TF-IDF là gì? Sử dụng TF-IDF tối ưu quy trình SEO

TF-IDF được hiện đang dần được sử dụng rộng rãi trong SEO để cải thiện khả năng tìm kiếm và xếp hạng của website trên các trang kết quả của các công cụ tìm kiếm như Google. Vậy TF-IDF là gì? Sử dụng TF-IDF như thế nào để có thể tối ưu quy trình SEO hiệu quả nhất. Đọc bài viết dưới đây của Vietnix nhé. 

TF-IDF là gì? 

TF-IDF (được viết tắt từ term frequency – inverse document frequency) là một phương pháp trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đánh giá mức độ quan trọng của một từ trong một văn bản dựa trên thống kê. Điều này cho phép chúng ta biết được từ đó có quan trọng trong văn bản đó so với các văn bản khác trong cùng tập hợp. 

Lý do thuật toán TF-IDF thường được sử dụng là do trong ngôn ngữ tự nhiên, luôn tồn tại sự thường xuyên của các từ kèm với các từ khác. Zipf’s law đã nhắc đến về vấn đề này cụ thể như sau: “The nth most common word in a human language text occurs with a frequency inversely proportional to n”. 

Có nghĩa là, trong mọi ngôn ngữ luôn tồn tại một tập từ có tần số xuất hiện cao hơn so với các từ khác. Điều này đúng với một quy luật tự nhiên gọi là “Định luật Zipf“. Vì vậy, chúng ta cần một phương pháp để làm cho tần số xuất hiện của các từ trong văn bản được cân bằng mức độ quan trọng với nhau. 

Để hiểu thêm về các ngôn ngữ, bạn có thể tham khảo bài viết về deep learning là gì? Tìm hiểu về Deep Learning từ A-Z để biết thêm về một phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

TF là gì? 

TF (Term Frequency) được sử dụng để đo lường tần suất xuất hiện của một từ trong một văn bản. Tuy nhiên, vì mỗi văn bản có độ dài khác nhau, điều này có nghĩa là số lần xuất hiện của một từ có thể khác nhau giữa các văn bản. Vì vậy, để làm cho sự so sánh công bằng hơn, chúng ta thường chia số lần xuất hiện của từ cho tổng số từ trong văn bản đó.

Công thức TF (Term Frequency) được tính như sau:

TF(t, d) = (số lần từ t xuất hiện trong văn bản d) / (tổng số từ trong văn bản d) .

public double tf(List<String> doc, String term) {     double result = 0;     for (String word : doc) {        if (term.equalsIgnoreCase(word))               result++;        }     return result / doc.size(); }

Bên cạnh Term Frequency, bạn có thể tham khảo bài viết về phantom keyword là gì? Bước tìm phantom keyword tăng traffic để có thêm thông tin hữu ích.

IDF là gì?

IDF (Inverse Document Frequency) – Được sử dụng để ước tính mức độ quan trọng của một từ như thế nào. Khi chúng ta tính tần số xuất hiện (TF), tất cả các từ thường được xem là quan trọng như nhau. Tuy nhiên, có một số từ thường xuất hiện nhiều lần nhưng không đóng góp nhiều cho ý nghĩa của đoạn văn như. 

• Từ nối: Và, nhưng, vì thế, vì vậy, tuy nhiên, …
• Giới từ: Ở, trên, trong,…
• Từ chỉ định: Ấy, nhỉ, đó,..

Chính vậy, để giảm độ quan trọng của những từ như vậy, chúng ta sử dụng IDF (Inverse Document Frequency):

IDF(t, D) = log_e(Tổng số văn bản trong tập mẫu D / Số văn bản có chứa từ t).

public double idf(List<List<String>> docs, String term) {     double n = 0;     for (List<String> doc : docs) {         for (String word : doc) {             if (term.equalsIgnoreCase(word)) {                 n++;                 break;             }         }     }     return Math.log(docs.size() / n); }

Do đó giá trị của tf-idf:

public double tfIdf(List<String> doc, List<List<String>> docs, String term) {     return tf(doc, term) * idf(docs, term); }

Ví dụ: 

public static void main(String[] args) {      List<String> doc1 = Arrays.asList("red", "green", "blue", "yellow", "red", "red");     List<String> doc2 = Arrays.asList("red", "pink", "white", "dark", "orange", "pink");     List<String> doc3 = Arrays.asList("green", "yellow", "white", "white", "purpil");     List<List<String>> documents = Arrays.asList(doc1, doc2, doc3);      TFIDFCalculator calculator = new TFIDFCalculator();     double tfidf = calculator.tfIdf(doc1, documents, "red");     System.out.println("TF-IDF (red) = " + tfidf);  }

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo Keyword stuffing là gì? Tại sao không nên lạm dụng trong SEO website? để tránh mắc lỗi lạm dụng keyword stuffing.

Vai trò TF-IDF với hoạt động SEO

TF-IDF là một công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search). Nó giúp hệ thống tìm kiếm hiểu rõ nội dung và mức độ quan trọng của các từ và cụm từ trong ngữ cảnh, từ đó tăng cường khả năng liên quan của các kết quả tìm kiếm đối với chủ đề hoặc câu truy vấn đang được tìm kiếm. 

Hiện nay, có rất nhiều công cụ hỗ trợ tính toán chỉ số TF-IDF cho các trang web. Hầu hết các công cụ này đều có khả năng phân tích kết quả tìm kiếm và xác định những từ và cụm từ thường xuất hiện trên các trang web xếp hạng cao nhất với các từ khóa bạn quan tâm. Điều này giúp bạn hiểu cách các trang web cạnh tranh tối ưu hóa nội dung của họ và giúp bạn cải thiện hiệu quả tối ưu hóa nội dung trên website.

Sau đó, bạn có thể xây dựng một danh sách từ khóa liên quan đến chủ đề, và điều này cho phép bạn:

• Tối ưu hóa nội dung cho toàn bộ chủ đề thay vì chỉ cho từng từ khóa riêng lẻ.
• Xác định những khoảng trống trong nội dung hiện tại (content gap) để bạn có thể bổ sung thông tin còn thiếu về chủ đề.
• Tạo ra những nội dung mới có khả năng xếp hạng cao hơn và nhanh hơn trên các trang kết quả tìm kiếm.

Nếu bạn đang còn phân vân về cách áp dụng TF-IDF vào chiến lược SEO của mình. Đầu tiên, hãy thử áp dụng nó vào những trang nào có khả năng nhận lợi ích lớn từ TF-IDF nhất:

• Những nội dung có tiềm năng cao mà vẫn đứng ở trang 2 trên kết quả tìm kiếm: Đó là những nội dung đã tồn tại trên website trong một khoảng thời gian dài, đã được tối ưu hóa tốt và có một mức độ uy tín nhất định. Việc tối ưu hóa TF-IDF là một cách hiệu quả để đẩy những nội dung như vậy lên trang 1 của kết quả tìm kiếm.
• Những nội dung có xếp hạng cao đang dần mất vị trí: Thuật toán của Google luôn thay đổi, điều này có thể tác động đến sự xuất hiện trên kết quả tìm kiếm. Sử dụng TF-IDF có thể giúp những trang như vậy duy trì mức độ liên quan và duy trì xếp hạng.
• Những trang sản phẩm (product page) không đạt xếp hạng cao: Nếu các trang sản phẩm của bạn gặp khó khăn trong việc xếp hạng cho các cụm từ khóa quan trọng (money keywords), lúc này TF-IDF có thể giúp bạn xác định đâu là những nội dung quan trọng mà trang đó chưa đáp ứng. 

Các bước áp dụng TF-IDF vào chiến lược SEO 

Nếu bạn đang lên kế hoạch tối ưu hóa nội dung trên các trang có sẵn, hãy thử sử dụng công cụ TF-IDF trong phần mềm có tên Website Auditor. Công thức tính TF-IDF đã được tích hợp sẵn vào tính năng chính của phần mềm này.

Bạn cũng không cần phải lo lắng về việc này, vì đây không phải là việc sử dụng kỹ thuật nghịch đảo để can thiệp vào cơ chế xếp hạng của Google. Trong khi Google có thể xem xét tất cả các trang trên Internet, công cụ TF-IDF này sẽ tìm hiểu về các cụm từ liên quan đến từ khóa mục tiêu của bạn thông qua việc đánh giá 10 đối thủ hàng đầu.

Tuy công cụ này không xem xét toàn bộ tài liệu trên Internet, nó vẫn có thể giúp bạn theo dõi chiến lược nội dung của đối thủ dễ dàng thông qua việc cung cấp ý tưởng về các chủ đề mà nội dung của bạn chưa đáp ứng được. Dưới đây là quy trình cụ thể:

1. Lập danh sách từ khóa 

Tạo một project cho website của bạn hoặc mở project hiện đang có. Sau đó điều hướng đến phần Content Analysis > TF-IDF thêm hoặc chọn một trang mà bạn đang cần phân tích và điền từ khóa mục tiêu.

Sau khi quá trình phân tích hoàn tất, bạn sẽ nhận được danh sách các từ khóa liên quan đến chủ đề đã được lọc ra từ các website của đối thủ mà họ đã sử dụng. Bạn cũng có thể chọn xem bảng kết quả cho từ khóa đơn (single-word keywords) và từ khóa đa từ (multi-word keywords) để dễ dàng nắm bắt thông tin.

Để tăng thêm hiệu quả trong việc nghiên cứu từ khóa, bạn có thể tham khảo bài viết top công cụ nghiên cứu từ khóa Google được tin dùng nhiều nhất.

2. Phân tích từ khóa 

Bạn hãy đánh giá và giới hạn danh sách từ khóa như loại bỏ các cụm từ không liên quan gồm các tên thương hiệu của đối thủ có thể không mang lại giá trị gì hữu ích trừ khi bạn đang tiến hành so sánh sản phẩm với nhau.

Sau đó, hãy chú ý vào cột “Recommendation” (Gợi ý). Cột này sẽ cung cấp lời khuyên về việc sử dụng từng cụm từ xuất hiện trên các trang của ít nhất 5 đối thủ:

• Add (Thêm): Khi bạn chưa từng sử dụng cụm từ này.
• Use more (Sử dụng nhiều hơn): Khi giá trị TF-IDF của cụm từ trên trang của bạn thấp hơn giá trị thấp nhất trong danh sách các đối thủ.
• Use less (Sử dụng ít đi): Nếu giá trị TF-IDF của cụm từ trên trang của bạn cao hơn giá trị cao nhất trong danh sách đối thủ.

Các gợi ý như “Add” và “Use more” có thể cho thấy rằng trang web của bạn đang bị thiếu một chủ đề cụ thể. Tuy nhiên, bạn không cần tạo trang mới để giải quyết vấn đề đó. Thay vào đó, có thể chỉ cần thêm một đoạn văn bản hoặc một số chi tiết nhỏ để bổ sung thông tin mà bạn đã bỏ sót trước đó.

Tuy vậy, bạn cần lưu ý rằng gợi ý này chỉ là một phần hỗ trợ. Công cụ này hoạt động dựa trên thuật toán và đề xuất cụm từ tốt nhất cùng lời khuyên, nhưng không phải lúc nào cũng phù hợp. Nếu bạn cảm thấy cụm từ đề xuất không phù hợp hoặc không mang lại giá trị gì cho nội dung của bạn thì không bắt buộc sử dụng chúng.

Ngoài ra, bạn cũng có thể tham khảo bài viết các loại đối sánh từ khóa trong Google Ads và cách sử dụng để biết thêm về cách sử dụng đối sánh từ khóa.

3. So sánh, đánh giá đối thủ cạnh tranh 

Ngoài danh sách các cụm từ, thì công cụ này cũng có khả năng tạo biểu đồ giúp bạn có thể so sánh các giá trị TF-IDF trên trang của của bạn với các đối thủ.

Bên cạnh đó, bạn có thể tham khảo bài viết bước phân tích đối thủ cạnh tranh chi tiết để biết rõ cách phân tích đối thủ hiệu quả.

4. Tối ưu SEO cho blog 

Sau khi biết được những chủ đề mà bạn đang thiếu và những nội dung mà bạn chưa phân tích, trình bày chi tiết, bạn hãy tận dụng thông tin này cùng với những gợi ý về cách sử dụng chúng. Để tiến hành điều chỉnh, cập nhật nội dung của bạn, giúp nó trở nên liên quan nhiều hơn đối với chủ đề của bạn.

Bạn có thể truy cập vào phần Content Editor trong phần mềm WebSite Auditor để thực hiện việc này. Nó cho phép bạn chỉnh sửa các trang của mình trong giao diện tương tác tức thời WYSIWYG (What you see is what you get) hoặc thông qua code HTML. Lưu ý rằng mục tiêu của bạn không phải là sử dụng nhiều từ khóa mà là bổ sung nội dung thiếu sót một cách tự nhiên và mang lại giá trị cho người đọc.

Sau khi hoàn thành việc chỉnh sửa, hãy lưu danh sách các thay đổi vào ổ đĩa cứng để sau này triển khai trên website của bạn. Sau một khoảng thời gian nhất định, hãy chạy lại phân tích TF-IDF để theo dõi kết quả tích cực từ việc tối ưu hóa mà bạn đã thực hiện. Điều này giúp bạn kiểm tra xem các điều chỉnh đã mang lại cải thiện trong tối ưu hóa nội dung của bạn hay chưa.

TF-IDF cũng có thể sử dụng để nghiên cứu từ khóa nếu bạn cần triển khai những nội dung mới. Bạn có thể tìm kiếm rất nhiều ý tưởng từ khóa thông qua nhiều công cụ nghiên cứu khác nhau, nhưng việc phân tích TF-IDF từ đối thủ cạnh tranh có thể cho biết những cụm từ có liên quan về mặt ngữ nghĩa đối với các từ khóa chính của bạn.

Các trang web có xếp hạng cao nhất không cần phải chứa tất cả những cụm từ này, nhưng những cụm từ này là cần thiết nếu bạn muốn hiểu và đáp ứng đúng ý định tìm kiếm của người dùng (search intent). Điều này trở thành một yếu tố vô cùng quan trọng trong thời đại tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa (semantic search).

Đến đây, bạn có thể tham khảo phần mềm Rank Tracker, trong đó có công cụ Competition TF-IDF Explorer giúp bạn khám phá những từ khóa có ý nghĩa và giá trị nhất từ nội dung của các đối thủ dựa trên phân tích TF-IDF.

Tại project của bạn, di chuyển đến mục Keyword Research > Domain Research, nhấn chọn phần Competition TF-IDF Explorer, điền vào những từ khóa mục tiêu và tiến hành tìm kiếm.

Bạn cần phân tích danh sách từ khóa để tìm chủ đề và các cụm từ phù hợp. Sau đó, sử dụng các trọng số như chỉ số TF-IDF Avg và các chỉ số quan trọng khác như số lượng tìm kiếm (Number of Searches), độ khó của từ khóa (Keyword Difficulty), mức độ cạnh tranh (Competition),… để chọn ra những từ khóa tiềm năng nhất và thêm vào danh sách cuối cùng.

Hơn nữa, bạn có thể xem bài viết hướng dẫn lập kế hoạch SEO tổng thể chi tiết cho người mới để giúp hoạt động SEO hiệu quả hơn.

5. Theo dõi hiệu quả và điều chỉnh chiến lược SEO 

Để biết được một chiến lược SEO có đem lại hiệu quả hay không thì bạn cần phải đo lường các chỉ số thường xuyên để sớm nắm bắt được tình hình và những biến động, để kịp thời điều chỉnh, đưa ra những chiến lược hợp lý, đúng đắn, tránh gây ra sự ảnh hưởng quá nghiêm trọng đến hiệu quả hoạt động SEO. Bên cạnh đó, thường xuyên theo dõi và điều chỉnh chiến lược SEO cũng giúp tối ưu trải nghiệm người dùng và cải thiện hiệu quả của SEO đáng kể.

Lời kết

Có thể nói TF-IDF là một phương pháp tính toán trọng số của từng từ trong văn bản, nó giúp cải thiện SEO bằng cách tối ưu hóa nội dung và làm cho website trở nên liên quan và hấp dẫn hơn đối với các công cụ tìm kiếm. Hy vọng qua bài viết trên bạn đã hiểu được TF-IDF là gì và cách áp dụng TF-IDF vào quy trình SEO hiệu quả. Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết.