Frecuencia de términos*Frecuencia inversa de documentos (TF*IDF)

TF*IDF o Term frequency*Inverse document frequency es un factor de clasificación que Google utiliza para analizar el contenido de los sitios web. Traducida al francés como «La fréquence de terme et la fréquence de document inverse», esta métrica permite identificar las palabras clave o frases importantes en el contenido del sitio web.

Indica tanto la frecuencia con la que la palabra aparece en el documento como el valor añadido que el término clave aporta al contenido del sitio. En la SEO, le permite ir más allá de las simples palabras clave y producir contenidos relevantes que lleguen a su público.

La batalla por una mejor clasificación de los sitios web en las SERP de Google lleva años librándose y los expertos en SEO buscan constantemente estrategias que les ayuden a dominar a la competencia

Una de las prácticas de SEO más antiguas que ayuda a los SEO a clasificar sus sitios rápidamente es la investigación y el estudio de palabras clave.

Esta práctica es, de hecho, la base de la producción de contenidos relevantes. Ya sea la página de inicio de un sitio, las subpáginas, las páginas de productos o de categorías…, el contenido relevante redactado sobre la base de la investigación de palabras clave es la clave para posicionarse en los resultados de búsqueda y destacarse de la competencia.

Sin embargo, uno de los métodos más conocidos en la investigación de palabras clave es el cálculo de la medida TF*IDF. En este artículo, descubrirá esencialmente qué significan la frecuencia de términos y la frecuencia inversa de documentos y sus beneficios para la optimización de los motores de búsqueda.

Capítulo 1: ¿Qué significan la frecuencia de términos y la frecuencia inversa de documentos?

TF*IDF son las siglas de Term Frequency*Inverse Document Frequency. Es una de las medidas que forman la base para clasificar las páginas web en las SERP de Google. En el marketing digital, los expertos en SEO utilizan esta estrategia para determinar los temas que deben abordar para posicionar su sitio en los resultados de búsqueda.

Para comprender mejor el concepto de Frecuencia de Términos y Frecuencia Inversa de Documentos, abordaré el acrónimo por separado explicando las piezas individualmente.

1.¿Qué es la frecuencia de los términos?

La frecuencia de los términos se refiere al número de apariciones de una palabra, frase u oración en un contenido. En el contexto de la optimización de los motores de búsqueda, esta estrategia consiste en evaluar el número de veces que se repite una palabra clave en un artículo de una página web.

Los profesionales del marketing digital utilizan esta estrategia para hacer un seguimiento de la densidad de las palabras clave en el contenido optimizado, o del número de veces que una palabra clave aparece en el contenido

Por ejemplo, si escribe un artículo sobre el tráfico del sitio web y la palabra clave principal «Tráfico cualificado» se repite cuatro veces en el artículo, entonces la frecuencia del término para ese artículo es cuatro.

TERM FREQUENCY - INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (2)

En realidad, la frecuencia de los términos por sí sola no está facultada para permitirle clasificar bien su sitio web ni para conocer sus posibilidades de éxito. En cambio, los SEO utilizan la frecuencia de los términos y la dividen por el número total de palabras del artículo para comprender la densidad de palabras clave del contenido.

Este indicador de rendimiento de la «densidad de palabras clave» se encuentra a menudo en herramientas SEO como Yoast. Supongamos que la palabra clave principal «Tráfico cualificado» aparece cuatro veces en un artículo de 300 palabras. Haciendo la operación 4/300 multiplicado por 100, obtenemos un valor de 1,33.

Así, la densidad de la palabra clave «Tráfico cualificado» en un artículo de 300 palabras es del 1,33%. Sin embargo, cuando esta misma palabra clave aparece cuatro veces en un artículo de 3000 palabras, su densidad pasa a ser del 0,13%. Por lo tanto, podemos deducir que la densidad de la palabra clave es más considerable en un contenido que en otros aunque la frecuencia del término siga siendo la misma.

1.¿Qué es la frecuencia inversa de los documentos?

La frecuencia inversa de los documentos es una fórmula que reduce el valor de las palabras clave más frecuentes y aumenta el valor de los términos y frases simples o menos frecuentes en un contenido. Básicamente, la FID le da una idea clara de qué términos de su artículo tienen más valor y peso.

Si seguimos con el ejemplo de la palabra clave «tráfico cualificado», un redactor web puede obviamente insertar otras palabras como: visita, cliente ideal, conversión, etc. que forman un campo léxico alrededor de la palabra clave principal. Según la teoría de la frecuencia inversa de los documentos, estas palabras tienen más peso o valor en el contenido que la palabra clave principal «tráfico cualificado».

1.3. origen de la frecuencia de los términos y de la frecuencia inversa de los documentos (TF*IDF)

Una de las reglas básicas por las que los primeros motores de búsqueda clasifican los sitios en los resultados de búsqueda es la frecuencia de las palabras clave en el contenido de una página web. Esto es especialmente cierto en el caso de los motores de búsqueda más antiguos, como Altavista, Web Crawler, Infoseek, que daban un valor muy alto a la recurrencia de las palabras clave en las páginas web.

Recherche sur le web

Fuente: advancedwebranking

Con esta condición, cuantas más veces aparezca un término clave en un contenido, más relevante será considerado por los algoritmos para permitir que la página web se posicione en las SERPs. Por tanto, se adopta la fórmula de la frecuencia de términos para que los algoritmos de los antiguos motores de búsqueda puedan evaluar la frecuencia de aparición de una palabra clave en una página web o en un conjunto de páginas.

Pero, con el tiempo, la frecuencia de los términos, algo similar a la densidad de las palabras clave, pasó a ser insuficiente para evaluar la relevancia de una página web. Más tarde, en 1972, se introdujo un nuevo concepto para llenar el vacío o la insuficiencia de la frecuencia de los términos.

Se trata del famoso concepto de Frecuencia Inversa de Documentos (FID) inventado por la investigadora inglesa Karen Spärck Jones. Traducida literalmente al francés como la frecuencia inversa de los documentos, esta medida permite evaluar el número total de documentos que incluyen un término o una palabra clave determinada en todo el corpus estudiado.

1.3.1 Invención de la primera fórmula TF*IDF

La primera fórmula para calcular la Frecuencia de Términos*Frecuencia Inversa de Documentos (TF*IDF) fue inventada en 1975 por el famoso investigador científico Gérard Salton. De hecho, Gerard Salton fue más allá de los límites de los motores de búsqueda al encontrar una fórmula que relaciona la TF y la IDF (TF*IDF).

 composantes de l equation

Esta fórmula permite, por un lado, dar un «peso» o un valor a un término encontrado en un documento. Por otro lado, el valor encontrado para el término se utiliza para juzgar si el documento es relevante para ser clasificado en los resultados de búsqueda de una consulta de palabra clave.

1.3.2. La fórmula Okapi BM25

La primera fórmula que relacionaba TF*IDF funcionaba bien y permitía a los algoritmos de los motores de búsqueda presentar resultados más o menos precisos a las diferentes consultas. Sin embargo, de esta primera fórmula se derivaron otras variedades que se probaron para el análisis de la relevancia de los resultados de la búsqueda.

Formule mettant en relation TF IDF

Fuente: seoquantum

Entre estas diferentes variantes se encuentra la muy reciente «Okapi BM25», basada en la lógica del coseno de Salton. Esta variante del TF*IDF se considera la más precisa y satisfactoria para evaluar la relevancia de un documento.

1.4. ¿Cómo calcular la frecuencia de términos (TF) y la frecuencia inversa de documentos (IDF)?

A primera vista, la fórmula puede parecer complicada o difícil de resolver. He aquí una explicación de la fórmula TF*IDF y su aplicación.

1.4.1. Cálculo de la frecuencia de los términos (TF)

El objetivo principal del cálculo de la frecuencia de términos es determinar la recurrencia de una palabra clave en relación con el resto de palabras de un contenido. Por tanto, la fórmula implica un logaritmo que asigna a la palabra su valor exacto.

Calcular la frecuencia de un término clave (x) en un contenido (y) equivale a determinar la frecuencia de aparición de la palabra y dividir este valor por el número total de palabras del documento. El logaritmo «Log 2» se aplica a los dos valores de la fracción para obtener un resultado que exprese la relevancia del término clave.

Formule calcul de la frequence d un terme cle dans un contenu

Fuente: ionos

Tanto para determinar la densidad de la palabra como su frecuencia en un contenido, hay que tener en cuenta que el logaritmo se aplica siempre a ambos valores de la fracción.

1.4.2. ¿Calcular la frecuencia inversa de los documentos (FID)?

La frecuencia de términos (TF) se limita generalmente a la frecuencia de una palabra clave en una página web. Por el contrario, el IDF o Frecuencia Inversa de Documentos va más allá de este límite al determinar la relevancia de todo el contenido de un sitio teniendo en cuenta la frecuencia de las palabras.

Formule Calcul de l Inverse Document Frequency

Fuente: ionos

Para determinar la FID de un término clave (x) en un sitio, se divide el número total de páginas del sitio por el número de páginas que contienen el término clave (x). Finalmente, para obtener un valor más preciso, hay que sumar el valor (1) al resultado del cálculo y deducir el logaritmo.

Por lo tanto, la fórmula para calcular la FID es la siguiente:

IDF = Log e (Número total de páginas/ Número de páginas que contienen el término clave).

Formule pour determiner l IDF d un terme clé

Fuente: notanotherdatafact

Consideremos el ejemplo de la palabra clave «Tráfico cualificado» para aplicar la fórmula de la frecuencia inversa de los documentos. De un total de 1.000.000 de páginas, se supone que 405.000 contienen el término clave «Tráfico cualificado». Entonces la frecuencia inversa de los documentos da lo siguiente:

IDF (tráfico cualificado) = Log e (1.000.000/409.000) = 0,38

Capítulo 2: Aplicación de la Frecuencia de Términos*Frecuencia Inversa de Documentos en el SEO

Las palabras clave son uno de los pilares que los especialistas en SEO tienen en cuenta a la hora de desarrollar una estrategia de SEO. Son muy importantes para el posicionamiento de un sitio web en las SERPs de los motores de búsqueda, Google en particular.

Sin embargo, la elección de las palabras clave para un sitio web se basa en un análisis exhaustivo de la frecuencia con la que la gente busca la palabra clave. En el pasado, los especialistas en SEO utilizaban lo que ahora se denomina «keyword stuffing» (relleno de palabras clave ) para clasificar sus sitios en las SERP de Google.

En ese momento, Google aún no disponía de los algoritmos para analizar y juzgar esta práctica. Aquellos días ya han pasado y muchas cosas han cambiado en el campo de la optimización de los motores de búsqueda.

La competencia entre los sitios web se ha vuelto cada vez más feroz y Google tiene ahora muchos requisitos que están estrictamente controlados por sus diversos algoritmos. El relleno de palabras clave en el contenido se ha convertido en una estrategia Black Hat que es penalizada por Google.

TF IDF pour le SEO

Fuente: inspiremelabs

Sin embargo, las palabras clave siguen siendo valiosas, salvo que la calidad de las palabras clave que utiliza hoy en día es más importante que la cantidad que pone en un contenido. Pero, ¿cómo encontrar las palabras clave cualificadas y de gran potencia que le permitan producir artículos relevantes? Aquí es donde entran en juego la frecuencia de términos y la frecuencia inversa de documentos (TF*IDF).

2.1. ¿Qué significa TF*IDF para la SEO?

En la SEO, la aplicación de la Frecuencia de términos*Frecuencia inversa de documentos consiste en recopilar resultados de búsqueda basados en una palabra clave determinada y evaluar la calidad y la relevancia de esa palabra clave. En términos sencillos, necesita una herramienta o medida que le ayude a descubrir el valor semántico de las palabras clave que pone en su estrategia de SEO.

Esta es precisamente la función principal del TF*IDF en la referenciación natural. Esta medida le ayudará a descubrir el contenido que Google valora en los sitios web y los términos clave que dan valor semántico a este contenido.

Gracias a las numerosas actualizaciones del algoritmo de Google, el motor de búsqueda es capaz de comprender las necesidades de los internautas y, lo que es más importante, si están satisfechos o no después de visitar un sitio web. La buena noticia es que la teoría del TF*IDF probablemente le permitirá conocer las métricas que utiliza Google para evaluar la relevancia de los sitios.

El TF*IDF le da la oportunidad de conocer lo que hacen sus competidores, así como ideas de contenidos de alta calidad que puede producir para satisfacer a sus visitantes. Tomemos el ejemplo de un experto en SEO que tiene un sitio en el que trata temas de salud y bienestar.

Para el posicionamiento de su sitio en los resultados de búsqueda de Google, quiere posicionarse en la palabra clave «aceite de coco». Una búsqueda tradicional de palabras clave relevantes asociadas a la palabra clave principal arroja resultados como

  • Uso del aceite de coco ;
  • Importancia del aceite de coco para el cabello ;
  • Los beneficios del aceite de coco, etc.

Ciertamente, esta investigación proporciona nuevas ideas para escribir contenidos para dicho sitio. Pero, esto no es suficiente para escribir contenido relevante. También es importante conocer los temas que suelen tratar los sitios de la competencia, especialmente los más autorizados en el ámbito de la salud y el bienestar.

Por ejemplo, el SEO de la web puede utilizar una herramienta como STAT para recuperar una lista de páginas de sitios de la competencia que estén bien referenciadas para la palabra clave «aceite de coco». A continuación, puede utilizar otra herramienta de análisis de sitios, recomiendo Ryte para analizar las diferentes páginas de los competidores para la palabra clave «aceite de coco».

Outil Ryte

Además, el cálculo del valor TF*IDF «Term frequency*Inverse document frequency» le permitirá evaluar la calidad de las páginas de sus competidores y compararlas con su sitio. Los resultados de su análisis se utilizarán para elegir palabras clave de calidad, que tengan una mayor frecuencia de búsqueda y una menor competencia.

La investigación tradicional de palabras clave puede ciertamente averiguar lo que los usuarios buscan habitualmente. Sin embargo, la limitación de esta investigación es que no proporciona información sobre lo que sus competidores están desarrollando en sus contenidos.

Esto significa que puede producir contenido de calidad con las palabras clave que obtiene de la búsqueda estándar, pero sus páginas seguirán siendo poco referenciadas debido a la supremacía de la competencia. Por otro lado, la investigación en profundidad de las palabras clave con el análisis TF*IDF revelará las palabras clave asociadas a su palabra clave principal y su peso o valor semántico.

Este análisis también le ofrece una imagen más clara de la potencia de la competencia, para que sepa qué esperar y, obviamente, tomar medidas. Lo que parece más brillante del análisis de Frecuencia de Términos*Frecuencia Inversa de Documentos es que no revela las palabras clave que son morfológicamente similares a la palabra clave principal, sino las que están relacionadas con valores semánticos.

Básicamente, la Frecuencia de Términos y la Frecuencia Inversa de Documentos proporcionan información sobre los temas a los que Google da prioridad. Por lo tanto, este análisis representa una ventaja para que los SEO de la web descubran ideas de contenido que funcionen para clasificar un sitio en los resultados de búsqueda de Google.

2.2. ¿En qué contexto debe utilizarse el análisis TF*IDF en la SEO?

El TF*IDF es una medida que se suma a las numerosas herramientas con las que trabajan los expertos en SEO y los editores web. Pueden utilizarlo para detectar lagunas en el contenido que tienen actualmente en sus distintas páginas web, clasificando los 10 primeros resultados de una página de búsqueda.

TF IDF Explorer

Fuente: affde

La frecuencia de los términos y la frecuencia inversa de los documentos también pueden ser muy útiles a la hora de crear nuevos contenidos para los sitios web. Tener en cuenta esta medida a la hora de escribir nuevos artículos puede ayudar a que su sitio se posicione rápidamente en las SERP. En esta sección, encontrará el contenido sobre el que puede aplicar por primera vez la medida TF*IDF.

2.2.1. Contenido para posicionarse en la 2ª página de búsqueda

Si tiene un contenido en su sitio web que lleva algún tiempo posicionado en la segunda página de las SERPs de Google, sería conveniente aplicarle el análisis TF*IDF. Incluso si estos contenidos han sido bien con las prácticas de referenciación natural, todavía pueden beneficiarse de un toque con la consideración del TF*IDF.

Contenus classer sur la 2e page de recherche

Fuente : audreytip

En efecto, el cálculo de la frecuencia de los términos y de la frecuencia inversa de los documentos le permite analizar el contenido de sus competidores que figuran en los 10 primeros resultados de la SERP. Cuando compare los resultados de este análisis con el contenido de su sitio, podrá descubrir lo que estaba mal

2.2.2. Contenidos que pierden posición y tráfico a lo largo del año

Un sitio que pasa de la primera a la última posición en los resultados de búsqueda de Google es probable que haya sido víctima de la dura competencia o del algoritmo de Google que cambia la página de búsqueda en función del contenido más relevante. Sea cual sea la causa, es importante comprobarlo.

Puede hacerlo tomando una captura de pantalla de la página de búsqueda de cuando su sitio estaba en la primera posición y una captura de pantalla de su posición actual. Puede utilizar una herramienta como SpyFu y comparar las dos SERP.

En cualquier caso, un análisis TF*IDF le dará una idea de los contenidos que valora Google y también de las ideas que desarrollan sus competidores en sus contenidos. Una revisión del contenido de su página teniendo en cuenta los resultados de su análisis puede corregir este problema de posicionamiento.

2.3) ¿Cómo se realiza el análisis TF*IDF?

A primera vista, la fórmula para calcular la Frecuencia de Términos*Frecuencia de Documentos Inversos, el análisis puede parecer muy complicado. Pero en la práctica, el proceso de recogida de datos para el análisis TF*IDF no es tan tedioso como parece.

El primer paso es seleccionar los diez (10) primeros resultados que aparecen en la página de búsqueda para su término clave principal. A continuación, utilice una herramienta como Screaming Frog para obtener las palabras clave asociadas a su palabra clave principal.

Las palabras clave obtenidas de este análisis le darán una idea de lo que la gente busca y podrá confirmar si necesita añadir grandes sesiones de contenido a su página o si el contenido presente cubre mejor el tema. El análisis TF*IDF también puede realizarse con una herramienta como Ryte o Linkassistant.

Keyword Relevancy

Fuente: static.semrush

Ryte, por ejemplo, puede ayudarle a comparar los enlaces de los 10 primeros resultados que aparecen en la SERP para su palabra clave principal. La herramienta también ofrece un editor de texto que da recomendaciones para optimizar los nuevos contenidos.

Básicamente, la herramienta le dará una lista de palabras clave que reflejan lo que funciona para sus competidores y lo que Google valora. La parte complicada es cómo va a utilizar esta lista de palabras clave para producir contenido útil para sus visitantes.

2.3.1. Modificación de la lista de palabras clave

Recuerde que el objetivo no es repetir o mencionar a sus competidores, sino utilizar los datos para aportar ideas más potentes que ellos. Por eso es importante empezar por afinar la lista de palabras clave utilizando su sentido común.

2.3.1. Detectar los temas que faltan

En realidad, la lista de términos clave obtenida a partir del análisis TF*IDF no debe utilizarse para introducir claves en el contenido varias veces. Aunque la medida TF*IDF le permite tener muchas palabras clave relevantes para su contenido, esto no es una razón para volver a la vieja costumbre de rellenar palabras clave en los artículos.

En cambio, el análisis TF*IDF debería permitirle detectar las ideas que faltan en su contenido para que sea completo. Estas ideas pueden ser tan pequeñas como una acotación que se añada a una ficha de producto o tan grandes como un párrafo de 200 palabras que se añada a una entrada del blog para hacerla más completa, más relevante. El análisis TF*IDF le ayuda a encontrar la mejor manera de optimizar su contenido.

2.3.3. Cambie el formato de sus páginas si es necesario

Al analizar los sitios de la competencia, también debe tener en cuenta el formato que utilizan y, sobre todo, lo que mejor funciona. Por supuesto, es difícil cambiar la estructura y el diseño de un sitio web.

Estas acciones requieren muchos recursos y tiempo. Sin embargo, si cree que es necesario, basándose en su análisis, cambiar el contenido general del sitio, su actualización y su diseño para garantizar una mejor experiencia de usuario y optimizar su SEO, entonces debe destinar todos los recursos para hacerlo.

Estas son algunas condiciones que pueden requerir que actualice el diseño de su sitio:

  • No se pueden añadir nuevas sesiones de contenido debido a la estructura del sitio;
  • La página no refleja la mejor intención de búsqueda;
  • Las sesiones actuales de la página web no admiten contenidos de gran tamaño;
  • La página web carece de componentes interactivos para ser eficaz, etc.

Capítulo 3: Ventajas y limitaciones de la frecuencia de los términos*Frecuencia inversa de los documentos en el SEO

¿Por qué los expertos en SEO no deben descuidar la medida TF*IDF al desarrollar su estrategia de SEO? ¿Qué aporta este método a la optimización de los sitios web en las SERP? Descubra en esta sección las ventajas e inconvenientes del análisis TF*IDF.

3.1. Las ventajas del término Frecuencia*Inversa de Documentos

Es obvio que el método TF*IDF (Term Frequency*Inverse Document Frequency) proporciona muchos atajos en el SEO para reducir el dolor de los referenciadores web. En efecto, el objetivo de un análisis TF*IDF es obtener un equilibrio o valores de ponderación. Estos valores contribuyen esencialmente a :

  • Enriquecer la relevancia de un contenido;
  • Produzca contenidos web bien optimizados;
  • Optimizar el posicionamiento de un sitio web para las búsquedas de palabras clave relevantes.

3.1.1. Aumentar la relevancia de un sitio

La frecuencia de las palabras clave en un contenido es muy importante para el SEO de una página web. Es uno de los principales criterios en los que se basa Google para clasificar los sitios en las SERP.

En efecto, cuando un usuario realiza una consulta en Google, los algoritmos del buscador estudian la coincidencia semántica entre la petición del usuario y el contenido de los sitios indexados. Por lo tanto, es probable que su sitio aparezca en los resultados de la búsqueda si su artículo aborda el tema de la consulta con mayor relevancia.

Avantages et inconvenients

El análisis de la frecuencia de los términos*Inversión de la frecuencia de los documentos es importante sólo para mejorar la calidad del contenido del sitio. Dado que Google clasifica los sitios en función de la relación semántica entre la consulta del usuario y el contenido del sitio, es importante que el SEO enriquezca la información que ofrece a los visitantes.

El cálculo del TF*IDF permite entonces obtener valores de ponderación para realizar un análisis semántico con el fin de encontrar las mejores ideas para hacer relevantes los contenidos de las páginas web.

3.1.2. Producción de contenidos web originales y optimizados

La originalidad y la calidad del contenido de la web son también puntos esenciales que facilitan el posicionamiento de un sitio web en Google. Hay que decir que esto es lo que le diferencia del resto y le sitúa por encima de sus competidores.

El análisis TF*IDF es una de las técnicas más utilizadas en SEO para encontrar ideas de contenidos originales. Esta técnica permite a los SEO realizar un estudio en profundidad de los sitios de la competencia y hacer comparaciones competitivas.

Los resultados de este análisis se utilizarán para desarrollar una estrategia de marketing de contenidos basada en palabras clave relevantes. La ventaja de utilizar esta técnica es que no tendrá que calcular manualmente la medida TF*IDF.

Hoy en día existen varias herramientas de SEO que automatizan esta función. Entre ellas se encuentran herramientas como :

3.1.3. Optimización del sitio web para las búsquedas de palabras clave relevantes

La medición de la frecuencia de los términos y la frecuencia inversa de los documentos se ha convertido en un indicador muy importante para la optimización de los contenidos web. De hecho, el papel del análisis no se limita a determinar el equilibrio o la frecuencia de aparición de una palabra o frase clave en un artículo.

También es una herramienta para generar palabras clave relevantes y nuevas ideas de contenido. El TF*IDF le permite realmente descubrir qué palabras clave asociadas a su término principal están funcionando y, lo que es más importante, qué ideas de contenido está priorizando Google.

Estos datos e información le permitirán optimizar fácilmente el contenido de su web y posicionarse en palabras clave relevantes. Una ventaja de la frecuencia de términos*frecuencia inversa de documentos que no debe pasarse por alto es que le permite detectar si está practicando el «keyword stuffing» en la creación de su contenido o si las palabras clave que está utilizando están infraoptimizadas.

3.2. Los límites del análisis TF*IDF

Aunque el método de cálculo TF*IDF es una estrategia mejor que puede contribuir al desarrollo de una estrategia de marketing de contenidos basada en palabras clave, dista mucho de ser un método perfecto sin inconvenientes. Aunque se utiliza en la mayoría de los casos, la métrica TF*IDF tiene algunas limitaciones que no deben pasarse por alto.

El análisis de la métrica TF*IDF permite un estudio general de las palabras clave, pero este estudio no tiene en cuenta los sinónimos de la palabra clave principal. Además, esta técnica es insuficiente para referenciar mejor un sitio en Google, especialmente con las permanentes actualizaciones de los algoritmos.

Además, el análisis TF*IDF no permite diferenciar los distintos componentes de un artículo en una página web. Si estamos de acuerdo en que un artículo está formado por componentes como (títulos, encabezados, imágenes, pies de foto, etc.), la medida TF*IDF no tiene en cuenta todos sus componentes a la hora de detectar la frecuencia de la palabra clave principal.

En el caso del «keyword stuffing» o la suboptimización de las palabras clave, el método no detecta las frases o párrafos afectados. Por último, cabe señalar que este método de cálculo de la frecuencia de términos sólo funciona con artículos de gran tamaño.

El TF*IDF da resultados prácticamente insignificantes cuando se trata de contenidos generalmente cortos, como artículos de prensa, fichas de productos, etc. Por lo tanto, el análisis TF*IDF no puede dar resultados satisfactorios en sitios como:

  • Tiendas en línea;
  • Sitios de publicidad;
  • Portales de noticias, etc.

Resumen

La capacidad de utilizar el análisis TF*IDF para generar múltiples palabras clave asociadas a una palabra clave principal, así como nuevas ideas de contenido, hace de esta medida una poderosa herramienta de SEO. Si entiende el significado de los cálculos de la frecuencia de términos y de la frecuencia inversa de documentos, tendrá una idea de la base para posicionar las páginas web en los resultados de búsqueda de Google.

Por lo tanto, el análisis TF*IDF puede utilizarse para su investigación de palabras clave relevantes para desarrollar una estrategia de marketing de contenidos rentable para su negocio en línea. Sin embargo, este método a veces puede tener inconvenientes o no funciona siempre.

Espero que este artículo le haya ayudado. No dude en mencionar lo que piensa sobre Frecuencia de términos*Frecuencia inversa de documentos en los comentarios.

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