Un guide d'optimisation SEO TF-IDF pour les spécialistes du marketing de contenu

Il existe plus de 1,8 milliard de sites Web sur Internet. Chacun essaie de se classer pour certains mots-clés avec des techniques techniques de référencement et d'optimisation de contenu.

Vous devez l'être aussi.

Mais le plus souvent, même après avoir mis tout notre cœur dans la planification, la création, la publication et l'exécution de stratégies de marketing de contenu, nos pages ne sont pas assez bien classées.

Quelle est la différence entre votre site Web et ce site Web de premier plan ?

Il peut y avoir ou non une différence dans l'apparence ou la stratégie marketing de votre site Web, mais il y a une différence entre leur contenu et le vôtre.

La différence est qu'ils utilisent des mots TF-IDF élevés dans leur contenu.

Dans sa quête de combler le fossé entre les ordinateurs et le langage humain, Google a commencé à utiliser une méthode de récupération d'informations pour peser l'importance de mots spécifiques sur Internet.

C'est la méthode TF-IDF.

Dans ce blog, nous parlerons de la façon dont Google analyse la qualité du contenu pertinent sur les pages Web à l'aide de la méthode TF-IDF. Nous partagerons également quelques conseils utiles sur la façon dont les spécialistes du marketing de contenu peuvent utiliser les connaissances de TF-IDF dans leur stratégie de référencement pour planifier de meilleures campagnes et générer des résultats.

Qu'est-ce que TF-IDF ?

TF-IDF signifie 'fréquence de terme-fréquence de document inverse.' Il est le plus couramment utilisé dans les programmes de recherche d'informations de l'apprentissage automatique.

C'est une mesure de l'importance de mots et d'expressions spécifiques dans les mots-clés et le contenu général sur Internet.

Dans le cadre du SEO (optimisation pour les moteurs de recherche), TF-IDF peut aider à trouver une liste de termes pour se classer plus haut dans les pages de résultats de recherche.

Par exemple, supposons que vous recherchiez des informations sur la programmation Python. Ensuite, les résultats TF-IDF pourraient indiquer que le terme "Python" est le plus important pour les moteurs de recherche car il apparaît plus souvent dans le contenu de premier rang que tout autre mot ou expression lié à la programmation Python.

Les algorithmes de recherche de Google analysent des milliers de pages Web liées à un terme de recherche et identifient les mots contextuels importants utilisés dans les pages les mieux classées.

Des mots ultra-courants comme « un », « une », « dans », « sur », « à » et « le » ont peu de sens en eux-mêmes. Ils nous aident à établir le flux de contenu et à pratiquer la précision grammaticale. Du point de vue de la recherche, ils ne sont pas si importants. Et TF-IDF est programmé pour attribuer à ces mots une valeur moindre que les termes importants.

La priorité de la méthode TF-IDF est de rechercher les mots ou expressions les plus à valeur ajoutée liés à un mot clé ou à une expression de recherche en fonction du nombre de fois qu'ils apparaissent dans un contenu pertinent.

Ensuite, il compare la fréquence de ces mots contextuels dans votre document avec la fréquence de ces termes dans sa collection de documents pour le mot-clé principal.

Si votre contenu contient la plupart des mots TF-IDF élevés, il est identifié comme un bon candidat pour les SERP la prochaine fois que quelqu'un recherche quelque chose en rapport avec le mot-clé.

Ainsi, avec cette méthode, Google a une compréhension comparative de la pertinence de votre contenu par rapport au mot clé en fonction du nombre d'autres mots contextuels que vous utilisez en plus du mot clé principal à un seul mot.

Pour une meilleure compréhension, comprenons les calculs derrière TF-IDF.

Formule TF-IDF

La formule TF IDF est un calcul en deux parties.

Le premier est la fréquence des termes :

TF : Fréquence d'un mot dans un document/nombre total de mots

Et le second est la fréquence inverse des documents :

IDF : log_e(Nombre total de documents / Nombre de documents contenant ces mots)

Essayons de mieux comprendre cela avec un exemple TF IDF.

Si un terme tel que "créer" apparaît 12 fois dans un document de 100 mots ciblant le mot-clé "comment créer une lettre de motivation",

Votre TF=12/100=0.12

C'était la première partie du calcul.

Calculons l'IDF.

Par souci de simplicité, disons qu'il y a un total de 10 00 000 documents pour le mot-clé cible et que le mot "créer" apparaît 409 000 fois dans ces documents.

Votre valeur IDF serait : IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

Avec ce calcul, nous connaissons maintenant l'importance relative du terme « créer » dans le ciblage d'un mot-clé comme « comment créer une lettre de motivation ». L'étape suivante consiste à multiplier les deux et à trouver l'importance du mot « créer » lorsque vous écrivez sur "comment créer une lettre de motivation."

Votre score TF x IDF serait = 0,12 * 0,38 = 0,046

Un score TF-IDF élevé signifie que le terme est très important et utilisé sur toutes les pages Web les mieux classées. En revanche, un score TF-IDF faible signifie que le terme est rarement utilisé dans le corpus de documents.

Le score TF-IDF de divers termes aide Google à comprendre la valeur contextuelle des mots autres que les mots-clés habituels et à évaluer la qualité du contenu des sites Web.

Exemple TF-IDF

Prenez le « marketing par e-mail », par exemple.

Les mots TF-IDF pour un mot-clé comme "email marketing" pourraient être "décision", "publicité", "abandon", "répondeur automatique" et "convertit".

Voici une capture d'écran des résultats TF-IDF pour le "marketing par e-mail".

Il existe de nombreux outils en ligne qui effectueront les calculs TF-IDF pour vous et produiront une liste de mots importants liés à votre mot-clé principal.

La capture d'écran ci-dessus provient de l'outil TF * IDF de Seobility. Il affiche également un graphique utile sur les mots avec des scores TF-IDF élevés liés à votre mot clé. D'autres outils similaires sont Ryte, TF-IDF Tool et Rankranger.

À partir des résultats ci-dessus, nous pouvons choisir quelques sujets pour les campagnes de marketing de contenu, tels que

• "Planifier" des "campagnes" d'email marketing
• Meilleur « moment » pour « envoyer » des « e-mails »
• « contenu » de marketing par e-mail
• "Meilleurs" "sujets" de marketing par e-mail
• Comment gérer l'"abandon" dans le marketing par e-mail

PS : Nous avons choisi ces mots parmi les résultats ci-dessus.

Si vous utilisez ces mots dans votre référencement sur la page, vous pouvez inclure une combinaison de TF-IDF + mot clé principal dans la méta description, le méta titre et le schéma structuré. C'est ainsi que vous pouvez utiliser TF-IDF pour le référencement technique et proposer des sujets de contenu pour créer un contenu incroyable avec un potentiel de haut rang.

Cependant, pour le contenu de vos blogs, une meilleure façon de trouver des mots importants est l'analyse NLP. Il s'appuie sur la logique derrière TF IDF dans le référencement et prend en compte le comportement réel des utilisateurs lors de la recherche. Il donne du poids aux mots que les gens utilisent lors de la recherche d'informations. De cette façon, vous avez le meilleur des deux mondes, du contenu des concurrents et du comportement de recherche des utilisateurs.

Un outil comme Scalenut peut vous aider à trouver les termes NLP les plus importants pour vos mots clés et votre emplacement cibles. La fonction d'analyse avancée de Scalenut NLP parcourt des milliers de pages Web et de termes de recherche pour vous donner une liste des termes NLP les plus importants pour votre contenu.

TF-IDF n'est pas un bourrage de mots clés

TF-IDF n'est pas un bourrage de mots clés. Il est similaire à la densité des mots-clés mais plus complexe dans ses calculs.

En fait, c'est l'antidote au bourrage de mots clés. En comprenant la valeur de divers mots liés à un mot clé, les algorithmes de recherche Google peuvent détecter les pages Web chargées de mots clés qui offrent peu ou pas de valeur aux visiteurs.

Comme nous l'avons vu dans l'exemple ci-dessus, TF-IDF vous aide à trouver des mots percutants qui ajoutent de la valeur à votre contenu. Ces mots doivent être utilisés en complément et non en remplacement de vos mots clés. Au lieu de bourrer, TF-IDF aide les créateurs de contenu à trouver des mots supplémentaires pour les aider à se classer pour votre mot clé cible.

Cependant, avec les développements rapides des technologies d'IA comme la PNL, il existe un meilleur moyen de trouver de tels mots.

Analyse NLP : une meilleure alternative à l'analyse TF-IDF

Au lieu de dépendre d'une seule méthode, la PNL aide les moteurs de recherche à comprendre littéralement le sens des mots dans une phrase.

La mise à jour BERT de Google a été le premier algorithme de recherche NLP majeur. BERT signifie représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs.

Cela va une longueur d'avance sur l'approche TF-IDF. Au lieu d'évaluer les mots au hasard, la PNL aide l'algorithme de recherche à comprendre la signification des mots de manière bidirectionnelle, c'est-à-dire dans le contexte de la phrase entière.

Avec l'essor de la recherche vocale, Google doit savoir ce que les utilisateurs veulent dire lorsqu'ils recherchent quelque chose. Du traitement du langage parlé à la réponse, tout est fait à l'aide de programmes NLP en arrière-plan.

L'industrie du contenu évolue rapidement pour s'adapter à cette évolution des algorithmes de recherche. Le contenu alimenté par l'IA et les outils de référencement comme Scalenut permettent aux spécialistes du marketing de contenu de créer un contenu de haute qualité optimisé pour les moteurs de recherche.

Des plates-formes comme Scalenut sont d'excellents outils pour les spécialistes du marketing de contenu, car elles peuvent trouver des termes NLP importants, obtenir des aperçus de concurrents, rechercher les sujets les plus importants pour ces termes NLP et créer du contenu sur ces sujets.

Optimisez votre contenu pour les termes clés à l'aide de l'analyse NLP

Chez Scalenut, nous comprenons l'importance des mots TF-IDF et amplifions leur logique avec la PNL et des algorithmes d'analyse linguistique intelligents internes pour déterminer quels mots produiront les meilleurs résultats.

Avec chaque document SEO que vous créez, Scalenut produit une analyse détaillée des pages Web les mieux classées sur Internet. Cette analyse contient une liste de termes clés à haut TF-IDF liés à votre mot clé cible, recherchés par la majorité des utilisateurs dans votre emplacement cible.

L'utilisation de ces termes clés NLP dans votre contenu augmentera l'indexabilité et la crédibilité de votre contenu. Lorsque les algorithmes de recherche analyseront votre texte, ils se rendront compte que vous avez utilisé les meilleurs mots TF-IDF le plus naturellement. Ils commenceront à afficher cette page Web comme résultat de recherche pour votre mot-clé cible.

C'est notre voyage de rêve envisagé pour chaque utilisateur de Scalenut. Et cela s'est réalisé pour de nombreuses personnes.

Remarquez comment nous avons utilisé les termes PNL pour amplifier certaines sections du contenu ?

Au lieu de "communauté pour votre marque", "communauté d'abonnés pour votre marque" ajoute un sens bien défini à la phrase.

Et le but ultime du marketing par e-mail n'est-il pas de générer une longue liste d'abonnés ? Inclure le mot « abonnés » semble plus « naturel », n'est-ce pas ?

L'idée derrière les termes NLP est d'aider les spécialistes du marketing à choisir de meilleurs mots pour leur contenu.

Quand devriez-vous utiliser l'analyse TF-IDF et les termes NLP

En tant que spécialiste du marketing, la partie la plus importante de votre travail consiste à vous assurer que le contenu que vous créez rapporte deux fois plus que ce que vous y mettez. TF-IDF n'est qu'un des nombreux facteurs que Google utilise pour identifier un bon contenu et produire les meilleurs résultats de recherche.

Calculer TF-IDF n'est pas une mince affaire. Cela nécessite des puissances de calcul importantes qui dépassent celles d'un ordinateur normal. Et les outils qui proposent une analyse TF-IDF testent et notent généralement les mots sur un ensemble de données beaucoup plus petit que l'index de Google.

Les mots suggérés par les outils peuvent ou non être les plus importants, car l'ensemble de données de Google et son algorithme TF-IDF fonctionnent avec plus de mots et un plus grand nombre de documents.

Cela étant dit, savoir ce qu'est TF-IDF et comment il fonctionne vous aidera à trouver les termes pertinents associés au mot-clé principal. Lorsqu'il est combiné avec les termes NLP, il agira comme une étoile du Nord pour trouver les lacunes de contenu et créer des sujets SEO qui sont sûrs de bien se classer.

Voici quelques façons d'utiliser l'analyse TF-IDF et les termes NLP dans votre stratégie de marketing de contenu :

• Mettez à jour le contenu existant pour vous assurer que vous utilisez tous les termes importants liés à votre mot-clé principal.
• Aligner vos blogs sur un seul sujet principal. Les termes TF-IDF et NLP liés à votre mot-clé principal peuvent vous aider à développer un calendrier de blogs complet avec une série de blogs perspicaces connexes.
• Analysez rapidement la profondeur et l'étendue du contenu dans votre créneau industriel. Une analyse TF-IDF du mot-clé le plus courant de votre secteur vous indiquera quels sujets ont déjà été couverts et quels sujets sont à prendre.

Remarque : TF-IDF n'est pas le seul moyen, créez toujours du contenu axé sur vos utilisateurs

Optimiser votre contenu à l'aide des termes TF-IDF et NLP est un excellent moyen d'augmenter la pertinence de votre contenu pour les moteurs de recherche.

Cependant, il est extrêmement important que nous gardions toujours à l'esprit l'internaute lors de la création de contenu. Le moyen le plus efficace d'obtenir cette position de premier plan dans les SERP est de publier un contenu exploitable de haute qualité pour votre public cible.

Chez Scalenut, nous aimons le contenu et sommes fiers d'avoir la meilleure plateforme de marketing de contenu et de référencement, mais nous reconnaissons également l'importance de l'élément humain dans le contenu. "Homme + machine" est la meilleure approche pour un marketing de contenu réussi.

Vous songez à faire équipe avec une formidable machine de marketing de contenu et de référencement ?

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