คู่มือการเพิ่มประสิทธิภาพ TF-IDF SEO สำหรับนักการตลาดเนื้อหา

มีเว็บไซต์มากกว่า 1.8 พันล้านเว็บไซต์บนอินเทอร์เน็ต แต่ละคนพยายามที่จะจัดอันดับสำหรับคำหลักบางคำด้วย SEO ทางเทคนิคและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา

คุณก็ต้องเป็นเช่นกัน

แต่บ่อยกว่านั้น แม้ว่าหลังจากทุ่มเททั้งแรงกายและแรงใจในการวางแผน สร้าง เผยแพร่ และดำเนินกลยุทธ์การตลาดเนื้อหาแล้ว เพจของเราก็ไม่ได้อยู่ในอันดับที่สูงพอ

เว็บไซต์ของคุณกับเว็บไซต์อันดับต้น ๆ นั้นแตกต่างกันอย่างไร?

อาจมีหรือไม่มีความแตกต่างในรูปลักษณ์และความรู้สึกหรือกลยุทธ์ทางการตลาดของเว็บไซต์ของคุณ แต่มีความแตกต่างระหว่างเนื้อหาของพวกเขาและของคุณ

ความแตกต่างคือพวกเขาใช้คำ TF-IDF สูงในเนื้อหา

ในการแสวงหาการเชื่อมช่องว่างระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ Google เริ่มใช้วิธีการดึงข้อมูลเพื่อชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำเฉพาะบนอินเทอร์เน็ต

นี่คือวิธี TF-IDF

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงวิธีที่ Google วิเคราะห์คุณภาพของเนื้อหาที่เกี่ยวข้องบนหน้าเว็บโดยใช้วิธี TF-IDF นอกจากนี้ เราจะแบ่งปันเคล็ดลับที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับวิธีที่นักการตลาดเนื้อหาสามารถใช้ความรู้ TF-IDF ในกลยุทธ์ SEO เพื่อวางแผนแคมเปญที่ดีขึ้นและขับเคลื่อนผลลัพธ์

TF-IDF คืออะไร?

TF-IDF ย่อมาจาก 'term frequency-inverse document frequency' มักใช้ในโปรแกรมดึงข้อมูลของแมชชีนเลิร์นนิง

เป็นการวัดความสำคัญของคำและวลีเฉพาะในคำหลักและเนื้อหาทั่วไปบนอินเทอร์เน็ต

ในฐานะส่วนหนึ่งของ SEO (การปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา) TF-IDF สามารถช่วยค้นหารายการคำศัพท์เพื่อให้อันดับสูงขึ้นในหน้าผลการค้นหา

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังมองหาข้อมูลเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม Python จากนั้น ผลลัพธ์ของ TF-IDF อาจระบุว่าคำว่า “Python” มีความสำคัญต่อเครื่องมือค้นหามากที่สุด เนื่องจากคำหรือวลีนี้ปรากฏในเนื้อหาอันดับต้น ๆ บ่อยกว่าคำหรือวลีอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรม Python

อัลกอริทึมการค้นหาของ Google วิเคราะห์หน้าเว็บหลายพันรายการที่เกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาหนึ่งๆ และระบุคำตามบริบทที่สำคัญที่ใช้ในหน้าเว็บที่มีอันดับสูงสุด

คำที่พบบ่อยเป็นพิเศษ เช่น “a” “an” “in” “on” “at” และ “the” มีความหมายเพียงเล็กน้อยในตัวเอง พวกเขาช่วยให้เราสร้างการไหลของเนื้อหาและฝึกฝนความถูกต้องทางไวยากรณ์ จากมุมมองของการค้นหา สิ่งเหล่านี้ไม่สำคัญเท่าไหร่ และ TF-IDF ได้รับการตั้งโปรแกรมให้กำหนดคำดังกล่าวให้มีค่าน้อยกว่าคำศัพท์ที่สำคัญ

ลำดับความสำคัญของวิธี TF-IDF คือการมองหาคำหรือวลีที่มีมูลค่าเพิ่มมากที่สุดที่เกี่ยวข้องกับคำหลักหรือวลีค้นหาตามจำนวนครั้งที่ปรากฏในเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

จากนั้นจะเปรียบเทียบความถี่ของคำตามบริบทเหล่านั้นในเอกสารของคุณกับความถี่ของคำเหล่านั้นในชุดเอกสารสำหรับคีย์เวิร์ดหลัก

หากเนื้อหาของคุณมีคำ TF-IDF สูงเกือบทั้งหมด คำนั้นจะถูกระบุว่าเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับ SERP ในครั้งต่อไปที่มีคนค้นหาสิ่งที่เกี่ยวข้องกับคำหลัก

ดังนั้น ด้วยวิธีนี้ Google มีความเข้าใจเชิงเปรียบเทียบว่าเนื้อหาของคุณเกี่ยวข้องกับคำหลักมากน้อยเพียงใด โดยพิจารณาจากจำนวนคำบริบทอื่นๆ ที่คุณใช้นอกเหนือจากคำหลักคำเดียวหลัก

เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นเรามาทำความเข้าใจการคำนวณเบื้องหลัง TF-IDF กันดีกว่า

สูตร TF-IDF

สูตร TF IDF เป็นการคำนวณสองส่วน

อันดับแรกคือความถี่ของเทอม:

TF: ความถี่ของคำในเอกสาร/จำนวนคำทั้งหมด

และอย่างที่สองคือความถี่เอกสารผกผัน:

IDF: log_e(จำนวนเอกสารทั้งหมด / จำนวนเอกสารที่มีคำเหล่านั้น)

มาลองทำความเข้าใจให้ดียิ่งขึ้นด้วยตัวอย่าง TF IDF

หากคำเช่น "สร้าง" ปรากฏขึ้น 12 ครั้งในเอกสาร 100 คำที่กำหนดเป้าหมายคำหลัก "วิธีสร้างจดหมายปะหน้า"

TF=12/100=0.12 ของคุณ

นั่นคือส่วนแรกของการคำนวณ

ลองคำนวณ IDF กัน

เพื่อความง่าย สมมติว่ามีเอกสารทั้งหมด 10,00,000 ฉบับสำหรับคีย์เวิร์ดเป้าหมาย และคำว่า "สร้าง" ปรากฏขึ้น 409,000 ครั้งในเอกสารเหล่านั้น

ค่า IDF ของคุณจะเป็น: IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38

ด้วยการคำนวณนี้ ตอนนี้เราทราบความสำคัญสัมพัทธ์ของคำว่า "สร้าง" ในการกำหนดเป้าหมายคำหลัก เช่น "วิธีสร้างจดหมายปะหน้า" ขั้นตอนต่อไปคือการคูณทั้งสองและค้นหาความสำคัญของคำว่า "สร้าง" เมื่อเขียนเกี่ยวกับ “วิธีสร้างจดหมายปะหน้า”

คะแนน TF x IDF จะเท่ากับ 0.12 * 0.38 = 0.046

คะแนน TF-IDF สูงหมายความว่าคำนั้นมีความสำคัญมากและใช้กับหน้าเว็บที่มีอันดับสูงสุดทั้งหมด ในทางตรงกันข้าม คะแนน TF-IDF ต่ำหมายความว่าคำนี้ไม่ค่อยได้ใช้ในคลังข้อมูลของเอกสาร

คะแนน TF-IDF ของคำศัพท์ต่างๆ ช่วยให้ Google เข้าใจคุณค่าทางบริบทของคำอื่นๆ นอกเหนือจากคำหลักทั่วไป และประเมินคุณภาพของเนื้อหาบนเว็บไซต์

ตัวอย่าง TF-IDF

ยกตัวอย่าง "การตลาดผ่านอีเมล"

คำ TF-IDF สำหรับคำหลักเช่น "การตลาดทางอีเมล" อาจเป็น "การตัดสินใจ" "การโฆษณา" "การละทิ้ง" "ระบบตอบกลับอัตโนมัติ" และ "การแปลง"

นี่คือภาพหน้าจอของผลลัพธ์ TF-IDF สำหรับ "การตลาดผ่านอีเมล"

มีเครื่องมือออนไลน์มากมายที่จะทำการคำนวณ TF-IDF ให้คุณ และสร้างรายการคำสำคัญที่เกี่ยวข้องกับคีย์เวิร์ดหลักของคุณ

ภาพหน้าจอด้านบนมาจากเครื่องมือ TF*IDF ของ Seobility นอกจากนี้ยังแสดงกราฟที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับคำที่มีคะแนน TF-IDF สูงที่เกี่ยวข้องกับคำหลักของคุณ เครื่องมืออื่นๆ ที่คล้ายกัน ได้แก่ Ryte, TF-IDF Tool และ Rankranger

จากผลลัพธ์ด้านบน เราสามารถเลือกหัวข้อสองสามหัวข้อสำหรับแคมเปญการตลาดเนื้อหา เช่น

• “การวางแผน” การตลาดผ่านอีเมล “แคมเปญ”
• “เวลา” ที่ดีที่สุดในการ “ส่ง” “อีเมล”
• การตลาดผ่านอีเมล "เนื้อหา"
• การตลาดผ่านอีเมล "ดีที่สุด" "หัวเรื่อง"
• วิธีจัดการกับ "การละทิ้ง" ในการตลาดผ่านอีเมล

PS: เราได้เลือกคำเหล่านี้จากผลลัพธ์ด้านบน

หากคุณใช้คำเหล่านี้ใน SEO ในหน้าของคุณ คุณสามารถรวม TF-IDF + คำหลักหลักในคำอธิบายเมตา ชื่อเมตา และสคีมาที่มีโครงสร้าง นี่คือวิธีที่คุณสามารถใช้ TF-IDF สำหรับ SEO ทางเทคนิค และกำหนดหัวข้อเนื้อหาเพื่อสร้างเนื้อหาที่น่าทึ่งพร้อมศักยภาพในระดับสูง

อย่างไรก็ตาม สำหรับเนื้อหาในบล็อกของคุณ วิธีที่ดีกว่าเล็กน้อยในการค้นหาคำสำคัญคือการวิเคราะห์ NLP มันสร้างขึ้นจากตรรกะที่อยู่เบื้องหลัง TF IDF ใน SEO และปัจจัยในพฤติกรรมของผู้ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงในการค้นหา ให้น้ำหนักกับคำที่ผู้คนใช้ในขณะค้นหาข้อมูล ด้วยวิธีนี้ คุณจะมีสิ่งที่ดีที่สุดจากทั้งสองโลก เนื้อหาของคู่แข่ง และพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้

เครื่องมืออย่าง Scalenut สามารถช่วยคุณค้นหาคำศัพท์ NLP ที่สำคัญที่สุดสำหรับคีย์เวิร์ดและตำแหน่งที่ตั้งเป้าหมายของคุณ คุณลักษณะการวิเคราะห์ NLP ขั้นสูงของ Scalenut รวบรวมหน้าเว็บและข้อความค้นหาหลายพันรายการเพื่อให้คุณได้รายการคำศัพท์ NLP ที่สำคัญที่สุดสำหรับเนื้อหาของคุณ

TF-IDF ไม่ใช่การบรรจุคำหลัก

TF-IDF ไม่ใช่การบรรจุคำหลัก มันคล้ายกับความหนาแน่นของคำหลัก แต่ซับซ้อนกว่าในการคำนวณ

ในความเป็นจริงมันเป็นยาแก้พิษสำหรับการบรรจุคำหลัก เมื่อเข้าใจคุณค่าของคำต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับคำหลัก อัลกอริทึมการค้นหาของ Google สามารถตรวจพบหน้าเว็บที่โหลดคำหลักซึ่งให้คุณค่าเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยสำหรับผู้เยี่ยมชม

ดังที่เราเห็นในตัวอย่างข้างต้น TF-IDF ช่วยให้คุณค้นหาคำที่สร้างผลกระทบซึ่งเพิ่มคุณค่าให้กับเนื้อหาของคุณ คำเหล่านี้ควรใช้นอกเหนือจากคำหลักของคุณ แทนที่จะยัดเยียด TF-IDF ช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาค้นหาคำเพิ่มเติมเพื่อช่วยจัดอันดับสำหรับคำหลักเป้าหมายของคุณ

อย่างไรก็ตาม ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI เช่น NLP จึงมีวิธีที่ดีกว่าในการค้นหาคำดังกล่าว

การวิเคราะห์ NLP: ทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์ TF-IDF

แทนที่จะขึ้นอยู่กับวิธีการเดียว NLP ช่วยให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจความหมายของคำในประโยคอย่างแท้จริง

การอัปเดต BERT ของ Google เป็นอัลกอริทึมการค้นหา NLP ที่สำคัญครั้งแรก BERT ย่อมาจากการแสดงตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจากหม้อแปลง

สิ่งนี้นำหน้าแนวทาง TF-IDF ไปอีกขั้น แทนที่จะประเมินคำแบบสุ่ม NLP ช่วยให้อัลกอริทึมการค้นหาเข้าใจความหมายของคำแบบสองทิศทาง กล่าวคือ ในบริบทของทั้งประโยค

ด้วยการค้นหาด้วยเสียงที่เพิ่มขึ้น Google จำเป็นต้องรู้ว่าผู้ใช้หมายถึงอะไรเมื่อพวกเขาค้นหาบางสิ่ง ตั้งแต่การประมวลผลภาษาพูดไปจนถึงการตอบกลับ ทุกอย่างเสร็จสิ้นด้วยความช่วยเหลือจากโปรแกรม NLP ในเบื้องหลัง

อุตสาหกรรมเนื้อหามีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงนี้ในอัลกอริทึมการค้นหา เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเครื่องมือ SEO เช่น Scalenut ช่วยให้นักการตลาดเนื้อหาสามารถสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงที่ปรับแต่งโดยเครื่องมือค้นหา

แพลตฟอร์มอย่าง Scalenut เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักการตลาดเนื้อหา เพราะสามารถค้นหาคำศัพท์ NLP ที่สำคัญ รับโครงร่างของคู่แข่ง ค้นคว้าหัวข้อที่สำคัญที่สุดสำหรับคำศัพท์ NLP เหล่านั้น และสร้างเนื้อหาในหัวข้อเหล่านั้น

ปรับเนื้อหาของคุณให้เหมาะสมสำหรับคำหลักโดยใช้การวิเคราะห์ NLP

ที่ Scalenut เราเข้าใจถึงความสำคัญของคำ TF-IDF และขยายตรรกะของคำเหล่านั้นด้วย NLP และอัลกอริธึมการวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์อัจฉริยะภายในองค์กรเพื่อกำหนดว่าคำใดจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ด้วยเอกสาร SEO ทุกฉบับที่คุณสร้าง Scalenut จะสร้างการวิเคราะห์โดยละเอียดของหน้าเว็บที่มีอันดับสูงสุดบนอินเทอร์เน็ต การวิเคราะห์นี้มีรายการคำสำคัญ TF-IDF สูงที่เกี่ยวข้องกับคำหลักเป้าหมายของคุณ ซึ่งค้นหาโดยผู้ใช้ส่วนใหญ่ในสถานที่เป้าหมายของคุณ

การใช้คำหลัก NLP เหล่านี้ในเนื้อหาของคุณจะเพิ่มความสามารถในการจัดทำดัชนีและความน่าเชื่อถือของเนื้อหาของคุณ เมื่ออัลกอริทึมการค้นหาวิเคราะห์ข้อความของคุณ พวกเขาจะรู้ว่าคุณใช้คำ TF-IDF ที่ดีที่สุดอย่างเป็นธรรมชาติที่สุด พวกเขาจะเริ่มแสดงหน้าเว็บนั้นเป็นผลการค้นหาสำหรับคำหลักเป้าหมายของคุณ

นั่นคือการเดินทางในฝันของเราที่จินตนาการไว้สำหรับผู้ใช้ Scalenut ทุกคน และมันก็เป็นจริงสำหรับผู้คนมากมาย

สังเกตว่าเราใช้คำศัพท์ NLP เพื่อขยายเนื้อหาบางส่วนอย่างไร

แทนที่จะเป็น “ชุมชนสำหรับแบรนด์ของคุณ” “ชุมชนของสมาชิกสำหรับแบรนด์ของคุณ” จะเพิ่มความหมายที่ชัดเจนให้กับประโยค

และเป้าหมายสูงสุดของการตลาดผ่านอีเมลเพื่อสร้างรายชื่อสมาชิกจำนวนมากไม่ใช่หรือ การรวมคำว่า "สมาชิก" ฟังดู "เป็นธรรมชาติ" มากกว่าใช่ไหม

แนวคิดเบื้องหลังคำศัพท์ NLP คือการช่วยให้นักการตลาดเลือกคำที่ดีกว่าสำหรับเนื้อหาของตน

เมื่อใดที่คุณควรใช้การวิเคราะห์ TF-IDF และข้อกำหนด NLP

ในฐานะนักการตลาด ส่วนที่สำคัญที่สุดของงานของคุณคือการทำให้มั่นใจว่าเนื้อหาที่คุณสร้างได้รับผลตอบแทนมากเป็นสองเท่าของสิ่งที่คุณใส่ลงไป TF-IDF เป็นเพียงหนึ่งในหลายๆ ปัจจัยที่ Google ใช้ในการระบุเนื้อหาที่ดีและสร้างผลการค้นหาที่ดีที่สุด

การคำนวณ TF-IDF ไม่ใช่เรื่องเล็ก มันต้องใช้พลังในการคำนวณที่รุนแรงซึ่งเหนือกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป และเครื่องมือที่มีการวิเคราะห์ TF-IDF มักจะทดสอบและให้คะแนนคำในชุดข้อมูลที่เล็กกว่าดัชนีของ Google มาก

คำที่เครื่องมือแนะนำอาจจะใช่หรือไม่ใช่คำที่สำคัญที่สุด เนื่องจากชุดข้อมูลของ Google และอัลกอริทึม TF-IDF นั้นทำงานร่วมกับคำที่มากขึ้นและชุดเอกสารที่ใหญ่ขึ้น

อย่างที่กล่าวไปแล้ว การรู้ว่า TF-IDF คืออะไรและทำงานอย่างไรจะช่วยให้คุณค้นหาคำที่เกี่ยวข้องซึ่งเชื่อมโยงกับคีย์เวิร์ดหลักได้ เมื่อรวมกับคำศัพท์ NLP จะทำหน้าที่เป็นดาวเหนือในการค้นหาช่องว่างของเนื้อหาและสร้างหัวข้อ SEO ที่มั่นใจว่าจะอยู่ในอันดับที่ดี

ต่อไปนี้คือบางวิธีที่คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ TF-IDF และคำศัพท์ NLP ในกลยุทธ์การตลาดเนื้อหาของคุณ:

• การอัปเกรดเนื้อหาที่มีอยู่เพื่อให้แน่ใจว่าคุณใช้คำที่เกี่ยวข้องที่สำคัญทั้งหมดกับคำหลักของคุณ
• จัดแนวบล็อกของคุณด้วยหัวข้อหลักเดียว คำศัพท์ TF-IDF และ NLP ที่เกี่ยวข้องกับคำหลักของคุณสามารถช่วยคุณพัฒนาปฏิทินบล็อกที่กว้างขวางพร้อมชุดบล็อกเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง
• วิเคราะห์ความลึกและความกว้างของเนื้อหาในช่องอุตสาหกรรมของคุณอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์ TF-IDF ของคำหลักที่ใช้บ่อยที่สุดในอุตสาหกรรมของคุณจะบอกคุณว่าหัวข้อใดได้รับการกล่าวถึงแล้วและหัวข้อใดมีไว้สำหรับการวิเคราะห์

หมายเหตุ: TF-IDF ไม่ใช่วิธีเดียว สร้างเนื้อหาที่เน้นผู้ใช้ของคุณเสมอ

การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณด้วยความช่วยเหลือของคำศัพท์ TF-IDF และ NLP เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มความเกี่ยวข้องของเครื่องมือค้นหากับเนื้อหาของคุณ

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือเราต้องคำนึงถึงผู้ใช้อินเทอร์เน็ตเสมอในขณะที่สร้างเนื้อหา วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการได้รับตำแหน่งสูงสุดใน SERP คือการเผยแพร่เนื้อหาคุณภาพสูงที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณ

ที่ Scalenut เรารักเนื้อหาและภูมิใจในตัวเองที่มีแพลตฟอร์มการตลาดเนื้อหาและ SEO ที่ดีที่สุด แต่เรายังรับทราบถึงความสำคัญขององค์ประกอบของมนุษย์ในเนื้อหาด้วย “คน + เครื่องจักร” เป็นแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับการตลาดเนื้อหาที่ประสบความสำเร็จ

กำลังคิดที่จะร่วมมือกับการตลาดเนื้อหาและเครื่อง SEO ที่ยอดเยี่ยมอยู่ใช่ไหม

ใช้ Scalenut เพื่อหมุน!

ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้ฟรีวันนี้