TF-IDF چیست | راهنمای کامل بهینه سازی TF-IDF برای سئو (SEO)
زمان تخمینی مطالعه: 6 دقیقه
بهینه سازی TF-IDF
در این مقاله، به بهینه سازی TF-IDF در جهت ساده سازی فرآیند محتوا و بهبود محتوای قدیمی خواهیم پرداخت. البته ذکر این موضوع بسیار مهم است که TF-IDF یکی از قدیمی ترین فاکتورهای رنکینگ گوگل است و با توجه به مفاهیم زیادی که در بهینه سازی محتوا و ایجاد یک محتوای خوب وجود دارد؛ قطعا بهینه سازی TF-IDF مکمل بهینه سازی بخش های دیگری از جمله بررسی جنبه های فنی محتوا؛ تحقیق کلمات کلیدی و غیره خواهد بود.
در سال 2019 جان مولر در پاسخ به این سوال که “آیا باید از TF-IDF برای بهتر کردن محتوای خود استفاده کنیم؟” گفت: TF-IDF اساساً معیاری است که در بازیابی اطلاعات استفاده می شود؛ با توجه به تلاش های ما برای درک کلمات مرتبط در یک صفحه، ما از تعداد زیادی الگوریتم های مختلف استفاده می کنیم. متن کامل این مصاحبه را می توانید اینجا بخوانید.
در هر صورت تنها تعداد تکرار کلمه کلیدی و LSI آن نمی تواند معیار خوبی برای ارزیابی یک محتوای خوب و بهینه شده باشد.
اگرچه استفاده از تکنیک TF-IDF منحصر به دنیای SEO نیست، اما تعریف ساده آن به این شکل است:
term frequency-inverse document frequency
شاخص TF-IDF مخفف term frequency-inverse document frequency است که به معنی فراوانی وزنی کلمه کلیدی است. این یک تکنیک تجزیه و تحلیل متن است که گوگل به عنوان عامل رتبه بندی از آن استفاده می کند.
شاخص TF-IDF نمادی از اهمیت یک کلمه یا عبارت برای یک وب سایت است بدین ترتیب گوگل با بررسی تعداد تکرار یک کلمه کلیدی نسبت به تمامی صفحات وب سایت، ارزش آن کلمه را محاسبه می کند.
شاید در ظاهر، شاخص TF-IDF کاملاً پیچیده به نظر برسد. بنابراین بیایید به چگونگی محاسبه این شاخص کلیدی نگاهی کنیم.
TF = (تعداد دفعاتی که یک عبارت در یک صفحه ظاهر می شود) / (مجموع اصطلاحات در یک صفحه)
برای مثال، فرض کنید اصطلاح “دندان مصنوعی” در یک صفحه ۱۰۰ کلمه ای ۱۲ بار نمایش داده می شود.
TF شما = ۱۰۰ / ۱۲ = ۰.۱۲
با TF، ما قسمت اول شمارش این که چند بار عبارت “دندان مصنوعی” در صفحه ما نمایش داده می شود را حل کردیم. نمره ۰.۱۲ چگالی این عبارت را نشان می دهد.
اکنون، ما می خواهیم بدانیم که این مفهوم چگونه مقایسه می شود. ما می توانیم IDF را برای بدست آوردن نتیجه مقایسه، با تقسیم تعداد صفحات که در آنها عبارت موجود در تعداد کل اسناد در نتایج جستجو آمده است، محاسبه کنیم:
(تعداد کل اسناد / تعداد اسنادی که این عبارت در آن استفاده شده) IDF = log_e
بیایید از قسمت دوم این فرمول استفاده کنیم. فرض کنید که از ۱،۰۰۰،۰۰۰ نتایج، تعداد ۴۰۹۰۰۰ نتیجه از عبارت “دندان مصنوعی” استفاده کرده اند.
حالا بیایید لگاریتم آنها را حل کنیم:
IDF (دندان مصنوعی) = ۰.۳۸ = (۱،۰۰۰،۰۰۰ / ۴۰۹،۰۰۰) log_e
با توجه به این، ما در حال حاضر هم چگالی (TF) کلمه دندان مصنوعی را داریم و هم اهمیت (IDF) آن را .
TF * IDF = فرکانس فراوانی وزنی کلمه کلیدی = ۰.۱۲ * ۰.۳۸ = ۰.۰۴۶
بنابراین ما نتیجه حاصل شده از TF * IDF را برای کلمه “دندان مصنوعی” خود داریم. حال با محاسبه شاخص TF * IDF خود با رتبه های صفحه اول گوگل می توانید یک مقدار بهینه برای TF-IDF خود پیدا کنیم.
بهینه سازی TF-IDF | آیا TF-IDF همان کیورد استافینگ (keyword stuffing) است؟
اگر یک سئوکار با سابقه هستید و آموزش های سئو را به اندازه کافی دیده اید، احتمالاً از ایده بمباران کلمه کلیدی یا همان کیورد استافینگ که یک تکنیک کلاه سیاه است مطلع هستید، البته به همان مقدار هم از الگوریتم پاندا و تغییر قوانین بازی اطلاع دارید!
به هر ترتیب اگرچه ایده بمباران کلمه کلیدی یا کیورد استافینگ در گذشته کار کرد داشته است، اما کاملا واضح است که انجام این کار در حال حاضر می تواند به طور قابل توجهی به رتبه شما آسیب برساند.
در واقع گوگل به اصطلاحات و عباراتی که به طور غیر طبیعی در محتوا بیان شده اند، ارزش نمی دهد. در حالی که TF-IDF به گوگل کمک می کند تا بهتر کلمات مهم یک وب سایت را درک کند.
شاخص TF-IDF برای SEO
در دنیای سئو، شاخص TF-IDF برای درک بهتر کلمات کلیدی با اهمیت در یک وب سایت محاسبه می شود. به عنوان مثال، اگر شما یک شرکت ارائه دهنده خدمات سئو هستید احتمالا مقالاتی با عناوین زیر در وب سایت خود منتشر کرده اید:
- بررسی سئو وب سایت
- سئو فنی
- لینک های داخلی چیست؟
- لینک های شکسته در سئو
- انواع بک لینک
- سئوی داخلی و خارجی
- بررسی موتورهای جستجو
- سرمایه گذاری SEO
- الگوریتم های گوگل
در حالی که عوامل رتبه بندی زیادی وجود دارد که موتورهای جستجو از آنها استفاده می کنند، الگوریتم ها به طور طبیعی به تعداد دفعات مشاهده کلمات و عبارات در وب سایت توجه می کنند و با پیشرفت الگوریتم ها، آنها همچنین تعداد دفعاتی را که عبارت “سئو” در نتایج جستجو در مقایسه با سایر اصطلاحات وب سایت شما دیده اند را محاسبه می کنند.
با تجزیه و تحلیل دقیق TF-IDF، هوش مصنوعی قدرتمند گوگل دقیقاً اصطلاحاتی را که برای توصیف بهتر مطالب در یک وب سایت به طور مداوم استفاده می شود را کشف خواهد کرد و اهمیت آن کلمه و ارتباط موضوعی با وب سایت شما باعث بهبود درک هوش مصنوعی گوگل از سایت شما خواهد شد.
نحوه استفاده از شاخص TF-IDF
برای استفاده بیشتر و بهتر از شاخص TF-IDF، مطمئن شوید که مقالات و صفحات لندینگ خود را به درستی انتخاب کرده اید، به عنوان مثال، محتوایی که به نظر شما کیفیت بالایی دارد اما هنوز در صفحه ۲ یا ۳ باقی مانده است. گزینه مناسبی است.
در مرحله بعد باید یک ابزار TF-IDF را برای استفاده در سایت خود انتخاب کنید.
برای این کار چندین ابزار وجود دارد. برای مثال SEMRush On Page SEO Checker می تواند بسیار به شما کمک کند. البته اگر یک برنامه نویس حرفه ای Python هستید، می توانید ابزار TF-IDF خود را بسازید.
مقالات زیر جهت مطالعه پیشنهاد می شوند:
- سئو چیست
- تفاوت CSF و KPI | تاثیر شگرف CSF در بیزینس
- انواع روشهای سئو
- سئو داخلی چیست | راهنمای کامل On Page SEO
- پارامترهای مهم سئو
خلاصه TF-IDF
استفاده از TF-IDF را برای نشان دادن اصطلاحات، موضوعات و کلمات کلیدی مرتبط تر به گوگل استفاده می شود. تجزیه و تحلیل TF-IDF، درک صحیحی از آنچه باید برای بهینه سازی محتوای صفحات خود انجام دهید، به شما می دهد.
درباره اشکان ارکانی
حرفه خود را با برنامه نویسی آغاز کردم و رفته رفته وارد حوزه سئو و دیجیتال مارکتینگ شدم و در مسیر تحلیل کسب و کارهای مختلف از منظر بازاریابی دیجیتال قدم گذاشتم. این وبلاگ را با علاقه فراوان و برای کمک به رشد کسبوکارها در فضای دیجیتال راه اندازی کردم. در این وبلاگ تجربیات و تحقیقات خود را در سئو و دیجیتال مارکتینگ به اشتراک می گذارم.
نوشته های بیشتر از اشکان ارکانی
دیدگاهتان را بنویسید