¿Qué es TF IDF y cómo puede ayudarte a mejorar tu posicionamiento SEO?

Escrito por
José Facchin
May 31, 2023
10 min read

Para hacer SEO On Page avanzado en tu web, poder posicionarte y establecerte en tu temática o nicho, tienes que aprender a optimizar el TF IDF (Term frequency – Inverse Document Frequency). Esto es especialmente importante cuando tu estrategia de conversión se centra en el contenido escrito.

Ahora bien, ¿qué es el TF IDF? ¿Tiene alguna importancia para el SEO? De ser así, ¿cómo puedes utilizarlo para mejorar tu contenido y así posicionar mejor? En este post, te lo contamos todo.

¿Qué es TF IDF?

El TF IDF es una fórmula para calcular la relevancia de un término o frase en el contenido de un documento, el cual, a su vez, pertenece a un colectivo de documentos. Llevada al entorno web, podríamos decir que es una métrica que permite determinar cuán importante es un término en un contenido respecto al resto de contenidos de la red.

¿Qué es TF IDF?

El TF IDF es como un bibliotecario que tiene la fórmula para comparar los documentos destacados y decirte cómo trabajan esa temática cada uno de ellos: qué términos utilizan, qué peso tienen, con frecuencia…

TF IDF te permite estimar la relevancia de un contenido para un término concreto.

Si bien no se creó el TF IDF exclusivamente para el SEO y el desarrollo web, aun así, sirve para ello porque ayuda a identificar los términos realmente relacionados con las búsquedas que hacen los usuarios. Es por eso que los motores de búsqueda, como Google, lo utilizan para rankear las webs.

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¿Cuál es la fórmula de TF IDF?

El TF IDF es un término compuesto de dos conceptos. Veamos cuáles son por separado para tener más claro en qué consiste.

TF: Term Frequency

TF son las iniciales de Term Frequency, y se refiere a la frecuencia con que se halla una palabra o una combinación específica de ellas en un contenido con relación al número total de palabras dentro de dicho contenido. Al llevarlo a una fórmula sería algo así:

TF= Número total del término en el documento / Número total de palabras en el documento.

Por ejemplo, si tienes un documento en el que se repite 17 veces un término o frase en 800 palabras de extensión, su TF es de 0,02.

IDF: Inverse Document Frequency

IDF corresponde a: Inverse Document Frequency; y se traduce como frecuencia inversa de documento. Esta fórmula permite contrastar el número de documentos o páginas de una web con el número de documentos que tienen el término o frase clave. Con este dato se puede saber cuál es el más relevante para la búsqueda.

La fórmula del IDF es así:

IDF= Número total de documentos con el término / Número total de documentos.

Por ejemplo, si una web tiene 200 páginas, pero solo 24 tienen el término clave, su IDF es de 0,12.

Entonces, cuando se tienen los dos valores, se deben multiplicar entre sí siguiendo esta fórmula:

TF-IDF= TF x IDF.

Según el ejemplo que venimos trabajando quedaría así:

TF-IDF= 0,0024.

Pero ¡cuidado! Esto no quiere decir que puedas repetir muchas veces una palabra y hacer keyword stuffing o escribir textos extensos sin sentido.

La fórmula está preparada para evitar estas prácticas: calcula la frecuencia teniendo en cuenta la extensión, pero llegado un número, deja de tener importancia. Así mismo, hay una normalización detrás, para que no se recompensen a los textos largo solo por el mero hecho de serlos.

¿En qué se diferencia TF IDF y la densidad de palabras clave?

Al analizar lo que es el TF quizás pensaste que es lo mismo que la densidad de palabras clave. No lo es. Ten en cuenta que la frecuencia de términos es solo una parte de la fórmula del TF IDF, pues el objetivo de esta última es encontrar el contenido más adecuado para la búsqueda.

En el SEO, la densidad de palabras clave es un KPI muy importante, ya que los motores de búsqueda quieren que se dé una buena distribución a las keywords.

No existe un porcentaje ideal de densidad clave que debamos alcanzar. Todo depende del término a trabajar, puesto que hay unos más “populares y fáciles” que otros.

Por ejemplo, no es lo mismo un 3% de densidad de la palabra “recetas” que puede lograrse con naturalidad, que si tienes que emplear “abutardo”. Si el término es poco frecuente aunque tenga poca densidad, puede obtener un valor alto de relevancia aunque solo se mencione tres o cuatro veces en un texto de 500 palabras.

Por tanto, un TF IDF será más alto cuanto mayor sea la frecuencia de un término y menor el número de documentos en lo que aparece.

¿Tiene en cuenta Google el TF IDF?

La respuesta directa es: no estamos seguros, pero sí que hay gran seguridad de que lo haga “a su manera”. Te lo explicamos mejor.

En vista de la eficiencia del TF IDF para identificar los mejores resultados para una búsqueda, es lógico pensar que Google la use en cierto sentido, ya que es una plataforma de IR (Information Retrieval, o Recuperación de Información). Sin embargo, no ha publicado nada oficial al respecto.

Por supuesto, Google seguro que ha optimizado el proceso usando quizás algunas variaciones del TF IDF. De lo contrario se le haría imposible poder ofrecer contenidos relevantes y de calidad, sin perder popularidad ante los motores de búsqueda que sí lo implementen.

Otra cosa a tener en cuenta es el tamaño de la muestra que usa Google, que no se puede comparar con las de las herramientas de TF IDF existentes que toman como referencia los principales resultados de las SERP.

TF IDF y el SEO

En vista de que los motores de búsqueda con toda probabilidad utilizan el TF IDF para el rankeo de contenido web, esta fórmula también puede incluirse entre las herramientas para potenciar el SEO. Como esta fórmula se aplica para los contenidos en texto, el resultado puede aportar información muy útil.

Si al aplicar el TF IDF descubres que el contenido que pretendes posicionar para una keyword tiene un resultado bajo, entonces sabrás que tienes que optimizar el texto. La mejor forma de hacerlo es agregando otros términos que nutran la palabra clave semánticamente.

Así se hará cada vez más único todo tu contenido y destacará en los resultados. Esto porque Google y los demás buscadores seguramente no aplican el análisis de frecuencia de términos a todo su vasto índice. Más bien, lo hacen con el top 10, y quizás el top 20, de los resultados de búsqueda.

¿Cómo optimizar un contenido con TF IDF?

Sabiendo la utilidad que puede tener el TF IDF para lograr llegar a las mejores posiciones en las SERPs, es importante que sepas cómo puedes optimizar el contenido a fin de que esto sea posible.

Conocer los términos que debes usar, te ayudará además a enriquecer tu SEO semántico y evitar el thin content.

Crea un contenido o selecciona uno para la optimización

Recuerda que el TF IDF se basa en el análisis de una keyword o query específica, no puedes usarla para más de una al mismo tiempo. Por lo tanto, el primer paso es elegir un contenido para optimizar. Aunque es válido hacer uno desde cero, puede ser más conveniente trabajar uno anterior para potenciarlo.

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Nuestra herramienta de IA para marketing de contenidos te va a permitir trabajar esta métrica.

Es tan sencillo como introducir las palabras claves objetivo en el Editor de contenidos:

Términos para trabajar TF IDF

Te encontrarás secciones muy interesantes: podrás conocer cómo posicionan tus principales competidores, parámetros recomendados para optimizar tu contenido (extensión del texto, encabezados, párrafos e imágenes) y los términos a emplear.

Parámetros de contenido
TF IDF relevancia términos

Si quieres ver los términos a usar en detalle tienes una pestaña específica: Términos a usar

Este editor funciona con la con la ayuda del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), una técnica que emplea inteligencia artificial (IA) de aprendizaje automático para entender mejor las frases principales de una página.

Los términos de NLP son las palabras más relevantes recopiladas de las páginas de los principales competidores.

TF IDF relevancia de términos

Aquí además de ver el volumen de búsqueda y la dificultad, se asigna una puntuación al término, y el número de veces que como mínimo debe aparecer (recuento recomendado).

De esta forma, trabajas sobreseguro los mínimos para equipararte a tu competencia más activa.

Encuentra los términos más relevantes

Una vez que lleves a cabo el análisis TF IDF, detalla en el informe cuáles son los términos que son más relevantes para la keyword en cuestión. Recuerda que la prioridad son los términos que tienen mejor promedio en la competencia, pero que tú no tienes o son muy escasos en tus contenidos.

Haz las optimizaciones

Como ya sabes qué debes incluir en el texto para optimizarlo, solo tienes que ir integrando los términos importantes de forma natural. Ten siempre en mente que la idea es dar semántica al contenido, así que cuida de no sobreoptimizar las palabras clave. Google lo detectará y te penalizará.

En cualquier área en la que puedas agregar texto puedes utilizar los términos que has encontrado. Por ejemplo, en la URL, en el Alt de las imágenes y los títulos y subtítulos.

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Conclusión

Utilizar el TF IDF en tu web es una optimización avanzada, pero si la realizas bien los resultados serán más que buenos. Esta fórmula la utilizarás siempre para hacer optimizaciones, así que es como un plan B. Lo mejor es que trabajes tus contenidos meticulosamente desde el inicio para que no sea tanto el trabajo de optimización posterior.

Nunca te enfoques en tratar de enamorar al algoritmo a base de texto relevante según el TF IDF, piensa siempre en conquistar al usuario. Esto te ayudará a crear contenido fluido y cercano al público objetivo, así mejorarás otras métricas de SEO relacionadas con la UX, lo que, a su vez, potenciará aún más tu posicionamiento web.

¿Imaginabas que el TF IDF podía ayudarte tanto con el SEO?

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