Что означает TF в тексте? Со временем алгоритм Google кардинально изменился, и теперь Google может предоставлять наиболее релевантные и важные результаты, интерпретируя намерения пользователей, а не полагаясь на конкретные ключевые слова. Поэтому, как создатель контента, вы должны работать над тем, чтобы обнаружить более релевантные термины, ключевые слова и темы на основе того, что Google считает релевантным контентом.
Согласно алгоритму Google, наиболее релевантные термины и ключевые слова определяются по частоте появления термина в документе, что также известно как частота термина (TF). Однако релевантность не увеличивается пропорционально частоте термина. Поэтому для определения релевантности часто используется вес частоты термина, частота термина — обратная частота документа (TF-IDF).
В этой статье мы узнаем о частоте терминов и ее роли в поисковой оптимизации страницы.
Что такое частота термина — обратная частота документа TF-IDF?
Частота термина-обратная частота документа (TF-IDF) — это статистический метод, используемый для измерения важности термина или слова в документе или коллекции документов. Он широко используется в поиске информации и обработке естественного языка для оценки релевантности документа поисковому запросу.
Источник изображения: huongnghiepaau.com
Основная идея TF-IDF заключается в оценке важности каждого термина в документе в зависимости от того, насколько часто термин встречается в документе (частота встречаемости термина — TF) и насколько редко он встречается во всех документах корпуса документов (обратная частота встречаемости документа — IDF).
Алгоритм TF-IDF подразумевает, что термины или слова, которые чаще встречаются в документе, как правило, менее важны или менее информативны, в то время как термины, которые реже встречаются в документе, но чаще встречаются в корпусе документов, считаются более важными или более информативными. Это происходит потому, что термины, которые чаще встречаются в документе, скорее всего, будут менее специфичными для содержания документа, в то время как те, которые реже встречаются в документе, но чаще встречаются в коллекции документов, скорее всего, будут более специфичными для содержания документа.
При использовании в целях SEO TF-IDF помогает вам не только анализировать ключевые слова, но и находить релевантный контент, который должен охватить вашу аудиторию.
Например, если слово «curtain» часто встречается в документе о шторах, оно, скорее всего, будет иметь низкий балл TF-IDF, поскольку оно часто встречается в документе, но может не быть очень специфичным для содержания документа. С другой стороны, если слово «window treatment» встречается в документе реже, но более распространено в коллекции документов о шторах, оно, скорее всего, будет иметь более высокий балл TF-IDF, поскольку оно реже встречается в документе, но более специфично для содержания документа.
Частота термина (TF)
Частота термина — это то, как часто термин встречается в документе. Согласно лучшим практикам SEO, ключевое слово должно встречаться в контенте не менее четырех раз. Но частота сама по себе не улучшает SEO. Вместо этого успешные SEO делят частоту на общее количество слов, чтобы понять плотность ключевых слов.
Обратная частота документов (IDF)
Обратная частота документа увеличивает ценность уникальных слов и редко используемых терминов, одновременно снижая ценность очень распространенных слов. Например, если вы соберете облако слов из самых популярных слов на любой странице, то самыми популярными результатами будут обычные бессмысленные слова (например, at, you, for, is, and), которые не дадут фактического понимания страницы.
Поэтому IDF обесценивает эти общие термины и придает большую ценность уникальным терминам, чтобы вы могли получить представление о том, какие термины имеют наибольший вес.
Как рассчитать оценку TF-IDF термина
Чтобы рассчитать оценку TF-IDF термина в документе, умножьте значения частоты термина (TF) и обратной частоты документа (IDF) для этого термина.
Источник изображения: twaino.com
TF термина в документе рассчитывается путем деления количества вхождений термина в документе на общее количество слов в этом документе. Например, если слово «curtain» встречается 4 раза в документе, содержащем 100 слов, частота термина для слова «curtain» в документе составит 0,04.
С другой стороны, IDF (обратная частота документа) термина вычисляется путем нахождения логарифма числа документов в коллекции, деленного на общее число документов, содержащих термин. Например, если в коллекции 900 документов и 40 из них содержат слово «curtain», IDF для термина «curtain» в коллекции будет log(900/40) = 1,35.
Затем оценка TF-IDF для термина в документе вычисляется путем умножения значений IDF и TF. В нашем примере TF для слова «curtain» в документе составляет 0,04, а IDF для слова «curtain» в коллекции документов составляет 1,35. Таким образом, оценка TF-IDF для слова «curtain» в документе составит 0,054
Роль TF-IDF в оптимизации страниц для SEO
Источник изображения: searchenginejournal.com
Когда речь идет о TF-IDF в SEO, цель состоит в том, чтобы использовать инструменты этого анализа, чтобы сделать определенные тексты веб-сайта максимально уникальными. Благодаря их уникальности поисковые системы могут затем размещать эти тексты с их определенными ключевыми словами в верхней части SERP (страниц результатов поисковой системы).
Создатели контента могут использовать TF-IDF для выявления пробелов в своем контенте на основе контента, который в настоящее время занимает лидирующие позиции в результатах поиска. Также они могут использовать его при создании нового контента, чтобы контент быстрее занимал более высокие позиции.
1. Исследование ключевых слов
TF-IDF позволяет вам обогатить свое исследование ключевых слов, добавив ключевые слова, которые ищут люди, и ключевые слова, которые, по мнению Google, довольно часто встречаются в результатах поиска.
Наиболее часто используемые термины из контента ваших конкурентов также могут подтолкнуть вас к новым идеям при планировании контента и исследовании ключевых слов, особенно если вам нужны нестандартное мышление и вдохновение.
2. Рейтинг контента в поисковой системе
В поисковых системах вы можете использовать TF-IDF для определения релевантности веб-страницы определенному поисковому запросу. TF-IDF помогает определить важность конкретного слова, учитывая его частотность в документе и во всей коллекции документов. Это гарантирует, что распространенные, менее важные слова не будут иметь большого веса в процессе ранжирования, и можно легко определить самые важные слова и фразы.
Если вы хотите использовать инструмент TF-IDF для SEO, он проверит страницы, которые ранжируются в Google по вашему ключевому слову, проанализирует их контент и сравнит статистику вашего контента с данными ваших конкурентов. Затем анализ TF-IDF предложит вам термины, связанные с вашим ключевым словом. Затем вы можете использовать эти слова и фразы, чтобы улучшить свой контент и расширить аспекты, которые ваш контент мог упустить ранее, чтобы улучшить его видимость в поисковой системе.
Информация из анализа TF-IDF также может дать вам подсказку о темах, которые вы еще не осветили, но Google считает их важными. Таким образом, вы можете получить больше ясности для создания высококачественного контента и занять более высокие позиции на страницах результатов поисковой системы.
Однако связь между новыми предложениями TF-IDF и вашими темами должна быть естественным дополнением к вашему контенту, а не просто переполнением ключевыми словами. В конце концов, переполнение ключевыми словами иногда приводит к тому, что контент теряет смысл и оказывается вне контекста.
Недостатки TF-IDF
Как и любая статистическая мера, TF-IDF имеет некоторые ограничения, которые следует учитывать при принятии решения об использовании его для конкретной задачи.
Источник изображения: scalenut.com
Во-первых, TF-IDF не учитывает значение или контекст терминов, выходящих за рамки их частоты в документе или коллекции документов. Это может привести к тому, что слова получат высокие баллы TF-IDF, даже если они не особенно важны или не имеют отношения к содержанию документа или коллекции документов.
Кроме того, TF-IDF чувствителен к размеру анализируемого документа или коллекции документов. Оценки слов TF-IDF ниже в более крупных документах или коллекциях и выше в более мелких документах или коллекциях. Это затрудняет сравнение оценок терминов TF-IDF в разных документах и коллекциях разных размеров.
Наконец, TF-IDF может быть менее эффективным, когда анализируемые документы или коллекция не являются репрезентативными по содержанию или языку выполняемой задачи. Например, если все документы в коллекции посвящены другой теме или написаны на другом языке, чем выполняемая задача, TF-IDF может неточно определить наиболее релевантные или важные слова или термины.
Заключение по TF-IDF
Источник изображения: ftf.co
Как цифровой маркетолог, контент имеет решающее значение для всего, что вы делаете. Одним из важнейших факторов рейтинга SEO является предоставление высококачественного, релевантного контента, который ценен и полезен для пользователей. Более того, анализ TF-IDF направлен на предоставление информации во время создания контента о том, какие еще термины должен содержать документ, чтобы быть максимально уникальным. Он фокусируется на создании и продвижении релевантного контента, который всегда будет ключом к достижению вашего успеха в SEO.
