İçerik Pazarlamacıları İçin Bir TF-IDF SEO Optimizasyon Kılavuzu

İnternette 1,8 milyardan fazla web sitesi var. Her biri teknik SEO ve içerik optimizasyon teknikleri ile bazı anahtar kelimelerde sıralamaya girmeye çalışıyor.

Sen de olmalısın.

Ancak çoğu zaman, içerik pazarlama stratejilerini planlamaya, oluşturmaya, yayınlamaya ve yürütmeye tüm kalbimizi ve ruhumuzu koyduktan sonra bile, sayfalarımız yeterince üst sıralarda yer almıyor.

Web siteniz ile o üst sıradaki web sitesi arasındaki fark nedir?

Web sitenizin görünümü ve hissi veya pazarlama stratejisinde bir fark olabilir veya olmayabilir, ancak içerikleri ile sizinki arasında bir fark vardır.

Aradaki fark, içeriklerinde yüksek TF-IDF kelimeleri kullanmalarıdır.

Bilgisayarlar ve insan dili arasındaki boşluğu doldurma arayışında Google, internetteki belirli kelimelerin önemini tartmak için bir bilgi alma yöntemi kullanmaya başladı.

Bu, TF-IDF yöntemidir.

Bu blogda, Google'ın web sayfalarındaki ilgili içeriğin kalitesini TF-IDF yöntemini kullanarak nasıl analiz ettiğinden bahsedeceğiz. Ayrıca, içerik pazarlamacılarının daha iyi kampanyalar planlamak ve sonuçları yönlendirmek için SEO stratejilerinde TF-IDF bilgisini nasıl kullanabileceklerine dair birkaç yararlı ipucu paylaşacağız.

TF-IDF nedir?

TF-IDF, 'terim frekansına ters belge frekansı' anlamına gelir. En yaygın olarak makine öğreniminin bilgi alma programlarında kullanılır.

Anahtar kelimelerdeki belirli kelime ve deyimlerin ve internetteki genel içeriğin öneminin bir ölçüsüdür.

SEO'nun (arama motoru optimizasyonu) bir parçası olarak, TF-IDF, arama sonuçları sayfalarında daha üst sıralarda yer almak için bir terimler listesi bulmanıza yardımcı olabilir.

Örneğin, Python programlama hakkında bilgi aradığınızı varsayalım. Ardından, TF-IDF sonuçları, "Python" teriminin arama motorları için en önemli olduğunu gösterebilir çünkü Python programlama ile ilgili diğer herhangi bir kelime veya ifadeden daha sık üst sıradaki içerikte görünür.

Google arama algoritmaları, bir arama terimiyle ilgili binlerce web sayfasını analiz eder ve üst sıralarda yer alan sayfalarda kullanılan önemli bağlamsal kelimeleri belirler.

"a", "an", "in", "on", "at" ve "the" gibi çok yaygın sözcükler kendi başlarına çok az anlam taşır. İçerik akışı oluşturmamıza ve gramer doğruluğunu uygulamamıza yardımcı olurlar. Bir arama açısından, o kadar önemli değiller. Ve TF-IDF, bu tür kelimelere önemli terimlerden daha az değer vermek üzere programlanmıştır.

TF-IDF yönteminin önceliği, ilgili içerikte kaç kez geçtiğine bağlı olarak bir anahtar kelime veya arama ifadesi ile ilgili en fazla değer katan kelime veya kelime öbeklerini aramaktır.

Ardından, belgenizdeki bu bağlamsal kelimelerin sıklığını birincil anahtar kelime için belge koleksiyonundaki bu terimlerin sıklığıyla karşılaştırır.

İçeriğiniz yüksek TF-IDF kelimelerinin çoğuna sahipse, bir dahaki sefere birisi anahtar kelimeyle ilgili bir şey aradığında SERP'ler için iyi bir aday olarak tanımlanır.

Bu nedenle, bu yöntemle Google, birincil tek kelimelik anahtar kelimenin yanı sıra kullandığınız diğer bağlamsal kelimelere bağlı olarak içeriğinizin anahtar kelimeyle ne kadar alakalı olduğuna dair karşılaştırmalı bir anlayışa sahiptir.

Daha iyi anlamak için, TF-IDF'nin arkasındaki hesaplamaları anlayalım.

TF-IDF Formülü

TF IDF formülü iki parçalı bir hesaplamadır.

Birincisi terim sıklığıdır:

TF: Belgedeki bir kelimenin sıklığı/toplam kelime sayısı

İkincisi ise ters belge sıklığıdır:

IDF: log_e(Toplam belge sayısı / İçinde bu kelimeler bulunan belge sayısı)

Bunu bir TF IDF örneği ile daha iyi anlamaya çalışalım.

“Ön yazı nasıl oluşturulur” anahtar kelimesini hedefleyen 100 kelimelik bir belgede “oluştur” gibi bir terim 12 kez geçiyorsa,

TF'niz=12/100=0,12

Bu, hesabın ilk kısmıydı.

IDF'yi hesaplayalım.

Kolaylık olsun diye, hedef anahtar kelime için toplam 10.00.000 belge olduğunu ve bu belgelerde "oluştur" kelimesinin 409.000 kez geçtiğini varsayalım.

IDF değeriniz şöyle olacaktır: IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0,38

Bu hesaplamayla, "nasıl ön yazı oluşturulur" gibi bir anahtar kelimeyi hedeflemede "yaratmak" teriminin göreceli önemini artık biliyoruz. “Ön yazı nasıl oluşturulur?”

TF x IDF puanınız = 0,12 * 0,38 = 0,046 olacaktır.

Yüksek bir TF-IDF puanı, terimin çok önemli olduğu ve üst sıralarda yer alan tüm web sayfalarında kullanıldığı anlamına gelir. Tersine, düşük bir TF-IDF puanı, terimin belgeler külliyatında nadiren kullanıldığı anlamına gelir.

Çeşitli terimlerin TF-IDF puanı, Google'ın normal anahtar kelimeler dışındaki kelimelerin bağlamsal değerini anlamasına ve web sitelerindeki içeriğin kalitesini ölçmesine yardımcı olur.

TF-IDF Örneği

Örneğin, "e-posta pazarlamasını" ele alalım.

"E-posta pazarlaması" gibi bir anahtar kelime için TF-IDF sözcükleri "karar", "reklam", "terk etme", "otomatik yanıtlayıcı" ve "dönüşüm" olabilir.

İşte "e-posta pazarlaması" için TF-IDF sonuçlarının ekran görüntüsü.

TF-IDF hesaplamalarını sizin için yapacak ve birincil anahtar kelimenizle ilgili önemli kelimelerin bir listesini oluşturacak birçok çevrimiçi araç var.

Yukarıdaki ekran görüntüsü Seobility'nin TF*IDF Aracından alınmıştır. Ayrıca, anahtar kelimenizle ilgili yüksek TF-IDF puanlarına sahip kelimeler hakkında faydalı bir grafik gösterir. Diğer benzer araçlar Ryte, TF-IDF Tool ve Rankranger'dır.

Yukarıdaki sonuçlardan, içerik pazarlama kampanyaları için birkaç konu seçebiliriz.

• "Planlama" e-posta pazarlama "kampanyaları"
• "E-posta" "göndermek" için en iyi "zaman"
• E-posta pazarlama "içeriği"
• "En iyi" e-posta pazarlama "konuları"
• E-posta pazarlamasında "terk edilme" ile nasıl başa çıkılır?

Not: Bu kelimeleri yukarıdaki sonuçlardan seçtik.

Bu kelimeleri sayfa içi SEO'nuzda kullanırsanız, meta açıklamasına, meta başlığına ve yapılandırılmış şemaya TF-IDF + birincil anahtar kelime kombinasyonunu dahil edebilirsiniz. Teknik SEO için TF-IDF'yi bu şekilde kullanabilir ve yüksek sıralama potansiyeline sahip harika içerikler oluşturmak için içerik konuları oluşturabilirsiniz.

Ancak bloglarınızın içeriği açısından önemli kelimeleri bulmanın biraz daha iyi bir yolu NLP analizidir. SEO'da TF IDF'nin arkasındaki mantık ve aramada gerçek dünyadaki kullanıcı davranışındaki faktörler üzerine kuruludur. İnsanların bilgi ararken kullandıkları kelimelere ağırlık verir. Bu şekilde, her iki dünyanın da en iyisine, rakip içeriğine ve kullanıcı arama davranışına sahip olursunuz.

Scalenut gibi bir araç, hedef anahtar kelimeleriniz ve konumunuz için en önemli NLP terimlerini bulmanıza yardımcı olabilir. Gelişmiş Scalenut NLP analizi özelliği, içeriğiniz için en önemli NLP terimlerinin bir listesini vermek üzere binlerce web sayfasını ve arama terimini tarar.

TF-IDF, anahtar kelime doldurma değildir

TF-IDF, anahtar kelime doldurma değildir. Anahtar kelime yoğunluğuna benzer, ancak hesaplamalarında daha karmaşıktır.

Aslında, anahtar kelime doldurmanın panzehiridir. Google arama algoritmaları, bir anahtar kelimeyle ilgili çeşitli kelimelerin değerini anlayarak, ziyaretçiler için çok az veya hiç değer sunmayan anahtar kelime yüklü web sayfalarını tespit edebilir.

Yukarıdaki örnekte gördüğümüz gibi, TF-IDF içeriğinize değer katan etkili kelimeler bulmanıza yardımcı olur. Bu kelimeler, anahtar kelimelerinizin yerine değil, bunlara ek olarak kullanılmalıdır. TF-IDF, içerik oluşturucuların hedef anahtar kelimeniz için sıralanmalarına yardımcı olacak ek kelimeler bulmalarına yardımcı olur.

Ancak, NLP gibi AI teknolojilerindeki hızlı gelişmelerle birlikte, bu tür kelimeleri bulmanın daha iyi bir yolu var.

NLP analizi: TF-IDF analizine daha iyi bir alternatif

Tek bir yönteme bağlı kalmak yerine, NLP, arama motorlarının bir cümledeki kelimelerin anlamını tam anlamıyla anlamalarına yardımcı olur.

Google'ın BERT güncellemesi, ilk büyük NLP arama algoritmasıydı. BERT, transformatörlerden gelen çift yönlü kodlayıcı temsillerini ifade eder.

Bu, TF-IDF yaklaşımının bir adım önüne geçer. NLP, kelimeleri rastgele değerlendirmek yerine, arama algoritmasının kelimelerin anlamını çift yönlü, yani tüm cümle bağlamında anlamasına yardımcı olur.

Sesli aramanın yükselişiyle birlikte Google'ın, kullanıcıların bir şey aradıklarında ne anlama geldiklerini bilmesi gerekiyor. Konuşma dilinin işlenmesinden yanıtlamaya kadar her şey arka planda NLP programlarının yardımıyla yapılır.

İçerik endüstrisi, arama algoritmalarındaki bu değişime uyum sağlamak için hızla değişiyor. Yapay zeka destekli içerik ve Scalenut gibi SEO araçları, içerik pazarlamacılarının yüksek kaliteli arama motoru için optimize edilmiş içerik oluşturmasına olanak tanır.

Scalenut gibi platformlar, içerik pazarlamacıları için harika araçlardır çünkü önemli NLP terimlerini bulabilir, rakiplerin ana hatlarını alabilir, bu NLP terimleri için en önemli konuları araştırabilir ve bu konularda içerik oluşturabilirler.

NLP analizini kullanarak içeriğinizi Anahtar Terimler için optimize edin

Scalenut'ta, TF-IDF kelimelerinin önemini anlıyoruz ve hangi kelimelerin en iyi sonuçları üreteceğini belirlemek için NLP ve şirket içi akıllı dilbilimsel analiz algoritmaları ile bunların mantığını genişletiyoruz.

Scalenut, oluşturduğunuz her SEO Belgesi ile internette üst sıralarda yer alan web sayfalarının ayrıntılı bir analizini üretir. Bu analiz, hedef anahtar kelimenizle ilgili, hedef konumunuzdaki kullanıcıların çoğunluğu tarafından aranan yüksek TF-IDF anahtar terimlerinin bir listesini içerir.

İçeriğinizde bu NLP anahtar terimlerini kullanmak, içeriğinizin dizine eklenebilirliğini ve güvenilirliğini artıracaktır. Arama algoritmaları metninizi analiz ettiğinde en iyi TF-IDF kelimelerini en doğal şekilde kullandığınızı fark edeceklerdir. Hedef anahtar kelimeniz için bir arama sonucu olarak o web sayfasını göstermeye başlayacaklar.

Bu, her Scalenut kullanıcısı için öngördüğümüz rüya yolculuğumuzdur. Ve birçok insan için gerçek oldu.

İçeriğin belirli bölümlerini genişletmek için NLP terimlerini nasıl kullandığımıza dikkat edin?

“Markanız için topluluk” yerine “markanız için aboneler topluluğu” cümleye iyi tanımlanmış bir anlam katıyor.

Ve e-posta pazarlamasının nihai amacı, uzun bir abone listesi oluşturmak değil mi? "Aboneler" kelimesini dahil etmek kulağa daha "doğal" geliyor, değil mi?

NLP terimlerinin arkasındaki fikir, pazarlamacıların içerikleri için daha iyi kelimeler seçmelerine yardımcı olmaktır.

TF-IDF analizi ve NLP Terimlerini ne zaman kullanmalısınız?

Bir pazarlamacı olarak işinizin en önemli kısmı, oluşturduğunuz içeriğin, içine koyduğunuzdan iki kat daha fazla geri dönüş yapmasını sağlamaktır. TF-IDF, Google'ın iyi içeriği belirlemek ve en iyi arama sonuçlarını üretmek için kullandığı çeşitli faktörlerden yalnızca biridir.

TF-IDF'yi hesaplamak küçük bir başarı değildir. Normal bir bilgisayarın ötesinde ciddi hesaplama güçleri gerektirir. Ve bir TF-IDF analizi sunan araçlar, genellikle kelimeleri Google'ın dizininden çok daha küçük bir veri kümesinde test eder ve puanlar.

Google'ın veri seti ve TF-IDF algoritması daha fazla kelime ve daha geniş bir belge havuzuyla çalıştığından, araçların önerdiği kelimeler en önemli olabilir veya olmayabilir.

Bununla birlikte, TF-IDF'nin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını bilmek, birincil anahtar kelimeyle ilgili terimleri bulmanıza yardımcı olacaktır. NLP terimleriyle birleştirildiğinde, içerik boşluklarını bulmak ve sıralaması kesinlikle iyi olan SEO konuları oluşturmak için bir kuzey yıldızı görevi görecektir.

Aşağıda, içerik pazarlama stratejinizde TF-IDF analizini ve NLP terimlerini kullanmanın birkaç yolu verilmiştir:

• Birincil anahtar kelimenizle ilgili tüm önemli terimleri kullandığınızdan emin olmak için mevcut içeriği yükseltmek.
• Bloglarınızı tek bir ana konuyla hizalama. Birincil anahtar kelimenizle ilgili TF-IDF ve NLP terimleri, ilgili bir dizi bilgilendirici blog içeren kapsamlı bir blog takvimi geliştirmenize yardımcı olabilir.
• Sektör nişinizdeki içeriğin derinliğini ve genişliğini hızla analiz edin. Sektörünüzdeki en yaygın anahtar kelimenin TF-IDF analizi, size hangi konuların zaten ele alındığını ve hangi konuların ele alınacağını söyleyecektir.

Not: TF-IDF tek yol değildir, her zaman kullanıcılarınıza odaklanan içerikler oluşturun.

İçeriğinizi TF-IDF ve NLP terimlerinin yardımıyla optimize etmek, içeriğinizin arama motoru alaka düzeyini artırmanın harika bir yoludur.

Ancak içerik oluştururken internet kullanıcısını her zaman göz önünde bulundurmamız son derece önemlidir. SERP'lerde üst sıralarda yer almanın en etkili yolu, hedef kitleniz için yüksek kaliteli, eyleme geçirilebilir içerik yayınlamaktır.

Scalenut'ta içeriği seviyoruz ve en iyi içerik pazarlama ve SEO platformuna sahip olduğumuz için kendimizle gurur duyuyoruz, ancak içerikteki insan unsurunun önemini de kabul ediyoruz. Başarılı içerik pazarlaması için “insan + makine” en iyi yaklaşımdır.

Harika bir içerik pazarlama ve SEO makinesiyle ekip kurmayı mı düşünüyorsunuz?

Scalenut'u bir tur atın!

Bugün ücretsiz deneme için kaydolun.