TF*IDF ou Term frequency*Inverse document frequency é um fator de classificação que o Google usa para analisar o conteúdo do website. Traduzido para o francês como “La fréquence de terme et la fréquence de document inverse”, essa métrica torna possível identificar palavras-chave ou frases importantes no conteúdo do site.
Indica tanto a freqüência com que a palavra aparece no documento quanto o valor agregado que o termo-chave traz ao conteúdo do site. Na SEO, ela permite que o senhor vá além das simples palavras-chave e produza conteúdos relevantes que cheguem a seu público.
A batalha por uma classificação mais alta do site no SERPs do Google já vem ocorrendo há anos e os especialistas em SEO estão constantemente procurando estratégias que possam ajudá-los a dominar a competição
Uma das práticas mais antigas de SEO que ajuda os SEOs a classificar rapidamente seus locais é a pesquisa e o estudo de palavras-chave.
Essa prática é, de fato, a base para a produção de conteúdo relevante. Quer seja a página inicial de um site, sub-páginas, páginas de produtos ou categorias…, o conteúdo relevante escrito com base na pesquisa por palavras-chave é a chave para a classificação nos resultados da pesquisa e se destacar da concorrência.
No entanto, um dos métodos mais conhecidos na pesquisa de palavras-chave é o cálculo da medida TF*IDF. Neste artigo, o senhor saberá essencialmente o significado dos termos freqüência e freqüência inversa dos documentos e seus benefícios para a otimização dos mecanismos de busca.
Capítulo 1: O que significam os termos freqüência e freqüência inversa dos documentos?
TF*IDF significa Term Frequency*Inverse Document Frequency. Essa é uma das medidas que formam a base para a classificação das páginas da web no Google SERPs. Em marketing digital, os especialistas em SEO usam essa estratégia para determinar os tópicos que precisam abordar para classificar seu site em resultados de pesquisa.
Para entender melhor o conceito de Frequência de Prazo e Freqüência Inversa de Documentos, vou abordar a sigla separadamente, explicando as peças individualmente.
1.qual é o termo freqüência?
O termo freqüência se refere ao número de ocorrências de uma palavra, frase ou frase em um pedaço de conteúdo. No contexto da otimização dos mecanismos de busca, essa estratégia consiste em avaliar o número de vezes que uma palavra-chave é repetida em um artigo de uma página da web.
Os marketeiros digitais usam essa estratégia para rastrear a densidade de palavras-chave em conteúdo otimizado, ou o número de vezes que uma palavra-chave aparece no conteúdo
Por exemplo, se o senhor escrever um artigo sobre tráfego no website e a palavra-chave principal “Tráfego Qualificado” for repetida quatro vezes no artigo, então o termo freqüência para esse artigo é quatro.
Na realidade, a freqüência dos mandatos, por si só, não permite que o senhor classifique bem seu estabelecimento ou tenha uma idéia de suas chances de sucesso. Em vez disso, os SEOs usam a freqüência dos termos e a dividem pelo número total de palavras do artigo para entender a densidade das palavras-chave do conteúdo.
Esse indicador de desempenho “densidade de palavras-chave” é freqüentemente encontrado em ferramentas de SEO como o Yoast. Vamos assumir que a palavra-chave principal “Tráfego Qualificado” aparece quatro vezes em um artigo de 300 palavras. Ao fazer a operação 4/300 multiplicada por 100, obtemos um valor de 1,33.
Portanto, a densidade da palavra-chave “Tráfego Qualificado” em um artigo de 300 palavras é de 1,33%. No entanto, quando essa mesma palavra-chave aparece quatro vezes em um artigo de 3000 palavras, sua densidade se torna de 0,13%. Podemos, portanto, deduzir que a densidade da palavra-chave é mais considerável em um conteúdo do que em outros, mesmo que o termo freqüência permaneça o mesmo.
1.qual é a freqüência inversa dos documentos?
A freqüência inversa dos documentos é uma fórmula que reduz o valor das palavras-chave mais freqüentes e aumenta o valor de termos e frases simples ou menos freqüentes em um conteúdo. Basicamente, o IDF lhe dá uma idéia clara de quais termos em seu artigo têm mais valor e peso.
Se continuarmos com o exemplo da palavra-chave “tráfego qualificado”, um web writer pode obviamente inserir outras palavras como: visita, cliente ideal, conversão, etc., que formam um campo lexical em torno da palavra-chave principal. Segundo a teoria da freqüência inversa do documento, essas palavras têm mais peso, ou valor no conteúdo do que a palavra-chave principal “tráfego qualificado”.
1.3. origem do termo freqüência e freqüência inversa do documento (TF*IDF)
Uma das regras básicas em que os primeiros motores de busca classificam os sites nos resultados de busca é a freqüência das palavras-chave no conteúdo de uma página da web. Isso é particularmente verdadeiro para os motores de busca mais antigos, como Altavista, Web Crawler, Infoseek, que atribuíram um valor muito alto à recorrência de palavras-chave nas páginas da web.
Fonte: advancedwebranking
Com essa condição, quanto mais vezes um termo chave aparece em um conteúdo, mais relevante é considerado pelos algoritmos para permitir que a página da web seja posicionada nas SERPs. A fórmula de freqüência do termo é, portanto, adotada para permitir que os algoritmos dos antigos mecanismos de busca avaliem a freqüência de aparecimento de uma palavra-chave em uma página da web ou em um conjunto de páginas.
Mas, com o tempo, a freqüência do termo, um pouco semelhante à densidade de palavras-chave, tornou-se insuficiente para avaliar a relevância de uma página da Internet. Mais tarde, em 1972, foi introduzido um novo conceito para preencher a lacuna ou insuficiência de freqüência a termo.
Esse é o famoso conceito de Inverse Document Frequency (IDF) inventado pela pesquisadora inglesa Karen Spärck Jones. Literalmente traduzida para o francês como a freqüência inversa dos documentos, essa medida permitiu avaliar o número total de documentos, incluindo um determinado termo ou palavra-chave em todo o corpus estudado.
1.3.1 Invenção da primeira fórmula da TF*IDF
A primeira fórmula para calcular a freqüência do termo*Inverse Document Frequency (TF*IDF) foi inventada em 1975 pelo famoso pesquisador científico Gérard Salton. Na verdade, Gerard Salton foi além dos limites dos motores de busca, encontrando uma fórmula que relaciona a TF e a IDF (TF*IDF).
Essa fórmula permite, por um lado, dar um “Peso” ou um valor a um termo encontrado em um documento. Por outro lado, o valor encontrado para o termo é usado para julgar se o documento é relevante para ser classificado nos resultados da busca de uma palavra-chave.
1.3.2. A fórmula de Okapi BM25
A primeira fórmula relativa à TF*IDF funcionou bem e permitiu que algoritmos de busca apresentassem resultados mais ou menos precisos para diferentes consultas. No entanto, várias outras variedades foram derivadas dessa primeira fórmula e foram testadas para a análise da relevância dos resultados da pesquisa.
Fonte: seoquantum
Entre essas diferentes variantes está a muito recente “Okapi BM25”, baseada na lógica do Cosine de Salton. Essa variante da TF*IDF é considerada a mais precisa e satisfatória para avaliar a relevância de um documento.
1.4. Como calcular a Freqüência do Prazo (TF) e a Freqüência do Documento Inverso (IDF)?
À primeira vista, a fórmula pode parecer complicada ou difícil de resolver. Eis aqui uma explicação da fórmula da TF*IDF e de sua aplicação.
1.4.1. Cálculo da periodicidade do termo (TF)
O principal objetivo do termo cálculo de freqüência é determinar a recorrência de uma palavra-chave em relação ao restante das palavras de um conteúdo. A fórmula envolve, portanto, um logaritmo que atribui à palavra o seu valor exato.
O cálculo da freqüência de um termo chave (x) em um conteúdo (y) é equivalente a determinar a freqüência de ocorrência da palavra e dividir esse valor pelo número total de palavras no documento. O logaritmo “Log 2” é aplicado aos dois valores da fração para dar um resultado que expresse a relevância do termo-chave.
Fonte: ionos
Seja para determinar a densidade da palavra ou sua freqüência em um conteúdo, é preciso observar que o logaritmo é sempre aplicado aos dois valores da fração.
1.4.2. Cálculo da Frequência do Documento Inverso (IDF)?
A freqüência do termo (TF) é geralmente limitada à freqüência de uma palavra-chave em uma página da web. Por outro lado, o IDF ou Inverse Document Frequency vai além desse limite, determinando a relevância de todo o conteúdo de um site, levando em conta a freqüência das palavras.
Fonte: ionos
Para determinar o IDF de um termo chave (x) em um site, o número total de páginas do site é dividido pelo número de páginas contendo o termo chave (x). Finalmente, para obter um valor mais preciso, o valor (1) deve ser adicionado ao resultado do cálculo e o logaritmo deve ser deduzido.
A fórmula de cálculo do IDF é, portanto, a seguinte:
IDF = Log e (Número total de páginas/ Número de páginas contendo o termo chave).
Fonte: Notanotherdatafact
Consideremos o exemplo da palavra-chave “Tráfego Qualificado” para aplicar a fórmula inversa de freqüência de documentos. De um total de 1.000.000 páginas, supõe-se que 405.000 contenham o termo-chave “Tráfego Qualificado”. Em seguida, a freqüência inversa do documento dá o seguinte:
IDF (Tráfego Qualificado) = Log e (1.000.000/409.000) = 0,38
Capítulo 2: Aplicação do termo Periodicidade*Inversa Frequência do documento em SEO
As palavras-chave são um dos pilares que os especialistas em SEO levam em conta ao desenvolver uma estratégia de SEO. Eles são muito importantes para o posicionamento de um website nos SERPs dos motores de busca, em particular no Google.
No entanto, a escolha das palavras-chave de um website baseia-se numa análise minuciosa de quantas vezes as pessoas procuram a palavra-chave. No passado, especialistas em SEO usavam o que agora é chamado de recheio de palavras-chave para classificar seus sites nos SERPs do Google.
Naquela época, o Google ainda não tinha os algoritmos para analisar e julgar essa prática. Esses dias se foram e muita coisa mudou no campo da otimização dos motores de busca.
A competição entre websites tem se tornado cada vez mais acirrada e o Google tem agora muitas exigências que são estritamente controladas por seus vários algoritmos. O recheio de palavras-chave no conteúdo se tornou uma estratégia do Black Hat que é penalizada pelo Google.
Fonte: inspiremelabs
No entanto, as palavras-chave ainda são valiosas, exceto que a qualidade das palavras-chave que o senhor usa hoje é mais importante do que a quantidade que o senhor coloca em um conteúdo. Mas como o senhor encontra as palavras-chave qualificadas e de alta potência que lhe permitirão produzir artigos relevantes? É aqui que entram os termos freqüência e freqüência inversa de documentos (TF*IDF).
2.1. O que significa TF*IDF para a SEO?
Na SEO, a aplicação do termo freqüência*Inversa freqüência do documento consiste em coletar resultados de pesquisa com base em uma determinada palavra-chave e avaliar a qualidade e relevância dessa palavra-chave. Em termos simples, o senhor precisa de uma ferramenta ou medida que possa ajudá-lo a descobrir o valor semântico das palavras-chave que coloca em sua estratégia de SEO.
Esta é precisamente a principal função da TF*IDF no referenciamento natural. Essa medida ajudará o senhor a descobrir o conteúdo que o Google valoriza nos websites e os termos chave que dão valor semântico a esse conteúdo.
Através das muitas atualizações de algoritmos do Google, o mecanismo de busca é capaz de compreender as necessidades dos usuários da Internet e, mais importante ainda, se eles estão satisfeitos ou não depois de visitar um website. A boa notícia é que a teoria da TF*IDF provavelmente lhe dará alguma visão das métricas que o Google usa para avaliar a relevância dos sites.
A TF*IDF lhe dá a oportunidade de descobrir o que seus concorrentes estão fazendo, bem como idéias de conteúdo de alta qualidade que o senhor pode produzir para satisfazer seus visitantes. Tomemos o exemplo de um especialista em SEO que tem um site no qual ele aborda temas de saúde e bem-estar.
Para o posicionamento de seu site nos resultados de busca do Google, ele quer se posicionar sobre a palavra-chave “óleo de coco”. Uma busca tradicional por palavras-chave relevantes associadas à palavra-chave principal produz resultados tais como
- Uso de óleo de coco ;
- Importância do óleo de coco para o cabelo ;
- Os benefícios do óleo de coco, etc.
Certamente, essa pesquisa fornece novas idéias para escrever conteúdo para o referido site. Mas isso não é suficiente para escrever conteúdo relevante. É importante conhecer também os tópicos comumente abordados pelos sites concorrentes, especialmente os sites mais autorizados no campo da saúde e do bem-estar.
Por exemplo, a web SEO pode usar uma ferramenta como STAT para obter uma lista de páginas de sites concorrentes que são bem referenciadas para a palavra-chave “óleo de coco”. Então o senhor pode usar outra ferramenta de análise do site, recomendo ao Ryte que analise as diferentes páginas dos concorrentes para a palavra-chave “óleo de coco”.
Além disso, o cálculo do valor “Periodicidade do termo*Inverse document frequency” TF*IDF permitirá ao senhor avaliar a qualidade das páginas de seus concorrentes e compará-las com seu site. Os resultados de sua análise serão usados para escolher palavras-chave de qualidade, que têm uma maior freqüência de busca e menor competição.
A pesquisa tradicional com palavras-chave pode certamente descobrir o que os usuários estão procurando com freqüência. No entanto, a limitação dessa pesquisa é que ela não fornece informações sobre o que seus concorrentes estão desenvolvendo em seu conteúdo.
Isso significa que o senhor pode produzir conteúdo de qualidade com as palavras-chave que obtém da busca padrão, mas suas páginas permanecerão sub-referenciadas devido à supremacia da competição. Por outro lado, uma pesquisa aprofundada de palavras-chave com a análise da TF*IDF revelará palavras-chave associadas à sua palavra-chave principal e seu peso ou valor semântico.
Essa análise também dá uma indicação do poder do concurso, de modo que o senhor sabe o que esperar e obviamente toma providências. O que parece mais brilhante sobre o termo Frequência*Documento Inverso A análise da frequência é que ele não revela palavras-chave que são morfologicamente semelhantes à palavra-chave principal, mas sim palavras-chave que estão relacionadas com valores semânticos.
Basicamente, a Frequência de Prazo e a Frequência de Documentos Invertidos fornecem informações sobre os tópicos que o Google prioriza. Essa análise representa, portanto, uma vantagem para os SEOs da web de descobrir idéias de conteúdo que funcione para classificar um site nos resultados de pesquisa do Google.
2.2. Em que contexto a análise TF*IDF deve ser usada na SEO?
TF*IDF é uma medida que acrescenta às muitas ferramentas com que os especialistas em SEO e os editores da web trabalham. Eles podem usá-lo para detectar lacunas no conteúdo que têm atualmente em suas várias páginas da rede, classificando os 10 melhores resultados de busca em uma página de busca.
Fonte: affde
A freqüência dos termos e a freqüência inversa dos documentos também podem ser muito úteis na criação de novos conteúdos para websites. Tomar essa medida em consideração ao escrever novos artigos pode ajudar seu site a se classificar rapidamente nos SERPs. Nesta seção, o senhor encontrará o conteúdo sobre o qual poderá aplicar primeiro a medida TF*IDF.
2.2.1. Conteúdo para a classificação na 2ª página de busca
Se o senhor tiver conteúdo em seu site que tenha sido posicionado na segunda página dos SERPs no Google por algum tempo, seria apropriado aplicar-lhe a análise da TF*IDF. Mesmo que esse conteúdo tenha sido bem relacionado com as práticas de referenciamento natural, eles ainda podem se beneficiar de um toque com a consideração da TF*IDF.
Fonte : audreytip
Com efeito, o cálculo da freqüência do termo e da freqüência inversa dos documentos permite ao senhor analisar o conteúdo de seus concorrentes que estão classificados nos 10 primeiros resultados do SERP. Ao comparar os resultados dessa análise com o conteúdo de seu site, o senhor pode descobrir o que estava errado
2.2.2. Conteúdo que perde posição e tráfego ao longo do ano
Um site que se move da posição superior para a inferior nos resultados de pesquisa do Google provavelmente foi vítima de uma dura competição ou o algoritmo do Google mudou a página de pesquisa com base no conteúdo mais relevante. Qualquer que seja a causa, é importante que se verifique.
O senhor pode fazer isso tomando uma imagem da página de busca de quando seu site estava na posição superior e uma imagem de tela de sua posição atual. O senhor pode usar uma ferramenta como o SpyFu e comparar os dois SERPs.
De qualquer maneira, uma análise da TF*IDF lhe dará uma idéia do conteúdo que o Google valoriza e também das idéias que seus concorrentes estão desenvolvendo em seu conteúdo. Uma revisão do conteúdo de sua página, levando em conta os resultados de sua análise, pode corrigir esse problema de posicionamento.
2.3) Como é feita a análise da TF*IDF?
À primeira vista da fórmula de cálculo da freqüência do termo*Inversa Frequência do documento, a análise pode parecer muito complicada. Mas, na prática, o processo de coleta de dados para a análise da TF*IDF não é tão enfadonho quanto possa parecer.
O primeiro passo é selecionar os primeiros dez (10) resultados que aparecem na página de busca para seu principal termo-chave. O senhor então usa uma ferramenta como “Screaming Frog” para obter palavras-chave associadas à sua palavra-chave principal.
As palavras-chave obtidas dessa análise lhe darão uma idéia do que as pessoas estão procurando e o senhor poderá confirmar se precisa acrescentar grandes sessões de conteúdo a sua página ou se o conteúdo presente cobre melhor o assunto. A análise da TF*IDF também pode ser feita com uma ferramenta como Ryte ou Linkassistant.
Fonte: static.semrush
O Ryte, por exemplo, pode ajudá-lo a comparar os links dos primeiros 10 resultados que são exibidos no SERP para sua palavra-chave principal. A ferramenta também fornece um editor de texto que faz recomendações para otimizar o novo conteúdo.
Basicamente, a ferramenta lhe dará uma lista de palavras-chave que refletem o que funciona para seus concorrentes e o que o Google valoriza. A parte complicada é como o senhor vai usar essa lista de palavras-chave para produzir um conteúdo útil para seus visitantes.
2.3.1. Modificação da lista de palavras-chave
Lembre-se de que o objetivo não é repetir ou mencionar seus concorrentes, mas usar os dados para chegar a idéias mais poderosas do que eles. É por isso que é importante começar refinando a lista de palavras-chave usando o bom senso de Vossa Excelência.
2.3.1. Detecção de tópicos ausentes
Na realidade, a lista de termos chave obtida da análise da TF*IDF não deve ser usada para enfiar chaves no conteúdo várias vezes. Embora a medida TF*IDF permita que o senhor tenha muitas palavras-chave relevantes para seu conteúdo, isso não é motivo para voltar ao velho hábito de enfiar palavras-chave em artigos.
Em vez disso, a análise da TF*IDF deveria permitir ao senhor detectar as idéias em falta que deveriam estar em seu conteúdo para torná-lo completo. Essas idéias podem ser tão pequenas quanto um dimensionamento a ser acrescentado a uma folha de produto ou tão grandes quanto um parágrafo de 200 palavras a ser acrescentado a um post de Blog para torná-lo mais completo, mais relevante. A análise da TF*IDF ajuda o senhor a encontrar a melhor maneira de otimizar seu conteúdo.
2.3.3. Mudar o formato de suas páginas, se necessário
Ao analisar os sites concorrentes, o senhor também deve levar em conta o formato que eles usam e, especialmente, o que funciona melhor. É claro que é difícil mudar a estrutura e o layout de um website.
Essas ações exigem muitos recursos e muito tempo. No entanto, se o senhor julgar necessário, com base em sua análise, mudar o conteúdo geral do site, sua atualização e seu desenho, a fim de assegurar uma melhor experiência do usuário e otimizar sua SEO, então o senhor deve reservar todos os recursos para fazer isso.
Aqui estão algumas condições que podem exigir que o senhor atualize o projeto de seu site:
- Não foi possível acrescentar novas sessões de conteúdo devido à estrutura do site;
- A página não reflete a melhor intenção de busca;
- As sessões atuais da página da web não suportam grandes conteúdos;
- A página da web carece de componentes interativos para ser eficaz, etc.
Capítulo 3: Benefícios e limitações da freqüência a termo*Inversa Frequência do documento em SEO
Por que os especialistas em SEO não deveriam negligenciar a medida da TF*IDF ao desenvolver sua estratégia de SEO? O que esse método contribui para a otimização dos websites dos SERPs? Descubra nesta seção as vantagens e desvantagens da análise da TF*IDF.
3.1. As vantagens do termo Frequência*Inverso do Documento Frequência
É óbvio que o método TF*IDF (Term Frequency*Inverse Document Frequency) fornece muitos atalhos na SEO para reduzir a dor dos web referrers. De fato, o objetivo de uma análise da TF*IDF é obter um equilíbrio ou valores de ponderação. Estes valores contribuem essencialmente para :
- Enriqueça a relevância de um conteúdo;
- Produzir conteúdo bem otimizado para a web;
- Otimizar o posicionamento de um website para pesquisas de palavras-chave relevantes.
3.1.1. Aumentar a relevância de um site
A freqüência das palavras-chave em um conteúdo é muito importante para a SEO de uma página da web. É um dos principais critérios nos quais o Google baseia sua classificação de sites nas SERPs.
De fato, quando um usuário faz uma consulta no Google, os algoritmos do mecanismo de busca estudam a correspondência semântica entre o pedido do usuário e o conteúdo dos sites indexados. Portanto, é provável que seu site apareça nos resultados da pesquisa se seu artigo abordar o assunto da pergunta com maior relevância.
O termo freqüência*Análise da freqüência de documentos é importante apenas para melhorar a qualidade do conteúdo do site. Como o Google classifica os sites com base na relação semântica entre a consulta do usuário e o conteúdo do site, é importante para a SEO enriquecer as informações que ele oferece aos visitantes.
O cálculo da TF*IDF torna então possível obter valores de ponderação para realizar uma análise semântica com o objetivo de encontrar as melhores idéias para tornar relevantes os conteúdos das páginas da web.
3.1.2. Produção de conteúdo original e otimizado da web
A originalidade e a qualidade do conteúdo da web são também pontos essenciais que facilitam o posicionamento de um website no Google. Deve-se dizer que é isso que o distingue dos demais e o coloca acima de seus concorrentes.
A análise da TF*IDF é uma das técnicas mais usadas na SEO para encontrar idéias originais de conteúdo. Essa técnica permite que os SEOs realizem um estudo aprofundado dos locais concorrentes e façam comparações competitivas.
Os resultados dessa análise serão usados para desenvolver uma estratégia de marketing de conteúdo com base em palavras-chave relevantes. A vantagem de usar essa técnica é que o senhor não terá que calcular manualmente a medida TF*IDF.
Existem hoje várias ferramentas de SEO que automatizam essa função. Estas incluem ferramentas como :
- Idéias SEO;
- Seobilidade;
- SEMrush;
- OnpageDoc, etc.
3.1.3. Otimização do site para pesquisas de palavras-chave relevantes
A medida da freqüência dos termos e da freqüência inversa dos documentos tornou-se um indicador muito importante para a otimização do conteúdo da web. De fato, o papel da análise não se limita a determinar o equilíbrio ou a freqüência do aparecimento de uma palavra ou frase-chave em um artigo.
É também um instrumento para gerar palavras-chave relevantes e novas idéias de conteúdo. A TF*IDF de fato permite que o senhor descubra quais palavras-chave associadas ao seu mandato principal estão funcionando e, mais importante ainda, quais idéias de conteúdo o Google está dando prioridade.
Esses dados e informações permitirão ao senhor otimizar facilmente o conteúdo de sua web e posicionar-se sobre palavras-chave relevantes. Uma vantagem da freqüência do termo*freqüência do documento inverso que não deve ser negligenciada é que ela permite ao senhor detectar se está praticando o recheio de palavras-chave na criação de seu conteúdo ou se as palavras-chave que está usando estão sub-optimizadas.
3.2. Os limites da análise da TF*IDF
Embora o método de cálculo da TF*IDF seja uma estratégia melhor, que pode contribuir para o desenvolvimento de uma estratégia de marketing de conteúdo baseado em palavras-chave, ele está longe de ser um método perfeito, sem inconvenientes. Embora seja usada na maioria dos casos, a métrica TF*IDF tem algumas limitações que não devem ser negligenciadas.
A análise da métrica TF*IDF permite um estudo geral das palavras-chave, mas esse estudo não leva em conta os sinônimos da palavra-chave principal. Além disso, essa técnica é insuficiente para fazer melhor referência a um site no Google, especialmente com as atualizações permanentes dos algoritmos.
Além disso, a análise da TF*IDF não permite diferenciar os diferentes componentes de um artigo em uma página da Internet. Se concordamos que um artigo é composto de componentes tais como (títulos, títulos, imagens, legendas, etc.), a medida TF*IDF não leva em conta todos os seus componentes ao detectar a freqüência da palavra-chave principal.
No caso de recheio ou sub-optimização de palavras-chave, o método não detecta as sentenças ou parágrafos afetados. Finalmente, é preciso observar que esse método de cálculo da freqüência dos prazos só funciona com grandes artigos.
A TF*IDF dá resultados praticamente insignificantes quando se trata de conteúdo geralmente curto, como artigos de imprensa, fichas de produtos, etc. A análise da TF*IDF não pode, portanto, dar resultados satisfatórios em sites como este:
- Lojas on-line;
- Sites publicitários;
- Portais de notícias, etc.
Sumário
A capacidade de usar a análise TF*IDF para gerar múltiplas palavras-chave associadas a uma palavra-chave principal, bem como novas idéias de conteúdo, faz dessa medida uma poderosa ferramenta de SEO. Se o senhor entende o significado do termo freqüência e cálculos inversos de freqüência de documentos, tem uma idéia da base para o posicionamento das páginas da web nos resultados de pesquisa do Google.
A análise da TF*IDF pode, portanto, ser usada para sua pesquisa de palavras-chave relevante para desenvolver uma estratégia de marketing de conteúdo lucrativo para seus negócios on-line. No entanto, esse método às vezes pode ter inconvenientes ou não funciona todas as vezes.
Espero que este artigo lhe tenha ajudado. Sinta-se à vontade para mencionar o que o senhor pensa sobre o termo Frequência*Inversa Frequência do documento nos comentários.
