Руководство по SEO-оптимизации TF-IDF для контент-маркетологов

В Интернете насчитывается более 1,8 миллиарда веб-сайтов. Каждый из них пытается ранжироваться по некоторым ключевым словам с помощью технического SEO и методов оптимизации контента.

Вы должны быть тоже.

Но чаще всего, даже после того, как мы вкладываем душу в планирование, создание, публикацию и реализацию стратегий контент-маркетинга, наши страницы не занимают достаточно высокие позиции.

В чем разница между вашим веб-сайтом и этим высокорейтинговым веб-сайтом?

Может быть, а может и не быть разницы во внешнем виде или маркетинговой стратегии вашего веб-сайта, но есть разница между их содержанием и вашим.

Разница в том, что они используют в своем содержании слова с высоким уровнем TF-IDF.

Стремясь преодолеть разрыв между компьютерами и человеческим языком, Google начал использовать метод поиска информации, чтобы оценить важность определенных слов в Интернете.

Это метод TF-IDF.

В этом блоге мы поговорим о том, как Google анализирует качество релевантного контента на веб-страницах с помощью метода TF-IDF. Мы также поделимся несколькими полезными советами о том, как контент-маркетологи могут использовать знания TF-IDF в своей стратегии SEO, чтобы планировать более эффективные кампании и добиваться результатов.

Что такое TF-IDF?

TF-IDF расшифровывается как «частотно-обратная частота документа». Чаще всего он используется в программах поиска информации машинного обучения.

Это мера важности конкретных слов и фраз в ключевых словах и общем содержании в Интернете.

В рамках SEO (поисковая оптимизация) TF-IDF может помочь найти список терминов, которые будут занимать более высокое место на страницах результатов поиска.

Например, предположим, что вы ищете информацию о программировании на Python. Кроме того, результаты TF-IDF могут указывать на то, что термин «Python» наиболее важен для поисковых систем, поскольку он чаще появляется в высокопоставленном контенте, чем любое другое слово или фраза, связанные с программированием на Python.

Алгоритмы поиска Google анализируют тысячи веб-страниц, связанных с поисковым запросом, и определяют важные контекстные слова, используемые на страницах с самым высоким рейтингом.

Ультрараспространенные слова, такие как «a», «an», «in», «on», «at» и «the», сами по себе мало что значат. Они помогают нам наладить поток контента и практиковать грамматическую точность. С точки зрения поиска они не так важны. А TF-IDF запрограммирован на присвоение таким словам меньшей ценности, чем важным терминам.

Приоритет метода TF-IDF заключается в поиске слов или фраз с наибольшей добавленной стоимостью, связанных с ключевым словом или поисковой фразой, исходя из того, сколько раз они появляются в релевантном контенте.

Затем он сравнивает частоту этих контекстных слов в вашем документе с частотой этих терминов в своей коллекции документов для основного ключевого слова.

Если в вашем контенте содержится большинство слов с высоким рейтингом TF-IDF, он будет признан хорошим кандидатом для поисковой выдачи в следующий раз, когда кто-то будет искать что-то, связанное с ключевым словом.

Таким образом, с помощью этого метода у Google есть сравнительное понимание того, насколько ваш контент релевантен ключевому слову, на основе того, сколько других контекстных слов вы используете помимо основного ключевого слова, состоящего из одного слова.

Для лучшего понимания давайте разберемся с расчетами TF-IDF.

Формула TF-IDF

Формула TF IDF состоит из двух частей.

Во-первых, это частота терминов:

TF: Частота слова в документе/общее количество слов

И второе — обратная частота документа:

IDF: log_e(Общее количество документов/Количество документов с этими словами)

Давайте попробуем лучше понять это на примере TF IDF.

Если такой термин, как «создать», встречается 12 раз в документе из 100 слов с таргетингом на ключевое слово «как создать сопроводительное письмо»,

Ваш ТФ=12/100=0,12

Это была первая часть расчета.

Рассчитаем ИДФ.

Для простоты предположим, что всего имеется 10 00 000 документов по целевому ключевому слову, и слово «создать» встречается в этих документах 409 000 раз.

Ваше значение IDF будет следующим: IDF(создать) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

С помощью этого расчета мы теперь знаем относительную важность термина «создать» при нацеливании на ключевое слово, такое как «как создать сопроводительное письмо». «Как составить сопроводительное письмо».

Ваш показатель TF x IDF будет = 0,12 * 0,38 = 0,046.

Высокий балл TF-IDF означает, что этот термин очень важен и используется на всех высокорейтинговых веб-страницах. Напротив, низкий балл TF-IDF означает, что этот термин редко используется в корпусе документов.

Оценка различных терминов TF-IDF помогает Google понять контекстную ценность слов, отличных от обычных ключевых слов, и оценить качество контента на веб-сайтах.

Пример TF-IDF

Возьмем, к примеру, «маркетинг по электронной почте».

Слова TF-IDF для ключевого слова, такого как «маркетинг по электронной почте», могут быть «решение», «реклама», «отказ», «автоответчик» и «конвертированные».

Вот скриншот результатов TF-IDF для «маркетинга по электронной почте».

В Интернете есть много инструментов, которые сделают для вас расчет TF-IDF и составят список важных слов, связанных с вашим основным ключевым словом.

Скриншот выше взят из инструмента TF*IDF компании Seobility. Он также показывает полезный график слов с высокими показателями TF-IDF, связанных с вашим ключевым словом. Другими подобными инструментами являются Ryte, TF-IDF Tool и Rankranger.

Из приведенных выше результатов мы можем выбрать несколько тем для контент-маркетинговых кампаний, например:

• «Планирование» маркетинговых «кампаний» по электронной почте
• Лучшее «время» для «отправки» «электронных писем»
• Электронный маркетинг «контент»
• «Лучшие» темы электронного маркетинга
• Как бороться с «отказом» в электронном маркетинге

PS: Мы выбрали эти слова из результатов выше.

Если вы используете эти слова в поисковой оптимизации на странице, вы можете включить комбинацию TF-IDF + основное ключевое слово в мета-описание, мета-заголовок и структурированную схему. Вот как вы можете использовать TF-IDF для технического SEO и придумывать темы контента для создания потрясающего контента с высоким рейтингом.

Однако для содержания ваших блогов несколько лучшим способом найти важные слова является анализ НЛП. Он основан на логике TF IDF в SEO и учитывает реальное поведение пользователей в поиске. Это придает вес словам, которые люди используют при поиске информации. Таким образом, у вас есть лучшее из обоих миров, контента конкурентов и поведения пользователей при поиске.

Такой инструмент, как Scalenut, может помочь вам найти наиболее важные термины НЛП для ваших целевых ключевых слов и местоположения. Усовершенствованная функция анализа НЛП Scalenut просматривает тысячи веб-страниц и условий поиска, чтобы предоставить вам список наиболее важных терминов НЛП для вашего контента.

TF-IDF — это не наполнение ключевыми словами

TF-IDF — это не наполнение ключевыми словами. Он похож на плотность ключевых слов, но более сложен в расчетах.

На самом деле, это противоядие от наполнения ключевыми словами. Понимая значение различных слов, связанных с ключевым словом, алгоритмы поиска Google могут обнаруживать загруженные ключевыми словами веб-страницы, которые практически не представляют ценности для посетителей.

Как мы видели в приведенном выше примере, TF-IDF помогает вам находить эффективные слова, которые повышают ценность вашего контента. Эти слова следует использовать в дополнение к ключевым словам, а не в качестве их замены. Вместо наполнения TF-IDF помогает создателям контента находить дополнительные слова, которые помогают им ранжироваться по вашему целевому ключевому слову.

Однако с быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, таких как НЛП, есть лучший способ найти такие слова.

Анализ НЛП: лучшая альтернатива анализу TF-IDF

Вместо того, чтобы полагаться на какой-то один метод, НЛП помогает поисковым системам буквально понимать значение слов в предложении.

Обновление Google BERT было первым крупным поисковым алгоритмом НЛП. BERT обозначает двунаправленное представление кодировщика от трансформаторов.

Это на шаг впереди подхода TF-IDF. Вместо того, чтобы оценивать слова случайным образом, НЛП помогает алгоритму поиска понимать значение слов в двух направлениях, т. е. в контексте всего предложения.

С появлением голосового поиска Google необходимо знать, что пользователи имеют в виду, когда что-то ищут. От обработки разговорной речи до ответа — все делается с помощью программ НЛП в фоновом режиме.

Индустрия контента быстро меняется, чтобы адаптироваться к этим изменениям в поисковых алгоритмах. Контент на основе искусственного интеллекта и инструменты SEO, такие как Scalenut, позволяют контент-маркетологам создавать высококачественный контент, оптимизированный для поисковых систем.

Такие платформы, как Scalenut, являются отличными инструментами для контент-маркетологов, потому что они могут находить важные термины НЛП, получать обзоры конкурентов, исследовать наиболее важные темы для этих терминов НЛП и создавать контент по этим темам.

Оптимизируйте свой контент для ключевых терминов, используя анализ НЛП

В Scalenut мы понимаем важность слов TF-IDF и усиливаем их логику с помощью НЛП и собственных алгоритмов интеллектуального лингвистического анализа, чтобы определить, какие слова дадут наилучшие результаты.

С каждым созданным вами SEO-документом Scalenut производит подробный анализ самых популярных веб-страниц в Интернете. Этот анализ содержит список ключевых терминов с высоким уровнем TF-IDF, связанных с вашим целевым ключевым словом, которые ищут большинство пользователей в вашем целевом местоположении.

Использование этих ключевых терминов НЛП в вашем контенте повысит индексируемость и доверие к вашему контенту. Когда алгоритмы поиска проанализируют ваш текст, они поймут, что вы наиболее естественно использовали лучшие слова TF-IDF. Они начнут показывать эту веб-страницу в качестве результата поиска по вашему целевому ключевому слову.

Это путешествие нашей мечты, предназначенное для каждого пользователя Scalenut. И это сбылось для многих людей.

Заметили, как мы использовали термины НЛП для усиления определенных разделов контента?

Вместо «сообщество для вашего бренда» «сообщество подписчиков для вашего бренда» придает предложению четко определенный смысл.

И разве конечной целью электронного маркетинга не является создание длинного списка подписчиков? Включение слова «подписчики» звучит более «естественно», не так ли?

Идея терминов НЛП состоит в том, чтобы помочь маркетологам выбрать лучшие слова для своего контента.

Когда следует использовать анализ TF-IDF и термины НЛП

Как маркетолог, самая важная часть вашей работы заключается в том, чтобы контент, который вы создаете, возвращал в два раза больше, чем вы в него вкладывали. TF-IDF — это лишь один из нескольких факторов, которые Google использует для определения хорошего контента и получения наилучших результатов поиска.

Вычисление TF-IDF — немалый подвиг. Это требует серьезных вычислительных мощностей, которые превосходят возможности обычного компьютера. И инструменты, которые предлагают анализ TF-IDF, обычно проверяют и оценивают слова на гораздо меньшем наборе данных, чем индекс Google.

Слова, предлагаемые инструментами, могут быть или не быть самыми важными, поскольку набор данных Google и его алгоритм TF-IDF работают с большим количеством слов и большим набором документов.

При этом знание того, что такое TF-IDF и как он работает, поможет вам найти релевантные термины, связанные с основным ключевым словом. В сочетании с терминами NLP он будет действовать как путеводная звезда для поиска пробелов в контенте и создания тем SEO, которые обязательно будут иметь высокий рейтинг.

Ниже приведены несколько способов использования анализа TF-IDF и терминов НЛП в вашей стратегии контент-маркетинга:

• Обновление существующего контента, чтобы убедиться, что вы используете все важные термины, связанные с вашим основным ключевым словом.
• Объединение ваших блогов с одной основной темой. Термины TF-IDF и NLP, относящиеся к вашему основному ключевому слову, могут помочь вам разработать обширный календарь блогов с серией связанных проницательных блогов.
• Быстрый анализ глубины и широты контента в нише вашей отрасли. Анализ TF-IDF наиболее распространенных ключевых слов в вашей отрасли покажет вам, какие темы уже были затронуты, а какие еще предстоит изучить.

Примечание. TF-IDF — не единственный способ, всегда создавайте контент, ориентированный на ваших пользователей.

Оптимизация вашего контента с помощью терминов TF-IDF и NLP — отличный способ повысить релевантность вашего контента для поисковых систем.

Тем не менее, чрезвычайно важно, чтобы мы всегда помнили о пользователе Интернета при создании контента. Самый эффективный способ занять лидирующие позиции в поисковой выдаче — это опубликовать высококачественный и действенный контент для вашей целевой аудитории.

В Scalenut мы любим контент и гордимся тем, что у нас лучшая платформа для контент-маркетинга и SEO, но мы также признаем важность человеческого фактора в контенте. «Человек + машина» — лучший подход для успешного контент-маркетинга.

Думаете о том, чтобы объединиться с потрясающей машиной для контент-маркетинга и SEO?

Попробуйте Scalenut!

Подпишитесь на бесплатную пробную версию сегодня.