أفضل طريقة لمعرفة البريد الالكتروني لأي حساب فيس بوك

ما مدى فعالية TF-IDF ، وهل يمكنها حقًا أن تساعد إستراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بك؟

سوف يغفر لك التفكير ، “هؤلاء الأشخاص المهووسون بتحسين محركات البحث (SEO) … ما الذي سيفكرون فيه بعد ذلك؟”

لكن هذه ليست حالة زعيم الفكر هذا أو محاولة صياغة عبارة جديدة.

في هذا الفصل ، ستتعلم ما هو TF-IDF ، وكيف يعمل ، ولماذا هو جزء من قاموس SEO ، والأهم من ذلك ، ما إذا كان Google يستخدمه كعامل تصنيف.

الادعاء: TF-IDF هو عامل الترتيب

إذا كنت تبحث عن المزيد حول هذا الموضوع ، فسترى بعض العناوين الجامحة المصممة لتجعلك تشعر وكأنك فاتتك عدم تخصيص ميزانية لـ TF-IDF هذا العام:

• TF-IDF لـ SEO: ما الذي يعمل وما لا ينجح.
• TF-IDF: أفضل أداة لتحسين المحتوى لا تستخدمها مُحسّنات محرّكات البحث.
• TF IDF SEO: كيفية سحق منافسيك باستخدام TF-IDF.

هل TF-IDF هو تكتيك تحسين محركات البحث الذي كنت تفتقده؟

دليل على TF-IDF كعامل تصنيف

لنبدأ بهذا: ما هو TF-IDF؟

تردد المصطلح – تردد الوثيقة العكسي هو مصطلح من مجال استرجاع المعلومات.

إنه رقم يعبر عن الأهمية الإحصائية لكلمة معينة في مجموعة الوثائق ككل.

بلغة بسيطة ، كلما ظهرت كلمة ما في مجموعة من المستندات ، زادت أهميتها وزاد وزن هذا المصطلح.

ما علاقة هذا بالبحث؟

حسنًا ، يعد Google نظامًا عملاقًا لاسترجاع المعلومات.

افترض أن لديك مجموعة من 500 مستند وتريد ترتيبها حسب الصلة بالمصطلح [rocking and rolling].

الجزء الأول من المعادلة ، مصطلح التردد (TF) ، يذهب:

• تجاهل المستندات التي لا تحتوي على الكلمات الثلاث.
• احسبها عدد مرات ظهور كل مصطلح في كل وثيقة متبقية.
• عامل في الطول من الوثيقة.

ينتج عن النظام رقم TF لكل مستند.

لكن هذا الرقم وحده يمكن أن يكون مشكلة.

اعتمادًا على المصطلح ، لا يزال من الممكن أن ينتهي بك الأمر مع كومة من المستندات ولا يوجد دليل حقيقي على أي منها أكثر صلة باستعلامك.

الخطوة التالية ، عكس تردد المستند (IDF) ، تمنح TF الخاص بك سياقًا أكثر قليلاً.

تردد الوثيقة = عدد المصطلحات في مجموعة الوثيقة.

معكوس = عكس أهمية المصطلحات التي تظهر بشكل متكرر.

هنا ، يحذف النظام المصطلح [and] من المعادلة لأنه يمكننا أن نرى أنها تحدث بشكل متكرر في 500 مستند بحيث لا تكون ذات صلة بهذا الاستعلام المحدد.

لا نريد المستندات التي تحتوي على معظم حالات [and] كونها أعلى مرتبة.

الوثائق الأكثر ترجيحًا لـ [rocking] و [rolling] بينما يُرجح أن تكون تسوية طول النص ذات صلة بالأشخاص الذين يبحثون عن معلومات عنها [rocking and rolling].

الأدلة ضد قوة الدفاع- قوات الدفاع الإسرائيلية كعامل ترتيب

مع زيادة حجم مجموعة المستندات وتنوعها ، تقل فائدة هذا الإجراء.

تحدث جون مولر من Google عن ذلك و أوضح ذلك

“إنه مقياس قديم جدًا وقد تطورت الأشياء كثيرًا على مر السنين. وهناك العديد من المقاييس الأخرى أيضًا.

لا أعتقد أن هذا يعني أنه ليس عاملاً ؛ أعتقد أنه أوضح أنه لم يعد مهمًا بعد الآن.

وبقدر ما يحب الناس تصديق أن مولر يحاول إخراج واحد منهم ، فلا توجد طريقة أنه يكذب على هذا.

يعد تحديد المستندات التي تحتوي على الكلمات التي يستفسر عنها الباحث خطوة أولى ضرورية لإعادة إجابة.

لكن بعد قولي هذا ، إنه مقياس قديم لا يفيد في حد ذاته.

في فهرس بحجم Google ، فإن أفضل ما يمكن أن يفعله TF-IDF هو إعادة ملايين أو مليارات النتائج.

هل يمكنك تحسين هذا؟

لا.

محاولة التحسين لـ TF-IDF تعني محاولة تحقيق كثافة كلمات رئيسية معينة ، وهذا ما يسمى حشو الكلمات الرئيسية.

لا تفعل هذا.

ومع ذلك ، هذا لا يعني أن هذا المفهوم ليس مهمًا لمتخصصي تحسين محركات البحث.

TF-IDF كعامل ترتيب: حكمنا

هل تستخدم Google TF-IDF في خوارزمية تصنيف البحث الخاصة بها – وربما كجزء أساسي من الخوارزمية الخاصة بها؟

نقول بالتأكيد لا.

لماذا ا؟ لأنه مفهوم قديم (في السنوات التكنولوجية) للعثور على المعلومات.

اليوم ، تمتلك Google طرقًا أفضل بكثير لتقييم صفحات الويب (مثل متجهات الكلمات وتشابه جيب التمام وغيرها). معالجة اللغة الطبيعية طرق).

معرفة ما إذا كانت الكلمة التي يبحث عنها المستخدم تظهر في مستند وكم مرة هي فقط الخطوة الأولى.

TF-IDF لا يأخذ في الحسبان الكثير بدون عدد لا يحصى من طبقات التحليل الأخرى لمعرفة الأشياء ، مثل الخبرة والسلطة والثقةللبدأ.

هذا يعني أن TF-IDF ليس أداة أو تكتيك يمكنك استخدامه لتحسين موقعك.

لا يمكنك إجراء تحليل مفيد باستخدام TF-IDF ، ولا يمكنك استخدامه لتحسين مُحسنات محركات البحث الخاصة بك ، لأنه يتطلب مجموعة كاملة من نتائج البحث لتشغيل الحساب.

بالإضافة إلى ذلك ، لقد تجاوزنا مجرد الرغبة في المعرفة ماذا تستخدم الكلمات الرئيسية ل كيف يتم استخدامها وما هي الموضوعات ذات الصلة التي يتم تناولها ، لضمان ذلك السياق والقصد يتطابقان مع سياقتنا.

محترفو تحسين محركات البحث الذين يستخدمون مصطلحات TF-IDF والبحث الدلالي يسيئون فهم TF-IDF بشكل متبادل.

إنه مجرد مقياس لعدد المرات التي تظهر فيها كلمة في مجموعة من المستندات.

الخلاصة: يعد فهم كيفية تصنيف المحتوى أمرًا مهمًا ، لكن هذه المعرفة لا يجب أن تؤدي دائمًا إلى عنصر آخر في قائمة التحقق الخاصة بـ SEO.

ما لم تكن تقوم ببناء نظام استرجاع المعلومات الخاص بك ، فإن TF-IDF هو أحد الأنظمة التي يمكنك اعتبارها حقيقة مثيرة للاهتمام عن الأيام الماضية والمضي قدمًا.

---

الصورة الرئيسية: Robin Biong / Search Engine Journal

#هل #هو #عامل #ترتيب #جوجل

المصدر