تأثیر TF-IDF بر سئو از جنبه درک اهمیت کلمات در محتوا، بازنگری در انتخاب کلمات کلیدی و ایجاد ارتباط معنایی بهتر مهم شمرده می شود.
TF-IDF، به درک ارزش و اهمیت محتواها به موتورهای جستجو کمک زیادی می کند تا یک رتبه و جایگاه ایده آل به آن بدهد. برای انجام این کار باید کلمات مهم یک محتوا شمارش شود و با تعداد این کلمه در محتواهای دیگر مقایسه شود.
این اصطلاح مربوط به فراوانی وزنی کلمات می باشد. tf idf از تکنیک های پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات از اسناد متنی به شمار می آید. اصول کار بدین صورت است که با آنالیز تعداد کلمات کلیدی گوناگون در یک سند، میزان اهمیت هر یک از آنها را مشخص می کند.
تأثیر TF-IDF بر سئو بر اساس همین سازوکار می باشد. موتورهای جستجو از این راهکار برای شناخت بهتر محتواها و رتبه بندی آنها استفاده می کند. گوگل با بهره گیری از الگوریتم های خود و این تکنیک به بررسی محتواهای صفحات وب می پردازد و میزان ارتباط آنها با عبارت جستجویی کاربران را تحلیل می کند.
گوگل هر اندازه ارتباط مستحکم تری میان محتوا و جستجوی کاربران بیابد، رتبه بالاتری را به آن محتوا اختصاص می دهد.
Tf-idf، از برآیند دو مفهوم گوناگون ایجاد شده است که قسمتی از آن TF یا Term Frequency مربوط به فراوانی کلمه می باشد. TF در واقع تعداد دفعاتی می باشد که یک واژه خاص در یک محتوا آورده شده است. این مؤلفه، یک میزان نسبی می باشد که نسبت به تعداد کل کلمات محتوا محاسبه می گردد.
به منظور درک تأثیر TF-IDF بر سئو باید با این مؤلفه ها آشنا شویم. مؤلفه TF بدین صورت حساب می شود: TF = تعداد دفعات تکرار یک عبارت / تعداد کلمات کل سند
هر اندازه که TF یک کلمه در محتوا میزان بالاتری باشد، آن کلمه از اهمیت بیشتری در متن برخوردار می باشد. اما نتیجه دقیق آنالیز TF-IDF بر اساس مؤلفه IDF حساب می شود.
IDF یا فراوانی معکوس سند، تکنیک دیگری برای برآورد اهمیت کلیدواژه است. لذا در بررسی تأثیر TF-IDF بر سئو با مؤلفه IDF آشنا می شویم. اساس این مؤلفه بدین صورت است که وزن کلماتی که در محتواهای گوناگون به دفعات تکرار شده است را کاهش می دهد. در عوض، کلیدواژه هایی که در محتوای کمتری نمایان شده است را مهمتر لحاظ می کند.
فرمول محاسبه IDF بدین صورت است: IDF = تعداد کلمات کل سند / تعداد دفعات تکرار یک عبارت
در صورتی که یک واژه در همه یا بیشتر محتواها نمایان شود، IDF آن صفر لحاظ می شود. اما چنانچه واژه ای تنها در تعداد کمی از اسناد نمایان شود، IDF آن بیشتر درنظر گرفته می شود و مهمتر فرض می شود.
به طور مثال درنظر بگیرید که گوگل در کل دارای سه مقاله است. واژه “رتبه” در دو مقاله تکرار شده است. لذا IDF آن تقریباً 0.176 می شود. ولی واژه “هوش مصنوعی” تنها در یک مقاله نمایان شده است و IDF آن تقریباً 0.477 است. گوگل با درنظر گرفتن این ارقام، کلمه هوش مصنوعی را مهمتر درنظر می گیرد. کلمات معمولی مثل “از” و “می باشد” و … که به دفعات زیاد تکرار می شوند در تکنیک TF-IDF به حساب نمی آید.
درک تأثیر TF-IDF بر سئو مستلزم این است که بتوانیم این پارامتر را محاسبه کنیم. به منظور محاسبه TF-IDF و رتبه بندی گوگل، نخست باید تعداد دفعاتی که یک کلمه در محتوا نمایان شده است (TF) را محاسبه کنیم. پس از آن باید تعداد تکرار آن کلمه در کل اسناد IDF)) را محاسبه کنیم. سرانجام باید این دو را در یکدیگر ضرب کنید.
برخی از استفاده هایی که از این تکنیک می شود، عبارتند از:
سئوکاران و تولیدکنندگان محتوا از این تکنیک برای تشخیص شکاف های محتوا در محتوای فعلی خود بر مبنای محتواهایی که در زمان کنونی در صفحه اول نتایج جستجوی گوگل (10 نتیجه) هستند، بهره می گیرند.
به علاوه می توان از آن برای تولید محتوای جدید بهره گرفت تا محتوا در جایگاه بهتری قرار بگیرد و سریع ایندکس شود. به منظور بهره مندی حداکثری از این مسئله باید دقت کرد که روی کدام بخش های محتوا فوکوس کرد:
با توجه به تأثیر TF-IDF بر سئو می توانید از این تکنیک برای بهینه سازی محتواهای خود استفاده کنید. سه راهکار به منظور استفاده از این تکنیک داریم که شامل موارد زیر می باشد:
آیا سن دامنه در رتبه بندی صفحه نتایج گوگل تأثیرگذار است ؟ هیچ اثرگذاری مستقیمی وجود ندارد اما در شرایطی می تواند اثرگذار باشد. فاکتورهای
نرخ کلیک (CTR) مناسب برای سئو با استفاده از یک استراتژی حرفه ای که از سوی متخصصان این حوزه تنظیم و تدوین شده باشد، حاصل
کاربرد تگ کنونیکال در سئو شامل پیشگیری از ایجاد محتوای تکراری و جلوگیری از قرارگیری یک محتوا در چندین دسته بندی و … می باشد.
چگونه ChatGPT جستجوهای محلی را انجام می دهد ؟ توضیحات مفیدی در ارتباط با سازوکار ChatGPT به شما ارائه می دهیم. چت جی پی تی،