Ein TF-IDF SEO-Optimierungsleitfaden für Content-Vermarkter

Es gibt mehr als 1,8 Milliarden Websites im Internet. Jeder versucht, mit technischen SEO- und Inhaltsoptimierungstechniken für einige Schlüsselwörter zu ranken.

Du musst es auch sein.

Aber meistens rangieren unsere Seiten nicht hoch genug, selbst nachdem wir unser Herz und unsere Seele in die Planung, Erstellung, Veröffentlichung und Umsetzung von Content-Marketing-Strategien gesteckt haben.

Was ist der Unterschied zwischen Ihrer Website und dieser hochrangigen Website?

Es kann einen Unterschied im Look and Feel oder in der Marketingstrategie Ihrer Website geben oder auch nicht, aber es gibt einen Unterschied zwischen ihrem Inhalt und Ihrem.

Der Unterschied besteht darin, dass sie in ihrem Inhalt Wörter mit hohem TF-IDF verwenden.

In seinem Bestreben, die Kluft zwischen Computern und menschlicher Sprache zu überbrücken, begann Google, eine Methode zum Abrufen von Informationen zu verwenden, um die Bedeutung bestimmter Wörter im Internet abzuwägen.

Dies ist die TF-IDF-Methode.

In diesem Blog werden wir darüber sprechen, wie Google die Qualität relevanter Inhalte auf Webseiten mit der TF-IDF-Methode analysiert. Wir werden auch ein paar nützliche Tipps geben, wie Content-Vermarkter TF-IDF-Wissen in ihrer SEO-Strategie nutzen können, um bessere Kampagnen zu planen und Ergebnisse zu erzielen.

Was ist TF-IDF?

TF-IDF steht für „Term Frequency-Inverse Document Frequency“. Es wird am häufigsten in Informationsabrufprogrammen des maschinellen Lernens verwendet.

Es ist ein Maß für die Bedeutung bestimmter Wörter und Phrasen in Schlüsselwörtern und dem allgemeinen Inhalt im Internet.

Als Teil der SEO (Suchmaschinenoptimierung) kann TF-IDF dabei helfen, eine Liste von Begriffen zu finden, um auf den Suchergebnisseiten einen höheren Rang einzunehmen.

Angenommen, Sie suchen nach Informationen zur Python-Programmierung. Dann könnten die TF-IDF-Ergebnisse darauf hindeuten, dass der Begriff „Python“ für Suchmaschinen am wichtigsten ist, da er häufiger in hochrangigen Inhalten vorkommt als jedes andere Wort oder jede andere Phrase im Zusammenhang mit der Python-Programmierung.

Google-Suchalgorithmen analysieren Tausende von Webseiten, die sich auf einen Suchbegriff beziehen, und identifizieren wichtige kontextbezogene Wörter, die auf den Seiten mit dem höchsten Ranking verwendet werden.

Sehr gebräuchliche Wörter wie „a“, „an“, „in“, „on“, „at“ und „the“ haben für sich genommen wenig Bedeutung. Sie helfen uns, den Inhaltsfluss herzustellen und grammatikalische Genauigkeit zu üben. Aus Sicht der Suche sind sie nicht so wichtig. Und TF-IDF ist so programmiert, dass es solchen Wörtern einen geringeren Wert zuweist als wichtigen Begriffen.

Die Priorität der TF-IDF-Methode besteht darin, nach den wertvollsten Wörtern oder Phrasen zu suchen, die mit einem Schlüsselwort oder einer Suchphrase zusammenhängen, basierend auf der Häufigkeit, mit der sie in relevanten Inhalten vorkommen.

Dann vergleicht es die Häufigkeit dieser kontextbezogenen Wörter in Ihrem Dokument mit der Häufigkeit dieser Begriffe in seiner Sammlung von Dokumenten für das primäre Schlüsselwort.

Wenn Ihr Inhalt die meisten Wörter mit hohem TF-IDF enthält, wird er als guter Kandidat für die SERPs identifiziert, wenn jemand das nächste Mal nach etwas sucht, das mit dem Schlüsselwort verwandt ist.

Mit dieser Methode hat Google also ein vergleichendes Verständnis dafür, wie relevant Ihr Inhalt für das Schlüsselwort ist, basierend darauf, wie viele andere kontextbezogene Wörter Sie neben dem primären Einzelwort-Schlüsselwort verwenden.

Lassen Sie uns zum besseren Verständnis die Berechnungen hinter TF-IDF verstehen.

TF-IDF-Formel

Die TF-IDF-Formel ist eine zweiteilige Berechnung.

Die erste ist die Begriffshäufigkeit:

TF: Häufigkeit eines Wortes in einem Dokument/Gesamtzahl der Wörter

Und die zweite ist die inverse Dokumentenhäufigkeit:

IDF: log_e(Gesamtzahl der Dokumente / Anzahl der Dokumente mit diesen Wörtern darin)

Lassen Sie uns versuchen, dies anhand eines TF-IDF-Beispiels besser zu verstehen.

Wenn ein Begriff wie „erstellen“ 12 Mal in einem Dokument mit 100 Wörtern vorkommt, das auf das Schlüsselwort „Wie erstellt man ein Anschreiben“ abzielt,

Ihr TF = 12/100 = 0,12

Das war der erste Teil der Berechnung.

Lassen Sie uns die IDF berechnen.

Nehmen wir der Einfachheit halber an, dass es insgesamt 10.00.000 Dokumente für das Ziel-Keyword gibt und das Wort „erstellen“ in diesen Dokumenten 409.000 Mal vorkommt.

Ihr IDF-Wert wäre: IDF(create) = log_e(10.00.000/409.000) = 0,38

Mit dieser Berechnung kennen wir jetzt die relative Bedeutung des Begriffs „erstellen“ bei der Ausrichtung auf ein Schlüsselwort wie „wie man ein Anschreiben erstellt“. Der nächste Schritt besteht darin, beide zu multiplizieren und die Bedeutung des Wortes „erstellen“ beim Schreiben darüber zu ermitteln „Wie erstelle ich ein Anschreiben?“

Ihr TF x IDF-Score wäre = 0,12 * 0,38 = 0,046

Ein hoher TF-IDF-Score bedeutet, dass der Begriff sehr wichtig ist und auf allen hochrangigen Webseiten verwendet wird. Im Gegensatz dazu bedeutet ein niedriger TF-IDF-Score, dass der Begriff im Korpus von Dokumenten selten verwendet wird.

Der TF-IDF-Score verschiedener Begriffe hilft Google, den kontextuellen Wert von anderen Wörtern als den regulären Schlüsselwörtern zu verstehen und die Qualität von Inhalten auf Websites zu messen.

TF-IDF-Beispiel

Nehmen Sie zum Beispiel „E-Mail-Marketing“.

Die TF-IDF-Wörter für ein Schlüsselwort wie „E-Mail-Marketing“ könnten „Entscheidung“, „Werbung“, „Abbruch“, „Autoresponder“ und „Converts“ lauten.

Hier ist ein Screenshot der TF-IDF-Ergebnisse für „E-Mail-Marketing“.

Es gibt viele Online-Tools, die die TF-IDF-Berechnungen für Sie durchführen und eine Liste wichtiger Wörter erstellen, die sich auf Ihr primäres Keyword beziehen.

Der obige Screenshot stammt aus dem TF*IDF-Tool von Seobility. Es zeigt auch eine hilfreiche Grafik zu Wörtern mit hohen TF-IDF-Werten, die sich auf Ihr Keyword beziehen. Andere ähnliche Tools sind Ryte, TF-IDF Tool und Rankranger.

Aus den obigen Ergebnissen können wir einige Themen für Content-Marketing-Kampagnen auswählen, wie z

• „Planung“ von E-Mail-Marketing-„Kampagnen“
• Beste „Zeit“ zum „Versenden“ von „E-Mails“
• E-Mail-Marketing „Inhalt“
• „Bestes“ E-Mail-Marketing „Themen“
• Wie man mit „Abbruch“ im E-Mail-Marketing umgeht

PS: Wir haben diese Wörter aus den obigen Ergebnissen ausgewählt.

Wenn Sie diese Wörter in Ihrer On-Page-SEO verwenden, können Sie eine Kombination aus TF-IDF + primärem Schlüsselwort in die Meta-Beschreibung, den Meta-Titel und das strukturierte Schema aufnehmen. So können Sie TF-IDF für technisches SEO nutzen und sich Inhaltsthemen einfallen lassen, um erstaunliche Inhalte mit hohem Ranking-Potenzial zu erstellen.

Für den Inhalt Ihrer Blogs ist die NLP-Analyse jedoch ein etwas besserer Weg, um wichtige Wörter zu finden. Es baut auf der Logik hinter TF IDF in SEO auf und berücksichtigt das reale Nutzerverhalten bei der Suche. Es verleiht den Wörtern Gewicht, die Menschen bei der Suche nach Informationen verwenden. Auf diese Weise haben Sie das Beste aus beiden Welten, dem Inhalt der Konkurrenz und dem Suchverhalten der Benutzer.

Ein Tool wie Scalenut kann Ihnen helfen, die wichtigsten NLP-Begriffe für Ihre Ziel-Keywords und Ihren Standort zu finden. Die fortschrittliche NLP-Analysefunktion von Scalenut durchkämmt Tausende von Webseiten und Suchbegriffen, um Ihnen eine Liste der wichtigsten NLP-Begriffe für Ihre Inhalte zu liefern.

TF-IDF ist kein Keyword-Stuffing

TF-IDF ist kein Keyword-Stuffing. Es ähnelt der Keyword-Dichte, ist jedoch in seinen Berechnungen komplexer.

Tatsächlich ist es das Gegengift zum Keyword-Stuffing. Durch das Verständnis des Werts verschiedener Wörter, die sich auf ein Schlüsselwort beziehen, können die Google-Suchalgorithmen mit Schlüsselwörtern geladene Webseiten erkennen, die den Besuchern wenig bis gar keinen Wert bieten.

Wie wir im obigen Beispiel gesehen haben, hilft Ihnen TF-IDF dabei, wirkungsvolle Wörter zu finden, die Ihren Inhalten einen Mehrwert verleihen. Diese Wörter sollten zusätzlich und nicht als Ersatz für Ihre Keywords verwendet werden. Anstatt zu stopfen, hilft TF-IDF Content-Erstellern, zusätzliche Wörter zu finden, die ihnen helfen, für Ihr Ziel-Keyword zu ranken.

Mit der rasanten Entwicklung von KI-Technologien wie NLP gibt es jedoch einen besseren Weg, solche Wörter zu finden.

NLP-Analyse: Eine bessere Alternative zur TF-IDF-Analyse

Anstatt sich auf eine einzelne Methode zu verlassen, hilft NLP Suchmaschinen dabei, die Bedeutung von Wörtern in einem Satz buchstäblich zu verstehen.

Das BERT-Update von Google war der erste große NLP-Suchalgorithmus. BERT steht für bidirektionale Encoderdarstellungen von Transformatoren.

Dies geht dem TF-IDF-Ansatz einen Schritt voraus. Anstatt Wörter zufällig zu bewerten, hilft NLP dem Suchalgorithmus, die Bedeutung von Wörtern bidirektional zu verstehen, dh im Zusammenhang mit dem gesamten Satz.

Mit dem Aufkommen der Sprachsuche muss Google wissen, was Nutzer meinen, wenn sie nach etwas suchen. Von der Verarbeitung der gesprochenen Sprache bis zur Beantwortung erfolgt alles mit Hilfe von NLP-Programmen im Hintergrund.

Die Inhaltsindustrie ändert sich schnell, um sich an diese Änderung der Suchalgorithmen anzupassen. KI-gestützte Inhalte und SEO-Tools wie Scalenut ermöglichen es Content-Vermarktern, hochwertige suchmaschinenoptimierte Inhalte zu erstellen.

Plattformen wie Scalenut sind großartige Tools für Content-Vermarkter, da sie wichtige NLP-Begriffe finden, Konkurrenten skizzieren, die wichtigsten Themen für diese NLP-Begriffe recherchieren und Inhalte zu diesen Themen erstellen können.

Optimieren Sie Ihre Inhalte für Schlüsselbegriffe mithilfe der NLP-Analyse

Bei Scalenut verstehen wir die Bedeutung von TF-IDF-Wörtern und verstärken ihre Logik mit NLP und internen intelligenten linguistischen Analysealgorithmen, um zu bestimmen, welche Wörter die besten Ergebnisse liefern.

Mit jedem von Ihnen erstellten SEO-Dokument erstellt Scalenut eine detaillierte Analyse der bestplatzierten Webseiten im Internet. Diese Analyse enthält eine Liste von Schlüsselbegriffen mit hohem TF-IDF, die sich auf Ihr Ziel-Keyword beziehen und von der Mehrheit der Benutzer an Ihrem Zielstandort gesucht werden.

Die Verwendung dieser NLP-Schlüsselbegriffe in Ihren Inhalten erhöht die Indexierbarkeit und Glaubwürdigkeit Ihrer Inhalte. Wenn Suchalgorithmen Ihren Text analysieren, erkennen sie, dass Sie die besten TF-IDF-Wörter am natürlichsten verwendet haben. Sie beginnen, diese Webseite als Suchergebnis für Ihr Ziel-Keyword anzuzeigen.

Das ist unsere Traumreise für jeden Scalenut-Benutzer. Und es hat sich für zahlreiche Menschen bewahrheitet.

Beachten Sie, wie wir NLP-Begriffe verwendet haben, um bestimmte Abschnitte des Inhalts zu verstärken?

Anstelle von „Community für Ihre Marke“ fügt „Community von Abonnenten für Ihre Marke“ dem Satz eine klar definierte Bedeutung hinzu.

Und ist das ultimative Ziel des E-Mail-Marketings nicht, eine lange Abonnentenliste zu generieren? Das Wort „Abonnenten“ einzufügen, klingt „natürlicher“, nicht wahr?

Die Idee hinter NLP-Begriffen ist es, Marketern dabei zu helfen, bessere Wörter für ihre Inhalte zu wählen.

Wann sollten Sie die TF-IDF-Analyse und NLP-Begriffe verwenden?

Als Vermarkter besteht der wichtigste Teil Ihrer Arbeit darin, sicherzustellen, dass die von Ihnen erstellten Inhalte doppelt so viel einbringen wie das, was Sie hineinstecken. TF-IDF ist nur einer von mehreren Faktoren, die Google verwendet, um gute Inhalte zu identifizieren und die besten Suchergebnisse zu erzielen.

Die Berechnung von TF-IDF ist keine Kleinigkeit. Es erfordert ernsthafte Rechenleistung, die über die eines normalen Computers hinausgeht. Und die Tools, die eine TF-IDF-Analyse anbieten, testen und bewerten Wörter normalerweise auf einem viel kleineren Datensatz als der Index von Google.

Die Wörter, die die Tools vorschlagen, können die wichtigsten sein oder auch nicht, da der Datensatz von Google und sein TF-IDF-Algorithmus mit mehr Wörtern und einem größeren Pool an Dokumenten arbeiten.

Wenn Sie jedoch wissen, was TF-IDF ist und wie es funktioniert, können Sie relevante Begriffe finden, die mit dem primären Keyword verknüpft sind. In Kombination mit NLP-Begriffen fungiert es als Nordstern, um Inhaltslücken zu finden und SEO-Themen zu erstellen, die sicher gut ranken.

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie Sie TF-IDF-Analysen und NLP-Begriffe in Ihrer Content-Marketing-Strategie verwenden können:

• Aktualisieren vorhandener Inhalte, um sicherzustellen, dass Sie alle wichtigen verwandten Begriffe zu Ihrem primären Keyword verwenden.
• Richten Sie Ihre Blogs an einem einzigen Kernthema aus. TF-IDF- und NLP-Begriffe, die sich auf Ihr primäres Keyword beziehen, können Ihnen dabei helfen, einen umfangreichen Blogging-Kalender mit einer Reihe verwandter aufschlussreicher Blogs zu entwickeln.
• Analysieren Sie schnell die Tiefe und Breite der Inhalte in Ihrer Branchennische. Eine TF-IDF-Analyse des häufigsten Keywords Ihrer Branche verrät Ihnen, welche Themen bereits behandelt wurden und welche Themen noch anstehen.

Hinweis: TF-IDF ist nicht die einzige Möglichkeit, erstellen Sie immer Inhalte, die sich auf Ihre Benutzer konzentrieren

Die Optimierung Ihrer Inhalte mit Hilfe von TF-IDF- und NLP-Begriffen ist eine großartige Möglichkeit, die Suchmaschinenrelevanz Ihrer Inhalte zu erhöhen.

Es ist jedoch äußerst wichtig, dass wir bei der Erstellung von Inhalten immer den Internetnutzer im Auge behalten. Der effektivste Weg, um diese Spitzenposition in SERPs zu erreichen, besteht darin, qualitativ hochwertige, umsetzbare Inhalte für Ihre Zielgruppe zu veröffentlichen.

Bei Scalenut lieben wir Inhalte und sind stolz darauf, die beste Content-Marketing- und SEO-Plattform zu haben, aber wir erkennen auch die Bedeutung des menschlichen Elements in Inhalten an. „Mensch + Maschine“ ist der beste Ansatz für erfolgreiches Content Marketing.

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