内容营销人员的 TF-IDF SEO 优化指南

互联网上有超过 18 亿个网站。 每个人都在尝试使用技术搜索引擎优化和内容优化技术对某些关键字进行排名。

你一定也是。

但通常情况下，即使我们全心全意地计划、创建、发布和执行内容营销策略，我们的页面排名也不够高。

你的网站和那个排名靠前的网站有什么区别？

您网站的外观和营销策略可能有也可能没有差异，但它们的内容与您的内容有所不同。

不同之处在于他们在内容中使用了高 TF-IDF 词。

为了弥合计算机和人类语言之间的鸿沟，谷歌开始使用信息检索方法来权衡互联网上特定单词的重要性。

这就是 TF-IDF 方法。

在这篇博客中，我们将讨论 Google 如何使用 TF-IDF 方法分析网页上相关内容的质量。 我们还将分享一些有用的技巧，内容营销人员可以如何在其 SEO 策略中使用 TF-IDF 知识来规划更好的活动并推动结果。

什么是 TF-IDF？

TF-IDF 代表“词频-逆文档频率”。 它最常用于机器学习的信息检索程序。

它衡量特定单词和短语在关键字和 Internet 上的一般内容中的重要性。

作为 SEO（搜索引擎优化）的一部分，TF-IDF 可以帮助找到一系列术语，以便在搜索结果页面中排名更高。

例如，假设您正在寻找有关 Python 编程的信息。 然后，TF-IDF 结果可能表明术语“Python”对搜索引擎最重要，因为它比任何其他与 Python 编程相关的词或短语出现在排名靠前的内容中的频率更高。

谷歌搜索算法分析与搜索词相关的数千个网页，并识别排名靠前的页面中使用的重要上下文词。

像“a”、“an”、“in”、“on”、“at”和“the”这样的非常常见的词本身没有什么意义。 它们帮助我们建立内容流并练习语法准确性。 从搜索的角度来看，它们并不那么重要。 并且 TF-IDF 被编程为赋予这些词低于重要术语的价值。

TF-IDF 方法的优先级是根据关键字或搜索词组在相关内​​容中出现的次数，寻找与该关键字或搜索词组相关的最有价值的词或词组。

然后，它将文档中这些上下文词的频率与其文档集合中主要关键字的这些术语的频率进行比较。

如果您的内容包含大部分高 TF-IDF 词，那么下次有人搜索与该关键字相关的内容时，它会被识别为 SERP 的良好候选者。

因此，通过这种方法，Google 可以根据除了主要的单词关键字之外还使用了多少其他上下文词来比较了解您的内容与关键字的相关性。

为了更好地理解，让我们了解一下 TF-IDF 背后的计算。

TF-IDF公​​式

TF IDF 公式是一个两部分计算。

首先是词频：

TF：一个词在文档中出现的频率/总词数

第二个是逆文档频率：

IDF：log_e（文档总数/包含这些词的文档数）

让我们尝试通过 TF IDF 示例更好地理解这一点。

如果诸如“创建”之类的术语在针对关键字“如何创建求职信”的 100 字文档中出现 12 次，

你的TF=12/100=0.12

这是计算的第一部分。

我们来计算 IDF。

为简单起见，假设目标关键字共有 10,00,000 个文档，并且“create”一词在这些文档中出现了 409,000 次。

您的 IDF 值为：IDF(create) = log_e(10,00,000/409,000) = 0.38

通过这个计算，我们现在知道了“创造”一词在定位“如何创建求职信”等关键字时的相对重要性。下一步是将两者相乘，找出“创造”一词在写关于“如何创建求职信。”

您的 TF x IDF 分数将为 = 0.12 * 0.38 = 0.046

高 TF-IDF 分数意味着该术语非常重要，并且在所有排名靠前的网页上都有使用。 相反，低 TF-IDF 分数意味着该术语在文档语料库中很少使用。

各种术语的 TF-IDF 得分有助于 Google 了解常规关键字以外的单词的上下文价值，并衡量网站内容的质量。

TF-IDF 示例

以“电子邮件营销”为例。

诸如“电子邮件营销”之类的关键字的 TF-IDF 词可以是“决定”、“广告”、“放弃”、“自动回复”和“转换”。

这是“电子邮件营销”的 TF-IDF 结果的屏幕截图。

有许多在线工具可以为您进行 TF-IDF 计算，并生成与您的主要关键字相关的重要单词列表。

以上截图来自Seobility的TF*IDF Tool。 它还会显示一个有用的图表，其中包含与您的关键字相关的具有高 TF-IDF 分数的单词。 其他类似的工具有 Ryte、TF-IDF Tool 和 Rankranger。

从上面的结果中，我们可以选择一些内容营销活动的主题，例如

• “规划”电子邮件营销“活动”
• “发送”“电子邮件”的最佳“时间”
• 电子邮件营销“内容”
• “最佳”电子邮件营销“主题”
• 如何应对邮件营销中的“放弃”

PS：我们从上面的结果中挑选了这些词。

如果您在页面 SEO 中使用这些词，则可以在元描述、元标题和结构化架构中包含 TF-IDF + 主要关键字的组合。 这就是您如何使用 TF-IDF 进行技术搜索引擎优化并提出内容主题以创建具有高排名潜力的惊人内容。

但是，对于您博客的内容，找到重要词的一种稍微好一点的方法是 NLP 分析。 它建立在 SEO 中 TF IDF 背后的逻辑和现实世界用户搜索行为的因素之上。 它赋予人们在搜索信息时使用的词的权重。 这样，您就可以两全其美，竞争对手内容和用户搜索行为。

像 Scalenut 这样的工具可以帮助您为您的目标关键字和位置找到最重要的 NLP 术语。 高级 Scalenut NLP 分析功能梳理了数以千计的网页和搜索词，为您提供对您的内容最重要的 NLP 词的列表。

TF-IDF 不是关键词堆砌

TF-IDF 不是关键字堆砌。 它类似于关键字密度，但计算更复杂。

事实上，它是关键词堆砌的解毒剂。 通过了解与关键字相关的各种词的价值，Google 搜索算法可以检测加载关键字的网页，这些网页对访问者几乎没有价值。

正如我们在上面的例子中看到的，TF-IDF 可以帮助您找到有影响力的词，为您的内容增加价值。 这些词应该用于补充而不是替代您的关键字。 TF-IDF 不是填充，而是帮助内容创建者找到额外的词来帮助他们对您的目标关键字进行排名。

然而，随着 NLP 等 AI 技术的快速发展，有更好的方法来查找此类单词。

NLP 分析：TF-IDF 分析的更好替代方案

NLP 不是依赖于单一方法，而是帮助搜索引擎从字面上理解句子中单词的含义。

Google 的 BERT 更新是第一个主要的 NLP 搜索算法。 BERT 代表来自变压器的双向编码器表示。

这比 TF-IDF 方法领先一步。 NLP 不是随机评估单词，而是帮助搜索算法双向理解单词的含义，即在整个句子的上下文中。

随着语音搜索的兴起，谷歌需要知道用户搜索内容时的意思。 从处理口语到回复，一切都是在后台 NLP 程序的帮助下完成的。

内容行业正在迅速变化以适应搜索算法的这种变化。 人工智能驱动的内容和 Scalenut 等 SEO 工具使内容营销人员能够创建高质量的搜索引擎优化内容。

像 Scalenut 这样的平台是内容营销人员的绝佳工具，因为他们可以找到重要的 NLP 术语、获取竞争对手概要、研究这些 NLP 术语的最重要主题，并创建关于这些主题的内容。

使用 NLP 分析优化关键术语的内容

在 Scalenut，我们了解 TF-IDF 词的重要性，并使用 NLP 和内部智能语言分析算法放大它们的逻辑，以确定哪些词将产生最佳结果。

对于您创建的每个 SEO 文档，Scalenut 都会对互联网上排名靠前的网页进行详细分析。 此分析包含与您的目标关键字相关的高 TF-IDF 关键字列表，由您的目标位置的大多数用户搜索。

在您的内容中使用这些 NLP 关键术语将提高您内容的可索引性和可信度。 当搜索算法分析您的文本时，它们会意识到您最自然地使用了最好的 TF-IDF 词。 他们将开始将该网页显示为您的目标关键字的搜索结果。

这是我们为每一位 Scalenut 用户设想的梦想之旅。 它已经为无数人实现了。

请注意我们如何使用 NLP 术语来放大内容的某些部分？

“您品牌的订阅者社区”不是“您品牌的社区”，而是为句子添加了明确定义的含义。

电子邮件营销的最终目标不就是产生一长串订阅者吗？ 包括“订阅者”这个词听起来更“自然”，不是吗？

NLP 术语背后的想法是帮助营销人员为他们的内容选择更好的词。

什么时候应该使用 TF-IDF 分析和 NLP Terms

作为营销人员，您工作中最重要的部分是确保您创建的内容的回报是您投入的内容的两倍。 TF-IDF 只是 Google 用来识别优质内容并产生最佳搜索结果的几个因素之一。

计算 TF-IDF 并非易事。 它需要超出普通计算机的强大计算能力。 提供 TF-IDF 分析的工具通常在比 Google 索引小得多的数据集上测试和评分单词。

这些工具建议的词可能是最重要的，也可能不是最重要的，因为谷歌的数据集及其 TF-IDF 算法适用于更多的词和更大的文档库。

也就是说，了解什么是 TF-IDF 及其工作原理将有助于您找到与主要关键字相关的相关术语。 当与 NLP 术语相结合时，它将充当北极星，用于查找内容差距和创建肯定排名良好的 SEO 主题。

以下是您可以在内容营销策略中使用 TF-IDF 分析和 NLP 术语的几种方法：

• 升级现有内容以确保您将所有重要的相关术语用于您的主要关键字。
• 使您的博客与一个核心主题保持一致。 与您的主要关键字相关的 TF-IDF 和 NLP 术语可以帮助您开发一个内容丰富的博客日历，其中包含一系列相关的有见地的博客。
• 快速分析您所在行业的内容的深度和广度。 对您所在行业最常见关键字的 TF-IDF 分析将告诉您已经涵盖了哪些主题以及哪些主题可供选择。

注意：TF-IDF 不是唯一的方法，始终创建以用户为中心的内容

在 TF-IDF 和 NLP 术语的帮助下优化您的内容是增加内容的搜索引擎相关性的好方法。

但是，在创建内容时始终将互联网用户放在心上是极其重要的。 在 SERP 中获得最高排名的最有效方法是为目标受众发布高质量、可操作的内容。

在 Scalenut，我们热爱内容并以拥有最好的内容营销和 SEO 平台而自豪，但我们也承认人为因素在内容中的重要性。 “人+机”是内容营销成功的最佳途径。

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