การเพิ่มประสิทธิภาพบนหน้าขั้นสูง – เหนือกว่าความหนาแน่นของคำหลัก: TF-IDF สำหรับ SEO

เผยแพร่แล้ว: 2021-02-26

เราทุกคนทราบดีว่าการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา (SEO) ไม่ใช่เรื่องใหม่ ปัจจุบันเป็นสนามที่ได้รับการยอมรับอย่างดีและมีหลายเหลี่ยมเพชรพลอยซึ่งผ่านการเปลี่ยนแปลงมากมาย วิธีที่เสิร์ชเอ็นจิ้นประเมินและจัดอันดับเพจเปลี่ยนไปได้นำไปสู่การพลิกผันมากมายใน SEO (ดูบทความนี้เกี่ยวกับต้นทุนของ SEO)

การสร้างลิงค์เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่โดดเด่นอย่างมาก ที่เกิดขึ้นเมื่อความสำคัญของลิงก์ย้อนกลับมีความชัดเจน SEO ด้านเทคนิคมากขึ้นมาถึงก่อนเมื่อสถาปัตยกรรมข้อมูลของไซต์ใด ๆ ได้รับการยอมรับว่าเป็นปัจจัยสำคัญ

ความสำคัญของเนื้อหากลายเป็นเรื่องธรรมดา เครื่องมือค้นหาทำให้ทราบว่าไซต์ควรมีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและมีคุณภาพสูง ในตอนแรก นั่นทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO หันมาใช้ความหนาแน่นของคำหลักและเครื่องมือวางแผนคำหลัก ในระยะสั้นก็เห็นได้ชัดว่านั่นไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุด หรืออย่างน้อย การใช้เครื่องมือเหล่านั้นเพื่อการกระทำที่ไม่เหมาะสม เช่น การยัดคำหลักไม่ได้ผล มันจะไม่หลอกอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหา

Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ กำลังมองหาเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงจริงๆ พวกเขาให้รางวัลแก่เนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างแท้จริงกับหัวข้อที่ควรจะเป็น และตอบสนองความตั้งใจที่ผู้ใช้ต้องการ การสร้างเนื้อหาดังกล่าวเป็นคำแนะนำหลักจาก Google สำหรับการฟื้นฟูจาก Medic Update ที่โด่งดังหรือน่าอับอาย

จองคำปรึกษา

เห็นได้ชัดว่า Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ สามารถประเมินและประเมินหัวเรื่องและความหมายของเนื้อหาได้อย่างถูกต้อง วิธีหนึ่งที่พวกเขาทำได้คือการใช้ tf-idf Tf-idf เป็นหนึ่งในปัจจัยการจัดอันดับที่เก่าแก่ที่สุดที่เครื่องมือค้นหาใช้ ในระดับที่ง่ายที่สุด จะช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าเพจเกี่ยวกับอะไร

คำแนะนำที่ดีที่สุดสำหรับ tf-idf สำหรับ SEO จะให้ข้อมูลทั้งหมดที่คุณอาจต้องการ โดยจะครอบคลุมถึงสิ่งที่ tf-idf คืออะไรและทำงานอย่างไร tf-idf เกี่ยวข้องกับ SEO อย่างไร และคุณสามารถใช้การวิเคราะห์ tf-idf ได้อย่างไรและเมื่อใด

TF-IDF คืออะไร?

Tf-idf เป็นสถิติตัวเลขที่ใช้ในการดึงข้อมูล ซึ่งแสดงถึงความสำคัญของคำหรือวลีที่มีต่อเอกสารหนึ่งๆ เมื่อเปรียบเทียบกับเอกสารอื่นๆ ในคอลเลกชันหรือ 'คลังข้อมูล' ค่า tf-idf จะเพิ่มขึ้นตามสัดส่วนของจำนวนครั้งที่คำหรือวลีปรากฏในเอกสาร

จากนั้นจะชดเชยด้วยจำนวนครั้งที่คำหรือวลีนั้นปรากฏในเอกสารทั้งหมดในคลังข้อมูล สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากจะปรับตามความจริงที่ว่าคำบางคำปรากฏบ่อยขึ้นในการใช้งานทั่วไป

ยกตัวอย่างข้อความค้นหา เช่น 'the best SEO' 'The' เป็นคำที่จะปรากฏหลายครั้งในเอกสารทั้งหมดในคลังข้อมูล ด้วยเหตุนี้ ค่า td-idf หาก 'the' ปรากฏในเอกสารที่ค้นหามีความสำคัญน้อยกว่าหากคำอื่นๆ ที่ใช้กันทั่วไปน้อยกว่า

Tf-idf เป็นผลคูณของสองสถิติ หมายความว่าคุณคูณกัน นั่นเป็นวิธีที่แสดงถึงความสำคัญของคำหรือวลีและชดเชยความถี่ทั่วไปของคำหรือวลีนั้น สถิติสองรายการคือ Term Frequency (tf) และ Inverse Document Frequency (idf)

ระยะความถี่

ความถี่ของคำศัพท์คือครึ่งหนึ่งของ tf-idf ที่ง่ายกว่า แสดงถึงความถี่ที่คำศัพท์ปรากฏในเอกสารที่กำหนด สิ่งที่จำเป็นในการค้นหาความถี่ของคำคือความยาวของคำในเอกสารและจำนวนครั้งที่คำนั้นปรากฏขึ้น จากนั้นคุณหารจำนวนครั้งที่คำนั้นปรากฏด้วยจำนวนคำทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าความถี่ของเทอมจะเป็นค่าระหว่างศูนย์ถึงหนึ่งเสมอ

ในระดับที่ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ความถี่ของคำศัพท์จะทำงานด้วยวิธีต่อไปนี้:

TF (Term Frequency) = t (จำนวนครั้งที่คำศัพท์ปรากฏในเอกสาร) / d (จำนวนคำทั้งหมดในเอกสาร)

เมื่อพิจารณาจากความยาวของเอกสารและจำนวนครั้งที่คำนั้นปรากฏขึ้น คุณจะเข้าใจว่าเอกสารมีความเกี่ยวข้องกับคำที่กำหนดเพียงใด คุณไม่สามารถรู้ได้อย่างแน่นอน เว้นแต่คุณจะรู้ว่าคำนั้นปรากฏในเอกสารทั่วไปบ่อยเพียงใด นั่นคือที่มาของ Inverse Document Frequency (idf)

ความถี่เอกสารผกผัน

คำที่ใช้บ่อยมากในเอกสารหลายๆ ฉบับนั้นไม่ดีสำหรับการพิจารณาว่าเอกสารใดเกี่ยวข้องกับคำค้นหาเฉพาะ ความถี่เอกสารผกผันเป็นสถิติที่ช่วยลดน้ำหนักที่วางอยู่บนเงื่อนไขทั่วไปเหล่านั้น

ช่วยให้มั่นใจได้ว่าหากคุณค้นหา 'the quick brown fox' คำว่า 'the' ที่ปรากฏหลายครั้งในเอกสารจะไม่สำคัญเท่ากับคำอื่นๆ ที่มีอยู่ Inverse Document Frequency คือการวัดปริมาณข้อมูลที่คำหรือคำศัพท์หนึ่งๆ มอบให้

สูตรสำหรับการค้นหา idf ดูค่อนข้างซับซ้อน:

IDF = บันทึก (Nd / fi)

หากแยกย่อยออกเป็นส่วนๆ ก็ไม่ซับซ้อน

Log เป็นเพียงฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ไม่สำคัญเกินกว่าจะเข้าใจ คุณสามารถกดปุ่ม 'บันทึก' บนเครื่องคิดเลขได้หากต้องการ 'Nd' คือจำนวนเอกสารในคอลเลกชันหรือคลังข้อมูลที่กำลังค้นหา 'fi' คือจำนวนเอกสารที่มีคำค้นหา

จากนั้น คุณจะได้รับค่า IDF ของคุณ โดยการหารจำนวนเอกสารด้วยจำนวนเอกสารด้วยข้อความค้นหา จากนั้นใช้ฟังก์ชันบันทึก

ตัวอย่างการแก้ไข TF-IDF

ตอนนี้เราสามารถนำสิ่งที่เราได้เรียนรู้ไปใช้เป็นตัวอย่างง่ายๆ ได้ สมมติว่าคุณมีเอกสาร 100 คำ และคุณค้นหาด้วยคำว่า 'คำหลัก' หากคำนั้นปรากฏขึ้นสามครั้ง คุณสามารถหาความถี่ของคำได้ดังนี้:

3(จำนวนคำศัพท์ในเอกสาร) / 100 (จำนวนคำทั้งหมด) = 0.03

ความถี่เทอมของคุณคือ 0.03 สมมติว่ามีเอกสารทั้งหมด 10 ล้านฉบับในคลังข้อมูลที่คุณค้นหา และ 'คำหลัก' ปรากฏใน 1,000 รายการ ตอนนี้คุณมีทุกอย่างที่จำเป็นในการค้นหา idf ของคุณแล้ว:

บันทึก (10,000,000 / 1,000) = 4

ความถี่เอกสารผกผันของคุณคือ 4 ค่า tf-idf เป็นเพียงความถี่ของเทอมคูณด้วย idf ดังนั้น:

0.03 (tf) x 4 (idf) = 0.12

ค่า tf-idf ของคุณคือ 0.12 ด้วยตัวของมันเองไม่ได้บอกคุณมากนัก แต่สามารถเปรียบเทียบกับค่าอื่นๆ ได้ ยิ่งค่า tf-idf สูงเท่าใด คำศัพท์ในเอกสารที่กำหนดก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น ค่า tf-idf สูงสุดเป็นผลเมื่อมีความถี่ของคำศัพท์สูงและเอกสารจำนวนน้อยที่มีคำศัพท์อยู่ในคลังข้อมูล ตารางต่อไปนี้จะช่วยแสดงให้เห็น:

ระยะความถี่ (TF)

 ขนาดร่างกาย (Nd)

เอกสารที่มีระยะเวลา (fi)

ความถี่เอกสารผกผัน (IDF)

 TF-ไอดีเอฟ

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 และ LSI

Tf-idf มักใช้เป็นส่วนหนึ่งของการทำดัชนีความหมายแฝง (LSI) นี่คือสิ่งที่เชื่อมต่อโดยตรงกับ tf-idf และ SEO LSI with tf-idf เป็นเทคนิคการประมวลผลภาษา ช่วยให้สามารถจัดลำดับเอกสารตามความเกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาแต่ละรายการหรือหัวข้อที่กว้างขึ้น

LSI ทำงานโดยการระบุรูปแบบในความสัมพันธ์ระหว่างวลีและแนวคิดต่างๆ ในชุดข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง มีพื้นฐานมาจากแนวคิดที่ว่าคำที่ใช้ในบริบทเดียวกันมักจะมีความหมายที่เกี่ยวข้องกันหรือคล้ายคลึงกัน

ด้วยการสร้างรูปแบบระหว่างคำและวลี LSI ทำให้สามารถแยกแยะหัวข้อทั่วไปหรือหัวเรื่องในเนื้อหาของข้อความได้ เมื่อใช้ LSI ที่มี tf-idf กับคลังเอกสาร ข้อความค้นหาหรือข้อความค้นหาจะแสดงผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

นั่นเป็นเพราะผลลัพธ์จะรวมเอกสารแนวคิดที่มีความหมายคล้ายกับการค้นหา จะเป็นกรณีนี้แม้ว่าเอกสารจะไม่มีคำเฉพาะจากคำค้นหาก็ตาม เป้าหมายของ LSI กับ tf-idf คือการทำความเข้าใจกับวัตถุจริงและโฟกัสที่คลังเอกสาร

ในระยะสั้น tf-idf เมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของ LSI ช่วยให้เครื่องเข้าใจว่าหน้าของข้อความเกี่ยวกับอะไร ดังนั้นจึงเป็นวิธีที่ Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ สามารถประเมินความเกี่ยวข้องและประโยชน์ของเนื้อหาได้

ความสำคัญของ tf-idf ต่อ SEO นั้นชัดเจนขึ้นอย่างแน่นอน เป็นหนึ่งในปัจจัยการจัดอันดับเสิร์ชเอ็นจิ้นที่เก่าแก่ที่สุด และอาจถูกมองว่าเป็นองค์ประกอบสำคัญของเสิร์ชเอ็นจิ้นและ SERP ที่สำคัญกว่านั้น tf-idf ช่วยให้ Google ประเมินความเกี่ยวข้องและประโยชน์ที่แท้จริงของหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องกับข้อความค้นหาหรือข้อความค้นหาใดๆ

นั่นทำให้เกิดคำถามว่าความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับ tf-idf ของเราสามารถใช้กับ SEO ได้อย่างไร ไม่ว่าจะเป็นเอเจนซี่ SaaS SEO หรือเจ้าของธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการเพิ่มการเข้าชมแบบออร์แกนิก AJ Ghergich พูดในวิดีโอ SEMrush ในหัวข้อ:

'เป้าหมายโดยรวมของ tf-idf คือการวัดความสำคัญทางสถิติในเอกสารชุดหนึ่ง มันเหมือนกับเครื่องมือความหนาแน่นของคำหลักที่มีประโยชน์จริงๆ สำหรับสเตียรอยด์'

SEMrush

นั่นเป็นการเปรียบเทียบเล็กน้อยที่เรียบร้อย แต่อาจทำให้เข้าใจผิดเล็กน้อย การวิเคราะห์ Tf-idf ไม่เหมาะที่สุดในการระบุคำหลักที่จะแทรกลงในเนื้อหา เป็นการดีกว่าที่จะคิดว่ามันเป็นเครื่องมือสร้างแรงบันดาลใจในเนื้อหา

การใช้ tf-idf เพื่อเปรียบเทียบเนื้อหาของคุณกับหน้าเว็บที่คล้ายกันซึ่งมีอันดับดีกว่า สามารถให้คำแนะนำแก่คุณเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มเนื้อหา มันจะชี้ไปที่คำหลักและวลีซึ่งเนื้อหาที่มีอันดับสูงกว่าให้คะแนนค่า tf-idf ที่ดีกว่าหน้าเว็บของคุณ

ซึ่งจะแสดงหัวข้อและหัวข้อที่เนื้อหาของคุณไม่ครอบคลุมในรายละเอียดมากนักหรือในหน้าที่คล้ายกัน จากนั้นคุณจะมีแผนงานสำหรับวิธีการปรับปรุงเนื้อหาของคุณในแบบที่ Google จะต้องชอบอย่างแน่นอน นั่นคือการเพิ่มความเกี่ยวข้องและตอบสนองความต้องการของผู้อ่านที่ต้องการค้นหาคำหลักหรือวลีเฉพาะได้ดีเพียงใด

การใช้ TF-IDF สำหรับ SEO

การใช้ TF-IDF สำหรับ SEO ไม่เกี่ยวกับความหนาแน่นของคำหลัก มันก้าวไปไกลกว่านั้น

การวิเคราะห์ tf-idf จะเป็นการเปิดเผยคำศัพท์และวลีที่เนื้อหาของคุณไม่เกี่ยวข้อง เช่นเดียวกับหน้าอื่นๆ ขั้นตอนต่อไปของคุณคืออย่าเริ่มแทรกวลีเหล่านั้นในเนื้อหาที่คุณมีอยู่เพื่อเพิ่มความหนาแน่นของคำหลัก สิ่งที่คุณต้องการทำคือเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณเพื่อให้มีความเกี่ยวข้องกับหัวข้อและเรื่องที่ล้อมรอบวลีเหล่านั้นมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น คุณอาจมีหน้าเว็บที่มี SEO เป็นหัวข้อหลัก การวิเคราะห์ tf-idf อาจเผยให้เห็นว่ามีค่าสำหรับคำว่า 'การสร้างลิงก์' น้อยกว่าหน้าอื่นๆ ที่มีอันดับสูงสำหรับการค้นหา SEO นั่นบอกคุณว่าเนื้อหาของคุณไม่ได้ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์เพียงพอเกี่ยวกับการสร้างลิงก์ เพียงเท่านี้ คุณก็มีวิธีที่ชัดเจนในการปรับปรุงเนื้อหาของคุณ

ก่อนที่คุณจะสามารถคิดเกี่ยวกับการปรับปรุงเนื้อหาของคุณ คุณต้องรู้วิธีดำเนินการวิเคราะห์ tf-idf มาจัดการกับสิ่งนั้นกันตอนนี้

วิธีดำเนินการวิเคราะห์ TF-IDF ให้เสร็จสมบูรณ์

เป็นไปได้ทางเทคนิคที่จะทำการวิเคราะห์ tf-idf ด้วยมือ ทำการคำนวณของคุณเอง แม้ว่าจะเป็นไปได้ ก็ไม่แนะนำ ดังที่คุณได้เห็นแล้ว การคำนวณอาจซับซ้อนเล็กน้อยและต้องใช้เวลาเสมอ

นั่นไม่ใช่ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดด้วยซ้ำ การวิเคราะห์ tf-idf จะคุ้มค่าก็ต่อเมื่อคลังข้อมูลที่คุณเปรียบเทียบเนื้อหามีความเกี่ยวข้องและมีประโยชน์ คุณต้องการเปรียบเทียบค่า tf-idf ของเนื้อหาของคุณกับหน้าอื่นๆ ซึ่งให้คะแนนคำสำคัญของคุณได้ดี นั่นคือที่มาของเครื่องมือ tf-idf เช่น Ryte ที่นำเสนอ

เครื่องมือของ Ryte สามารถเปรียบเทียบ URL จริงจากไซต์ของคุณกับผลการค้นหาสิบอันดับแรกของ Google สำหรับคำหลักหรือข้อความค้นหาหนึ่งๆ จากนั้นจะแสดงรายการคำศัพท์และวลีที่เกี่ยวข้องที่สำคัญซึ่งเนื้อหาที่มีการจัดอันดับสูงมีค่า tf-idf สูง

ยิ่งไปกว่านั้น เครื่องมือของ Ryte จะให้คะแนน URL ที่คุณเลือกเทียบกับวลีและคำศัพท์เหล่านั้นด้วย ซึ่งจะแสดงว่าเนื้อหาของคุณมีค่า tf-idf สูง สูงกว่า หรือต่ำกว่าสำหรับแต่ละรายการ

ข้อมูลนั้นจะแสดงให้คุณเห็นว่าเนื้อหาของคุณต้องปรับปรุงตรงไหนและอย่างไร มันจะให้หัวข้อและเรื่องที่หน้าของคุณไม่ครอบคลุมอย่างมีประสิทธิภาพเพียงพอ ดังนั้น คุณจะสามารถปรับแต่งหน้าให้เหมาะกับความต้องการและความตั้งใจของผู้อ่านได้ดียิ่งขึ้น

ตอนนี้คุณอาจสงสัยว่าเมื่อใดที่คุณควรใช้การวิเคราะห์ tf-idf ยังมีสิ่งอื่นๆ อีกมากมายที่ต้องทำ ทั้งในด้าน SEO และภายนอก

เมื่อใดควรใช้การวิเคราะห์ TF-IDF

ไม่มีเวลาคิดที่จะปรับปรุงเนื้อหาไซต์ของคุณ มีเวลาเพียงหลายชั่วโมงในหนึ่งวัน ซึ่งหมายความว่าเป็นการดีที่สุดที่จะใช้การวิเคราะห์ tf-idf ในสถานการณ์ที่มีแนวโน้มที่จะสร้างความแตกต่างได้มากที่สุด มีตัวอย่างไม่กี่กรณีของสถานการณ์ดังกล่าว

  • ปลดล็อกศักยภาพของเนื้อหาที่มีอยู่

Tf-idf มีประโยชน์มากหากคุณมีหน้าเว็บที่ติดอันดับในหน้าที่สองของการค้นหาโดย Google อย่างสม่ำเสมอ เมื่อถึงระดับสูงในการจัดอันดับ เพจนี้มีศักยภาพอย่างชัดเจน การวิเคราะห์ tf-idf สามารถช่วยให้คุณปรับแต่งและเพิ่มเติมที่จำเป็นเพื่อให้ก้าวกระโดดสุดท้ายขึ้นสู่หน้าแรก

  • แนวทางแผนเนื้อหาใหม่

การวิเคราะห์ tf-idf เป็นแรงบันดาลใจที่ยอดเยี่ยมสำหรับเนื้อหา การวิเคราะห์การจัดลำดับหน้าให้ดีสำหรับบางหัวข้อและบางหัวข้อจะแสดงให้คุณเห็นว่าเนื้อหาของคุณต้องการครอบคลุมอะไรบ้าง นั่นอาจเป็นพื้นฐานที่ดีในการร่างแผนสำหรับเนื้อหาใหม่ทั้งหมด

  • อันดับการจับกุมที่ลดลง

หากคุณมีหน้าเว็บที่เคยมีประสิทธิภาพสูงสุด แต่อันดับของคำหลักที่สำคัญลดลง tf-idf ก็สามารถช่วยได้เช่นกัน มันสามารถแสดงให้คุณเห็นว่าคำหลักและหัวข้อใดที่หน้าแซงหน้าคุณมีค่า tf-idf ที่ดีกว่า จากนั้นคุณสามารถปรับปรุงและอัปเดตเนื้อหาของคุณเองได้

TF-IDF สำหรับ SEO – ก้าวไปไกลกว่าความหนาแน่นของคำหลัก

มีหลายสิ่งที่ต้องพิจารณาในโลกสมัยใหม่ของ SEO สถาปัตยกรรมของเว็บไซต์ ลิงก์ ความหนาแน่นของคีย์เวิร์ด และองค์ประกอบดั้งเดิมอื่นๆ ทั้งหมดยังคงมีความสำคัญ อย่างไรก็ตาม เป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าตอนนี้เนื้อหากลายเป็นราชาไปแล้ว หรืออย่างน้อยที่สุดก็ต้องให้ความสนใจมากพอๆ กับปัจจัยอื่นๆ เหล่านั้น

ไซต์ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้อีกต่อไปด้วยการยัดคำหลักหรือเติมหน้าเว็บด้วยเนื้อหาสแปมที่ซ้ำกันหรือซ่อนอยู่ ไซต์จำเป็นต้องมีเนื้อหาคุณภาพสูงที่เป็นประโยชน์อย่างแท้จริงต่อผู้อ่าน Tf-idf เป็นวิธีหลักที่ Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ ประเมินเนื้อหาในเรื่องนั้น

ดังนั้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่า tf-idf ทำงานอย่างไร และเกี่ยวข้องกับ SEO อย่างไร ความเข้าใจที่ถูกต้องและการใช้งาน tf-idf สำหรับ SEO สามารถช่วยให้คุณปรับปรุงเนื้อหาของคุณและเห็นผลตอบแทนในการเข้าชมทั่วไปของคุณ

จองคำปรึกษา