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Entenda o Uso da densidade de Palavras Chave no SEO Aplicando a TF-IDF


TF-IDF um clculo estatstico de frequncia de um termo!


Ou melhor, a TF-IDF um clculo estatstico de frequncia de um termo pela frequncia inversa deste e de outros termos em vrios documentos, neste caso, pginas da web. O objetivo demonstrar a relevncia de palavras em relao a um conjunto delas em artigos, textos e descries, o resultado a semntica do texto baseado na da concorrncia, aumento de competitividade, indexao e posicionamento de pginas web.  


???????Um ponto a destacar para o sucesso de uma otimizao SEO, independente do tipo do seu negcio, a plataforma de hospedagem utilizada, ela deve permitir o desenvolvimento da estrutura do site, fatores como velocidade e responsividade so as principais causas do insucesso de uma Otimizao on page, neste contexto, estando tudo ok, o uso de palavras chave a partir da anlise da concorrncia na otimizao pode fazer a diferena no posicionamento para mecanismos de busca.





Entenda um Pouco o Que Densidade de Palavras Chave!



So muitos os fatores que levam um site a ter um bom posicionamento orgnico, at pouco tempo atrs, os mecanismos de busca davam muita relevncia nas palavras chave como origem para identificar produtos e servios para entregar contedo ao usurio.


Lembrando que, entregar contedo ao usurio o produto final dos mecanismos de busca.



Uma das principais estratgias utilizadas at pouco tempo para mostrar os principais termos de um site para os buscadores era a analise e aplicao da ?densidade de palavras chave? em pontos estratgicos de otimizao tais como Metas Tag, Head line e dentro da <Body> das pginas.


Em resumo, densidade de uma palavra chave importante para o SEO, ela o resultado de quantas vezes um termo aparece em um determinado contedo de texto, existem vrios artigos que explicam este conceito, como este um assunto complementar ao que vamos tratar aqui, vou deixar para voc pesquisar depois.


Se realmente voc no entende o que densidade de palavra chave, importante entender para compreender a TF-IDF, por isso, tomei o cuidado de escolher dois artigos sobre o tema, aps esta leitura, veja tambm o contedo do site Marketing Ninja com titulo ?Qual a densidade de palavras chaves ideal de um texto?? ou o artigo ?Como Redigir Textos para SEO???????? do site SEO Maketing para entender melhor!



Por muito tempo, houve um abuso na aplicao da densidade de palavras chave, hoje em dia, com algoritmos mais inteligentes e acompanhados de inteligncia artificial, tem-se que tomar muito mais cuidado, existe uma preocupao maior dos buscadores com a semntica das pginas web para entregar contedo relevante ao usurio.


Talvez voc oua dizer por a que os mecanismos de busca no usam mais a densidade de palavras chave como resultado para entregar contedo na Serp, voc acredita nisso?


O que posso dizer, que, o uso da densidade de palavras chave como forma de identificar contedo continua sendo usada, s que de uma forma diferente, agora no basta preocupar-se com densidade, junto com ela, preciso se preocupar com a frequncia que os termos aparecem em um documento e em fatores de otimizao em comparao com a concorrncia.


At ?ontem?, esta ?frequncia? era aplicada de forma aleatria, no existia uma regra exata, sempre foi tudo baseado em percepo. Basta uma pesquisa com a frase ?quantas palavras em uma pgina para seo???????? ou ?densidade de palavras chave????????, que voc ver artigos recentes ainda apontando o conceito como fator que ajuda no posicionamento de sites nos mecanismos de busca.


Estes artigos no esto totalmente errados, esto apenas desatualizados, a diferena que agora devemos analisar a densidade a partir de uma frequncia de volume de termos (palavras chave) em um volume de texto (contedo da pgina).





Esta analise feita a partir de um clculo matemtico chamado TF-IDF (abreviao de "frequncia de termo - frequncia do documento inverso") que usado para medir a importncia da densidade de palavra-chave em um texto, no nosso caso em uma pgina web, especificamente dentro da <Body> e em fatores de otimizao.


Os mecanismos de busca travam lutas individuais contra diversas estratgias que visam de alguma forma interferir na qualidade do seu produto final, lembrando que este produto a entrega de contedo relevante nas pesquisas, em outra oportunidade, poderemos falar sobre algumas destas batalhas, o que sei, que cada vez mais, os mecanismos de busca esto querendo melhorar seu servio, e para que isso acontea, eles vm aprimorando seus algoritmos com conceitos matemticos e anlises capazes de determinar a semntica de um contedo.


Nos ltimos anos temos tido vrias alteraes e criaes de novos algoritmos voltados a todas as reas de busca, no difcil encontrar artigos falando sobre estas atualizaes e o que elas significam.


Saber o objetivo dos principais algoritmos vo te ajudar a entender a aplicao da TF-IDF.






Principais Algoritmos:



?Panda 2011 a 2015, Pinguim 2012, Hummingbird 2013, ???????Pigeon 2013, Mobili Friendly 2015???????, Rankbrian 2015, Possum 2016, Freed 2017, Medical Update 2018, EAT 2019, Atualizao de confiabilidade 2019, Atualizao de diversidade 2019, BERT 2019, Favicon e posio 0 2020.


Os mais conhecidos so o PINGUIM criado em 2012 e o PANDA em 2011 com atualizaes conhecidas at 2015 (ser que parou ?).


Outros que fizeram barulho foram o HUMMINGBIRD criado em 2013 que serviu como uma confirmao de tendncia, em resumo, ele tem a capacidade de entender os conceitos e as relaes entre palavras-chave, no mesmo ano, para completar, surgiu o PIGEON que deu maior relevncia para termos com palavras-chave de cauda longa, isto porque os usurios esto cada vez mais fazendo buscas por meio da voz.


Em 2015 tivemos duas noticias sobre algoritmos, tivemos a criao do MOBILI FRIENDLY para dispositivos mveis e o RANKBRIAN que trouxe a inteligncia artificial e o aprendizado de mquina para os resultados mostrados na SERP.


Criaes e atualizaes de algoritmos sempre iro ocorrer, em 2016 tivemos o Possum com foco nas buscas locais e recentemente e o algoritmo FRED em 2017 que tem o contedo genuno e bem estruturado como foco de para anlise de contedo para entrega ao usurio.


Na sequencia temos a atualizao Medical Update 2018 que gerou grande impacto no mercado por causar alteraes no posicionamento de diversos sites, mas logo ficou claro que o maior impacto aconteceu nas pginas da categoria YMYL, sigla para Your Money, Your Life.


Em 2019 o mercado foi impactado com a atualizao EAT que veio com o objetivo de vista para analise de trs fatores fundamentais, a expertise, a autoridade e a confiabilidade de um site, em outras palavras, uma forma de medir a eficincia ou deficincia que, dentro de um destes fatores, acender o sinal de baixa qualidade.


Ainda em 2019, tivemos trs atualizaes importantes, a de confiabilidade que gerou resultados negativos principalmente para os sites de notcia, a de diversidade que fez com que os sites passassem a contar com apenas 2 resultados diferentes na primeira pgina da SERP, e o BERT, que significa "Bidirectional Encoder Representations from Transformers," e inicialmente teve seu impacto em pesquisas usando o idioma ingls.


Para 2021 estamos aguardando novas atualizaes, fique atento que assim que houver novidades atualizaremos este artigo.


Perceba uma coisa importante, depois dos algoritmos Panda e Pinguim, todos os algoritmos criados visam de alguma forma o comportamento e a relevncia para identificar e entregar contedo ao usurio.


Baseado nestes dois pontos chave e especificamente nos objetivos dos algoritmos HUMMINGBIRD (semntica) e RANKBRIAN (IA) foi que surgiu o uso do clculo da frequncia de um termo especifico dentro de um documento (TF) com a frequncia com que uma palavra-chave usada em uma coleo de documentos (IDF), a inverso da frequncia uma mtrica de correo que busca reduzir a importncia dos artigos e de palavras menos importantes e dar mais destaque a palavras significativas.


TF ? Frequncia de um termo especifico dentro de um documento.


IDF ? Frequncia com que uma palavra-chave usada em uma coleo de documentos




Como Funciona a TF-IDF na Prtica para SEO



Ao contrrio da densidade de palavras-chave que olha apenas o nmero de vezes que um termo usado, independente do tamanho do documento (texto), a TF-IDF analisa um conjunto maior de pginas (sua em relao a concorrncia) e tenta determinar a importncia de uma ou mais palavras-chave entre seu contedo e dos melhores posicionados que disputam os principais termos do seu negcio.

Realmente no algo muito simples de entender, mas vamos l ... veja este exemplo!


Por exemplo, na busca por manuteno de geladeira o termo Conserto de Geladeira  mais importante que Torneira para filtro de geladeira, isto acontece porque nem toda geladeira tem Torneiras para filtro. Por este motivo, o termo, ?conserto de geladeira?, ser usado em um conjunto maior de pginas que falam sobre o assunto. Este resultado exatamente o que esta metodologia pode apurar! 


A mgica est em usar a metodologia olhando para as estatsticas de uso de palavras-chave de um grande nmero de concorrentes. Com o uso da TF-IDF, possvel avaliar quais so as palavras-chave mais importantes e relevantes para o seu tpico, identificar qual delas usada na sua pgina corretamente, tanto quanto os motores de busca esperam que seja, e quais termos esto sendo usados pouco ou muito. Olha ai a densidade sendo apurada em favor do resultado da TF-IDF, isto , a partir da frequncia do termo em um documento!


Ainda em 2014 o Google menciona o TF-IDF como ferramenta de anlise de contedo, veja este artigo "teaching-machines-to-read-between-lines???????" 




Esta a prova que o Google j conhecido por usar o clculo da TF-IDF na anlise e entrega de contedo, dai supor que o uso pode facilmente se estender para indexao e posicionamento de sites bem fcil, o que voc acha?!

???????

Entenda mais sobre a TF-IDF e semntica!  


Para entender sobre a TF-IDF acesse > Como Calcular a TF-IDF


Para entender mais sobre semntica acesse > O que Semntica de Texto!




O Que Podemos Concluir?



Existem fatores de otimizao que de uma forma ou de outra nunca iro acabar, e a densidade de palavras chave, bem como o seu uso, uma delas!


O que esta acontecendo agora que a densidade de palavras chave precisa ser usada com uma determinada frequncia em um contexto semntico e com base na concorrncia., simples no?

Para que seu negcio on line esteja afinado com esta nova forma de expor contedo, preciso alinhar os principais pontos de oferta do mesmo, extremamente importante observar o uso apropriado de termos e de palavras exatas relacionadas em um Documento e de acordo com a concorrncia para aumentar a competitividade, evitar estufar suas pginas e metas tag, duplicar contedo, etc, o ideal!


Voc encontrou este artigo bem posicionado nas buscas? Eu j estou aplicando esta metodologia em meus clientes e claro, em meu site tambm, inclusive, apliquei neste artigo!


Bora pesquisar a aplicao da TF ? IDF?



Quer saber qual o sistema que uso?