Otimização avançada na página – além da densidade de palavras-chave: TF-IDF para SEO

Publicados: 2021-02-26

Todos nós sabemos que Search Engine Optimization (SEO) não é novidade. Agora é um campo bem estabelecido e multifacetado que passou por muitas mudanças. A mudança na maneira como os mecanismos de pesquisa avaliam e classificam as páginas levou a muitas dessas reviravoltas no SEO (dê uma olhada neste artigo sobre o custo do SEO).

A criação de links é outra coisa que ganhou destaque significativo. Isso aconteceu quando a importância dos backlinks ficou clara. O SEO mais técnico veio à tona quando a arquitetura informacional de qualquer site foi reconhecida como um fator crucial.

A importância do conteúdo tornou-se clara. Os mecanismos de pesquisa informaram que os sites devem ter conteúdo relevante e de alta qualidade. No início, isso levou os profissionais de SEO a buscarem a densidade de palavras-chave e as ferramentas de planejamento de palavras-chave. Em pouco tempo, ficou claro que esse não era o melhor caminho a seguir. Ou, pelo menos, que usar essas ferramentas para práticas obscuras, como preenchimento de palavras-chave, não funcionaria. Não enganaria os algoritmos dos mecanismos de busca.

O Google e outros mecanismos de pesquisa estão procurando conteúdo real de alta qualidade. Eles recompensam o conteúdo que é realmente relevante para seu suposto assunto e que responde à intenção desejada do usuário. Criar esse conteúdo foi o principal conselho do Google para se recuperar de sua famosa – ou infame – Medic Update.

Marcar uma consulta

Como resultado, é óbvio que o Google e outros mecanismos de pesquisa podem avaliar e avaliar com precisão o assunto e o significado do conteúdo. Uma maneira de fazer isso é empregando tf-idf. Tf-idf é um dos fatores de classificação mais antigos usados ​​pelos mecanismos de pesquisa. Em seu nível mais simples, permite que eles entendam sobre o que são as páginas.

Este guia definitivo de tf-idf para SEO fornecerá todas as informações necessárias. Ele abordará o que é o tf-idf e como ele funciona, como o tf-idf se relaciona com o SEO e como e quando você pode utilizar a análise do tf-idf.

O que é TF-IDF?

Tf-idf é uma estatística numérica usada na recuperação de informações. Representa a importância de uma palavra ou frase para um determinado documento, em comparação com outros documentos em uma coleção ou 'corpus'. Um valor tf-idf aumenta proporcionalmente ao número de vezes que uma palavra ou frase aparece em um documento.

Isso é compensado pelo número de vezes que essa palavra ou frase aparece em todos os documentos do corpus. Isso é importante, pois ajusta o fato de que algumas palavras aparecem com mais frequência no uso geral.

Veja o exemplo de um termo de pesquisa como 'o melhor SEO'. 'O' é uma palavra que apareceria muitas vezes em todos os documentos de um corpus. Como resultado, é menos importante para um valor td-idf se 'the' aparecer no documento pesquisado do que se as outras palavras menos comuns aparecerem.

Tf-idf é o produto de duas estatísticas. Significa que você multiplica um pelo outro. É assim que representa a importância de uma palavra ou frase e compensa a frequência geral dessa palavra ou frase. As duas estatísticas são Frequência Termo (tf) e Frequência Inversa de Documento (idf).

Frequência do Período

A frequência do termo é a metade mais simples de tf-idf. Representa a frequência com que um termo aparece em um determinado documento. Tudo o que é necessário para calcular a frequência do termo é o tamanho da palavra do documento e o número de vezes que o termo aparece. Em seguida, você divide o número de vezes que a palavra aparece pela contagem total de palavras. Isso significa que a frequência do termo será sempre um valor entre zero e um.

No nível mais simples possível, a frequência do termo é trabalhada da seguinte maneira:

TF (Frequência do Termo) = t (Número de vezes que o termo aparece em um documento) / d (total de palavras no documento)

Ao considerar o tamanho do documento e o número de vezes que o termo aparece, você tem uma boa ideia da relevância do documento para o termo especificado. Você não pode ter certeza, porém, a menos que saiba com que frequência o termo aparece em documentos em geral. É aí que entra a Frequência Inversa de Documentos (IDF).

Frequência Inversa de Documentos

As palavras usadas com muita frequência em muitos documentos não são boas para determinar quais documentos são relevantes para um termo de pesquisa específico. A frequência inversa do documento é uma estatística que diminui o peso atribuído a esses termos comuns.

Ele garante que, se você estiver procurando por 'the quick brown fox', 'the' aparecendo muitas vezes em um documento, não importará tanto quanto se as outras palavras estiverem presentes. A Frequência Inversa de Documentos é uma medida de quanta informação uma palavra ou termo fornece.

A fórmula para calcular idf parece bastante complicada:

IDF = log (Nd/fi)

Se você dividir em partes, não é tão complexo.

Log é simplesmente uma função matemática que não é muito importante entender. Você pode simplesmente pressionar o botão 'log' em uma calculadora, se precisar. 'Nd' é o número de documentos na coleção ou corpus que está sendo pesquisado. 'fi' é o número desses documentos que contêm o termo de pesquisa.

Você obtém seu valor IDF, dividindo o número de documentos pelo número de documentos com o termo de pesquisa e, em seguida, aplicando a função log.

Exemplo resolvido de TF-IDF

Agora podemos pegar o que aprendemos e usá-lo para um exemplo muito simples. Digamos que você tenha um documento de 100 palavras e pesquise a palavra 'palavra-chave'. Se essa palavra aparecer três vezes, você pode calcular a frequência do termo da seguinte maneira:

3(número de termos no documento) / 100 (total de palavras) = ​​0,03

Sua frequência de mandato é 0,03. Agora, digamos que haja um total de dez milhões de documentos no corpus que você pesquisa e 'palavra-chave' apareça em 1.000 deles. Agora você tem tudo o que precisa para calcular seu idf:

Log(10.000.000 / 1.000) = 4

Sua frequência de documento inversa é 4. Um valor tf-idf é simplesmente a frequência do termo multiplicada por idf, então:

0,03 (tf) x 4 (idf) = 0,12

Seu valor tf-idf é 0,12. Isso por si só não diz muito, mas pode ser comparado a outros valores. Quanto maior o valor tf-idf, mais significativo é um termo para o documento fornecido. Os maiores valores de tf-idf ocorrem quando há uma alta frequência de termos e um baixo número de documentos que apresentam o termo em um corpus. A tabela a seguir deve ajudar a demonstrar isso:

Frequência Termo (TF)

 Tamanho do Corpo (Nd)

Documentos com Prazo (fi)

Frequência Inversa de Documentos (IDF)

 TF-IDF

0,03

 10.000.000 1.000 4 0,12

0,04

10.000.000

 900 4.05 0,162

0,05

10.000.000

800

4.10

0,205

0,06 10.000.000 700 4.15

0,249

0,07 10.000.000 600 4.22

0,295

TF-IDF, SEO e LSI

Tf-idf é usado com mais frequência como parte da Latent Semantic Indexing (LSI). Isso é certamente o que conecta diretamente tf-idf e SEO. LSI com tf-idf é uma técnica para processamento de linguagem. Ele permite a classificação de documentos com base na relevância de um termo de pesquisa individual ou de uma área de tópico mais ampla.

O LSI funciona identificando padrões nas relações entre diferentes frases e conceitos em coleções de texto não estruturadas. Baseia-se na ideia de que as palavras usadas nos mesmos contextos tendem a ter significados relacionados ou semelhantes.

Ao estabelecer os padrões entre termos e frases, o LSI torna possível discernir o tópico geral ou assunto de um corpo de texto. Quando o LSI com tf-idf é aplicado a um corpus de documentos, uma consulta ou termo de pesquisa retornará resultados mais precisos.

Isso ocorre porque os resultados incluirão documentos conceitualmente semelhantes em significado à pesquisa. Esse será o caso mesmo se os documentos não contiverem palavras específicas do termo de pesquisa. O objetivo do LSI com tf-idf é dar sentido aos assuntos e focos reais de um corpus de documentos.

Resumindo, tf-idf, quando usado como parte do LSI, permite que as máquinas entendam sobre o que são as páginas de texto. É, portanto, como o Google e outros mecanismos de pesquisa podem avaliar a relevância e a utilidade do conteúdo.

A importância do tf-idf para SEO certamente está ficando mais clara. É um dos primeiros fatores de classificação do mecanismo de pesquisa e pode até ser visto como um elemento-chave dos mecanismos de pesquisa e SERPs. Mais importante, o tf-idf ajuda o Google a avaliar a real relevância e utilidade das páginas relacionadas a qualquer termo de pesquisa ou consulta.

Isso levanta a questão de como nossa melhor compreensão do tf-idf pode ser usada para SEO. Seja por uma agência de SEO SaaS ou por um pequeno empresário que deseja aumentar o tráfego orgânico. AJ Ghergich deu sua opinião em um vídeo da SEMrush sobre o assunto:

'O objetivo geral do tf-idf é medir estatisticamente a importância de uma palavra em uma coleção de documentos. É como uma ferramenta de densidade de palavras-chave realmente útil com esteroides.'

SEMrush

Essa é uma pequena analogia, mas pode ser um pouco enganosa. A análise Tf-idf não é melhor usada para identificar palavras-chave a serem inseridas no conteúdo. É melhor pensar nisso como uma espécie de ferramenta de inspiração de conteúdo.

Usar o tf-idf para comparar seu próprio conteúdo com páginas semelhantes com melhor classificação pode fornecer sugestões sobre como enriquecer o conteúdo. Ele apontará para palavras-chave e frases para as quais o conteúdo com classificação mais alta pontua melhores valores tf-idf do que suas páginas.

Isso mostrará quais áreas de assunto e tópicos seu conteúdo não cobre com tantos detalhes ou páginas semelhantes. Você então tem um roteiro de como melhorar seu conteúdo de uma forma que o Google com certeza vai gostar. Isso é aumentando sua relevância e quão bem ele satisfaz a intenção de possíveis leitores que estão procurando palavras-chave ou frases específicas.

Usando TF-IDF para SEO

Usar TF-IDF para SEO não é sobre densidade de palavras-chave. Vai muito além disso.

A realização de uma análise tf-idf revela termos e frases com os quais seu conteúdo não lida, assim como outras páginas. Seu próximo passo, então, não é começar a inserir essas frases em seu conteúdo existente para aumentar a densidade de palavras-chave. O que você quer fazer é otimizar seu conteúdo para que seja mais relevante para os tópicos e assuntos que envolvem essas frases.

Você pode, por exemplo, ter uma página com SEO como tema principal. Uma análise tf-idf pode revelar que ele tem menos valor para o termo 'link building' do que outras páginas com classificação alta para pesquisas de SEO. Isso indica que seu conteúdo não fornece informações úteis e relevantes o suficiente sobre criação de links. Simples assim, você tem uma maneira definitiva de melhorar seu conteúdo.

Antes de pensar em melhorar seu conteúdo, você precisa saber como realizar uma análise tf-idf. Vamos lidar com isso agora.

Como concluir uma análise TF-IDF

É tecnicamente possível executar uma análise tf-idf manualmente, realizando seus próprios cálculos. Embora possível, não é aconselhável. Como você já viu, os cálculos podem ficar um pouco complicados e sempre vão demorar.

Esse nem é o maior problema. Uma análise tf-idf só vale a pena se o corpus com o qual você compara o conteúdo for relevante e útil. Você deseja comparar os valores de tf-idf do seu conteúdo com outras páginas com boa classificação para suas palavras-chave importantes. É aí que entra uma ferramenta tf-idf, como a oferecida pela Ryte.

A ferramenta da Ryte pode comparar um URL ativo de seu site com os dez principais resultados de pesquisa do Google para uma determinada palavra-chave ou consulta de pesquisa. Em seguida, ele fornecerá uma lista de termos e frases relacionados importantes para os quais o conteúdo altamente classificado tem um valor tf-idf alto.

Além disso, a ferramenta da Ryte também classificará o URL escolhido em relação a essas frases e termos. Ele mostrará se o seu conteúdo tem valores tf-idf altos, altos ou baixos para cada um deles.

Essas informações mostrarão onde e como seu conteúdo precisa melhorar. Ele fornecerá os tópicos e assuntos que sua página não cobre com eficiência suficiente. Você poderá, portanto, adaptar a página para melhor atender às necessidades e intenções de seus leitores.

Você provavelmente está se perguntando quando deve usar a análise tf-idf. Afinal, existem muitas outras coisas que também precisam ser feitas dentro e fora do campo de SEO.

Quando usar a análise TF-IDF

Nunca é um momento ruim para pensar em melhorar o conteúdo do seu site. Há também apenas tantas horas no dia. Isso significa que é melhor implementar a análise tf-idf nas circunstâncias em que é mais provável que faça diferença. Há um punhado de exemplos de tais circunstâncias;

  • Desbloqueando o potencial do conteúdo existente

Tf-idf pode ser realmente útil se você tiver uma página que consistentemente classifica na segunda página de pesquisas do Google. Tendo alcançado tão alto no ranking, a página claramente tem potencial. Uma análise tf-idf pode ajudá-lo a descobrir os ajustes e acréscimos exatos de que você precisa para dar o último salto para a página um.

  • Guiando um novo plano de conteúdo

Uma análise tf-idf é excelente como inspiração para o conteúdo. Realizar uma análise nas páginas com boa classificação para determinados assuntos e tópicos mostrará o que seu próprio conteúdo precisa cobrir. Isso pode ser uma ótima base para esboçar um plano para uma série de novos conteúdos.

  • Prendendo classificações em declínio

Se você tem uma página que costumava ter o melhor desempenho, mas está caindo nas classificações de palavras-chave importantes, o tf-idf também pode ajudar. Ele pode mostrar para quais palavras-chave e tópicos as páginas que estão ultrapassando as suas estão alcançando melhores valores de tf-idf. Você pode então melhorar e atualizar seu próprio conteúdo de acordo.

TF-IDF para SEO – indo além da densidade de palavras-chave

Há muito a considerar no mundo moderno do SEO. Arquitetura do site, links, densidades de palavras-chave e todos os outros elementos tradicionais permanecem cruciais. Pode-se argumentar, no entanto, que o conteúdo agora é rei. Ou, pelo menos, que precisa receber tanta atenção quanto qualquer um desses outros fatores.

Os sites não podem mais se livrar do preenchimento de palavras-chave ou do preenchimento de páginas com conteúdo de spam duplicado ou oculto. Os sites precisam conter conteúdo de alta qualidade que seja genuinamente útil para os leitores. Tf-idf é uma maneira importante pela qual o Google e outros mecanismos de pesquisa avaliam o conteúdo a esse respeito.

É crucial, portanto, entender como o tf-idf funciona e como ele se relaciona com o SEO. Uma compreensão e implementação adequadas de tf-idf para SEO podem ajudá-lo a enriquecer seu conteúdo e ver as recompensas em seu tráfego orgânico.

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