TF-IDF: действительно ли это может помочь SEO продвижению?

TF-IDF: действительно ли это может помочь SEO продвижению?

Одни скажут: TF-IDF поднимет ваш контент в выдаче на небывалые высоты.

Другие говорят: TF-IDF устарел, и не стоит акцентировать на нем особого внимания при продвижении.

Истина, как всегда, посередине. TF-IDF не играет главную роль в оптимизации, но имеет ряд достоинств, о которых стоит поговорить.

Статья была переведена и адаптированна с этого ресурса:
https://www.searchenginejournal.com/tf-idf-can-it-really-help-your-seo/331075/

TF-IDF: что это такое?

TF-IDF широко применяется в библиотеках цифрового типа, когда мы имеем дело с большим перечнем текстовых документов. То есть, помогает избежать путаницы, найти нужный документ за пару кликов.

В поисковой выдаче оценка релевантности документов также происходит машинным способом. Используется числовое представление:

Вручную, конечно, можно сосчитать, сколько раз ключевая фраза «TF-IDF» повторяется в каждом из текстов. Но при машинном подсчете учитывается большее количество факторов, в том числе, длина текста.

Так возникает понятие — плотность ключевых слов. Это соотношение ключей с общим количеством слов в статье. Плотность ранее была одним из главных показателей для анализа контента.

Плотность ключевых слов и TF-IDF

Если полагаться только на плотность ключевых слов при анализе, мы заметим, что часть слов встречается в тексте чаще, чем нужный нам ключ «TF-IDF». И не потому, что так задумано при написании статьи, а в силу особенностей текста. При анализе плотности ключевых слов это следует учитывать, чтобы снизить до минимума погрешность в расчетах.

Для этого нужен показатель TF-IDF: чтобы сравнить частоту использования ключа в нужном тексте с другими текстами в поиске. Это позволяет корректировать расчеты, получать точные данные.

Формула расчетов:

TF-IDF: что это такое?

  • Частота терминов = (количество терминов) / (общее количество слов в документе)
  • Частота обратных документов = журнал (количество документов) / (документы, содержащие ключевое слово)

При умножении на Частоту обратного документа частота терминов становится ниже для часто используемых слов и выше для уникальных слов, определяющих тему текста.

Google и TF-IDF

Как известно, Google не использует TF-IDF для ранжирования. Однако поисковая система Гугл обращается к этому алгоритму, если нужно удалить стоп-слова и функциональные слова в поисковом запросе и содержимом страницы.

TF-IDF является вспомогательным алгоритмом, но не участвует в анализе документов и не влияет на ранжирование напрямую. В первую очередь потому, что TF-IDF не может определять смысловые отношения между словами. Для этого Google использует другие, более совершенные алгоритмы для семантического поиска.

Семантический поиск и то, что с ним связано

Google использует семантический поиск, чтобы находить релевантный контент в соответствии с запросами пользователей. Но используется не подсчет ключевых слов, а смысловой анализ, исходя из контекста.

Рассмотрим на конкретном примере:

Форель богата омега-3 жирными кислотами.

Мясо форели имеет нежный ореховый вкус.

При выборе форели обращайте внимание на цвет, он должен быть красно-оранжевым.

Гугл видит семантически схожие тексты. Для определения контекста он может посмотреть другие тексты, например, такие:

Лосось превосходно сочетается с белым вином.

К макаронам по вкусу как нельзя лучше подойдет нежное мясо лосося.

Кожа лосося полезна, поэтому сохраняйте ее, когда готовите.

Что здесь сравнивает Google?

Слово форель употребляется вместе со словами омега-3 жирные кислоты, мясо, макароны, вкус. Следовательно, форель — съедобная речная рыба, которая имеет определенное сходство с лососем. Так поисковая система Google по ходу создает векторную систему, чтобы в будущем распознавать самые разные тематические запросы пользователей.

Как вы можете использовать эту информацию?

Вы можете существенно обогатить свой контент. TF-IDF помогает найти схожие ключевые запросы и схожие выражения, которые используются в текстах конкурентов.

Включите TF-IDF в SEO-продвижение в 3 этапа.

1.Написание текстов

На этом этапе вы воплощаете в жизнь идеи, которые пришли на этапе создания контент-плана.

2. Подключение инструмента TF-IDF

Ряд SEO-инструментов имеет схожие принципы работы. Вы указываете URL и ключевики, приложение начинает проверку страниц. Оно находит те страницы, которые появляются в выдаче Google по указанному ключевому слову, далее происходит анализ и расчет TF-IDF.

Seobility — один из основных инструментов, которые работают по одному ключевому слову. SEO PowerSuite, WebSite Auditor, Ryte или Text Tools работают по схожему принципу. Для меня наиболее удобен SEO PowerSuite.

3. Ключевые слова

Обратите внимание на ключевые слова, часто используемые в текстах у ваших конкурентов.
Это может дать вам ряд свежих идей. В том числе — при составлении контент-плана в будущем.

Так, вы можете по ходу работы уже набросать план с дополнительными ключами, для новых статей. Однако следите за тем, чтобы текст оставался читабельным и приятным глазу. Нечитабельный текст не будет преобразован, даже если web-страница имеет хорошие позиции в выдаче и большой трафик.
Конечно, полностью делать ставки на этот инструмент не стоит. Однако, как на один из дополнительных, — вполне подойдет.

Включите TF-IDF в SEO-продвижение в 3 этапа.


Вам также может понравиться

About the Author: Большаков Александр

Ссылка на пост http://bolshakof.ru/seo-start/

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *