콘텐츠 마케터를 위한 TF-IDF SEO 최적화 가이드

인터넷에는 18억 개가 넘는 웹사이트가 있습니다. 각각은 기술적 SEO 및 콘텐츠 최적화 기술로 일부 키워드에 대해 순위를 매기려고 합니다.

당신도 그러해야 합니다.

그러나 종종 콘텐츠 마케팅 전략을 계획, 생성, 게시 및 실행하는 데 온 마음을 다한 후에도 페이지 순위가 충분히 높지 않습니다.

귀하의 웹 사이트와 해당 최상위 웹 사이트의 차이점은 무엇입니까?

귀하의 웹사이트의 모양과 느낌 또는 마케팅 전략에 차이가 있을 수도 있고 없을 수도 있지만, 그들의 콘텐츠와 귀하의 것 사이에는 차이가 있습니다.

차이점은 콘텐츠에 높은 TF-IDF 단어를 사용한다는 것입니다.

컴퓨터와 인간 언어 사이의 격차를 해소하기 위해 Google은 정보 검색 방법을 사용하여 인터넷에서 특정 단어의 중요성을 평가하기 시작했습니다.

이것이 TF-IDF 방법입니다.

이 블로그에서는 Google이 TF-IDF 방법을 사용하여 웹 페이지의 관련 콘텐츠 품질을 분석하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 콘텐츠 마케팅 담당자가 SEO 전략에서 TF-IDF 지식을 사용하여 더 나은 캠페인을 계획하고 결과를 도출하는 방법에 대한 몇 가지 유용한 팁을 공유할 것입니다.

TF-IDF란 무엇입니까?

TF-IDF는 'Term Frequency-Inverse Document Frequency'의 약자입니다. 기계 학습의 정보 검색 프로그램에서 가장 일반적으로 사용됩니다.

키워드 및 인터넷의 일반적인 콘텐츠에서 특정 단어 및 구의 중요성을 측정한 것입니다.

SEO(검색 엔진 최적화)의 일부로 TF-IDF는 검색 결과 페이지에서 더 높은 순위를 차지하는 용어 목록을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 Python 프로그래밍에 대한 정보를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 TF-IDF 결과는 "Python"이라는 용어가 Python 프로그래밍과 관련된 다른 단어나 구보다 최상위 콘텐츠에 더 자주 나타나기 때문에 검색 엔진에 가장 중요하다는 것을 나타낼 수 있습니다.

Google 검색 알고리즘은 검색어와 관련된 수천 개의 웹 페이지를 분석하고 최상위 페이지에 사용된 중요한 문맥 단어를 식별합니다.

"a", "an", "in", "on", "at" 및 "the"와 같은 매우 일반적인 단어는 그 자체로는 거의 의미가 없습니다. 콘텐츠 흐름을 설정하고 문법적 정확성을 연습하는 데 도움이 됩니다. 검색 관점에서 보면 그다지 중요하지 않습니다. 그리고 TF-IDF는 그러한 단어에 중요한 용어보다 낮은 값을 할당하도록 프로그램되어 있습니다.

TF-IDF 방법의 우선 순위는 관련 콘텐츠에 나타나는 횟수를 기반으로 키워드 또는 검색 구문과 관련하여 가장 가치가 높은 단어 또는 구문을 찾는 것입니다.

그런 다음 문서에서 해당 문맥 단어의 빈도를 기본 키워드에 대한 문서 모음에서 해당 용어의 빈도와 비교합니다.

콘텐츠에 높은 TF-IDF 단어가 대부분 포함되어 있으면 다음에 누군가가 키워드와 관련된 항목을 검색할 때 SERP의 좋은 후보로 식별됩니다.

따라서 이 방법을 사용하면 Google은 기본 단일 단어 키워드 외에 사용하는 다른 문맥 단어의 수를 기반으로 콘텐츠가 키워드와 얼마나 관련이 있는지 비교 이해합니다.

더 나은 이해를 위해 TF-IDF의 계산을 이해해 봅시다.

TF-IDF 공식

TF IDF 공식은 두 부분으로 구성된 계산입니다.

첫 번째는 용어 빈도입니다.

TF: 문서 내 단어의 빈도/총 단어 수

두 번째는 역 문서 빈도입니다.

IDF: log_e(총 문서 수 / 해당 단어가 포함된 문서 수)

TF IDF 예제를 통해 이를 더 잘 이해해 보겠습니다.

자기소개서를 만드는 방법'이라는 키워드를 대상으로 하는 100단어 문서에 '만들다'와 같은 용어가 12번 등장한다면,

당신의 TF=12/100=0.12

그것이 계산의 첫 번째 부분이었습니다.

IDF를 계산해 봅시다.

간단히 하기 위해 대상 키워드에 대한 총 10,000,000개의 문서가 있고 해당 문서에서 "만들기"라는 단어가 409,000번 나타난다고 가정해 보겠습니다.

IDF 값은 IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38입니다.

이 계산을 통해 이제 "커버 레터를 만드는 방법"과 같은 키워드를 타겟팅할 때 "만들기"라는 용어의 상대적 중요성을 알게 되었습니다. "커버레터 만드는 방법."

TF x IDF 점수는 = 0.12 * 0.38 = 0.046입니다.

TF-IDF 점수가 높다는 것은 용어가 매우 중요하고 모든 최상위 웹 페이지에서 사용된다는 것을 의미합니다. 반대로 TF-IDF 점수가 낮다는 것은 해당 용어가 문서 코퍼스에서 거의 사용되지 않는다는 것을 의미합니다.

다양한 용어의 TF-IDF 점수는 Google이 일반 키워드 이외의 단어의 문맥적 가치를 이해하고 웹사이트 콘텐츠의 품질을 측정하는 데 도움이 됩니다.

TF-IDF 예

예를 들어 "이메일 마케팅"을 생각해 보십시오.

"이메일 마케팅"과 같은 키워드에 대한 TF-IDF 단어는 "결정", "광고", "포기", "자동 응답" 및 "전환"일 수 있습니다.

다음은 "이메일 마케팅"에 대한 TF-IDF 결과의 스크린샷입니다.

온라인에는 TF-IDF 계산을 수행하고 기본 키워드와 관련된 중요한 단어 목록을 생성하는 많은 도구가 있습니다.

위 스크린샷은 Seobility의 TF*IDF Tool에서 가져온 것입니다. 또한 키워드와 관련된 TF-IDF 점수가 높은 단어에 대한 유용한 그래프를 보여줍니다. 다른 유사한 도구로는 Ryte, TF-IDF Tool 및 Rankranger가 있습니다.

위의 결과에서 다음과 같은 콘텐츠 마케팅 캠페인에 대한 몇 가지 주제를 선택할 수 있습니다.

• "기획" 이메일 마케팅 "캠페인"
• "이메일"을 "보내기" 가장 좋은 "시간"
• 이메일 마케팅 "콘텐츠"
• "최고" 이메일 마케팅 "주제"
• 이메일 마케팅에서 "포기"를 처리하는 방법

추신: 위의 결과에서 이 단어를 선택했습니다.

온페이지 SEO에서 이러한 단어를 사용하는 경우 메타 설명, 메타 제목 및 구조화된 스키마에 TF-IDF + 기본 키워드의 조합을 포함할 수 있습니다. 이것은 기술 SEO에 TF-IDF를 사용하고 높은 순위의 잠재력을 가진 놀라운 콘텐츠를 만들기 위해 콘텐츠 주제를 제시하는 방법입니다.

그러나 블로그 콘텐츠의 경우 중요한 단어를 찾는 약간 더 좋은 방법은 NLP 분석입니다. 이는 SEO의 TF IDF 이면의 논리를 기반으로 하며 검색 시 실제 사용자 행동을 고려합니다. 사람들이 정보를 검색하는 동안 사용하는 단어에 가중치를 부여합니다. 이렇게 하면 두 세계, 경쟁사 콘텐츠 및 사용자 검색 행동의 장점을 모두 누릴 수 있습니다.

Scalenut과 같은 도구는 타겟 키워드 및 위치에 대한 가장 중요한 NLP 용어를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 고급 Scalenut NLP 분석 기능은 수천 개의 웹 페이지와 검색어를 샅샅이 조사하여 콘텐츠에 가장 중요한 NLP 용어 목록을 제공합니다.

TF-IDF는 키워드 채우기가 아닙니다.

TF-IDF는 키워드 채우기가 아닙니다. 키워드 밀도와 비슷하지만 계산이 더 복잡합니다.

사실 키워드 채우기에 대한 해독제입니다. 키워드와 관련된 다양한 단어의 가치를 이해함으로써 Google 검색 알고리즘은 방문자에게 거의 또는 전혀 가치를 제공하지 않는 키워드 로드 웹 페이지를 감지할 수 있습니다.

위의 예에서 본 것처럼 TF-IDF는 콘텐츠에 가치를 더하는 영향력 있는 단어를 찾는 데 도움이 됩니다. 이 단어는 키워드에 추가하여 사용해야 하며 키워드를 대체해서는 안 됩니다. 채우는 대신 TF-IDF는 콘텐츠 제작자가 타겟 키워드에 대한 순위를 매기는 데 도움이 되는 추가 단어를 찾도록 도와줍니다.

그러나 NLP와 같은 AI 기술의 급속한 발전으로 이러한 단어를 찾는 더 좋은 방법이 있습니다.

NLP 분석: TF-IDF 분석에 대한 더 나은 대안

단일 방법에 의존하는 대신 NLP는 검색 엔진이 문장에서 단어의 의미를 문자 그대로 이해하도록 도와줍니다.

Google의 BERT 업데이트는 최초의 주요 NLP 검색 알고리즘이었습니다. BERT는 변압기의 양방향 인코더 표현을 나타냅니다.

이는 TF-IDF 방식보다 한 단계 앞서 있습니다. 단어를 무작위로 평가하는 대신 NLP는 검색 알고리즘이 단어의 의미를 양방향으로, 즉 전체 문장의 맥락에서 이해하도록 도와줍니다.

음성 검색이 증가함에 따라 Google은 사용자가 무언가를 검색할 때 의미하는 바를 알아야 합니다. 구어 처리부터 회신까지 모든 것이 백그라운드에서 NLP 프로그램의 도움으로 이루어집니다.

콘텐츠 산업은 이러한 검색 알고리즘의 변화에 ​​적응하기 위해 빠르게 변화하고 있습니다. Scalenut과 같은 AI 기반 콘텐츠 및 SEO 도구를 사용하면 콘텐츠 마케터가 고품질 검색 엔진 최적화 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

Scalenut과 같은 플랫폼은 중요한 NLP 용어를 찾고, 경쟁사 개요를 얻고, 해당 NLP 용어에 대한 가장 중요한 주제를 조사하고, 해당 주제에 대한 콘텐츠를 만들 수 있기 때문에 콘텐츠 마케터에게 훌륭한 도구입니다.

NLP 분석을 사용하여 주요 용어에 대한 콘텐츠 최적화

Scalenut에서는 TF-IDF 단어의 중요성을 이해하고 NLP 및 사내 스마트 언어 분석 알고리즘으로 논리를 증폭하여 어떤 단어가 최상의 결과를 낼지 결정합니다.

귀하가 생성하는 모든 SEO 문서를 통해 Scalenut은 인터넷에서 최상위 웹 페이지에 대한 자세한 분석을 생성합니다. 이 분석에는 대상 위치에서 대부분의 사용자가 검색한 대상 키워드와 관련된 높은 TF-IDF 핵심 용어 목록이 포함되어 있습니다.

콘텐츠에 이러한 NLP 핵심 용어를 사용하면 콘텐츠의 색인 가능성과 신뢰성이 높아집니다. 검색 알고리즘이 텍스트를 분석하면 가장 자연스럽게 최고의 TF-IDF 단어를 사용했음을 알게 됩니다. 타겟 키워드에 대한 검색 결과로 해당 웹 페이지를 표시하기 시작합니다.

이것이 모든 Scalenut 사용자가 꿈꾸는 꿈의 여정입니다. 그리고 그것은 수많은 사람들에게 실현되었습니다.

콘텐츠의 특정 섹션을 증폭하기 위해 NLP 용어를 사용한 방법에 주목하세요.

"community for your brand" 대신 "community of subscriber for your brand"는 문장에 명확한 의미를 더합니다.

그리고 이메일 마케팅의 궁극적인 목표는 긴 구독자 목록을 생성하는 것 아닙니까? "구독자"라는 단어를 포함하는 것이 더 "자연스럽게" 들리지 않습니까?

NLP 용어의 기본 개념은 마케팅 담당자가 콘텐츠에 대해 더 나은 단어를 선택하도록 돕는 것입니다.

TF-IDF 분석 및 NLP 용어를 사용해야 하는 경우

마케터로서 귀하의 업무에서 가장 중요한 부분은 귀하가 만든 콘텐츠가 귀하가 투입한 것보다 두 배 더 많은 수익을 창출하도록 하는 것입니다. TF-IDF는 Google에서 좋은 콘텐츠를 식별하고 최상의 검색 결과를 생성하는 데 사용하는 여러 요소 중 하나일 뿐입니다.

TF-IDF 계산은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 일반 컴퓨터를 능가하는 심각한 계산 능력이 필요합니다. 그리고 TF-IDF 분석을 제공하는 도구는 일반적으로 Google 색인보다 훨씬 작은 데이터 세트에서 단어를 테스트하고 점수를 매깁니다.

Google의 데이터 세트와 TF-IDF 알고리즘은 더 많은 단어와 더 큰 문서 풀에서 작동하므로 도구가 제안하는 단어가 가장 중요할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

즉, TF-IDF가 무엇이고 어떻게 작동하는지 알면 기본 키워드와 관련된 관련 용어를 찾는 데 도움이 됩니다. NLP 용어와 결합하면 콘텐츠 격차를 찾고 확실히 순위가 높은 SEO 주제를 만드는 북극성 역할을 할 것입니다.

다음은 콘텐츠 마케팅 전략에서 TF-IDF 분석 및 NLP 용어를 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 기본 키워드에 중요한 관련 용어를 모두 사용할 수 있도록 기존 콘텐츠를 업그레이드합니다.
• 블로그를 단일 핵심 주제로 정렬합니다. 기본 키워드와 관련된 TF-IDF 및 NLP 용어는 관련된 통찰력 있는 블로그 시리즈로 광범위한 블로그 일정을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 업계 틈새에서 콘텐츠의 깊이와 폭을 빠르게 분석합니다. 업계에서 가장 일반적인 키워드에 대한 TF-IDF 분석을 통해 어떤 주제가 이미 다루어졌는지, 어떤 주제를 다루어야 하는지 알 수 있습니다.

참고: TF-IDF가 유일한 방법은 아닙니다. 항상 사용자에게 초점을 맞춘 콘텐츠를 만드세요.

TF-IDF 및 NLP 용어를 사용하여 콘텐츠를 최적화하는 것은 콘텐츠의 검색 엔진 관련성을 높이는 좋은 방법입니다.

그러나 콘텐츠를 만들 때 항상 인터넷 사용자를 염두에 두는 것이 매우 중요합니다. SERP에서 최상위 위치를 차지하는 가장 효과적인 방법은 대상 청중을 위해 고품질의 실행 가능한 콘텐츠를 게시하는 것입니다.

Scalenut에서 우리는 콘텐츠를 사랑하고 최고의 콘텐츠 마케팅 및 SEO 플랫폼을 보유하고 있다는 자부심을 가지고 있지만 콘텐츠에서 인간적 요소의 중요성도 인정합니다. "Man + Machine"은 성공적인 콘텐츠 마케팅을 위한 최선의 접근 방식입니다.

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