Nuestra innovadora función: TF*IDF

Fuera lo Anticuado, adelante con lo Nuevo

Conseguir conectar con el usuario a través del contenido es un proceso complicado y, además, con las múltiples actualizaciones de los algoritmos de los motores de búsqueda esto se complica aún más: nos toca volver a replantear nuestras estrategias. La densidad de las palabras clave solía ser la opción más adecuada para la creación de contenidos, pero ya es agua pasada. En la actualidad, nos centramos en cómo los motores de búsqueda evalúan las palabras clave. De este modo encontramos las palabras adecuadas para tu contenido para que consigas editar un contenido único y relevante para los usuarios.

¿Cómo miden los motores de búsqueda la importancia de las palabras clave?

Existen muchos métodos diferentes que los motores de búsqueda usan para medir la importancia y la relevancia de las palabras clave, pero el método más común es a través de la frecuencia de las palabras clave.

¿Realmente va dirigido el contenido al usuario? ¿Es exactamente eso lo que los usuarios quieren leer cuando entran en tu sitio web? Hacer corresponder el título y la descripción con el contenido de tu página es la mejor opción. Cuanto más sentido tenga el contenido a los ojos del usuario más valor tendrá para los motores de búsqueda.

Es todo un desafío para la recuperación de información (Information Retrieval) ya que los motores de búsqueda necesitan entender el contenido real de un sitio web, no simplemente guardar palabras clave en su base de datos. Teniendo esto en cuenta, los motores de búsqueda se centran solo en una cosa: ¡Matemáticas! Esta es la cuestión: ¿cómo calcular matemáticamente el tema y el propósito de un artículo? Muchos investigadores siguen metidos en el cálculo de la densidad de las palabras clave, pero existen en la actualidad cientos de informes que demuestran que su cálculo es inútil.

¿Y ahora qué?

Desde el principio el algoritmo TF*IDF se ha usado para calcular la importancia que tiene una palabra clave con respecto al contenido. Esta relación aumenta de forma proporcional al número de veces que una palabra aparece en el documento y en base a la relevancia del contenido de todo el sitio web.

Todas las palabras clave encontradas en el contenido que estás editando se analizan con la fórmula TF*IDF para calcular la relevancia de los términos utilizados. Este valor consigue determinar, a través de sistemas de información específicos, los términos más importantes de un documento. Una de las ventajas de este cálculo es que no tendrás que preocuparte nunca más de las palabras clave. Además, al ser un cálculo basado en algoritmos matemáticos, puede aplicarse a cualquier idioma del mundo.

Para explicarlo lo mejor posible, separaré este término en dos partes:

• TF – Term Frequency (Frecuencia de Término) – mide la frecuencia con la que se utiliza un término específico en un único documento. Claramente, cuanto más extenso sea el documento, más probable será que el término aparezca más veces. Por lo tanto es un valor que depende del número de palabras que contiene un documento. Este análisis ayuda a determinar si tu palabra clave aparece de forma natural o forzada en el documento analizado.

TF = Número de veces que aparece la palabra / Número total de palabras en el documento

• IDF: Inverse Document Frequency (Frecuencia Inversa de Documento) – mide la importancia que tiene un término específico con respecto a la relevancia que tiene el texto en todo el sitio web. Sin embargo, aquellos términos que son muy comunes en un texto pero que no tienen mucha relevancia (E.g “es”, “de”, “el”, etc.) se excluyen del análisis:

IDF = Número de documentos / Número de términos en un documento

Ejemplo

Imaginemos que estás leyendo un documento que contiene la palabra “coche” 3 veces.

• TF (Term Frequency) de “”coche”” is (3 / 100) = 0,03
• Hay 10 millones de documentos y la palabra “”coche”” aparece en 1.000 documentos
• IDF (Inverse Document Frequency) = (10.000.000 / 1.000) = 4
• Por lo tanto, el valor TF*IDF revela que este término tiene una importancia de 0,03 x 4 = 0.12

Cómo utilizar la función TF*IDF Paso a Paso

Sigue los pasos siguientes para realizar tú mismo un análisis de tus textos y sácale el máximo partido al marketing de contenidos moderno:

1. Empezamos – Introduce la palabra clave o la URL que quieres analizar, empieza primero por la palabra clave. También podrás seleccionar la región y el idioma de tu búsqueda. La casilla de “normalización” te mostrará sinónimos agrupados. Puedes cancelar esta casilla para que te muestre solo palabras clave específicas.

2. A continuación encontrarás todos los resultados pertenecientes a las 15 mejores páginas de Google relativos a la palabra clave que has elegido. Por ejemplo, si eliges “iphone” encontrarás el siguiente gráfico:

3. La casilla “Proof Keyword Filter” en la esquina superior derecha sirve para filtrar los resultados y que te muestre solo los resultados más importantes de la búsqueda para la que te quieres posicionar. En la esquina izquierda hay dos casillas más. La casilla “Two-Word Combinations” te muestra resultados con más de una palabra clave, como “longtail” que podrían ser útiles para tu posicionamiento.

4. Ahora toca comparar estos resultados al contenido de tu URL.

Una vez completados estos pasos obtendrás un análisis detallados de la importancia de las palabras clave. En este gráfico el azul oscuro representa el valor medio TF*IDF de todos los documentos con este término, cuanto más alta sea la barra más común será este término en los documentos analizados. Sin embargo, el azul claro representa el valor medio TF*IDF de la totalidad, es decir, cuanto más alta sea la barra más utilizado será el término en todas las páginas.

Resumiendo, deberías aparecer en la parte verde para estar mejor posicionado que la media, pero no exageres.

Todos estos valores disminuyen al disminuir el IDF: cuanto más popular es una palabra más bajo será el valor.

5. El Editor de Textos es una herramienta que te ayuda a editar textos específicos en tiempo real. Si ya tienes el contenido escrito, cópialo y pégalo en la casilla correspondiente y el editor de textos te mostrará los términos que deberías utilizar más a menudo y aquellos que deberías eliminar.

6. Para acabar, en la casilla de “Competencia” podrás ver en qué posición se encuentran tus competidores para cada término y ver si tienen una nota TF*IDF mejor que tu. Resulta siempre interesante ver cómo lo están haciendo tus competidores para poder elegir la mejor estrategia con la que posicionarse

Échale un vistazo a nuestra Infografía y visualiza todo el proceso del análisis TF*IDF

Esta herramienta os ayudará a crear contenido único y de alta calidad y además te informará de si tus textos son penalizados por un uso excesivo de palabras clave, “keyword stuffing”. Tal y como hemos comentado previamente, los motores de búsqueda utilizan también esta fórmula como base para determinar el posicionamiento de los sitios web. Con la función TF*IDF podrás asegurarte de que estás creando texto de calidad con las palabras clave adecuadas.

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