TF*IDF o Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti è un fattore di ranking che Google utilizza per analizzare i contenuti dei siti web. Tradotta in francese come “La fréquence de terme et la fréquence de document inverse”, questa metrica permette di identificare le parole chiave o le frasi importanti nei contenuti del sito web.
Indica sia la frequenza con cui la parola appare nel documento, sia il valore aggiunto che il termine chiave apporta al contenuto del sito. Nella SEO, le permette di andare oltre le semplici parole chiave e di produrre contenuti rilevanti che raggiungeranno il suo pubblico.
La battaglia per ottenere un posizionamento più elevato dei siti web nelle SERP di Google va avanti da anni e gli esperti SEO sono costantemente alla ricerca di strategie che possano aiutarli a dominare la concorrenza
Una delle più antiche pratiche SEO che aiuta i SEO a posizionare rapidamente i loro siti è la ricerca e lo studio delle parole chiave.
Questa pratica è, infatti, la base per la produzione di contenuti rilevanti. Che si tratti della home page di un sito, di sottopagine, di pagine di prodotti o di categorie…, i contenuti pertinenti scritti sulla base della ricerca di parole chiave sono la chiave per posizionarsi nei risultati di ricerca e distinguersi dalla concorrenza.
Tuttavia, uno dei metodi più noti nella ricerca di parole chiave è il calcolo della misura TF*IDF. In questo articolo, scoprirà essenzialmente cosa significano frequenza dei termini e frequenza inversa dei documenti e i loro vantaggi per l’ottimizzazione dei motori di ricerca.
Capitolo 1: Cosa significano frequenza dei termini e frequenza inversa dei documenti?
TF*IDF è l’acronimo di Term Frequency*Inverse Document Frequency. È una delle misure che costituiscono la base per il posizionamento delle pagine web nelle SERP di Google. Nel marketing digitale, gli esperti SEO utilizzano questa strategia per determinare gli argomenti da trattare per posizionare il loro sito nei risultati di ricerca.
Per comprendere meglio il concetto di Frequenza dei termini e Frequenza inversa dei documenti, affronterò l’acronimo separatamente, spiegando i singoli elementi.
1.che cos’è la frequenza dei termini?
La frequenza dei termini si riferisce al numero di occorrenze di una parola, di una frase o di una frase in un contenuto. Nel contesto dell’ottimizzazione dei motori di ricerca, questa strategia consiste nel valutare il numero di volte in cui una parola chiave viene ripetuta in un articolo di una pagina web.
I marketer digitali utilizzano questa strategia per tracciare la densità delle parole chiave nei contenuti ottimizzati, o il numero di volte in cui una parola chiave appare nei contenuti
Per esempio, se scrive un articolo sul traffico del sito web e la parola chiave principale “Traffico qualificato” viene ripetuta quattro volte nell’articolo, la frequenza del termine per quell’articolo è quattro.
In realtà, la frequenza dei termini da sola non è in grado di permetterle di posizionare bene il suo sito o di avere un’idea delle sue possibilità di successo. Invece, i SEO utilizzano la frequenza dei termini e la dividono per il numero totale di parole dell’articolo per capire la densità di parole chiave del contenuto.
Questo indicatore di performance della “densità di parole chiave” si trova spesso negli strumenti SEO come Yoast. Supponiamo che la parola chiave principale “Traffico qualificato” compaia quattro volte in un articolo di 300 parole. Facendo l’operazione 4/300 moltiplicato per 100, otteniamo un valore di 1,33.
Quindi la densità della parola chiave “Traffico qualificato” in un articolo di 300 parole è dell’1,33%. Tuttavia, quando questa stessa parola chiave compare quattro volte in un articolo di 3000 parole, la sua densità diventa dello 0,13%. Possiamo quindi dedurre che la densità della parola chiave è più considerevole in un contenuto rispetto ad altri, anche se la frequenza dei termini rimane la stessa.
1.qual è la frequenza inversa dei documenti?
L’inversione della frequenza dei documenti è una formula che riduce il valore delle parole chiave più frequenti e aumenta il valore di termini e frasi singoli o meno frequenti in un contenuto. Fondamentalmente, l’IDF le dà un’idea chiara di quali termini del suo articolo hanno più valore e peso.
Se continuiamo con l’esempio della parola chiave “traffico qualificato”, un web writer può ovviamente inserire altre parole come: visita, cliente ideale, conversione, ecc. che formano un campo lessicale intorno alla parola chiave principale. Secondo la teoria della frequenza inversa dei documenti, queste parole hanno più peso o valore nel contenuto rispetto alla parola chiave principale “traffico qualificato”.
1.3. origine della frequenza dei termini e della frequenza inversa dei documenti (TF*IDF)
Una delle regole fondamentali in base alle quali i primi motori di ricerca classificano i siti nei risultati di ricerca è la frequenza delle parole chiave nel contenuto di una pagina web. Questo è particolarmente vero per i vecchi motori di ricerca come Altavista, Web Crawler, Infoseek, che davano un valore molto alto alla ricorrenza delle parole chiave nelle pagine web.
Fonte: advancedwebranking
Con questa condizione, più volte un termine chiave appare in un contenuto, più viene considerato rilevante dagli algoritmi per consentire alla pagina web di posizionarsi nelle SERP. La formula della frequenza dei termini viene quindi adottata per consentire agli algoritmi dei vecchi motori di ricerca di valutare la frequenza di comparsa di una parola chiave in una pagina web o in un insieme di pagine.
Ma con il tempo, la frequenza dei termini, in qualche modo simile alla densità delle parole chiave, è diventata insufficiente per valutare la rilevanza di una pagina web. In seguito, nel 1972, è stato introdotto un nuovo concetto per colmare il vuoto o l’insufficienza della frequenza Term.
Si tratta del famoso concetto di Inverse Document Frequency (IDF), inventato dalla ricercatrice inglese Karen Spärck Jones. Tradotta letteralmente in francese come frequenza inversa del documento, questa misura ha permesso di valutare il numero totale di documenti che includono un determinato termine o parola chiave nell’intero corpus studiato.
1.3.1 Invenzione della prima formula TF*IDF
La prima formula per calcolare la Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti (TF*IDF) è stata inventata nel 1975 dal famoso ricercatore scientifico Gérard Salton. In effetti, Gerard Salton ha superato i limiti dei motori di ricerca trovando una formula che mette in relazione il TF e l’IDF (TF*IDF).
Questa formula consente, da un lato, di attribuire un “peso” o un valore a un termine trovato in un documento. D’altra parte, il valore trovato per il termine viene utilizzato per giudicare se il documento è rilevante per essere classificato nei risultati di ricerca di una query di parole chiave.
1.3.2. La formula Okapi BM25
La prima formula relativa a TF*IDF funzionava bene e consentiva agli algoritmi dei motori di ricerca di presentare risultati più o meno accurati a query diverse. Tuttavia, diverse altre varietà sono state derivate da questa prima formula e sono state testate per l’analisi della pertinenza dei risultati di ricerca.
Fonte: seoquantum
Tra queste diverse varianti c’è il recentissimo “Okapi BM25”, basato sulla logica del Coseno di Salton. Questa variante di TF*IDF è considerata la più accurata e soddisfacente per valutare la rilevanza di un documento.
1.4. Come calcolare la Frequenza dei termini (TF) e la Frequenza inversa dei documenti (IDF)?
A prima vista, la formula può sembrare complicata o difficile da risolvere. Ecco una spiegazione della formula TF*IDF e della sua applicazione.
1.4.1. Calcolo della frequenza dei termini (TF)
Lo scopo principale del calcolo della frequenza dei termini è quello di determinare la ricorrenza di una parola chiave in relazione al resto delle parole in un contenuto. La formula prevede quindi un logaritmo che assegna alla parola il suo valore esatto.
Calcolare la frequenza di un termine chiave (x) in un contenuto (y) equivale a determinare la frequenza di occorrenza della parola e dividere questo valore per il numero totale di parole nel documento. Il logaritmo “Log 2” viene applicato ai due valori della frazione per ottenere un risultato che esprime la rilevanza del termine chiave.
Fonte: ionos
Sia che si tratti di determinare la densità della parola o la sua frequenza in un contenuto, occorre notare che il logaritmo viene sempre applicato a entrambi i valori della frazione.
1.4.2. Calcolare la frequenza inversa dei documenti (IDF)?
La frequenza dei termini (TF) è generalmente limitata alla frequenza di una parola chiave in una pagina web. Al contrario, l’IDF o Inverse Document Frequency va oltre questo limite, determinando la rilevanza di tutti i contenuti di un sito tenendo conto della frequenza delle parole.
Fonte: ionos
Per determinare l’IDF di un termine chiave (x) su un sito, il numero totale di pagine del sito viene diviso per il numero di pagine contenenti il termine chiave (x). Infine, per ottenere un valore più preciso, il valore (1) deve essere aggiunto al risultato del calcolo e il logaritmo deve essere dedotto.
La formula per calcolare l’IDF è quindi la seguente:
IDF = Log e (Numero totale di pagine/numero di pagine contenenti il termine chiave).
Fonte: notanotherdatafact
Consideriamo l’esempio della parola chiave “Traffico qualificato” per applicare la formula della frequenza inversa dei documenti. Su un totale di 1.000.000 pagine, si presume che 405.000 contengano il termine chiave “Traffico qualificato”. Quindi la frequenza inversa dei documenti dà il seguente risultato:
IDF (Traffico qualificato) = Log e (1.000.000/409.000) = 0,38
Capitolo 2: Applicazione della frequenza dei termini*frequenza inversa dei documenti nella SEO
Le parole chiave sono uno dei pilastri che gli specialisti SEO prendono in considerazione quando sviluppano una strategia SEO. Sono molto importanti per il posizionamento di un sito web nelle SERP dei motori di ricerca, Google in particolare.
Tuttavia, la scelta delle parole chiave per un sito web si basa su un’analisi approfondita della frequenza con cui le persone cercano la parola chiave. In passato, gli specialisti SEO utilizzavano quello che oggi viene chiamato keyword stuffing per posizionare i loro siti nelle SERP di Google.
A quel tempo, Google non disponeva ancora degli algoritmi per analizzare e giudicare questa pratica. Quei giorni sono passati e molto è cambiato nel campo dell’ottimizzazione dei motori di ricerca.
La concorrenza tra i siti web è diventata sempre più agguerrita e Google ora ha molti requisiti che sono strettamente controllati dai suoi vari algoritmi. L’inserimento di parole chiave nei contenuti è diventato una strategia Black Hat che viene penalizzata da Google.
Fonte: inspiremelabs
Tuttavia, le parole chiave sono ancora preziose, ma la qualità delle parole chiave che utilizza oggi è più importante della quantità che inserisce in un contenuto. Ma come fa a trovare le parole chiave qualificate e potenti che le permetteranno di produrre articoli pertinenti? Qui entrano in gioco la frequenza dei termini e la frequenza inversa dei documenti (TF*IDF).
2.1. Cosa significa TF*IDF per la SEO?
Nella SEO, l’applicazione della Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti consiste nel raccogliere i risultati di ricerca basati su una determinata parola chiave e valutare la qualità e la rilevanza di quella parola chiave. In parole povere, ha bisogno di uno strumento o di una misura che la aiuti a scoprire il valore semantico delle parole chiave che inserisce nella sua strategia SEO.
Questa è proprio la funzione principale del TF*IDF nella referenziazione naturale. Questa misura la aiuterà a scoprire i contenuti che Google apprezza nei siti web e i termini chiave che danno valore semantico a questi contenuti.
Grazie ai numerosi aggiornamenti dell’algoritmo di Google, il motore di ricerca è in grado di capire le esigenze degli utenti di Internet e, soprattutto, se sono soddisfatti o meno dopo aver visitato un sito web. La buona notizia è che la teoria TF*IDF è in grado di fornirle una visione delle metriche che Google utilizza per valutare la rilevanza dei siti.
Il TF*IDF le offre l’opportunità di scoprire cosa stanno facendo i suoi concorrenti, nonché idee per contenuti di alta qualità che può produrre per soddisfare i suoi visitatori. Prendiamo l’esempio di un esperto SEO che ha un sito in cui tratta argomenti di salute e benessere.
Per il posizionamento del suo sito nei risultati di ricerca di Google, vuole posizionarsi sulla parola chiave “olio di cocco”. Una ricerca tradizionale di parole chiave rilevanti associate alla parola chiave principale produce risultati come
- Uso dell’olio di cocco ;
- Importanza dell’olio di cocco per i capelli ;
- I benefici dell’olio di cocco, ecc.
Certamente, questa ricerca fornisce nuove idee per scrivere contenuti per il sito in questione. Ma questo non è sufficiente per scrivere contenuti rilevanti. È importante conoscere anche gli argomenti comunemente trattati dai siti concorrenti, soprattutto dai siti più autorevoli nel campo della salute e del benessere.
Per esempio, il SEO web può utilizzare uno strumento come STAT per recuperare un elenco di pagine di siti concorrenti che sono ben referenziati per la parola chiave “olio di cocco”. Poi può utilizzare un altro strumento di analisi del sito, io consiglio Ryte, per analizzare le diverse pagine dei concorrenti per la parola chiave “olio di cocco”.
Inoltre, il calcolo del valore “Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti” TF*IDF le permetterà di valutare la qualità delle pagine dei suoi concorrenti e di confrontarle con il suo sito. I risultati della sua analisi saranno utilizzati per scegliere parole chiave di qualità, che hanno una frequenza di ricerca più alta e una concorrenza più bassa.
La ricerca tradizionale di parole chiave può certamente scoprire ciò che gli utenti cercano comunemente. Tuttavia, il limite di questa ricerca è che non fornisce informazioni su ciò che i suoi concorrenti stanno sviluppando nei loro contenuti.
Ciò significa che può produrre contenuti di qualità con le parole chiave ottenute dalla ricerca standard, ma le sue pagine rimarranno poco referenziate a causa della supremazia della concorrenza. La ricerca approfondita di parole chiave con l’analisi TF*IDF, invece, rivelerà le parole chiave associate alla sua parola chiave principale e il loro peso o valore semantico.
Questa analisi fornisce anche un’indicazione della potenza della concorrenza, in modo da sapere cosa aspettarsi e ovviamente agire. Ciò che sembra più brillante dell’analisi Term Frequency*Inverse Document Frequency è che non rivela parole chiave che sono morfologicamente simili alla parola chiave principale, ma piuttosto parole chiave che sono correlate con valori semantici.
Fondamentalmente, la Frequenza dei termini e la Frequenza inversa dei documenti forniscono indicazioni sugli argomenti che Google privilegia. Questa analisi rappresenta quindi un vantaggio per i SEO del web, per scoprire idee di contenuti che funzionano per posizionare un sito nei risultati di ricerca di Google.
2.2. In quale contesto si dovrebbe utilizzare l’analisi TF*IDF nella SEO?
TF*IDF è una misura che si aggiunge ai numerosi strumenti con cui lavorano gli esperti SEO e gli editori web. Possono usarlo per individuare le lacune nei contenuti che hanno attualmente sulle loro varie pagine web, classificando i primi 10 risultati di una pagina di ricerca.
Fonte: affde
Anche la frequenza dei termini e la frequenza inversa dei documenti possono essere molto utili quando si creano nuovi contenuti per i siti web. Tenere conto di questa misura quando scrive nuovi articoli può aiutare il suo sito a posizionarsi rapidamente nelle SERP. In questa sezione, troverà i contenuti sui quali può applicare per la prima volta la misura TF*IDF.
2.2.1. Contenuto per posizionarsi sulla seconda pagina di ricerca
Se sul suo sito ci sono contenuti che da tempo si posizionano nella seconda pagina delle SERP di Google, sarebbe opportuno applicare l’analisi TF*IDF. Anche se questi contenuti sono stati ben trattati con le pratiche di referenziazione naturale, possono comunque beneficiare di un tocco con la considerazione del TF*IDF.
Fonte : audreytip
Infatti, il calcolo della frequenza dei termini e della frequenza inversa dei documenti le permette di analizzare il contenuto dei suoi concorrenti che si posizionano nei primi 10 risultati della SERP. Quando confronta i risultati di questa analisi con il contenuto del suo sito, può scoprire cosa c’era di sbagliato
2.2.2. Contenuti che perdono posizione e traffico nel corso dell’anno
Un sito che passa dalla prima all’ultima posizione nei risultati di ricerca di Google è probabilmente vittima di una concorrenza agguerrita o dell’algoritmo di Google che modifica la pagina di ricerca in base ai contenuti più rilevanti. Qualunque sia la causa, è importante controllare.
Può farlo prendendo uno screenshot della pagina di ricerca di quando il suo sito era in prima posizione e uno screenshot della sua posizione attuale. Può utilizzare uno strumento come SpyFu e confrontare le due SERP.
In ogni caso, un’analisi TF*IDF le darà un’idea di quali contenuti Google apprezza e anche di quali idee i suoi concorrenti stanno sviluppando nei loro contenuti. Una revisione del contenuto della sua pagina, tenendo conto dei risultati dell’analisi, può correggere questo problema di posizionamento.
2.3) Come viene effettuata l’analisi TF*IDF?
A prima vista, la formula per il calcolo della frequenza dei termini*frequenza inversa del documento, l’analisi può sembrare molto complicata. Ma in pratica il processo di raccolta dei dati per l’analisi TF*IDF non è così noioso come potrebbe sembrare.
Il primo passo è selezionare i primi dieci (10) risultati che appaiono nella pagina di ricerca per il suo termine chiave principale. Poi utilizza uno strumento come Screaming Frog per ottenere parole chiave associate alla sua parola chiave principale.
Le parole chiave ottenute da questa analisi le daranno un’idea di ciò che le persone stanno cercando e potrà confermare se deve aggiungere grandi sessioni di contenuti alla sua pagina o se i contenuti presenti coprono meglio l’argomento. L’analisi TF*IDF può essere effettuata anche con uno strumento come Ryte o Linkassistant.
Fonte: static.semrush
Ryte, ad esempio, può aiutarla a confrontare i link dei primi 10 risultati visualizzati nella SERP per la sua parola chiave principale. Lo strumento offre anche un editor di testo che fornisce raccomandazioni per ottimizzare i nuovi contenuti.
In sostanza, lo strumento le fornirà un elenco di parole chiave che riflettono ciò che funziona per i suoi concorrenti e ciò che Google valuta. La parte difficile è come utilizzare questo elenco di parole chiave per produrre contenuti utili per i suoi visitatori.
2.3.1. Modificare l’elenco delle parole chiave
Si ricordi che l’obiettivo non è ripetere o citare i suoi concorrenti, ma utilizzare i dati per proporre idee più efficaci delle loro. Ecco perché è importante iniziare a raffinare l’elenco delle parole chiave usando il buon senso.
2.3.1. Rilevare gli argomenti mancanti
In realtà, l’elenco dei termini chiave ottenuto dall’analisi TF*IDF non dovrebbe essere utilizzato per inserire più volte le chiavi nei contenuti. Sebbene la misura TF*IDF le permetta di avere molte parole chiave rilevanti per il suo contenuto, questo non è un motivo per tornare alla vecchia abitudine di infilare parole chiave negli articoli.
Invece, l’analisi TF*IDF dovrebbe permetterle di individuare le idee mancanti che dovrebbero essere presenti nel suo contenuto per renderlo completo. Queste idee possono essere piccole come una quotatura da aggiungere a una scheda prodotto o grandi come un paragrafo di 200 parole da aggiungere a un post del blog per renderlo più completo, più rilevante. L’analisi TF*IDF la aiuta a trovare il modo migliore per ottimizzare i suoi contenuti.
2.3.3. Modifichi il formato delle sue pagine, se necessario
Quando analizza i siti dei concorrenti, deve prendere in considerazione anche il formato che utilizzano e soprattutto quello che funziona meglio. Naturalmente, è difficile modificare la struttura e il layout di un sito web.
Queste azioni richiedono molte risorse e tempo. Tuttavia, se ritiene necessario, sulla base della sua analisi, modificare il contenuto complessivo del sito, il suo aggiornamento e il suo design per garantire una migliore esperienza dell’utente e per ottimizzare la SEO, allora dovrebbe mettere da parte tutte le risorse per farlo.
Ecco alcune condizioni che potrebbero richiedere un aggiornamento del design del suo sito:
- Impossibile aggiungere nuove sessioni di contenuti a causa della struttura del sito;
- La pagina non riflette la migliore intenzione di ricerca;
- Le sessioni attuali delle pagine web non supportano i contenuti di grandi dimensioni;
- La pagina web manca di componenti interattivi per essere efficace, ecc.
Capitolo 3: Vantaggi e limiti della Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti nella SEO
Perché gli esperti SEO non dovrebbero trascurare la misura TF*IDF quando sviluppano la loro strategia SEO? Cosa aggiunge questo metodo all’ottimizzazione dei siti web nelle SERP? Scopra in questa sezione i vantaggi e gli svantaggi dell’analisi TF*IDF.
3.1. I vantaggi del termine Frequenza*Frequenza inversa del documento
È ovvio che il metodo TF*IDF (Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti) fornisce molte scorciatoie nella SEO per ridurre il dolore dei referenti web. Infatti, lo scopo di un’analisi TF*IDF è quello di ottenere un equilibrio o valori di ponderazione. Questi valori contribuiscono essenzialmente a :
- Arricchire la rilevanza di un contenuto;
- Produrre contenuti web ben ottimizzati;
- Ottimizzare il posizionamento di un sito web per le ricerche di parole chiave pertinenti.
3.1.1. Aumentare la rilevanza di un sito
La frequenza delle parole chiave in un contenuto è molto importante per la SEO di una pagina web. È uno dei criteri principali su cui Google basa il ranking dei siti nelle SERP.
Infatti, quando un utente effettua una richiesta su Google, gli algoritmi del motore di ricerca studiano la corrispondenza semantica tra la richiesta dell’utente e il contenuto dei siti indicizzati. È quindi probabile che il suo sito appaia nei risultati della ricerca se il suo articolo affronta l’argomento della query con maggiore rilevanza.
L’analisi della frequenza dei termini*Inverse document frequency è importante proprio per migliorare la qualità dei contenuti del sito. Poiché Google classifica i siti in base alla relazione semantica tra la domanda dell’utente e il contenuto del sito, è importante che il SEO arricchisca le informazioni che offre ai visitatori.
Il calcolo TF*IDF consente poi di ottenere valori di ponderazione per effettuare un’analisi semantica al fine di trovare le idee migliori per rendere rilevanti i contenuti delle pagine web.
3.1.2. Produzione di contenuti web originali e ottimizzati
Anche l’originalità e la qualità dei contenuti web sono punti essenziali che facilitano il posizionamento di un sito web su Google. Va detto che questo è ciò che la distingue dagli altri e la pone al di sopra dei suoi concorrenti.
L’analisi TF*IDF è una delle tecniche più utilizzate nella SEO per trovare idee di contenuti originali. Questa tecnica consente ai SEO di condurre uno studio approfondito dei siti concorrenti e di effettuare confronti competitivi.
I risultati di questa analisi saranno utilizzati per sviluppare una strategia di content marketing basata su parole chiave rilevanti. Il vantaggio di utilizzare questa tecnica è che non dovrà calcolare manualmente la misura TF*IDF.
Oggi esistono diversi strumenti SEO che automatizzano questa funzione. Questi includono strumenti come :
- Idee SEO;
- Mobilità marittima;
- SEMrush;
- OnpageDoc, ecc.
3.1.3. Ottimizzazione del sito web per la ricerca di parole chiave rilevanti
La misurazione della frequenza dei termini e della frequenza inversa dei documenti è diventata un indicatore molto importante per l’ottimizzazione dei contenuti web. Infatti, il ruolo dell’analisi non si limita a determinare l’equilibrio o la frequenza di apparizione di una parola o frase chiave in un articolo.
È anche uno strumento per generare parole chiave rilevanti e nuove idee di contenuto. Il TF*IDF le permette di scoprire quali parole chiave associate al suo termine principale stanno funzionando e, soprattutto, quali idee di contenuto Google sta privilegiando.
Questi dati e informazioni le permetteranno di ottimizzare facilmente i suoi contenuti web e di posizionarsi sulle parole chiave rilevanti. Un vantaggio della frequenza dei termini*frequenza inversa dei documenti che non deve essere trascurato è che le permette di rilevare se sta praticando il keyword stuffing nella creazione dei suoi contenuti o se le parole chiave che sta utilizzando sono sotto-ottimizzate.
3.2. I limiti dell’analisi TF*IDF
Sebbene il metodo di calcolo TF*IDF sia una strategia migliore che può contribuire allo sviluppo di una strategia di content marketing basata sulle parole chiave, è ben lungi dall’essere un metodo perfetto e privo di inconvenienti. Sebbene venga utilizzata nella maggior parte dei casi, la metrica TF*IDF presenta alcune limitazioni che non devono essere trascurate.
L’analisi della metrica TF*IDF consente uno studio generale delle parole chiave, ma questo studio non prende in considerazione i sinonimi della parola chiave principale. Inoltre, questa tecnica è insufficiente per referenziare meglio un sito su Google, soprattutto con gli aggiornamenti permanenti degli algoritmi.
Inoltre, l’analisi TF*IDF non consente di differenziare i diversi componenti di un articolo su una pagina web. Se siamo d’accordo che un articolo è composto da componenti come (titoli, intestazioni, immagini, didascalie, ecc.), la misura TF*IDF non tiene conto di tutti i suoi componenti quando rileva la frequenza della parola chiave principale.
In caso di keyword stuffing o di sotto-ottimizzazione delle parole chiave, il metodo non rileva le frasi o i paragrafi interessati. Infine, va notato che questo metodo di calcolo della frequenza dei termini funziona solo con articoli di grandi dimensioni.
Il TF*IDF fornisce risultati praticamente insignificanti quando si tratta di contenuti generalmente brevi, come articoli di stampa, schede di prodotti, ecc. L’analisi TF*IDF non può quindi fornire risultati soddisfacenti su siti come:
- Negozi online;
- Siti pubblicitari;
- Portali di notizie, ecc.
Sommario
La possibilità di utilizzare l’analisi TF*IDF per generare più parole chiave associate a una parola chiave principale, nonché nuove idee di contenuto, rende questa misura un potente strumento SEO. Se comprende il significato dei calcoli della frequenza dei termini e della frequenza inversa dei documenti, ha un’idea della base del posizionamento delle pagine web nei risultati di ricerca di Google.
L’analisi TF*IDF può quindi essere utilizzata per la ricerca di parole chiave rilevanti per sviluppare una strategia di content marketing redditizia per il suo business online. Tuttavia, questo metodo può presentare degli inconvenienti o non funzionare sempre.
Spero che questo articolo l’abbia aiutata. Si senta libero di dire cosa pensa della Frequenza dei termini*Frequenza inversa dei documenti nei commenti.
