El mercado de SEO está cada vez más maduro. Ya se fue la época en que la que bastaba llenar la página de palabras clave para alcanzar los primeros lugares de los resultados de búsqueda. El algoritmo de Google ya ha evolucionado para poder darle sentido a las palabras de un texto e, incluso, interpretar las intenciones de búsqueda de los usuarios.
¿Crees que, con toda esa inteligencia del buscador, es posible hacer solo lo básico de SEO para tener resultados?
Los profesionales del área deben entender cómo piensa el algoritmo y adoptar abordajes de optimización que atiendan sus expectativas para tener buenos resultados en el posicionamiento. Y esas optimizaciones están cada vez más sofisticadas.
Es el caso, por ejemplo, de lo que hablaremos en este artículo: TF-IDF, un abordaje de optimización on page. Esta sigla representa una forma como Google determina estadísticamente la importancia de una palabra clave o una frase analizando centenas o miles de documentos.
Al entender la inteligencia que está por detrás de esta herramienta del buscador, puedes adoptar mejores estrategias de SEO on page y destacarte entre la competencia.
En este texto aprenderás:
¿Qué es TF-IDF?
TF-IDF es un cálculo estadístico adoptado por el algoritmo de Google para medir qué términos son más relevantes para un asunto, analizando la frecuencia con que aparecen en una página, en comparación con su frecuencia en un conjunto más grande de páginas.
TF-IDF no es un concepto exclusivo de SEO. Se usa en diferentes sistemas de recuperación de información. Entre ellos, están los motores de búsqueda de Internet, pero también sistemas bibliotecarios y de mineración de textos, por ejemplo.
El cálculo sirve como factor de ponderación de términos, es decir, para entender la importancia de un término o frase específica para determinado documento.
Pero, desde que leíste el título de este artículo, debes estarte preguntando: ¿TF- qué? Entonces, vamos a entender qué quiere decir esta sigla.
TF-IDF significa Term Frequency - Inverse Document Frequency. Esta expresión puede ser traducida para el español como "Frecuencia del Término - Frecuencia Inversa de los Documentos". Todavía no quedó muy claro, ¿verdad? Entonces, vamos por partes.
TF se refiere a la "frecuencia del término". Esa parte del cálculo responde a la pregunta: ¿Con qué frecuencia el término aparece en este documento? Mientras mayor sea la frecuencia del término en el documento, mayor será su importancia.
Por otro lado, IDF significa "frecuencia inversa de los documentos". En esta parte, la herramienta responde: ¿Con qué frecuencia el término aparece en todos los documentos de la colección? Mientras mayor sea la frecuencia en los documentos, menor será la importancia del término.
El cálculo del IDF considera qué términos se repiten frecuentemente en los textos, como artículos y conjunciones (el, la, lo, y, pero, que, etc.), y no tienen relevancia para los documentos. Así, en el caso de Google, ni para la indexación ni para el posicionamiento.
Por lo tanto, cuando el factor IDF se incorpora, el cálculo disminuye el peso de los términos que ocurren con mucha frecuencia en el conjunto de documentos y aumenta el peso de los términos que aparecen más raramente. Este esquema te ayudará a entenderlo mejor.
No vamos a entrar en los detalles de los cálculos estadísticos (aquí podrás entender las fórmulas).
Pero podemos resumirlo así: la importancia del término (valor TF-IDF) aumenta de acuerdo con el número de veces que la palabra aparece en el documento (TF). Pero se compensa por el número de repeticiones en la colección de documentos (IDF), lo que sirve para ajustar el hecho de que algunas palabras aparecen con más frecuencia en general.
¿Cómo Google usa el cálculo TF-IDF?
En el caso de Google, el cálculo TF-IDF ayuda al buscador a enfatizar los términos y frases del contenido de sitios y blogs que realmente importan para su indexación y clasificación en el ranking.
Vale la pena recordar que Google usa un robot para rastrear los contenidos de la web, por eso, no tiene capacidad humana de entender el sentido de las palabras y el contexto de los contenidos. Mejor dicho, hoy ya sabe hacer eso, gracias a la tecnología que permite que cada vez más se aproxime a la inteligencia humana.
El cálculo TF-IDF es un ejemplo de la tecnología incorporada al robot para el procesamiento de lenguaje. Google adopta sistemas que hacen esos cálculos automáticamente en millones de documentos de Internet para darles sentido a lo que dicen.
TF-IDF se usa como parte de la indexación semántica latente (LSI o Latent Semantic Indexing). Google usa ese abordaje de indexación para comprender las relaciones entre palabras, frases y conceptos, o sea, la semántica de los textos de un sitio web o blog.
Eso es esencialmente importante cuando hay palabras con significados semejantes (sinonimia) o con más de un significado (polisemia).
¿Te acuerdas de aquella época en que los sitios web repetían miles de veces la misma palabra clave para la que querían posicionarse?
Para evitar ese tipo de práctica de black hat, llamada keyword stuffing, perjudicial a la experiencia del usuario, Google adoptó el LSI. Así, el buscador tiene más inteligencia para valorizar los contenidos de calidad para el visitante.
Dentro de esa lógica, entonces, el TF-IDF sirve para procesar el lenguaje utilizado en los contenidos. No sirve para darle sentido a los términos, pero para entender su importancia y darles diferentes pesos.
Antes de eso, Google consideraba apenas la densidad de las palabras clave, que es un concepto bastante difundido en SEO, pero que analiza apenas la frecuencia del término en la página, sin evaluar su relevancia.
Así, la palabra "que" podría ser entendida como relevante en un post sobre "Marketing de Contenidos", ya que siempre suele aparecer bastante.
Entonces, el TF-IDF ajusta ese cálculo para comprender la importancia del término al comparar la frecuencia en la página con su frecuencia en otros miles de documentos. De ese modo, Google puede refinar la calidad de la indexación para las palabras clave correctas.
De esta manera, cuando el usuario hace una búsqueda en Google, sabrá indicar las páginas más valiosas para su consulta, considerando aún otros factores para el posicionamiento, claro está.
¿Cómo ese abordaje de optimización on page puede contribuir con tu blog?
Después de saber qué es TF-IDF, tal vez te preguntes: ok, pero ¿cómo eso puede ayudar en mis estrategias de SEO?
Primeramente, conocer la lógica del TF-IDF es importante para entender cómo funciona Google y cómo está evolucionando a lo largo de los años. Este es el primer paso para establecer tus estrategias de SEO, de acuerdo con las últimas actualizaciones del algoritmo.
Lamentablemente, no tenemos acceso a los cálculos exactos que Google hace en tu blog. Ese es un secreto muy bien guardado por el algoritmo del buscador.
La buena noticia es que existen herramientas que hacen el cálculo TF-IDF para el término y la URL que definas, en comparación con otros sitios web bien posicionados en los motores de búsqueda.
De esta forma, el abordaje TF-IDF puede usarse en la práctica, en tus optimizaciones on page, que ahora podrás hacer usando la misma lógica de Google. Con estas herramientas puedes:
- buscar las palabras clave (identificar qué términos y asuntos son vitales para un tópico)
- analizar a la competencia (identificar qué términos pesan más para que tu competencia esté adelante en el ranking);
- optimizar semánticamente los contenidos nuevos o las publicaciones antiguas (identificar las palabras clave vitales para el tópico e introducirlas naturalmente en el contenido).
Ryte, Seobility y Link Assistant son algunas de las herramientas que trabajan con TF-IDF. Suelen funcionar de la siguiente forma. Primero introduces una URL y las palabras clave (o solo una) que deseas posicionar.
La herramienta verifica las páginas mejor clasificadas en Google para esas palabras clave, analiza el contenido y hace el cálculo TF-IDF en todos los términos para identificar los más relevantes.
De esa manera, obtienes una lista de palabras clave relacionadas, también conocidas como coocurrencias. Con esta lista, puedes planificar tus contenidos, compararlos con los de la competencia y optimizarlos semánticamente.
A continuación, entenderás cómo usar esas herramientas en tus optimizaciones.
¿Cómo hacer una optimización TF-IDF?
¿Quieres entender mejor cómo hacer una optimización TF-IDF? Entonces, mira un paso a paso para usar una herramienta de TF-IDF y hacer las optimizaciones en tu blog.
1. Escribe tu contenido o escoge una página para optimizarla
Recuerda que la escritura natural se comunica mejor con el usuario. Por eso, lo ideal es empezar por la escritura y después hacer las optimizaciones con abordaje TF-IDF.
2. Elige una herramienta de análisis TF-IDF
Para ejemplificarlo, escogimos Seobility, que ofrece tres análisis TF-IDF gratuitos sin la necesidad de registro. Coloca la URL que quieres analizar y la palabra clave que deseas posicionar.
También puedes definir el país de la búsqueda (en la versión gratuita) y la cantidad de resultados de Google que la herramienta va a analizar (solo en la versión pagada).
En el ejemplo, usamos el término "Marketing de Contenidos" y la URL "www.rockcontent.com" para una búsqueda en "Google.com". La herramienta genera un gráfico así:
El gráfico nos muestra los términos relacionados con "Marketing de Contenidos" que tienen más relevancia en las páginas mejor posicionadas para ella.
En azul, está identificado el valor promedio del TF-IDF para los resultados conteniendo el término mencionado. Mientras más grande sea la barra azul, mayor es la importancia del término para el tópico.
La línea anaranjada, al mismo tiempo, muestra el valor TF-IDF de la URL que se está buscando, en relación con la competencia.
3. Identifica qué términos y coocurrencias son más relevantes
A partir de ese gráfico, ya es posible sacar algunas conclusiones. Puedes ver por ejemplo, que el término "resultados" está bien optimizado en la URL en relación con la competencia.
Sin embargo, la URL tiene un TF-IDF muy bajo para los términos "redes" y "sociales", que son coocurrencias relativamente importantes. Entonces, la palabra clave "redes sociales" puede entrar en la mira de las optimizaciones on page.
4. Haz optimizaciones on page con términos identificados
Después de identificar qué términos deben optimizarse, es el momento de ir a tu texto. Incluye o substituye palabras del contenido para que los términos identificados obtengan más relevancia.
En la optimización on page, es importante considerar no solo el cuerpo del texto, pero también los campos de la página, como el título, las heading tags, la URL y las tags de imágenes. En esos campos, la palabra clave aún gana más peso.
Recuerda también de que no sirve de mucho contaminar el texto con palabras clave. Google tiene inteligencia suficiente para identificar y punir el keyword stuffing, ¿ok?
Entonces, utiliza los términos con naturalidad, de forma que el lector tenga una buena experiencia, pero pensando también en conquistar al algoritmo.
En el caso de Seobility, la herramienta ofrece aún el recurso de editar el texto de la página allí mismo, con recomendaciones sobre qué términos deben optimizarse.
Mira un ejemplo en esta imagen.
¿Cuándo utilizar la optimización TF-IDF?
La optimización TF-IDF puede usarse para optimizar los contenidos y orientar la redacción de nuevos textos del blog. Sin embargo, cuando ya tienes centenas de publicaciones, ¿cómo saber por dónde empezar?
Lo ideal es trabajar con las páginas que tienen más potencial, para obtener resultados más rápidos. Entonces puedes empezar por:
Contenidos de alto potencial en la segunda página de la SERP
Verifica si tienes contenidos que fueron publicados hace un buen tiempo, pero que no pueden llegar a la primera página de resultados de Google.
En esos casos, la optimización del contenido vía TF-IDF, en conjunto con ajustes técnicos y linkbuilding, tiende a traer resultados positivos.
Contenidos perdiendo posiciones lentamente
Verifica qué páginas están perdiendo posiciones y tráfico en el último año. Probablemente, están sufriendo la acción de la competencia o de los cambios de peso que el algoritmo le está dando a los términos.
En este caso, revisar el contenido para optimizar las palabras, a partir del abordaje TF-IDF, ayuda a recuperar las posiciones en el ranking.
Contenidos con términos de búsqueda semejantes en contenido
Identifica las páginas que están optimizadas para términos de búsqueda semejantes, como "carro" y "comprar carro".
En este caso puedes buscar términos relevantes que se pueden usar en esas páginas para diferenciar el contenido y evitar la canibalización de palabras clave.
Por otro lado, las palabras clave genéricas y con alta competencia (por ejemplo, noticias, universidad, recetas) tienden a no tener tantos resultados con el abordaje TF-IDF.
En estos casos, otros criterios, como los backlinks y la autoridad del sitio web, suelen tener un mayor peso en el posicionamiento. mientras que la optimización del contenido probablemente no será un diferencial.
En fin, entender qué es TF-IDF es una forma de entender cómo Google piensa y te ayuda a optimizar tus páginas según la lógica del buscador. Sin embargo, nunca te olvides de que el foco es el usuario. Google no quiere que agrades solo al robot, quiere que los visitantes de tu sitio web tengan una buena experiencia.
El abordaje TF-IDF, por lo tanto, no debe estar sobre la experiencia del usuario. Debe ser solo una herramienta para "ajustar los tornillos" en la optimización de contenido y SEO on page.
Ahora que ya conoces el abordaje TF-IDF, lee también nuestro artículo completo sobre SEO Técnico, que es fundamental para que Google pueda llegar hasta tus contenidos.
