TF-IDF چیست؟ TF-IDF مخفف عبارت Term Frequency – Inverse Document Frequency است که به صورت “فراوانی واژه – فراوانی متن معکوس” ترجمه میشود. اگر ترجمه را متوجه نشدید، قابل درک است. در ادامه چیستی این کلمات و تاثیر آنها در سئو سایت و نحوه تجزیه و تحلیل آنها را بیان خواهیم کرد.
تعریف TF-IDF
TF-IDF چیست؟ TF-IDF یک روش آماری است که معمولاً در بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار میگیرد. این روش کاربردهای بیشماری در هوش مصنوعی (AI) و الگوریتمهای یادگیری ماشین، از جمله بازیابی اطلاعات، متنکاوی و موارد دیگر دارد. این اصطلاح به یک مفهوم مهم در مورد چگونگی تجزیه و تحلیل محتوای وب سایت ها توسط ربات های موتورهای جستجو و شناسایی و تجزیه کلمات کلیدی مرتبط با جستجوی کاربران در گوگل است.
TF-IDF یکی از روشهایی است که اغلب در مورد آن شنیدهایم. همانطور که میدانید، گوگل از فراوانی وزنی کلمات کلیدی برای بازیابی اطلاعات، در کنار سایر معیارها، استفاده میکند. خوشبختانه، پتانسیل TF-IDF در سئو به وضوح شناخته شده است و به جای تمرکز صرف بر چگالی کلمات کلیدی، برای بهینهسازی محتوا به کار گرفته شده است. در اصل، هدف از استفاده از آن به عنوان جایگزینی برای چگالی کلمات کلیدی، کمک به کاهش تأثیر کلمات کاربردی است.
تعریفTerm Frequency (TF)
TF-IDF چیست؟ دو اضطلاح در این کلمه نهفته است: فراوانی اصطلاح (TF) با تقسیم تعداد دفعاتی که یک اصطلاح (یا کلمه) خاص ظاهر میشود بر تعداد کل اصطلاحات در یک سند یا محتوا محاسبه میشود. مثلا، اگر یک کلمه خاص [مانند: ماشین] 25 بار در یک محتوای 10000 کلمهای استفاده شود، TF آن اصطلاح یا کلمه برابر است با 0.0025 = 25/10000
تعریفInverse Document Frequency (IDF)
فراوانی معکوس سند (IDF) میزان اطلاعاتی را که یک اصطلاح ارائه میدهد، اندازهگیری میکند. به عبارت سادهتر، IDF برای ارزیابی اهمیت یک اصطلاح استفاده میشود. این شاخص با تقسیم تعداد کل اسناد بر تعداد اسنادی که شامل اصطلاح هستند و سپس گرفتن لگاریتم از نتیجه محاسبه میشود.
به عنوان مثال، فرض کنید مجموعهای از 10،000 سند یا مقاله [مربوط به خودروها] دارید و اصطلاح مورد نظر [مثلاً: خودرو] در 500 سند از این اسناد ظاهر میشود. بنابراین، IDF برابر است با: log 10000/500 = 1.30
کاربردهای TF-IDF چیست؟
TF-IDF چیست؟ و چه کاربردی دار؟ کاربردهای گستردهای در زمینههای مختلف دارد:
موتورهای جستجو : از آن برای رتبهبندی صفحات وب بر اساس کلمات کلیدی استفاده میشود. صفحاتی که امتیاز TF-IDF بالاتری برای یک کلمه کلیدی خاص دارند، احتمالاً در نتایج جستجو بالاتر ظاهر میشوند.
استخراج کلمات کلیدی : این شامل شناسایی کلمات یا عباراتی است که اهمیت بیشتری در یک سند خاص دارند و سپس میتوانند به عنوان کلمات کلیدی انتخاب شوند.
خلاصهسازی متن : از آن برای خلاصهسازی خودکار متن و استخراج بخشهای مهم از اسناد طولانی استفاده میشود.
طبقهبندی اسناد: در یادگیری ماشین، TF-IDF به عنوان یک ویژگی برای نمایش محتوای اسناد و متعاقباً طبقهبندی آنها عمل میکند.
چگونه از TF-IDF در سئو استفاده کنیم؟
در زیر توضیحاتی در مورد کاربرد TF-IDF چیست؟ و تاثیر آن در سئو آمده است:
تحقیق و انتخاب کلمات کلیدی
ابتدا باید تحقیق کلمات کلیدی مرتبط با موضوع یا کسب و کار خود را بررسی کنید. برای این منظور، میتوانید از ابزارهای تحقیق کلمات کلیدی مانند Google Keyword Planner، KWFinder، Keyword Tool و غیره استفاده کنید.
بهینهسازی محتوا
اکنون که کلمات کلیدی مرتبط با کسب و کار یا موضوع خود را دارید، این مراحل را دنبال کنید
کلمات کلیدی مورد نظر را در عنوان، متن بدنه و زیرعنوانها (هدرها) محتوا بگنجانید.
از انواع ترکیبها و مترادفهای کلمه کلیدی در تیترها استفاده کنید .
استفاده از ابزارهای TF-IDF
ابزارها و افزونههای مختلفی برای تجزیه و تحلیل TF-IDF محتوای وبسایت شما و ارائه پیشنهاداتی برای بهینهسازی وجود دارد. این ابزارها میتوانند با محاسبه TF-IDF اصطلاحات مشخص شده شما، در ارزیابی استفاده از کلمات کلیدی مرتبط با TF-IDF کمک کنند و در نتیجه شما را قادر میسازند تا محتوای خود را برای بهبود دیده شدن در جستجو بهینه برخی از ابزارهای تجزیه و تحلیل و محاسبه TF-IDF:
-
- Semrush
- seobility
- link-assistant
- diagnose
بهروزرسانیهای مداوم گوگل
الگوریتمهای گوگل دائماً در حال بهروزرسانی است و توصیه میشود محتوای وبسایت خود را بهروز نگه دارید و در پاسخ به تحولات، بهبودهای لازم را اعمال کنید.
سئوی خارجی سایت
لینکهای به دست آمده از وبسایتهای دیگر که از کلمات کلیدی مشابه استفاده میکنند، میتوانند رتبه و دیده شدن شما را در نتایج جستجو افزایش دهند. بنابراین، سعی کنید از صفحات سایتهای دیگر که حاوی محتوای مرتبط با موضوع وبلاگ شما هستند، بک لینک بگیرید. برای اطلاعات بیشتر در مورد سئو خارجی و روشهای ساخت بک لینک، لطفاً به مقالات مرتبط در وبسایت آوین سئو مراجعه کنید.
مزایای TF-IDF چیست؟
علاوه بر کاربردهای ذکر شده TF-IDF چیست، مزایای دیگری نیز ارائه میدهد :
شناسایی کلمات مهمتر : این تکنیک کلمات را بر اساس اهمیت آنها با استفاده از این روش ساده رتبهبندی میکند. این جنبه ذاتاً میتواند برای موتورهای جستجو چالش برانگیز باشد.
تشخیص کلمات مهم از کلمات رایج: تکنیک TF-IDF بر اساس فراوانی کلمات رایج و مرتبط ، بین آنها و همچنین انواع دیگر تمایز قائل میشود. در نتیجه، این دو دسته از کلمات را با هم اشتباه نمیگیرد.
مستقل از زبان: برخی از الگوریتمهای گوگل در فارسی (یا برخی زبانهای دیگر) به اندازه انگلیسی مؤثر نیستند
مقیاسپذیری: این تکنیک صرف نظر از تعداد کلمات، برای همه محتواها قابل اجرا است. بنابراین، برای تجزیه و تحلیل مجموعه دادههای بسیار بزرگ نیز مفید است.
چه زمانی باید از تحلیل TF-IDF استفاده کرد؟
چه زمانی باید از این تحلیل به عنوان یک استراتژی برای بهبود بهینهسازی وبسایت استفاده کرد؟ در زیر، مسائل مختلفی را خواهید یافت که TF-IDF میتواند به حل آنها کمک کند.
محتوای شما به آرامی ترافیک و رتبهبندی خودش را از دست داده است!
ممکن است محتوا قبلاً از رتبه و ترافیک خوبی برخوردار بوده باشد؛ با این حال، به تدریج کاهش یافته است. در این حالت، ممکن است رقبای شما تلاشهای بیشتری برای بهینهسازی محتوای خود بر اساس کلمات کلیدی انجام داده باشند و ارتباط خود را با جستجوهای کاربران به گوگل بهتر نشان داده باشند. میتوانید با استفاده از ابزاری مانند «SpyFu» وضعیت SERP را در گذشته مشاهده کرده و آن را با وضعیت فعلی مقایسه کنید.
محتوای شما با کیفیت است ولی در صفحه دوم باقی مانده
ممکن است شما جنبههای مختلف سئو را برای یک صفحه رعایت کرده باشید و موفق شده باشید آن را در صفحه دوم رتبهبندی کنید؛ با این حال، نمیتوانید آن را به صفحه اول بیاورید. بنابراین، مشکل ممکن است در چگالی کلمات کلیدی باشد. به آن نگاهی بیندازید و در صورت لزوم، محتوا را برای افزایش رتبه آن بهینه کنید.
صفحات محصولی که رتبهبندی ندارند!
محتوای صفحه محصول یکی از مهمترین سیگنالها برای گوگل است تا محصول شما را در صدر نتایج خود نمایش دهد. با این حال، اگر این محتوا را برای پارامتر TF-IDF بهینه نکرده باشید، گوگل ممکن است برای درک این صفحه و ارتباط آن با نیازهای کاربر دچار مشکل شود.بسته به نوع وبسایتی که اداره میکنید، این پارامتر گاهی اوقات میتواند در محتوای صفحه محصول در مقایسه با مقالات اهمیت بیشتری داشته باشد.
بدون دیدگاه