وقتی صحبت از بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) می‌شود، اولین چیزی که به ذهن میرسد «کلمه کلیدی» است. همه میدانیم که گوگل و سایر موتورهای جستجو برای درک درستی از موضوع یک صفحه، به بررسی واژه ها و ارتباط آنها با متن میپردازند. اما سؤال اصلی این است: چطور میتوان فهمید کدام کلمات مهمترند؟ اینجاست که مفهوم TF-IDF وارد بازی می‌شود.
TF-IDF یا Term Frequency – Inverse Document Frequency یک روش ریاضی و آماری است که نشان میدهد کدام کلمات در متن شما اهمیت بیشتری دارند و چطور می‌توانند باعث بهبود رتبه در نتایج جستجو شوند.
فهرست موضوعات در این آموزش
TF-IDF چیست؟
TF-IDF یک روش آماری پرکاربرد در پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات است. این روش میزان اهمیت یک اصطلاح را در یک سند نسبت به مجموعه‌ای از اسناد (یعنی نسبت به یک مجموعه) اندازه‌گیری میکند.
TF-IDF یک الگوریتم شناخته شده در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) و بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) است. در واقع، موتورهای جستجو از مفاهیم مشابه TF-IDF برای رتبه بندی صفحات استفاده میکنند.
* در کل منظور از TF IDF ، فراوانی کلمه کلیدی در متن ماست.
TF (Term Frequency): نشان میدهد یک کلمه چند بار در متن شما تکرار شده است.
IDF (Inverse Document Frequency): بررسی میکند که این کلمه در کل مجموعه متنها (مثل کل وب یا مجموعه مقالات رقبا) چقدر رایج است و استفاده شده.
فرمول و روش ساده:
کلمه‌ای که در متن شما زیاد تکرار شود اما در سایر متن ها خیلی رایج نباشد و تکرار نشده در نتیجه وزن بالایی میگیرد.
* هر سئوکاری باید این نکته را بداند.
تاثیر tf idf در سئو و روش استفاده در سئو حرفه ای
چرا TF-IDF برای سئو مهم است؟
شاید بپرسید «گوگل الان الگوریتم‌های پیچیده‌تری مثل BERT دارد، پس چرا باید TF-IDF را یاد بگیریم؟» دلیل واضح است:
پایه ای برای درک الگوریتم های جستجو: گوگل ممکن است مستقیماً از TF-IDF استفاده نکند، اما این روش هنوز الهام بخش بسیاری از تکنیک های سئو است.
تحلیل رقبا: با کمک TF-IDF اصولی میتوان فهمید رقبا چه کلمات فرعی (LSI Keywords) را استفاده کرده اند و حتی در ادامه متوجه شد از چه عبارت هایی ایمرپشن و کلیک میگیرند.
جلوگیری از Keyword Stuffing: اگر یک کلمه بیش از حد تکرار شود، وزن آن در TF-IDF افت میکند و نشانه‌ای از اسپم بودن متن است.
ساخت محتوای طبیعی تر: به‌جای پر کردن متن با یک کلیدواژه، از ترکیب های مرتبط و هم معنی استفاده کنید.
فرمول TF و IDF به زبان ساده
ابتدا به صورت تصویری این فرمول را ملاحظه کنید و سپس آترا برایتان تشریح میکنیم:
فرمول محاسبه TF IDF
۱. Term Frequency (TF)
تصویر
تصویر فرمول Tf
فرمول:
TF=تعداد تکرار کلمه ÷ تعداد کل کلمات متن
مثال:
اگر در مقاله‌ای ۱۰۰۰ کلمه‌ای، عبارت «سیب» ۲۰ بار تکرار شود، مقدار TF آن ۰.۰۲ خواهد بود.
۲. Inverse Document Frequency (IDF)
تصویر
تصویر فرمول idf
فرمول:
IDF=log (تعداد کل اسناد÷تعداد اسنادی که شامل این کلمه اند)
مثال:
اگر در یک مجموعه ۱۰۰ مقاله، کلمه «سئو» در ۹۰ مقاله وجود داشته باشد، مقدار IDF آن پایین خواهد بود (چون خیلی رایج است). اما کلمه ای مثل «TF-IDF» که فقط در ۵ مقاله آمده، IDF بالاتری خواهد داشت.
۳. ضرب TF × IDF = وزن نهایی
کلماتی با وزن بالاتر → برای موتور جستجو متمایزتر و مهم ترند.
کاربرد TF IDF در سئو
۱. انتخاب کلمات کلیدی فرعی (LSI Keywords)
فرض کنید کلمه کلیدی اصلی شما «سیم لاکی» است. با تحلیل TF-IDF رقبا، ممکن است به کلمات زیر برسید:
عایق پلی استر
موتور الکتریکی
ترانسفورماتور
کابل مسی
این کلمات همان LSI Keywords هستند که به طبیعی تر شدن متن و افزایش شانس رتبه گرفتن کمک میکنند.
۲. بهینه سازی تراکم کلمات
TF-IDF کمک میکند بفهمید آیا یک کلمه بیش از حد یا کمتر از حد استفاده شده است.
اگر وزن یک کلمه در متن شما خیلی کمتر از رقبا باشد → باید بیشتر از آن استفاده کنید.
اگر خیلی بیشتر باشد → احتمال اسپم شدن وجود دارد.
۳. تحلیل رقبا با TF-IDF
یک روش عملی:
۵ مقاله اول گوگل برای کلمه کلیدی هدف را جمع آوری کنید.
با ابزارهای TF-IDF (مثل Seobility یا Ryte) وزن کلمات آنها را محاسبه کنید.
جدول مقایسه ای بسازید.
مثال:
کلمه کلیدی میانگین رقبا متن شما پیشنهاد
بلیط هواپیما ۱۲ ۸ کمی افزایش بده
عایق پلی‌استر ۷ ۱ حتماً اضافه کن
کابل مسی ۶ ۱۵ کاهش بده
موتور برق ۹ ۱۰ مناسب است
۴. تولید محتوای جدید
اگر قصد دارید یک مقاله جدید بنویسید، قبل از شروع میتوانید TF-IDF رقبا را بررسی کنید تا بدانید کدام موضوعات یا کلمات فرعی باید حتماً پوشش داده شوند.
مثلاً برای موضوع «تست مکانیکال سیل»، علاوه بر کلیدواژه اصلی، باید عباراتی مثل «فشار»، «دما»، «ارتعاش»، «تست میدانی» هم در متن بیاید تا الگوریتم های بررسی کننده که توسط کروالر ها سایت شما را بررسی میکنند متوجه شوند که این محتوا واقعا غتی است و جنبه های جانبی موضوع را کاملا پوشش داده است.
راهنمای عملی استفاده از TF-IDF در سئو
اینطوری میتوانید هم برای تولید محتوا ازش استفاده کنید و هم برای تحلیل رقبا.
در اینجا میخواهیم به صورت کاملا کاربردی و مرحله به مرحله روش استفاده از tf idf را تشریح کنیم
🔹 مرحله ۱: درک پایه ای TF-IDF
TF (Term Frequency): چند بار یک کلمه در متن تکرار شده؟
IDF (Inverse Document Frequency): این کلمه در کل مجموعه متنها (یا مقالات مشابه) چقدر رایج است؟
فرمول ساده:
اگر کلمه زیاد در متن شما تکرار شود اما در بقیه متنها کمتر استفاده شده باشد، ارزشش بیشتر است.
🔹 مرحله ۲: جمع آوری مقالات رقبا
۵ تا ۱۰ مقاله برتر گوگل برای کلیدواژه اصلیتان را باز کنید.
متن آنها را در یک فایل جدا ذخیره کنید.
ابزارهای TF-IDF (مثل Seobility، Ryte، یا افزونه‌های SurferSEO) را برای مقایسه به کار ببرید.
🔹 مرحله ۳: تحلیل TF-IDF
ببینید چه کلماتی بیشترین وزن TF-IDF را دارند.
بررسی کنید که آیا این کلمات در متن شما هم وجود دارند یا نه.
اگر بعضی از کلمات کلیدی فرعی (LSI Keywords) مثل عایق، کابل، موتور یا بهینه سازی، تحلیل، الگوریتم در متن شما نیستند، آنها را به صورت طبیعی اضافه کنید.
🔹 مرحله ۴: بهینه‌سازی محتوا
کلمات کم‌استفاده: اگر رقیب‌ها خیلی روی یک کلمه تأکید کرده‌اند و شما کمتر دارید، به متن اضافه کنید.
مثال: در مقاله “سیم لاکی”، اگر رقبا زیاد از “عایق پلی‌استر” استفاده کرده‌اند و شما ندارین → اضافه کنید.
کلمات بیش‌ازحد: اگر یک کلمه بیش از اندازه تکرار شده و TF-IDF آن بالاست، احتمال Keyword Stuffing وجود دارد → کمی کاهش بدید.
کلمات مرتبط: از هم خانواده ها، مترادف ها و ترکیبات طبیعی استفاده کن تا متن طبیعی تر شود.
🔹 مرحله ۵: ساخت جدول TF-IDF برای خودتان
برای مدیریت بهتر، پیشنهاد میکنیم یک جدول بسازید:
ستون های جدول شامل: کلمه کلیدی / فراوانی در متن شما / فراوانی در متن رقبا / پیشنهاد کاهش، افزایش و بدون تغییر
(بالاتر یک جدول ساده برایتان آماده کردیم)
🔹 مرحله ۶: بررسی بعد از انتشار
بعد از ۲ تا ۴ هفته، رتبه صفحاتتون در گوگل را بررسی کنید.
اگر افت داشتید → ممکن است Over-Optimization کرده باشین.
اگر رشد داشتید → یعنی TF-IDF را درست به کار برده اید.
مثال عملی: TF-IDF برای مقاله «کینوا»
فرض کنید موضوع مقاله شما «کینوا چیست؟» باشد. بعد از بررسی رقبا با TF-IDF، به این کلمات میرسید:
پروتئین گیاهی
فیبر بالا
رژیم لاغری
درمان چاقی صحیح
خواص آنتی اکسیدانی
بدون گلوتن
اگر فقط بارها «کینوا» را تکرار کنید اما این واژه های مرتبط را نیاورید، مقاله تان ناقص خواهد بود. TF-IDF به شما می گوید این کلمات را هم اضافه کنید تا کامل تر شوید.
ابزارهای رایگان و پولی برای TF-IDF در سئو
ابزارهای رایگان
Seobility TF-IDF Tool
Ryte Free TF-IDF Tool
پلاگین‌های متن‌باز پایتون مثل Scikit-learn
ابزارهای پولی (پیشرفته‌تر)
SurferSEO
CognitiveSEO
ClearScope
این ابزارها علاوه بر TF-IDF، پیشنهادات محتوایی (Content Optimization Suggestions) هم می دهند.
محدودیت های TF-IDF در سئو
فقط روی کلمات تمرکز دارد: معنای جملات یا مفهوم کلی را در نظر نمیگیرد.
قدیمی تر از الگوریتم‌های مدرن گوگل: امروز گوگل از مدل هایی مثل BERT و NLP پیشرفته استفاده میکند.
نیاز به ترکیب با سایر روش‌ها: فقط با TF-IDF نمیتوانید رتبه ۱ گوگل شوید؛ باید لینک سازی، تجربه کاربری، سرعت سایت و موارد سئو تکنیکال هم رعایت شوند.
بهترین روش استفاده از TF-IDF در تولید محتوا
در اینجا به بررسی چند نکته مهم در این رابطه و تاثیر آن بر تولید محتوا میپردازیم:
قبل از نوشتن، ۵ تا ۱۰ مقاله برتر گوگل را بررسی کنید.
TF-IDF کلمات آنها را استخراج کنید.
لیست کلمات را با متن خودتان مقایسه کنید.
کلماتی که کم دارید را به‌طور طبیعی در متن بیاورید.
هرگز کلمات را بی‌دلیل و پشت سر هم اضافه نکنید؛ متن باید روان بماند.
سوالات متداول (FAQ) در خصوص tf idf
آیا گوگل مستقیماً از TF-IDF استفاده میکند؟
نه، گوگل از مدل‌های پیچیده‌تری مثل BERT استفاده میکند، اما TF-IDF پایه بسیاری از الگوریتم های اولیه و ابزارهای سئو است.
آیا باید همه کلمات پیشنهادی TF-IDF را در متن بیاورم؟
خیر. فقط کلمات مرتبط را به صورت طبیعی و در جای مناسب استفاده کنید.
تفاوت TF-IDF با Keyword Density چیست؟
Keyword Density فقط درصد تکرار یک کلمه را می‌سنجد، اما TF-IDF اهمیت آن را در مقایسه با سایر متن ها هم در نظر میگیرد.
چه زمانی TF-IDF بیشتر به کار می آید؟
وقتی می خواهید محتوایتان را با رقبا مقایسه کنید و مطمئن شوید هیچ موضوع کلیدی از قلم نیفتاده است.
جمع‌بندی در خصوص tf idf
TF-IDF ابزاری قدرتمند برای درک اهمیت کلمات کلیدی در متن است. اگرچه گوگل امروز از روش های پیچیده تری استفاده میکند، اما این الگوریتم هنوز هم در تحلیل رقبا، یافتن LSI Keywords، جلوگیری از Keyword Stuffing و غنی تر کردن محتوا بسیار کاربردی است.
اگر بطور عملی از TF-IDF استفاده کنید، محتوایتان نه تنها برای گوگل، بلکه برای کاربر هم ارزشمندتر خواهد شد.
