TF-IDF چیست و در سئو چه تاثیری دارد؟

TF-IDF مخفف (Term Frequency – Inverse Document Frequency) به معنای “فراوانی اصطلاح – معکوس فراوانی متن” است. حق دارید از ترجمه اش چیزی متوجه نشده باشید! پس با ما همراه باشید تا اول بگوییم که TF-IDF چیست و چگونه از آن برای بهبود سئو استفاده می‌شود.

تعریف TF-IDF

TF-IDF یک روش آماری است که معمولاً در بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. TF-IDF کاربردهای متعددی در هوش مصنوعی (AI) و الگوریتم های یادگیری ماشینی از جمله بازیابی اطلاعات، متن کاوی و غیره دارد. در سئو نیز، TF-IDF یک مفهوم مهم است برای درک این که چگونه موتورهای جستجو، محتوای وب را تجزیه و تحلیل کرده و عبارات کلیدی مرتبط با عبارت‌های جستجوی کاربران را شناسایی می‌کنند.

پس همان‌طور که گفته شد، اصطلاح TF-IDF، اهمیت یک کلمه را برای یک سند یا محتوای خاص اندازه گیری می کند. TF-IDF از دو عبارت TF و IDF تشکیل شده است که در ادامه به تعریف آن‌ها می‌پردازیم:

Term Frequency (TF)

فراوانی عبارت (TF)، از تقسیم تعداد دفعات یک عبارت (یا کلمه) بر تعداد کل عبارات یک سند یا محتوا محاسبه می شود. برای مثال اگر در یک محتوای 10000 کلمه ای، 25 بار از یک کلمه ی خاص [مثلا: خودرو] استفاده شده باشد، TF آن عبارت یا کلمه برابر است با 0.0025 = 25/10000

Inverse Document Frequency (IDF)

معکوس فراوانی متن یا سند (IDF)، مقدار اطلاعاتی را که یک عبارت ارائه می‌کند، اندازه‌گیری می‌کند. به زبان ساده‌تر، IDF جهت اندازه گیری اهمیت یک عبارت به کار برده می شود. IDF با تقسیم تعداد کل اسناد بر تعداد اسنادی که شامل عبارت هستند، محاسبه می شود و در نهایت از نتیجه آن، لگاریتم گرفته می‌شود.

برای مثال فرض کنید مجموعه ای از 10000 سند یا مقاله [مرتبط با خودرو] دارید و در 500 مورد از این اسناد، عبارت مورد نظر [مثلا: خودرو] ظاهر می شود. پس IDF برابر است با: log 10000/500 = 1.30

فرمول محاسبه TF-IDF

برای محاسبه TF-IDF کافیست مقادیر TF و IDF را هم ضرب کنید:

پس در مثال بالا:

TF-IDF = 0.0025 x 1.30 = 0.00325

مطلب پیشنهادی: سختی کلمه کلیدی چیست؟

کاربردهای TF-IDF

از TF-IDF می‌توان به عنوان یک فاکتور وزن برای موارد زیر استفاده کرد:

• بازیابی اطلاعات: تغییرات TF-IDF به عنوان یک عامل وزن، توسط موتورهای جستجو برای کمک به درک ارتباط یک صفحه با عبارت جستجوی کاربر استفاده می شود.
• متن کاوی: TF-IDF به ما می‌گوید که یک مطلب یا سند، در مورد چیست.
• مدل‌سازی کاربر: یکی دیگر از کاربردهای TF-IDF کمک به ایجاد مدل‌هایی برای شناسایی رفتار و علایق کاربر است که می‌تواند توسط موتورهای توصیه محصول و محتوا استفاده شود.

چگونه از TF-IDF در سئو استفاده کنیم؟

استفاده از TF-IDF در بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO) می‌تواند بهبود قابل توجهی در رتبه‌بندی صفحات وب شما در نتایج جستجوی گوگل و سایر موتورهای جستجو داشته باشد. این روش به شما کمک می‌کند تا محتوای شما را به گونه‌ای بهینه کنید که مطابق با عبارات کلیدی مرتبط با کسب و کار یا موضوع خود، در نتایج جستجو بهتر دیده شوید. در زیر توضیحاتی در مورد استفاده از TF-IDF در سئو آورده شده است:

1. تحقیق و انتخاب کلمات کلیدی: ابتدا باید کلمات کلیدی مرتبط با موضوع یا کسب و کار خود را تحقیق کنید. بدین منظور می‌توانید از ابزارهای تحقیق کلمات کلیدی مانند Google Keyword Planner، KWFinder، کیوردچی و… استفاده کنید.
2. بهینه سازی محتوا: حال که کلمات کلیدی مرتبط با کسب و کار یا موضوع شما را دارید، کارهای زیر را دنبال کنید:
   • استفاده از کلمات کلیدی مورد نظر در عنوان، متن، و عناوین فرعی (هدینگ‌ها) محتوای مورد نظر
   • استفاده از تنوع، ترکیب‌ها و مترادف‌های آن کلمه کلیدی (به جای استفاده مکرر از یک کلمه کلیدی به تنهایی)
3. استفاده از ابزارهای TF-IDF: برخی ابزارها و افزونه‌ها برای تحلیل TF-IDF متن وب‌سایت شما و ارائه پیشنهادات برای بهینه‌سازی وجود دارند. این ابزارها با محاسبه ی TF-IDF عبارت مورد نظر شما، می‌توانند کمک کنند تا میزان استفاده از کلمات کلیدی مرتبط با TF-IDF را ارزیابی کنید و محتوای خود را برای جستجوی بهتر بهینه کنید. تعدادی از ابزارهایی که می‌توانید برای تحلیل و محاسبه ی  TF-IDF استفاده کنید، عبارتند از:
   • Semrush
   • seobility
   • link-assistant
   • diagnoseo
4. به روز رسانی مداوم: الگوریتم‌های گوگل و سایر موتورهای جستجو به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند. بنابراین، بهتر است محتوای وب‌سایت خود را به‌روز نگه دارید و بهبودات لازم را با توجه به تحولات اعمال کنید.
5. سئو خارجی: لینک‌های ورودی از وب‌سایت‌های دیگر که از کلمات کلیدی مشابه استفاده می‌کنند، می‌تواند به بهبود رتبه‌بندی و جستجوی شما کمک کند. بنابراین، تلاش کنید که از صفحات سایر سایت‌ها که محتوای مرتبطی با موضوع بلاگ شما دارند، بک لینک بگیرید. در مورد سئو خارجی و روش ساخت بک لینک، مقالات مربوطه در کارلنسر را مطالعه بفرمایید.

مزایای TF-IDF

• محاسبه آسان: شاید بزرگترین مزیت استفاده از TF-IDF این باشد که محاسبه آن نسبتاً ساده است و می تواند به عنوان نقطه شروع برای تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته تر باشد.
• عبارات مهم را شناسایی می کند: می تواند به شناسایی اصطلاحات یا عبارات مهم در یک سند یا مقاله کمک کند. این امر برای درک این که یک مقاله یا سند در مورد چیست، بسیار مفید است.
• تمایز بین عبارات رایج و نادر: از آنجایی که TF-IDF، هم به تعداد دفعات یک عبارت در یک سند و هم به تعداد تکرارهای یک اصطلاح در مجموعه ای از اسناد نگاه می کند، به تمایز بین عبارات رایج و نادر (کم سرچ یا کم کاربرد) کمک می‌کند.
• مستقل بودن از زبان: TF-IDF در همه زبان ها کار می کند و محدود به زبان یک سند یا مقاله نیست.
• مقیاس پذیر: TF-IDF قادر به مدیریت مجموعه داده‌های بسیار بزرگ حاوی تعداد زیادی اسناد و مقالات است.

مطلب پیشنهادی: شکاف کلمات کلیدی چیست؟

معایب TF-IDF

• عبارات بسیار نادر می توانند مشکل ساز باشند: IDF برای عبارات بسیار نادر (بسیار کم جستجو یا کم کاربرد) می تواند به طرز گمراه کننده ای بالا باشد و باعث شود که آنها مهمتر از آنچه هستند، به نظر برسند.
• بدون درک معنا یا زمینه: TF-IDF فقط فراوانی عبارات را اندازه گیری می کند؛ به عبارت دیگر معنای پشت آن یا زمینه ای که در آن استفاده شده را درک نمی‌کند.
• ترتیب کلمات را نادیده می‌گیرد: TF-IDF به ترتیب کلمات اهمیتی نمی‌دهد، بنابراین نمی‌تواند اسم‌ها یا کلمات ترکیبی را به‌عنوان یک عبارت واحد درک کند.
• تفسیر اشتباه مترادف ها و کلمات مشابه: از آنجایی که TF-IDF هر عبارت را به طور مستقل مورد بررسی قرار می‌دهد، می تواند در تشخیص مترادف ها و کلمات مشابه، دچار اشمال شود که می تواند منجر به امتیازات گمراه کننده شود.

در نهایت…

آیا شما با مفهوم TF-IDF آشنا بودید؟ آیا تاکنون از ابزارهای اندازه‌گیری و تحلیل TF-IDF در مقالات خود استفاده کرده اید؟ تجربیات خود را برایمان نویسید.