소개
TF-IDF(용어 빈도-역 문서 빈도) 는 데이터 세트의 다른 문서와 비교하여 문서 내 키워드의 중요성을 결정하는 데 사용되는 SEO 측정지표입니다. 검색 엔진이 콘텐츠 관련성과 키워드 중요도를 평가하는 데 도움이 됩니다.
TF-IDF가 중요한 이유:
- 단순한 빈도를 넘어 중요한 키워드를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 검색 알고리즘에서 콘텐츠 관련성을 개선합니다.
- 문맥적 연관성에 집중하여 키워드 채우기를 줄입니다.
TF-IDF 작동 방식
1. 용어 빈도(TF)
- 문서에 키워드가 얼마나 자주 나타나는지 측정합니다.
- 공식:
TF = (용어가 나타나는 횟수) / (문서 내 총 단어 수)
2. 역문서 빈도(IDF)
- 여러 문서에서 키워드가 얼마나 자주 사용되는지 또는 얼마나 드문지를 평가합니다.
- 공식
IDF = 로그(총 문서 수 / 해당 용어가 포함된 문서 수)
3. TF-IDF 점수 계산
TF-IDF = TF * IDF- 높은 TF-IDF = 키워드가 관련성이 높고 고유합니다.
- 낮은 TF-IDF = 키워드가 과도하게 사용되었거나 고유하지 않습니다.
Google이 순위에서 TF-IDF를 사용하는 방법
- Google의 BERT & MUM 알고리즘은 키워드 빈도뿐만 아니라 의미론적 의미도 분석합니다.
- TF-IDF는 양질의 콘텐츠를 차별화하는 고가치 용어를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- TF-IDF 점수가 최적화된 페이지는 관련 검색어에서 더 높은 순위를 차지하는 경향이 있습니다.
SEO 최적화를 위해 TF-IDF를 사용하는 방법
✅ 1. 관련 키워드 식별
- TF-IDF 분석 도구 (Ranktracker의 콘텐츠 분석기, 서빌리티, 서퍼 SEO)를 사용합니다.
- 상위 랭킹 콘텐츠에 사용된 업계별 용어를 찾아보세요.
✅ 2. 키워드 문맥 관련성 향상
- 키워드를 과도하게 채우지말고 자연스럽게 배치하는 데 집중하세요.
- 의미론적 변형 및 관련 용어 (LSI 키워드)를 사용합니다.
✅ 3. 콘텐츠 깊이 최적화
- 주제의 여러 측면을 다루면 TF-IDF 점수를 높일 수 있습니다.
- 예시: 'SEO 도구' 대신 순위 추적, 백링크 모니터링, 키워드 연구와 같은 관련 개념을 포함하세요.
✅ 4. 경쟁사 콘텐츠 분석
- 순위가 높은 경쟁사 글의 공통 키워드를 파악하세요.
- 성과가 높은 TF-IDF 용어를 기반으로 콘텐츠 전략을 조정하세요.
✅ 5. TF-IDF를 사용하여 내부 연결 강화하기
- 관련 높은 TF-IDF 용어가 포함된 페이지를 링크합니다.
- 예시: 예: 'SERP 추적'의 TF-IDF가 높은 경우 Google 순위 요소에 대한 문서에 연결합니다.
TF-IDF 분석을 위한 최고의 도구
- 랭크트래커의 콘텐츠 분석 도구
- Seobility TF-IDF 도구
- 서퍼 SEO의 NLP 분석
- Google의 자연어 API
결론 TF-IDF를 활용하여 SEO 성능 개선하기
콘텐츠 최적화에 TF-IDF를 사용하면 시맨틱 키워드 관련성, 검색 의도 정렬 및 순위 잠재력을 개선하는 데 도움이 됩니다. 문서 내 및 경쟁사 전반의 키워드 중요도를 분석하여 검색에 최적화된 고품질의 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
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