Una guida all'ottimizzazione SEO TF-IDF per i content marketer

Ci sono più di 1,8 miliardi di siti web su Internet. Ognuno sta cercando di classificare alcune parole chiave con SEO tecnico e tecniche di ottimizzazione dei contenuti.

Devi esserlo anche tu.

Ma il più delle volte, anche dopo aver messo il cuore e l'anima nella pianificazione, creazione, pubblicazione ed esecuzione di strategie di marketing dei contenuti, le nostre pagine non si posizionano abbastanza in alto.

Qual è la differenza tra il tuo sito web e quel sito web di alto livello?

Potrebbe esserci o meno una differenza nell'aspetto e nella strategia di marketing del tuo sito web, ma c'è una differenza tra il loro contenuto e il tuo.

La differenza è che usano parole TF-IDF alte nel loro contenuto.

Nella sua ricerca di colmare il divario tra computer e linguaggio umano, Google ha iniziato a utilizzare un metodo di recupero delle informazioni per valutare l'importanza di parole specifiche su Internet.

Questo è il metodo TF-IDF.

In questo blog parleremo di come Google analizza la qualità dei contenuti rilevanti sulle pagine web utilizzando il metodo TF-IDF. Condivideremo anche alcuni suggerimenti utili su come i content marketer possono utilizzare la conoscenza di TF-IDF nella loro strategia SEO per pianificare campagne migliori e ottenere risultati.

Cos'è TF-IDF?

TF-IDF sta per 'term frequency-inverse document frequency'. È più comunemente usato nei programmi di recupero delle informazioni di apprendimento automatico.

È una misura dell'importanza di parole e frasi specifiche nelle parole chiave e del contenuto generale su Internet.

Come parte della SEO (ottimizzazione per i motori di ricerca), TF-IDF può aiutare a trovare un elenco di termini per posizionarsi più in alto nelle pagine dei risultati di ricerca.

Ad esempio, supponiamo che tu stia cercando informazioni sulla programmazione Python. Quindi, i risultati TF-IDF potrebbero indicare che il termine "Python" è più importante per i motori di ricerca perché appare più spesso nei contenuti di alto livello rispetto a qualsiasi altra parola o frase correlata alla programmazione Python.

Gli algoritmi di ricerca di Google analizzano migliaia di pagine Web correlate a un termine di ricerca e identificano importanti parole contestuali utilizzate nelle pagine di primo livello.

Parole ultra-comuni come "a", "an", "in", "on", "at" e "the" hanno poco significato da sole. Ci aiutano a stabilire il flusso dei contenuti e ad esercitare l'accuratezza grammaticale. Dal punto di vista della ricerca, non sono così importanti. E TF-IDF è programmato per assegnare a tali parole un valore minore rispetto a termini importanti.

La priorità del metodo TF-IDF è cercare le parole o le frasi che aggiungono più valore a una parola chiave oa una frase di ricerca in base al numero di volte in cui appare nel contenuto pertinente.

Quindi confronta la frequenza di quelle parole contestuali nel tuo documento con la frequenza di quei termini nella sua raccolta di documenti per la parola chiave principale.

Se il tuo contenuto ha la maggior parte delle parole TF-IDF alte, viene identificato come un buon candidato per le SERP la prossima volta che qualcuno cerca qualcosa correlato alla parola chiave.

Pertanto, con questo metodo, Google ha una comprensione comparativa di quanto siano pertinenti i tuoi contenuti rispetto alla parola chiave in base a quante altre parole contestuali utilizzi oltre alla parola chiave primaria composta da una sola parola.

Per una migliore comprensione, comprendiamo i calcoli alla base di TF-IDF.

Formula TF-IDF

La formula TF IDF è un calcolo in due parti.

Il primo è la frequenza dei termini:

TF: Frequenza di una parola in un documento/numero totale di parole

E il secondo è la frequenza inversa del documento:

IDF: log_e(Numero totale di documenti / Numero di documenti che contengono quelle parole)

Proviamo a capirlo meglio con un esempio di TF IDF.

Se un termine come "creare" ricorre 12 volte in un documento di 100 parole che ha come target la parola chiave "come creare una lettera di accompagnamento",

Il tuo TF=12/100=0.12

Quella era la prima parte del calcolo.

Calcoliamo l'IDF.

Per semplicità, supponiamo che ci siano un totale di 10.00.000 documenti per la parola chiave di destinazione e la parola "crea" appaia 409.000 volte in quei documenti.

Il tuo valore IDF sarebbe: IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38

Con questo calcolo, ora conosciamo l'importanza relativa del termine "creare" nel targeting di una parola chiave come "come creare una lettera di accompagnamento". Il passaggio successivo consiste nel moltiplicare entrambi e trovare l'importanza della parola "creare" quando si scrive di "come creare una lettera di accompagnamento."

Il tuo punteggio TF x IDF sarebbe = 0,12 * 0,38 = 0,046

Un alto punteggio TF-IDF significa che il termine è molto importante e utilizzato su tutte le pagine web di alto livello. Al contrario, un punteggio TF-IDF basso significa che il termine è usato raramente nel corpus dei documenti.

Il punteggio TF-IDF di vari termini aiuta Google a comprendere il valore contestuale di parole diverse dalle normali parole chiave e a valutare la qualità dei contenuti sui siti web.

Esempio TF-IDF

Prendi "e-mail marketing", per esempio.

Le parole TF-IDF per una parola chiave come "email marketing" potrebbero essere "decisione", "pubblicità", "abbandono", "risponditore automatico" e "conversione".

Ecco uno screenshot dei risultati TF-IDF per "email marketing".

Esistono molti strumenti online che eseguiranno i calcoli TF-IDF per te e produrranno un elenco di parole importanti correlate alla tua parola chiave principale.

Lo screenshot sopra è tratto dallo strumento TF*IDF di Seobility. Mostra anche un grafico utile sulle parole con punteggi TF-IDF elevati relativi alla tua parola chiave. Altri strumenti simili sono Ryte, TF-IDF Tool e Rankranger.

Dai risultati di cui sopra, possiamo scegliere alcuni argomenti per le campagne di content marketing, come ad esempio

• “Pianificazione” di “campagne” di email marketing
• Miglior "momento" per "inviare" "e-mail"
• "Contenuto" di marketing via e-mail
• "I migliori" "soggetti" di email marketing
• Come affrontare l'"abbandono" nell'email marketing

PS: Abbiamo scelto queste parole dai risultati sopra.

Se utilizzi queste parole nella tua SEO on-page, potresti includere una combinazione di TF-IDF + parola chiave primaria nella meta descrizione, nel meta titolo e nello schema strutturato. È così che puoi utilizzare TF-IDF per la SEO tecnica e trovare argomenti di contenuto per creare contenuti straordinari con un potenziale di alto livello.

Tuttavia, per il contenuto dei tuoi blog, un modo leggermente migliore per trovare parole importanti è l'analisi PNL. Si basa sulla logica alla base di TF IDF nella SEO e tiene conto del comportamento degli utenti nel mondo reale durante la ricerca. Dà peso alle parole che le persone usano durante la ricerca di informazioni. In questo modo, hai il meglio di entrambi i mondi, contenuti della concorrenza e comportamento di ricerca degli utenti.

Uno strumento come Scalenut può aiutarti a trovare i termini NLP più importanti per le parole chiave e la posizione target. La funzione avanzata di analisi PNL di Scalenut passa in rassegna migliaia di pagine web e termini di ricerca per darti un elenco dei termini PNL più importanti per i tuoi contenuti.

TF-IDF non è riempimento di parole chiave

TF-IDF non è riempimento di parole chiave. È simile alla densità delle parole chiave ma più complessa nei suoi calcoli.

In effetti, è l'antidoto al keyword stuffing. Comprendendo il valore di varie parole correlate a una parola chiave, gli algoritmi di ricerca di Google possono rilevare pagine Web caricate con parole chiave che offrono poco o nessun valore per i visitatori.

Come abbiamo visto nell'esempio sopra, TF-IDF ti aiuta a trovare parole di impatto che aggiungono valore ai tuoi contenuti. Queste parole dovrebbero essere utilizzate in aggiunta e non in sostituzione delle parole chiave. Invece di riempire, TF-IDF aiuta i creatori di contenuti a trovare parole aggiuntive per aiutarli a classificarsi per la parola chiave target.

Tuttavia, con i rapidi sviluppi delle tecnologie di intelligenza artificiale come la PNL, esiste un modo migliore per trovare tali parole.

Analisi PNL: una migliore alternativa all'analisi TF-IDF

Invece di dipendere da un singolo metodo, la PNL aiuta i motori di ricerca a comprendere letteralmente il significato delle parole in una frase.

L'aggiornamento BERT di Google è stato il primo grande algoritmo di ricerca NLP. BERT è l'acronimo di rappresentazioni di encoder bidirezionali da trasformatori.

Questo va un passo avanti rispetto all'approccio TF-IDF. Invece di valutare le parole in modo casuale, la PNL aiuta l'algoritmo di ricerca a comprendere il significato delle parole bidirezionali, cioè nel contesto dell'intera frase.

Con l'ascesa della ricerca vocale, Google ha bisogno di sapere cosa intendono gli utenti quando cercano qualcosa. Dall'elaborazione del linguaggio parlato alla risposta, tutto viene fatto con l'aiuto di programmi di PNL in background.

L'industria dei contenuti sta cambiando rapidamente per adattarsi a questo cambiamento negli algoritmi di ricerca. I contenuti basati sull'intelligenza artificiale e gli strumenti SEO come Scalenut consentono ai marketer di contenuti di creare contenuti di alta qualità ottimizzati per i motori di ricerca.

Piattaforme come Scalenut sono ottimi strumenti per i marketer di contenuti perché possono trovare termini PNL importanti, ottenere profili della concorrenza, ricercare gli argomenti più importanti per quei termini PNL e creare contenuti su tali argomenti.

Ottimizza i tuoi contenuti per i termini chiave utilizzando l'analisi PNL

In Scalenut, comprendiamo l'importanza delle parole TF-IDF e amplifichiamo la loro logica con la PNL e algoritmi di analisi linguistica intelligenti interni per determinare quali parole produrranno i migliori risultati.

Con ogni documento SEO che crei, Scalenut produce un'analisi dettagliata delle pagine Web di alto livello su Internet. Questa analisi contiene un elenco di termini chiave ad alto TF-IDF correlati alla parola chiave target, cercati dalla maggior parte degli utenti nella località target.

L'utilizzo di questi termini chiave della PNL nei tuoi contenuti aumenterà l'indicizzabilità e la credibilità dei tuoi contenuti. Quando gli algoritmi di ricerca analizzeranno il tuo testo, si renderanno conto che hai usato le migliori parole TF-IDF nel modo più naturale. Inizieranno a mostrare quella pagina web come risultato di ricerca per la parola chiave target.

Questo è il nostro viaggio da sogno immaginato per ogni utente di Scalenut. Ed è diventato realtà per numerose persone.

Notate come abbiamo utilizzato i termini della PNL per amplificare alcune sezioni del contenuto?

Invece di "comunità per il tuo marchio", "comunità di abbonati per il tuo marchio" aggiunge un significato ben definito alla frase.

E l'obiettivo finale dell'email marketing non è generare un lungo elenco di abbonati? Includere la parola "abbonati" suona più "naturale", vero?

L'idea alla base dei termini NLP è aiutare i professionisti del marketing a scegliere parole migliori per i loro contenuti.

Quando dovresti usare l'analisi TF-IDF e i termini PNL

In qualità di marketer, la parte più importante del tuo lavoro è assicurarti che il contenuto che crei renda il doppio di quello che ci metti dentro. TF-IDF è solo uno dei numerosi fattori che Google utilizza per identificare buoni contenuti e produrre i migliori risultati di ricerca.

Calcolare TF-IDF non è cosa da poco. Richiede seri poteri computazionali che vanno oltre quelli di un normale computer. E gli strumenti che offrono un'analisi TF-IDF di solito testano e valutano le parole su un set di dati molto più piccolo dell'indice di Google.

Le parole suggerite dagli strumenti possono o meno essere le più importanti, poiché il set di dati di Google e il suo algoritmo TF-IDF funzionano con più parole e un pool di documenti più ampio.

Detto questo, sapere cos'è TF-IDF e come funziona ti aiuterà a trovare termini pertinenti associati alla parola chiave principale. Se combinato con i termini NLP, fungerà da stella polare per trovare lacune nei contenuti e creare argomenti SEO che sicuramente si classificheranno bene.

Di seguito sono riportati alcuni modi in cui puoi utilizzare l'analisi TF-IDF e i termini PNL nella tua strategia di content marketing:

• Aggiornamento dei contenuti esistenti per assicurarti di utilizzare tutti i termini correlati importanti alla tua parola chiave principale.
• Allineare i tuoi blog con un singolo argomento principale. I termini TF-IDF e NLP relativi alla tua parola chiave principale possono aiutarti a sviluppare un ampio calendario di blog con una serie di blog approfonditi correlati.
• Analizza rapidamente la profondità e l'ampiezza dei contenuti nella nicchia del tuo settore. Un'analisi TF-IDF della parola chiave più comune del tuo settore ti dirà quali argomenti sono già stati trattati e quali argomenti sono disponibili.

Nota: TF-IDF non è l'unico modo, crea sempre contenuti incentrati sui tuoi utenti

Ottimizzare i tuoi contenuti con l'aiuto dei termini TF-IDF e NLP è un ottimo modo per aumentare la pertinenza dei tuoi contenuti nei motori di ricerca.

Tuttavia, è estremamente importante tenere sempre presente l'utente di Internet durante la creazione di contenuti. Il modo più efficace per ottenere una posizione di primo piano nelle SERP è pubblicare contenuti di alta qualità e fruibili per il tuo pubblico di destinazione.

In Scalenut amiamo i contenuti e siamo orgogliosi di avere la migliore piattaforma di content marketing e SEO, ma riconosciamo anche l'importanza dell'elemento umano nei contenuti. "Uomo + macchina" è l'approccio migliore per un content marketing di successo.

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