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TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）とは、データセット内の他の文書と比較して、文書内のキーワードの重要性を判断するために使用されるSEO指標である。検索エンジンがコンテンツの関連性とキーワードの重要性を評価するのに役立ちます。
TF-IDFが重要な理由：
- 単純な頻度だけでなく、重要なキーワードを特 定するのに役立つ。
- 検索アルゴリズムにおけるコンテンツの関連性を向上させます。
- 文脈の関連性を重視することで、キーワードの詰め込みを減らします。
TF-IDFの仕組み
1.期間頻度（TF）
- 文書中にキーワードが出現する頻度を測定する。
- 計算式
TF = (用語の出現回数) / (文書内の総単語数)
2.逆文書頻度（IDF）
- キーワードが複数の文書間でどの程度一般的であるか、または稀であるかを評価する。
- 計算式
IDF = log(総文書数 / その語を含む文書数)
3.TF-IDFスコア計算
tf-idf = tf * idf- TF-IDFが高い＝キーワードが適切でユニーク。
- TF-IDFが低い＝キーワードが多用されているか、ユニークでない。
グーグルがランキングでTF-IDFを使用する方法
- GoogleのBERTとMUMアルゴリズムは、キーワードの頻度ではなく、意味的な意味を分析します。
- TF-IDFは、質の高いコンテンツを区別する価値の高い用語を特定するのに役立つ。
- TF-IDFスコアが最適化されたページは、関連性の高い検索クエリで上位に表示される傾向があります。
SEO最適化のためのTF-IDFの使い方
✅ 1.関連キーワードの特定
- TF-IDF分析ツールを使う（RanktrackerのContent Analyzer、Seobility、Surfer SEO）。
- 上位表示されてい るコンテンツで使用されている業界特有の用語を見つける。
✅ 2.キーワードの文脈的関連性の向上
- キーワードの詰め込みすぎは避け、自然な配置を 重視する。
- セマンティック・バリエーションと関連語（LSIキーワード）を使う。
✅ 3.コンテンツの深さの最適化
- より高いTF-IDFスコアを得るために、トピックの複数の側面をカバーする。
- 例単なる「SEOツール」ではなく、ランク追跡、バックリンク・モニタリング、キーワード・リサーチなどの関連概念を含める。
✅ 4.競合他社のコンテンツを分析する
- ランキング上位の競合記事に共通するキーワードを特定する。
- パフォーマンスの高いTF-IDF用語に基づいてコンテンツ戦略を調整する。
✅ 5.TF-IDFを使って内部リンクを強化する
- 関連性の高い高TF-IDF用語を含むページをリンクする。
- 例SERPトラッキング」のTF-IDFが高い場合、Googleのランキング要因に関する記事にリンクする。
TF-IDF分析に最適なツール
- ランクトラッカーのコンテンツ分析ツール
- シービリティTF-IDFツール
- サーファーSEOのNLP分析
- グーグルの自然言語API
結論TF-IDFを活用してSEOパフォーマンスを向上させる
コンテンツの最適化にTF-IDFを使用することで、 セマンティックキーワードの関連性、検索意図の整合性、ランキングの可能性を向上させることができます。文書内および競合他社間でのキーワードの重要性を分析することで、高品質で検索に最適化されたコンテンツを作成することができます。
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