية

في Scalenut ، نتفهم أهمية كلمات TF-IDF ونضخم منطقها باستخدام NLP وخوارزميات التحليل اللغوي الذكية الداخلية لتحديد الكلمات التي ستنتج أفضل النتائج.

مع كل مستند SEO تقوم بإنشائه ، ينتج Scalenut تحليلًا تفصيليًا لصفحات الويب ذات التصنيف الأعلى على الإنترنت. يحتوي هذا التحليل على قائمة بالمصطلحات الرئيسية عالية TF-IDF ذات الصلة بكلمتك الرئيسية المستهدفة ، والتي تم البحث عنها بواسطة غالبية المستخدمين في موقعك المستهدف.

سيؤدي استخدام مصطلحات NLP الرئيسية هذه في المحتوى الخاص بك إلى زيادة قابلية فهرسة المحتوى الخاص بك ومصداقيته. عندما تقوم خوارزميات البحث بتحليل النص الخاص بك ، سوف يدركون أنك استخدمت أفضل كلمات TF-IDF بشكل طبيعي. سيبدأون في إظهار صفحة الويب هذه كنتيجة بحث لكلمتك الرئيسية المستهدفة.

هذه هي رحلة أحلامنا المتصورة لكل مستخدم لـ Scalenut. وقد تحقق ذلك للعديد من الناس.

لاحظ كيف استخدمنا مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية لتضخيم أقسام معينة من المحتوى؟

بدلاً من "مجتمع لعلامتك التجارية" ، يضيف "مجتمع المشتركين لعلامتك التجارية" معنى محددًا جيدًا للجملة.

أليس الهدف النهائي للتسويق عبر البريد الإلكتروني هو إنشاء قائمة طويلة من المشتركين؟ يبدو تضمين كلمة "المشتركون" أكثر "طبيعي" ، أليس كذلك؟

تكمن الفكرة وراء مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية في مساعدة المسوقين على اختيار كلمات أفضل لمحتواهم.

متى يجب عليك استخدام تحليل TF-IDF وشروط البرمجة اللغوية العصبية

بصفتك مسوقًا ، فإن أهم جزء في وظيفتك هو التأكد من أن المحتوى الذي تنشئه يعود بضعف ما تضعه فيه. يعد TF-IDF أحد العوامل العديدة التي تستخدمها Google لتحديد المحتوى الجيد وتقديم أفضل نتائج البحث.

حساب TF-IDF ليس بالأمر الهين. يتطلب قوى حسابية جادة تتجاوز تلك الموجودة في الكمبيوتر العادي. والأدوات التي تقدم تحليل TF-IDF عادةً ما تختبر الكلمات وتسجيلها على مجموعة بيانات أصغر بكثير من فهرس Google.

قد تكون الكلمات التي تقترحها الأدوات هي الأكثر أهمية وقد لا تكون كذلك ، حيث تعمل مجموعة بيانات Google وخوارزمية TF-IDF الخاصة بها مع المزيد من الكلمات ومجموعة أكبر من المستندات.

ومع ذلك ، فإن معرفة ما هو TF-IDF وكيف يعمل سيساعدك في العثور على المصطلحات ذات الصلة المرتبطة بالكلمة الأساسية الأساسية. عند دمجه مع مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية ، سيكون بمثابة نجم الشمال للعثور على فجوات المحتوى وإنشاء موضوعات تحسين محركات البحث التي من المؤكد أنها ستحتل مرتبة جيدة.

فيما يلي بعض الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام تحليل TF-IDF ومصطلحات البرمجة اللغوية العصبية في استراتيجية تسويق المحتوى الخاصة بك:

• ترقية المحتوى الحالي للتأكد من أنك تستخدم كل المصطلحات المهمة ذات الصلة بكلمتك الرئيسية الأساسية.
• مواءمة مدوناتك مع موضوع أساسي واحد. يمكن أن تساعدك مصطلحات TF-IDF و NLP المتعلقة بكلمتك الرئيسية الأساسية في تطوير تقويم تدوين شامل مع سلسلة من المدونات ذات الصلة الثاقبة.
• تحليل سريع لعمق واتساع المحتوى في مجال تخصصك. سيخبرك تحليل TF-IDF للكلمة الرئيسية الأكثر شيوعًا في مجال عملك بالموضوعات التي تمت تغطيتها بالفعل والموضوعات المتاحة لأخذها.

ملاحظة: TF-IDF ليست الطريقة الوحيدة ، فقم دائمًا بإنشاء محتوى يركز على المستخدمين لديك

يعد تحسين المحتوى الخاص بك بمساعدة مصطلحات TF-IDF و NLP طريقة رائعة لزيادة صلة محرك البحث بالمحتوى الخاص بك.

ومع ذلك ، من المهم للغاية أن نضع مستخدم الإنترنت دائمًا في الاعتبار أثناء إنشاء المحتوى. الطريقة الأكثر فاعلية للحصول على هذا المنصب الأعلى في SERPs هي نشر محتوى عالي الجودة وقابل للتنفيذ لجمهورك المستهدف.

في Scalenut ، نحن نحب المحتوى ونفخر بأنفسنا لامتلاكنا أفضل منصة لتسويق المحتوى وتحسين محركات البحث ، ولكننا نقر أيضًا بأهمية العنصر البشري في المحتوى. "Man + machine" هو أفضل نهج لتسويق المحتوى الناجح.

هل تفكر في التعاون مع تسويق محتوى رائع وآلة تحسين محركات البحث؟

خذ Scalenut في جولة!

اشترك في نسخة تجريبية مجانية اليوم.