TF-IDF چیست و چه تاثیری در سئو دارد؟

آیا می‌دانید موتورهای جستجو از کجا می‌فهمند شما دقیقاً دنبال چه چیزی هستید؟ پاسخ این سوال تا حد زیادی به تحلیل کلمات موجود در متن و میزان ارتباط آن‌ها با موضوع جستجو برمی‌گردد.

یکی از ابزارهای مهم در این زمینه، روشی به نام Term Frequency–Inverse Document Frequency یا به اختصار TF-IDF است که نقش پررنگی در شناسایی واژه‌های کلیدی و مهم یک محتوا دارد.

موتورهای جستجو برای درک بهتر موضوع صفحات وب، از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی استفاده می‌کنند. TF-IDF که در حوزه بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی (NLP) کاربرد زیادی دارد، به موتورهایی مثل گوگل کمک می‌کند تشخیص دهند آیا یک محتوا شامل کلمات کلیدی مناسب و پاسخ‌های مرتبط با پرسش کاربر است یا نه.

در این روش، تعداد دفعات تکرار یک کلمه در یک محتوا با تکرار همان کلمه در سایر محتواها مقایسه می‌شود. این مقایسه به موتور جستجو کمک می‌کند موضوع اصلی محتوا را بهتر درک کند.

در این مطلب همه چیز درباره TF-IDF چیست و مزایا و معایب آن را بررسی می‌کنیم، پس تا پایان با ما همراه باشید.

TF-IDF چیست؟

TF-IDF مخفف عبارت Term Frequency-Inverse Document Frequency به‌ معنی «تعداد تکرار یک کلمه در متن – فراوانی معکوس کلمه در همه متن‌ها» است.

این روش آماری در حوزه‌‌هایی مثل پردازش زبان طبیعی (NLP) و بازیابی اطلاعات (IR) (مثل موتورهای جستجو) برای ارزیابی اهمیت یک کلمه در یک متن (Document) نسبت به بقیه متن‌ها (معروف به پیکره یا Corpus) استفاده می‌شود.

TF-IDF از دو بخش تشکیل شده است:

• TF یا Term Frequency: چند بار یک کلمه در متن تکرار شده است.
• IDF یا Inverse Document Frequency: آن کلمه در چند متن دیگر هم آمده؟ اگر زیاد آمده باشد، اهمیتش کمتر می‌شود.

با محاسبه این دو عدد، مشخص می‌شود یک کلمه چقدر در آن متن خاص ارزش دارد.

در سئو هم TF-IDF سازوکار مشابهی دارد و برای شناخت موضوع صفحه و کمک به نمایش نتایج بهتر به کاربران استفاده می‌شود. این فرمول فقط یک محاسبه ساده نیست، بلکه به درک بهتر از مهم‌ترین کلمات در یک محتوا کمک می‌کند.

درک مفهوم TF-IDF با یک مثال ساده

ممکن است TF-IDF در نگاه اول کمی پیچیده به نظر برسد، ولی با یک مثال ساده بهتر می‌توان آن را فهمید. فرض کنید می‌خواهید درباره‌ موضوع «TF-IDF چیست» محتوایی برای سایت خود بنویسید. در این مطلب باید از کلمات کلیدی مثل:

• تعداد تکرار یک کلمه (TF)
• تراکم یا چگالی کلمات کلیدی
• میزان کمیاب بودن یک کلمه در بین همه متن‌ها (IDF)

استفاده کنید، چون این کلمات به موضوع شما مربوط هستند. در این محتوا ممکن است کلماتی مثل «و»، «در» یا «است» زیاد تکرار شوند، ولی چون در همه محتواها زیاد دیده می‌شوند، ارزش خاصی ندارند.

مهم است بفهمید چه کلماتی در این محتوا زیاد تکرار شده‌اند ولی در بقیه محتوای موجود در وب کمتر هستند. این دقیقاً کاری است که TF-IDF انجام می‌دهد.

TF-IDF کمک می‌کند بفهمید چه کلماتی در یک متن خاص مهم‌تر هستند؛ یعنی آن‌هایی که در متن شما زیاد آمده‌اند، ولی در بیشتر متن‌های دیگر کمتر دیده می‌شوند.

مثال عملی از تاثیر TF-IDF در بهینه‌سازی محتوا

خب گفتیم اگر می‌خواهید درباره «TF-IDF چیست؟» بنویسید و کلمات مهم را پیدا کنید، باید از روش فراوانی وزنی کلمات کلیدی استفاده کنید.

مثلاً برای بهینه‌سازی محتوا با روش TF-IDF بهتر است از کلمات کلیدی اصلی مثل «Term Frequency» و «Inverse Document Frequency» بیشتر استفاده کنید تا گوگل بفهمد این کلمات برای محتوای شما مهم هستند.

در عوض، کلمات فرعی مرتبط با این موضوع مثل «تکنیک وزن‌دهی واژه‌ها»، «بهینه‌سازی محتوا» و «استخراج کلمات کلیدی» را در تعداد کم به کار ببرید تا به تقویت کلمات کلیدی اصلی و درک بهتر موضوع توسط موتورهای جستجو کمک کند.

حالا که فهمیدیم مفهوم TF-IDF چیست، بیایید ببینیم این معیار چطور محاسبه می‌شود.

فرمول محاسبه TF-IDF چیست؟

معیار TF-IDF با در نظر گرفتن تعداد دفعاتی که یک کلمه در یک محتوا تکرار می‌شود و میزان رایج بودن آن در کل محتواها، اهمیت آن کلمه را مشخص می‌کند. این روش از ترکیب دو شاخص به‌دست می‌آید:

• فراوانی کلمه (Term Frequency)
• فراوانی معکوس سند (Inverse Document Frequency)

TF یا Term Frequency در TF-IDF چیست؟

فراوانی کلمه (TF) یعنی چند بار یک کلمه در یک محتوا تکرار شده است. مثلاً اگر یک محتوای ۱۰۰۰ کلمه‌ای درباره «بازاریابی محتوا» دارید و کلمه «محتوا» در آن ۵۰ بار تکرار شده است، در این‌ صورت، فراوانی این کلمه می‌شود ۵۰ تقسیم بر ۱۰۰۰ که برابر با ۰٬۰۵ خواهد بود.

فرمول TF به این صورت است:

TF (یک کلمه) = تعداد تکرار آن کلمه ÷ تعداد کل کلمات متن

حتماً برایتان سوال پیش آمده شمارش تعداد تکرار یک کلمه در متن چه فایده‌ای دارد؟ واقعیت این است که گاهی با بررسی تعداد دفعات استفاده از یک کلمه می‌توان فهمید آیا استفاده از آن در محتوا به اندازه و به‌جا بوده یا نه.

برای مثال، اگر تنها یک‌بار از کلمه «محتوا» در مقاله‌تان استفاده کنید، ممکن است گوگل تصور کند این موضوع برای شما چندان مهم نیست.

از طرف دیگر، اگر این واژه بیش از حد تکرار شود، احتمال دارد گوگل فکر کند قصد دارید با تکرار بیش‌ از اندازه‌ یک کلیدواژه، جایگاه بهتری در نتایج جستجو به‌ دست آورید؛ روشی که به آن «Keyword Stuffing» یا پرکردن متن با کلمات کلیدی گفته می‌شود.

IDF در TF-IDF چیست؟

فراوانی معکوس متن (IDF) فرمولی است که کمک می‌کند متوجه شوید یک کلمه چقدر خاص و مهم است. این فرمول به صورت لگاریتمی حساب می‌شود و شکل کلی آن این است:

IDF (کلمه) = لگاریتم (تعداد کل محتواها (D) ÷ تعداد دفعات تکرار یک عبارت (t))

در واقع، IDF ارزش و اهمیت کلمات را مشخص می‌کند و با استفاده از لگاریتم، نشان می‌دهد یک کلمه چقدر خاص یا کمیاب است. در این فرمول دو مولفه مهم داریم:

• D: تعداد کل محتواها یا صفحات موجود، مثلاً تعداد صفحات وب که گوگل دارد.
• t: تعداد صفحاتی که کلمه مورد نظر در آن‌ها آمده است.

اگر یک کلمه در همه صفحات تکرار شده باشد (مثل «و» یا «برای»)، t بزرگ است و ارزش آن کلمه کم می‌شود. ولی اگر کلمه کمیاب باشد و فقط در چند صفحه دیده شود، t کوچک است و ارزش آن کلمه بیشتر است.

برای مثال، اگر گوگل ۳۰ مقاله داشته باشد و کلمه «محتوا» در ۲۵ مقاله باشد، مقدار IDF این کلمه حدود ۰.۰۷۹ کم است چون زیاد تکرار شده است. ولی اگر کلمه «سئو محتوا» فقط در ۱۵ مقاله باشد، مقدار IDF آن ۰.۳۰۱ بیشتر است و نشان می‌دهد این کلمه مهم‌تر است.

به‌ طور کلی، کلمات عمومی و رایج مثل «برای» یا «می‌شود» اهمیت کمی دارند چون در همه محتواها هستند.

ترکیب TF و IDF؛ محاسبه TF-IDF چطور است؟

حالا به بخش جالب ماجرا یعنی روش TF-IDF می‌رسیم. این روش با ترکیب دو معیار مهم TF و IDF کمک می‌کند بهتر بفهمید یک کلمه چقدر به یک متن یا محتوا مرتبط است. فرمول آن به این شکل است:

TF-IDF = TF(t, d) × IDF(t, D)

در این فرمول:

• TF(t, d) نشان می‌دهد کلمه‌ «t» چند بار در سند «d» تکرار شده است.
• IDF(t, D) مشخص می‌کند این کلمه در کل مجموعه اسناد «D» چقدر کمیاب است.

TF-IDF یکی از روش‌های قدیمی و شناخته‌ شده برای شناسایی و رتبه‌بندی محتوای مرتبط است. وقتی یک کلمه در مدل TF-IDF وزن بالایی می‌گیرد، یعنی آن کلمه در یک محتوای خاص زیاد تکرار شده (TF بالا) ولی در بقیه محتواها کمتر دیده شده است (IDF بالا).

این روش کمک می‌کند کلمات عمومی و کم‌اهمیت حذف شوند و بیشتر روی کلمات خاص و مهم هر محتوا تمرکز شود. به همین دلیل، TF-IDF می‌تواند کلماتی را مشخص کند که واقعاً در درک محتوای آن سند نقش مهمی دارند.

TF-IDF تکنیکی قدیمی در کنار الگوریتم‌های پیشرفته گوگل

روش TF-IDF یکی از ابزارهایی است که گوگل برای تحلیل، دسته‌بندی و درک محتوای صفحات وب از آن استفاده می‌کند. «جان مولر» (John Mueller)، یکی از نمایندگان رسمی گوگل، درباره‌اش این‌طور گفته است:

«ما برای اینکه بفهمیم کدام کلمات در یک صفحه اهمیت بیشتری دارند، از روش‌های مختلف بازیابی اطلاعات استفاده می‌کنیم. در طول زمان هم الگوریتم‌های متنوعی ساخته شده‌اند».

یعنی به‌طور ساده، TF-IDF فقط یکی از ابزارهای موجود است، نه تمام ماجرا. چرا؟ چون:

«این روش نسبتاً قدیمی است و حالا روش‌های پیشرفته‌تری در اختیار داریم».

TF-IDF از روزهای اول راه‌اندازی گوگل وجود داشته؛ ولی به احتمال زیاد نسخه‌ای که گوگل استفاده می‌کند با آنچه در کتاب‌ها و مقالات وجود دارد متفاوت است. چون اطلاعات دقیقی از داخل گوگل در دست نیست، نمی‌دانیم دقیقاً از چه الگوریتمی استفاده می‌کنند.

«راجر مونتی» (Roger Montti)، یکی از متخصص‌های سئو، مقایسه‌ جالبی در این مورد دارد:

«در دورانی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش مهمی پیدا کرده‌اند، استفاده از TF-IDF مثل این است که با یک دوچرخه‌ بچه‌گانه کنار یک ماشین فراری حرکت کنید».

پس باید در نظر داشته باشید که TF-IDF فقط بخش کوچکی از الگوریتم پیچیده‌ گوگل است. نکته‌ مهم‌ این است که برای سئو، عوامل بسیار مهم‌تری وجود دارند که باید روی آن‌ها تمرکز کنید.

کاربرد TF-IDF چیست؟

TF-IDF در زمینه‌های مختلفی مثل جستجوی اطلاعات و تحلیل متن استفاده می‌شود. این تکنیک کمک می‌کند اهمیت هر کلمه را در یک محتوا یا سند خاص مشخص کنید. در ادامه مهم‌ترین کاربردهای فراوانی وزنی کلمات کلیدی را در زمینه‌های مختلف توضیح می‌دهیم.

• استفاده از TF-IDF برای بهبود مرتبط بودن نتایج جستجو

موتورهای جستجو مثل گوگل از TF-IDF استفاده می‌کنند تا بدانند کدام صفحات وب بیشتر با جستجوی شما مرتبط هستند و آن‌ها را به ترتیب نمایش دهند.

یعنی وقتی امتیاز TF-IDF کلمات در صفحات مختلف حساب می‌شود، موتور جستجو می‌تواند مرتبط‌ترین صفحات را به شما نشان دهد.

• دسته‌بندی و گروه‌بندی متن‌ها با تکنیک TF-IDF

TF-IDF می‌تواند متن‌ها را به‌صورت عددی تبدیل کند تا کامپیوتر بتواند متن‌های شبیه به هم را پیدا کرده و در دسته‌های مشابه قرار دهد. این کار برای تشخیص ایمیل‌های هرزنامه، دسته‌بندی اخبار یا سازماندهی مقالات علمی استفاده می‌شود.

• خلاصه‌سازی خودکار متن با فراوانی وزنی کلمات کلیدی

روش TF-IDF به پیدا کردن مهم‌ترین جملات در یک متن کمک می‌کند. این روش با پیدا کردن کلمات کلیدی مهم و دادن وزن به آن‌ها، می‌تواند خلاصه‌ای کوتاه و مفید بسازد که اصل مطلب را نشان دهد.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

TF-IDF در تحلیل احساسات هم استفاده می‌شود. با نگاه کردن به نمره TF-IDF کلمات، می‌توان فهمید یک متن احساس مثبت دارد یا منفی. مثلاً در نظرات مشتریان، کلماتی مثل «عالی» که نشان‌دهنده نظر مثبت هستند، با TF-IDF برجسته می‌شوند و به فهمیدن احساس کلی متن کمک می‌کنند.

• سیستم‌های بازیابی اسناد (Document Retrieval Systems)

TF-IDF کار مهمی در سیستم‌هایی مثل کتابخانه‌ها و پایگاه‌های داده مقاله انجام می‌دهد. این روش با بررسی کلمات مهم در نوشته‌ها و سوال‌های کاربران، کمک می‌کند بهترین و مرتبط‌ترین مطالب پیدا شوند و کاربران بتوانند به‌راحتی به اطلاعات مورد نیازشان برسند.

• مدل‌سازی موضوع و خوشه‌بندی متن (Topic Modeling and Text Clustering)

TF-IDF روش مفیدی برای آماده‌سازی متن قبل از انجام کارهای پیشرفته‌تر در پردازش زبان طبیعی مثل پیدا کردن موضوعات یا دسته‌بندی متن‌ها است.

این روش کمک می‌کند کلمات مهم متن‌ها پیدا شود و متن‌های مشابه را براساس موضوع‌شان کنار هم قرار دهد. به این ترتیب، محققان و تحلیلگران می‌توانند الگوهای مخفی در مجموعه‌های بزرگ متنی را راحت‌تر پیدا کنند.

• خدمات مشتری و سیستم‌های توصیه‌گر

در زمینه خدمات مشتری، با استفاده از روش TF-IDF می‌توانید کلمات مهم و مشکلات رایج در پیام‌های پشتیبانی را پیدا کنید. این کمک می‌کند خدمات بهتر شده و مقالات آموزشی مفیدتری ساخته شود.
همچنین سیستم‌های پیشنهاددهنده می‌توانند با TF-IDF نظرات کاربران و توضیحات محصولات را تحلیل کنند و براساس علاقه‌مندی‌ها و کلمات مهم، محصولات مناسب را به کاربران پیشنهاد دهند.

رابطه سئو و TF-IDF چیست؟

رابطه بین سئو (SEO) و TF-IDF کمی پیچیده و هنوز در حال تغییر است. TF-IDF روشی برای تحلیل محتواست که در الگوریتم‌های موتورهای جستجو سال‌هاست استفاده می‌شود.

این روش، فرمول ریاضی است که برای بررسی محتوا استفاده می‌شود و از اول جزو الگوریتم‌های گوگل بوده است.

جان مولر می‌گوید نباید فقط به TF-IDF توجه کنید، چون این فقط بخش کوچکی از روش رتبه‌بندی صفحات است و گوگل ممکن است نسخه متفاوتی از آن داشته باشد.

• نقش TF-IDF در الگوریتم گوگل

شما می‌توانید TF-IDF را برای سنجش «چگالی کلمات کلیدی با توجه به اهمیت طبیعی آن‌ها» در نظر بگیرید. یعنی این روش بررسی می‌کند یک کلمه کلیدی چقدر در متن تکرار شده و این تکرار چقدر طبیعی است.

قبلاً متخصص‌های سئو فقط دنبال درصد مشخصی از کلمات کلیدی بودند، ولی گوگل حالا روش‌های دقیق‌تر و پیشرفته‌تری دارد و این روش‌های قدیمی ممکن است حتی باعث جریمه شوند. TF-IDF بیشتر به‌عنوان یک عامل مثبت و کمکی در رتبه‌بندی سایت‌ها در نظر گرفته می‌شود.

اهمیت کیفیت محتوا و تجربه کاربری در مقابل TF-IDF

هرچند TF-IDF هنوز مهم است، گوگل بیشتر روی «کیفیت محتوا» و «تجربه کاربر» تمرکز دارد. بنابراین، فراوانی وزنی کلمات کلیدی فقط باید یکی از ابزارهای کمکی در استراتژی کلی سئو باشد، نه تنها راهکار اصلی.

گوگل از روش‌های قدیمی و پر کردن صفحه با کلمات کلیدی (Keyword Stuffing) دور شده و بیشتر به معنای واقعی و نیت کاربر اهمیت می‌دهد.

• بهینه‌سازی محتوا براساس فراوانی وزنی کلمات کلیدی

TF-IDF یکی از ابزارهای کاربردی برای بهینه‌سازی محتوا است. با استفاده از این روش می‌توانید کلمات کلیدی مهم و پرکاربرد را شناسایی و به‌درستی در متن جای دهید تا هم خوانایی محتوا افزایش یابد و هم ارتباط آن با موضوع تقویت شود.

این روش کمک می‌کند متنی بنویسید که هم برای خواننده جذاب باشد و هم مورد پسند موتورهای جستجو قرار بگیرد.

با استفاده از TF-IDF می‌توان مطمئن شد که محتوا در نتایج جستجو رتبه خوبی می‌گیرد و از رقبا عقب نمی‌ماند. همچنین این روش در پیدا کردن کلمات خاص هر متن هم موثر است و به منظم و پربار شدن محتوا کمک می‌کند.

• تحلیل رقابتی و شناسایی کلمات کلیدی مرتبط

یکی از کاربردهای TF-IDF در سئو، بررسی رقبا است. با کمک این روش، متخصص‌های سئو می‌توانند محتوای سایت‌های رقیب را بررسی کنند و بفهمند از چه کلمات کلیدی‌ای بیشتر استفاده شده که باعث موفقیت آن‌ها شده است.

ابزارهایی مثل دینکورنک (DinoRank) این امکان را دارند که محتوای شما را با محتوای رقبا مقایسه کنند و نشان دهند چه کلماتی را باید بیشتر یا کمتر در متن خود به کار ببرید. این کار باعث می‌شود استراتژی بهتری برای تولید محتوا داشته باشید.

• تاثیر TF-IDF بر رتبه‌بندی صفحات نتایج موتور جستجو (SERP)

استفاده درست از کلمات کلیدی مرتبط که با تحلیل TF-IDF شناسایی شده‌اند، می‌تواند جایگاه صفحات وب را در نتایج موتورهای جستجو به‌طور چشمگیری بهبود دهد. TF-IDF به موتورهای جستجو کمک می‌کند میزان ارتباط یک صفحه با جستجوی کاربر را بهتر تشخیص دهند و این موضوع به‌طور مستقیم باعث افزایش دیده شدن و ترافیک ارگانیک سایت می‌شود.

تفاوت چگالی کلمات کلیدی با TF-IDF چیست؟

TF-IDF تنها یکی از روش‌های متعددی است که موتورهای جستجوی بزرگی مثل گوگل برای دسته‌بندی محتوا از آن استفاده می‌کنند.

اگر دقیق‌تر بررسی کنید، این روش در واقع نسخه‌ پیشرفته‌تری از همان مفهوم ساده‌ «تراکم کلمات کلیدی» (Keyword Density) است. هر دو این دو روش اهمیت کلمات در محتوا را بررسی می‌کنند.

چگالی کلمات کلیدی یعنی چند بار یک کلمه کلیدی در متن تکرار شده است. ابزارهایی مثل یواست سئو (Yoast SEO) و رنک‌مث (RankMath) این مقدار را محاسبه می‌کنند، ولی این کار را به شکل ساده انجام می‌دهند، نه با فرمول‌های پیچیده مثل لگاریتم.

• مقایسه تراکم کلمات کلیدی با فراوانی وزنی کلمات کلیدی

روش TF-IDF فقط به تعداد تکرار کلمات نگاه نمی‌کند، بلکه اهمیت یک کلمه را با توجه به تعداد بار استفاده شدن آن در هزاران محتوای دیگر هم می‌سنجد. یعنی اگر کلمه‌ای در محتوای شما زیاد باشد ولی در بقیه محتواها کمتر دیده شود، آن کلمه مهم‌تر حساب می‌شود.

با کمک TF-IDF، موتورهای جستجو بهتر می‌توانند کلمات کلیدی مهم و مرتبط با موضوع را پیدا کنند.

این روش دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر است و باعث می‌شود کلمات کلیدی به‌صورت طبیعی و ارزشمند در محتوای جای بگیرند، نه فقط اینکه زیاد تکرار شوند.

مزایای TF-IDF چیست؟

TF-IDF یکی از ابزارهای پرکاربرد و ارزشمند در تحلیل متن است که ویژگی‌های مثبت زیادی دارد:

• شناسایی کلمات کلیدی مهم و منحصربه‌فرد

TF-IDF می‌تواند کلماتی را پیدا کند که در یک محتوا خاص مهم هستند ولی در بقیه محتواها زیاد تکرار نمی‌شوند. این باعث می‌شود واژه‌های خاص و تخصصی هر محتوا بهتر دیده شوند.

• ایجاد تعادل بین فراوانی و نایابی کلمات

برخلاف روش‌های ساده‌ که فقط به تعداد دفعات تکرار کلمات توجه می‌کنند، TF-IDF میزان کمیابی کلمات را هم در نظر می‌گیرد.

به این ترتیب، کلمات عمومی مثل حروف ربط یا افعال کمکی وزن کمتری می‌گیرند و کلمات خاص‌تر اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.

این ویژگی باعث می‌شود TF-IDF نسبت به مدل‌هایی مثل Bag-of-Words عملکرد دقیق‌تری داشته باشد.

• سادگی و قابل فهم بودن فراوانی وزنی کلمات کلیدی

فرمول‌های TF-IDF ساده و قابل فهم هستند. امتیازی که این روش به هر کلمه می‌دهد، نشان می‌دهد آن کلمه چقدر در یک محتوا در مقایسه با کل مجموعه محتواها مهم است.

چون این روش ساده و قابل توضیح است، نسبت به روش‌های پیچیده‌تری مثل شبکه‌های عصبی، یک مزیت دارد. به همین دلیل، TF-IDF گزینه‌ای خوب برای شروع پروژه‌های تحلیل متن، آموزش مقدماتی و حتی مقایسه با روش‌های پیشرفته‌تر است.

• کارایی بالا در داده‌های حجیم

TF-IDF توانایی پردازش حجم زیادی از داده‌های متنی را دارد. این ویژگی آن را برای کاربردهایی مثل سیستم‌های جستجو و بازیابی اطلاعات بسیار مناسب می‌کند. این روش با وزن‌دهی هوشمندانه به کلمات، TF-IDF به درک بهتر محتوای متنی کمک می‌کند و دقت در بازیابی اطلاعات را افزایش می‌دهد.

• بی‌نیازی فراوانی وزنی کلمات کلیدی از زبان خاص

برخی از الگوریتم‌های گوگل هنوز در زبان‌هایی مثل فارسی به‌خوبی انگلیسی کار نمی‌کنند، ولی روش TF-IDF در همه زبان‌ها عملکردی ثابت و مفید دارد.

معایب TF-IDF چیست؟

با اینکه روش TF-IDF مزایای زیادی دارد، ولی در کاربردهای پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی محدودیت‌هایی دارد که نمی‌توان نادیده گرفت.

این روش در درک معنای کلمات و ترتیب آن‌ها ضعیف عمل می‌کند و همین موضوع نشان می‌دهد که بین درک زبان توسط انسان و روش‌های آماری ساده تفاوت زیادی وجود دارد.

• نبود درک معنایی و ناآگاهی از بافت (Context)

TF-IDF فقط به تعداد تکرار کلمات در متن توجه می‌کند و به معنی، کاربرد و جزئیات زبانی توجهی ندارد. این روش نمی‌تواند تشخیص دهد که یک کلمه در جمله‌های مختلف ممکن است معنی‌های متفاوتی داشته باشد. مثلاً کلمه‌ «بانک» در جمله‌های «بانک اطلاعاتی» و «کنار بانک رودخانه» برای TF-IDF یکی است، در حالی‌ که معنی‌شان فرق دارد.

• بی‌توجهی به روابط معنایی میان واژگان

TF-IDF روابط پیچیده میان کلمات، مثل رابطه‌ «کلی-جزئی» (meronymy) یا «عام-خاص» (hypernymy/hyponymy) را در نظر نمی‌گیرد.

همچنین کلمات مترادف یا هم‌معنی را به‌عنوان مفاهیم جداگانه در نظر می‌گیرد. مثلاً اگر دنبال کلمه‌ «king» باشید، این مدل کلماتی مثل «ruler» یا «monarch» که معنی‌شان نزدیک است را در نتایج نشان نمی‌دهد.

• بی‌توجهی به ترتیب واژگان و ساختار جملات

این روش فقط نگاه می‌کند که کلمات داخل جمله وجود دارد یا نه و ترتیب کلمات برایش مهم نیست. به همین دلیل، دو جمله مثل «سگ مرد را گاز گرفت» و «مرد سگ را گاز گرفت» تقریباً بردار TF-IDF یکسانی دارند، حتی اگر معنی‌شان کاملاً متفاوت باشد.

به همین دلیل، TF-IDF برای کارهایی که ترتیب کلمات مهم است (مثل تحلیل احساس یا ترجمه ماشینی) مناسب نیست.

• مشکل مقدار صفر (Zero Value)

اگر یک کلمه در یک متن نباشد، وزن آن صفر حساب می‌شود. این باعث می‌شود روش TF-IDF نتواند بفهمد کلمات چطور به هم مرتبط هستند.

برای مثال، ممکن است یک متن درباره «برنامه‌نویسی» باشد، ولی چون کلماتی مثل «کدنویسی» یا «نرم‌افزار» در آن نیامده، آن‌ها را حساب نمی‌کند، در حالی‌ که این کلمات معنی‌های نزدیک به هم دارند.

• حساسیت به تغییرات در مجموعه اسناد (Corpus)

یکی از مشکلات TF-IDF این است که اگر تعداد محتواها تغییر کند، یعنی یک یا چند محتوای جدید اضافه یا حذف شود، وزن بعضی کلمات تغییر می‌کند. به این مشکل «مسئله تغییر زیاد» (Extensive Margin Issue) می‌گویند.

مثلاً فرض کنید مجموعه مقاله علمی دارید و چند مقاله جدید به آن اضافه یا چند تا را حذف می‌کنید، این باعث می‌شود اهمیت کلمات در تحلیل‌ها به‌شدت عوض شود و نتیجه‌ها قابل اعتماد نباشند.

مشکلات روش‌های قدیمی TF-IDF باعث شد پژوهشگران به دنبال روش‌های بهتر در پردازش زبان طبیعی بروند. برای مثال، مدل‌های جدیدی مثل BERT که علاوه بر معنی، ترتیب و ساختار جملات را هم متوجه می‌شوند. پس با وجود سادگی روش TF-IDF، نقش مهمی در پیشرفت روش‌های جدید پردازش زبان داشته است.

چگونه از TF-IDF استفاده کنیم؟

نکته مهم درباره تحلیل TF-IDF این است که ابزارهای خوب این روش، به دنبال کلمات رایج با اهمیت مشابه می‌گردند. مثلاً اگر عبارت «بازاریابی محتوایی» را وارد کنید، کلمات کلیدی مرتبطی پیدا می‌کنند که دقیقاً همان عبارت‌ها نیستند، برعکس وقتی نتایج تکمیل خودکار گوگل را نگاه می‌کنید. مثلاً Moz با عبارت «روغن نارگیل» به کلماتی مثل «روغن MCT»، «اسید کاپریک» و «پوکی استخوان» می‌رسد.

مثال‌هایی از نتایج تحلیل محتوا با فراوانی وزنی کلمات کلیدی

تحلیل TF-IDF می‌تواند به چند روش مفید استفاده شود:

• می‌تواند کلمات کلیدی مهمی که در محتوای ضعیف ولی با پتانسیل وجود دارند را پیدا کند. با اضافه کردن این کلمات، محتوای شما بهتر می‌شود و احتمال دارد در نتایج جستجو رتبه بهتری بگیرید.
• تحلیل محتوا می‌تواند نشان دهد که موضوع یک مطلب چقدر با موضوع اصلی‌اش مرتبط است. مثلا اگر موضوع بحث تغییر کرده و مطلب دیگر کمتر به موضوع اصلی می‌پردازد، می‌توانید تمرکز خود را تغییر دهید تا با موضوعات جدید هماهنگ‌تر شوید.
• با تحلیل کل محتوای سایت می‌توان نقاط ضعف و موضوعات جدیدی که هنوز پوشش داده نشده‌اند را پیدا کرد. این کمک می‌کند برای این موضوعات محتوا تولید کرده و از کلمات کلیدی جدید استفاده کنید.
  شما می‌توانید از TF-IDF اینطور استفاده کنید، ولی انتظار نداشته باشید که یک‌شبه نتیجه بزرگی بگیرید. ابزارهای زیر به شما کمک می‌کنند متن را با استفاده از TF-IDF تحلیل کنید:
  • Ryte
  • Screaming Frog
  • Surfer SEO
  • SEMRush
  • Ahrefs

سخن پایانی

TF-IDF روش آماری مهمی است که اهمیت کلمات در متن‌ها را مشخص می‌کند. این روش با توجه به فراوانی کلمه در یک سند و کمیاب بودن آن در کل مجموعه، کلمات کلیدی را بهتر شناسایی می‌کند.
در سئو، TF-IDF پیشرفت موتورهای جستجو از تمرکز صرف روی تعداد کلمات کلیدی به سمت درک بهتر محتوا را نشان می‌دهد، ولی تنها یکی از عوامل کوچک در الگوریتم‌های پیچیده گوگل است. تمرکز اصلی باید روی تولید محتوای ارگانیک و باکیفیت باشد.

TF-IDF همچنان ابزار پایه و شروع خوبی برای تحلیل متن است و ترکیب آن با روش‌های جدید، نتایج بهتری می‌دهد. این روش نمایانگر تحولی در NLP و سئو است؛ از روش‌های ساده به مدل‌های پیچیده‌تر، ولی همچنان به عنوان مرجعی مهم در مسیر پیشرفت باقی مانده است.