TF * IDF là gì ?
TF * IDF là công thức tính trọng số của các điều khoản nhất định trong tài liệu liên quan đến tổng số tài liệu liên quan đến cùng một chủ đề. Công thức cũng có thể được áp dụng trong ngữ cảnh của các trang web. Trong trường hợp này, nó biểu thị trọng số của các cụm từ nhất định trên một trang web so với tất cả các trang khác xếp hạng cho một cụm từ tìm kiếm cụ thể .
Sử dụng công thức TF * IDF, bạn có thể phân tích nội dung văn bản trên trang web của mình và so sánh nó với các trang web khác để tăng mức độ liên quan của nội dung đối với một cụm từ tìm kiếm cụ thể. Vì lý do này, tối ưu hóa nội dung của bạn theo TF * IDF là một nhiệm vụ quan trọng trong tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO).
Phép tính
Cần có hai công thức để tính giá trị TF * IDF: TF và IDF.
TF
TF là viết tắt của ” Tần suất Thuật ngữ ” và dùng để tính tần suất của một thuật ngữ, tức là một từ đơn hoặc một tổ hợp từ nhất định, trong một tài liệu hoặc trên một trang web liên quan đến tất cả các thuật ngữ khác trên trang này. Công thức tương ứng là:
Công thức TF như một phần của TF * IDF
Freq (i, j) = Tần suất của thuật ngữ i trong tài liệu j
L (j) = Tổng số thuật ngữ trong tài liệu j
Về cơ bản, đây là mật độ từ khóa , với sự khác biệt duy nhất là các giá trị được logarit hóa. Hàm logarit dùng để “nén” kết quả, tức là nó ngăn các tần số hạn đặc biệt cao làm sai lệch giá trị.
IDF
IDF là chữ viết tắt của ” Inverse Document Frequency “. Giá trị này đại diện cho số lượng tất cả các tài liệu được xem xét liên quan đến số lượng tài liệu có chứa thuật ngữ i. Công thức tương ứng là:
Công thức IDF như một phần của TF * IDF
N D = Số lượng tài liệu được xem xét
f i = Số lượng tài liệu chứa thuật ngữ i
Số lượng tài liệu chứa thuật ngữ i càng ít, IDF càng cao và thuật ngữ này càng quan trọng. Điều này có thể được giải thích bởi thực tế là các từ và cách diễn đạt hiếm có nhiều thông tin hơn để phân loại nội dung của tài liệu hơn là các thuật ngữ có mặt trong hầu hết các tài liệu. Do ý nghĩa cao hơn của các từ hiếm (được biểu thị bằng giá trị IDF cao), phép nhân với TF dẫn đến giá trị tổng thể cao hơn.
Nhân TF và IDF
Việc nhân cả hai tần số riêng lẻ tạo ra trọng số thuật ngữ tương đối của một từ trong tài liệu so với tất cả các tài liệu được xem xét. Các thuật ngữ thường xuyên xảy ra trong một tài liệu nhưng khá hiếm trong tất cả các tài liệu khác có giá trị TF * IDF cao. Một ví dụ sẽ là thuật ngữ “SEO” trong một văn bản về tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.
Tuy nhiên, nếu một thuật ngữ xuất hiện thường xuyên trong một tài liệu nhưng cũng được đề cập rất thường xuyên trong tất cả các tài liệu khác, thì giá trị TF * IDF của nó sẽ thấp. Đây là trường hợp của các từ như “and”, “the”, “with”, v.v. Những từ này đóng góp rất ít vào việc phân loại nội dung của tài liệu.
Tầm quan trọng đối với SEO
Sử dụng công thức TF * IDF, bạn có thể so sánh nội dung trên trang web của mình với nội dung của các trang xếp hạng tốt nhất cho một từ khóa. So sánh như vậy có thể tiết lộ tiềm năng tối ưu hóa quan trọng cho nội dung của bạn và có thể thực hiện được với công cụ TF * IDF của Seobility .
Các công cụ TF * IDF cho biết thuật ngữ nào sẽ xuất hiện thường xuyên hơn hoặc ít hơn trong văn bản để đạt được tỷ lệ tối ưu. Ngoài ra, cái gọi là “từ khóa bằng chứng” có thể được sử dụng để gạch dưới mức độ liên quan của văn bản của bạn đối với một cụm từ tìm kiếm cụ thể. Đây là những biểu thức gần gũi về mặt ngữ nghĩa với cụm từ tìm kiếm được xem xét và bằng chứng rằng văn bản của bạn là về chủ đề đó. Các tài liệu vượt quá trọng số thuật ngữ trung bình, đôi khi được coi là thư rác. Giảm tần suất các thuật ngữ đã nêu sẽ giúp tránh bị hiểu sai như vậy.
Ngoài ra, các công cụ TF * IDF có thể đóng vai trò là nguồn cảm hứng khi tìm kiếm các chủ đề phụ cụ thể cần được đề cập trong văn bản về một cụm từ tìm kiếm cụ thể.
Nhìn chung, TF * IDF cung cấp khả năng tối ưu hóa nội dung của bạn tốt hơn so với mật độ từ khóa và hiện đã thay thế nó. Do đó, nó là một yếu tố quan trọng của tối ưu hóa trên trang có thể góp phần vào thứ hạng tốt hơn.
Nhược điểm
Mặc dù tầm quan trọng cao của TF * IDF đối với việc tối ưu hóa nội dung, công thức này cũng có những nhược điểm.
Ví dụ: so sánh TF * IDF phù hợp hơn với các văn bản được hiển thị dưới dạng kết quả cho mục đích tìm kiếm “Thông tin” trên Google. Đối với các nội dung khác, chẳng hạn như mô tả sản phẩm trong các cửa hàng trực tuyến, việc tối ưu hóa theo TF * IDF không có ý nghĩa gì.
Một nhược điểm khác là các công cụ TF * IDF cần biết hoặc ước tính tổng số tài liệu để mang lại kết quả có ý nghĩa.
Hơn nữa, các khía cạnh như từ đồng nghĩa hoặc sự phân bố các thuật ngữ trong văn bản, cũng rất quan trọng đối với việc phân loại ngữ nghĩa của tài liệu, không được xem xét trong công thức TF * IDF.
Bạn không nên tập trung quá nhiều vào TF * IDF khi tối ưu hóa nội dung của mình, bởi vì một văn bản tốt không chỉ có đặc điểm là trọng số của các thuật ngữ nhất định. Các yếu tố như chất lượng ngôn ngữ, luồng đọc hoặc cảm xúc cũng rất quan trọng. Mặt khác, việc thực hiện nghiêm ngặt các tần số thuật ngữ có thể dẫn đến mất khả năng đọc và chất lượng văn bản.
Bạn cũng nên nhớ rằng SERPs thay đổi thường xuyên và do đó tất cả các văn bản sẽ phải được phân tích lại và điều chỉnh trong trường hợp có thay đổi. Vì lý do này, tối ưu hóa TF * IDF nên tập trung vào các điều khoản quan trọng nhất thay vì viết các văn bản được tối ưu hóa quá mức cần được cập nhật thường xuyên.
Mặc dù có nhiều ưu điểm của TF * IDF, bạn nên luôn nhớ rằng đây chỉ là một trong nhiều yếu tố của tối ưu hóa onpage. Công thức không phải là thuốc chữa bách bệnh cho trang web của bạn và không thể bù đắp cho một hồ sơ backlink xấu, v.v.