TF-IDF Neden İçeriğinizi ve SEO Sorununuzu Çözmüyor Ama Çözüyormuş Gibi Hissediyor?

Bu yazıda, web içeriği oluşturmak ve optimize etmek için TF-IDF kullanmanın zorluklarını inceleyeceğiz. TF-IDF'yi kullanmak kendinizi iyi hissetmenize neden olabilir, ancak bu gerçekten sorunu çözmüyor. Kullanımını çevreleyen sorunları araştırdıkça, TF-IDF kullanmanın aslında sizi yanlış yola götürebileceğini keşfedeceksiniz.

TF-IDF Nedir?

Terim frekansı ters belge frekansı ( TF-IDF ), bir belge içindeki bir terimin alaka düzeyini belirlemek için kullanılan bir ölçüdür. Formül, belirli bir belgedeki bir terimin sıklığını (TF) sayar ve çok sık meydana gelen terimlerin ağırlığını azaltırken nadiren meydana gelen terimlerin ağırlığını artırmak için ters belge frekansı (IDF) faktörünü uygular.

TF-IDF, Hans Peter Luhn'un (1957) terim frekansı üzerindeki çalışmaları ve Karen Sparck Jones'un (1972) ters belge frekansı üzerindeki çalışmaları için çabalarına dayanmaktadır. Zeki okuyucular, bunun dünya çapında ağın doğuşundan onlarca yıl öncesine ait olduğunu fark edecekler ve bu da soruyu akla getiriyor.

Google, TF-IDF'yi Bile Kullanıyor mu ve Hala Alakalı mı?

Google'dan John Mueller, arama motorunun TF-IDF kullanımının çok sınırlı olduğunu ima etti . Bir hangout sırasında, TF-IDF'den bahsettiği tek bağlam, durma sözcüklerinin kaldırılmasıydı.

Bilgi Grafiği, Sinek Kuşu, Sıra Beyin ve Konusal Katmanın ilerlemesi göz önüne alındığında bu şaşırtıcı değil . Google, şeylerin ne anlama geldiğini ve insan dilindeki belirsizliklerle nasıl başa çıkılacağını sürekli olarak eğiten ve öğrenen, sürekli gelişen bir algoritmadır.

Değişken SERP özellikleri ve kişiselleştirmeye sahip sonuçların daha iyi ele alındığını görüyoruz. Arama motoru, niyet kırılmasıyla (birden çok amaca hitap eden arama sorguları) başa çıkma yeteneğini geliştiriyor. Ancak algoritma mükemmel olmaktan uzak. Göreceğimiz gibi, bu, içeriği optimize etme aracı olarak TF-IDF kullananlar için ciddi bir zorluk teşkil ediyor.

Yapay zeka, sinir ağları ve makine öğreniminin norm olduğu bir dünyada TF-IDF, bir Ferrari'ye kıyasla eğitim tekerlekleri üzerinde bir çocuk bisikleti gibidir.

Roger Montti, Arama Pazarlamacısı ve Konuşmacı

TF-IDF Neden Birçok SEO İçin Bu Kadar İyi Hissediyor?

Google'ın bu yarım asırlık teknolojiyi sınırlı kullanmasına rağmen, birçok SEO uzmanı TF-IDF'nin arama motorlarında öne çıkmanın yolu olduğuna inanıyor. Nedenmiş?

TF-IDF, SEO topluluğu içinde nispeten belirsiz bir kavramdır. Onlara yabancı olduğu için,   SEO'lar teknolojinin son teknoloji olduğunu varsayar. Bu ona belli bir miktar kaşe verir.

SEO'ların çoğu, TF-IDF'nin geçmişinden habersizdir. Gerçek yaşını veya gerçek amacını anlamıyorlar. İpucu, içerik optimizasyonu için değil.

SEO'lar, TF-IDF'nin Google'ın arama algoritmalarında büyük bir rol oynadığına inanıyor. Google'ın patentleri ve TF-IDF'ye atıfta bulunan birkaç gönderisi olduğu için, bu teknolojinin oynadığı rolle ilgili yanlış bir varsayım var.

TF-IDF, SEO'ların çoğuna sofistike görünüyor. SEO'ların veri bilimi geçmişine sahip olması nadirdir. Bu bağlamda, TF-IDF'nin görünürdeki karmaşıklığının etkinliğe eşit olduğunu varsaymak kolaydır.

Kim sofistike, çığır açan arama motoru optimizasyonu teknolojisini kullanmak istemez ki? Özellikle kulağa çok umut verici geliyorsa!

Olmadığı dışında.

TF-IDF ile İlgili Sorunlar

İçeriği SEO için optimize etme yöntemi olarak TF-IDF'yi kullandığını iddia eden ücretsiz veya ucuz bir dizi SEO aracı vardır. Hepsi aşağıdaki sorunlardan muzdarip.

TF-IDF İlkel Bir Yaklaşımdır

Adapt Partners Teknik SEO Araştırması Kıdemli Direktörü JR Oakes'a TF-IDF hakkındaki fikrini sordum. Sınırları hakkında kısa ve öz bir analiz sunuyor.

TF-IDF, bir belgenin diğer belgelere kıyasla açık bir terim için ne kadar önemli olduğunun iyi bir ölçüsüdür. Doğrusu, elinizde TF-IDF'ye göre “bebek” ile oldukça alakalı bir belgeye sahip olmanıza rağmen “bebek” arıyor olmanız olabilir. Belge ("bebek" için en alakalı olan) bu terimi seyrek kullandığından, ilgili bir eşleşme olarak görülmez.

Google, "bebek" ve "bebek" terimlerinin birbiriyle yakından ilişkili (çoğunlukla eş anlamlı) terimler olduğunu ve sorgunun geri kalanında aksini söyleyen bağlam ipuçları olmadıkça, biriyle alakalı olan bir sayfanın diğeriyle büyük olasılıkla alakalı olduğunu anlar. . Bu, internet genelinde kullanımın birlikte meydana gelmesine ve her ikisinin de benzer bağlamlarda kullanılma olasılığına dayanmaktadır.

Bir başka iyi örnek de yazım hatasıdır. Elinizde "reebok" ayakkabılarla ilgili belgeleriniz varsa ve TF-IDF ile "rebok" araması yaparsanız, muhtemelen birinin yazım hatası yaptığı sayfayı bulacaksınız. Google bunları aynı şekilde anlayacak ve uygun sonuçları döndürecektir.

JR Oakes, Kıdemli Direktör, Adapt Partners Teknik SEO Araştırması

TF-IDF Uygulamaları Google Arama Sonuçlarına Güveniyor

SERP'de göründükleri gibi bu belgeleri kullanarak terim frekansı ters belge frekansıdır. Bu uygulamalar genellikle, daha fazla düşünmeden ve bu sayfaların neden bu konuları içerdiğini araştırmadan, körü körüne SERP'deki ilk 10 veya 20 sayfaya güvenir.

Derlem olarak çok az belge kullanmak, sonuçların kalitesini önemli ölçüde etkiler. Düşük kaliteli içeriğe sahip aykırı değerleri veya bu model için değer sağlayamayan kısa içerik öğelerini dikkate almazlar.

Google'dan en iyi sonuçları almak, sayfa dışı faktörler için aykırı değerleri yok sayar; içeriğine rağmen iyi sıralanan sayfalar. İlgili hata o kadar yüksek ki, bunları hesaba katsanız bile, karar vermek için gerekli bilgiden yoksunsunuz ve potansiyel olarak sizi yanlış yola sokarsınız.

Doğal dil işleme gibi zaman kazandıranları kullanma. Bir konuyla ilgili olan her şeyi işlemek zorundasınız.

TF-IDF ve anahtar kelime yoğunluğu çözümleri, tüm bunları pencereden dışarı atıyor. Onların tavsiyelerine uyarsanız, zar atmış gibi başarılı olma olasılığınız vardır.

Go Fish Digital SEO Araştırma Direktörü Bill Slawski'ye ulaştım. Bill, Google'ın arama patentlerini analiz ediyor ve 2005'ten beri SEO by the Sea blogunda bunlarla ilgili yazıyor.

TF-IDF, bir dizi Google Patentinde, arama motorunun sorgu iyileştirmeleri oluşturma gibi işlemlerin arkasındaki süreçlerin bir parçası olarak kullanabileceği bir şey olarak anılır. Google'ın Web üzerindeki dokümanlar bütününe ve indeksinde bu dokümanlar üzerinde kullanılan kelimelere erişimi olduğundan, bu çok mantıklıdır.

TF-IDF'nin IDF kısmı, Google'ın Web'deki Corpus'unda kelimelerin ne kadar nadir veya ne kadar yaygın olduğunu belirlemek için kullanılabilir. Maalesef Google bu külliyatı paylaşmıyor.

Bir sorgu yaptığınızda, Google, bir sorgu teriminin içinde kaç sonuç göründüğünü söyler, ancak bu miktar, Google'ın Web külliyatındaki belgelerin tahmini bir yüzdesidir (Google'ın patentlerinden birinin bize söylediği gibi). Ancak, TF kullanan Google dışında herhangi biri -Google'ın derlemi olmayan bir belgedeki IDF, aslında Google'ın Derlemi'ni kullanmayan bir belgede kelimelerin ne kadar yaygın veya ne kadar nadir olduğunu belirleyemez.

TF-IDF araçları sağlayan bazı araç üreticileri var. Girdiğiniz belirli sorgu terimleri için üst sıralarda yer alan sayfalarda hangi terimlerin göründüğüne bakmak gibi şeyler yaparlar. Bunların mutlaka anlamsal olarak birbiriyle ilişkili olmadığını unutmayın. Her ne kadar bu şekilde kullanılan TF-IDF'nin anlamsal olarak birbiriyle ilişkili kelimeleri tanımlayabildiğine dair bazı iddialar görmüş olsam da.

Go Fish Digital SEO Araştırma Direktörü Bill Slawski.

TF-IDF Farklı Hedeflere Ulaşan ve Bunları Birleştiren Sayfalara Bakıyor

SERP'deki en üstteki "N" sayfalara güvenmek başka sorunlar yaratır. Çok genel veya çok spesifik ya da farklı bir sektörü hedefleyen sayfalar kullanıyor olabilirsiniz. İçerik kötü yazılmış olabilir ve sıralamasını yönlendiren önemli bir sayfa dışı değere sahip olabilir. Örneğin, SERP'lerde bağlantı kurma stratejileriyle desteklenen açılış sayfalarını ele alalım.

Konuyla İlgili Anahtar Kelimelerin Listesi İşletmeniz İçin Mutlaka Uygun Değildir

TF-IDF, bu içerik öğeleriyle ilişkili topikal olarak alakalı anahtar kelimelerin bir listesini sağlar. Ancak yine de bu ifadelerin işinizle alaka düzeyini belirlemelisiniz. Düşük kaliteli bir açılış sayfası veya içerik sayfasından sonra modellenen veya amacınızla bağlantısı olmayan bir blog yazısı yazarsanız, bu uygun olmayacaktır.

TF-IDF Ağırlıklı Olarak Anahtar Kelime Odaklıdır

Sayfalar anahtar kelimelerle ilgili değildir. Pek çok şey için iyi performans gösteren bir sayfa, pek çok şey hakkındadır. Bir sayfa oluşturmak veya optimize etmek için tek bir anahtar kelimeden TF-IDF kullanmak çok şey bırakır. Spesifik olarak, diğer tüm anahtar kelimelerin diğer tüm arama sonuçları farklıdır. Bu çok büyük bir eksiklik.

Terim anahtar sözcükleri kümülatif, kökten türetilmiş, eş anlamlı sözcükler ve diğer ilişkililik kavramları olarak görünebilir. Bu tür anahtar kelimeler kullanarak debunks. Bu, yalnızca en üstteki “N” sayfaları veya anahtar kelimeleri kullanarak oluşturulan önyargıdır.

Sonuç olarak, bu sayfalardan herhangi birinin gerçekten kapsamlı bir şekilde ustalıkla yazılmış olup olmadığını asla tam olarak bilemezsiniz. Bu sayfaların her biri, değerlendirmeniz gereken bir sayfa havuzuyla sonuçlanan "N" başka konu için de sıralanır . Bu sayfalara ve neyle ilgili olduklarına dayanarak dallanmaya devam edebilir.

Bir anahtar kelime odağı, gerçekten doğal olmayan dil gibi şeylere yol açabilir; ne pahasına olursa olsun içeriğe anahtar kelimeleri zorladıkları düşük kaliteli içerik türü. Alternatif olarak, içerik iyi olabilir, ancak sitenizdeki hiçbir şeyle bağlantısı yoktur.

Orbit Media Studios'un Kurucu Ortağı / Pazarlama Direktörü Andy Crestodina bunu böyle söylüyor.

“Güzel makale, ama TF-IDF biraz daha iyi olabilirdi…” Bir okuyucudan bu yorumu aldığımda, ters belge sıklığı gibi şeyler hakkında endişelenmeye başlayacağım.

Evet, ulaşılabilecek bir birincil anahtar kelime seçin. Evet, bu ifadeyi başlıkta, başlıkta ve gövde metninde kullanın. Evet, anlamsal olarak ilgili ifadeler ve alt konularda çalışın. Evet, ilgili “İnsanlar da sorar” sorularına cevap verin. Ama hayır, TF-IDF'yi hesaplamayın. Çünkü bu çok saçma.

Bunun yerine, orijinal bir şey yazın, beklenmedik bir şekilde faydalı bir şey. Okuyucunuzu memnun etmek için daha fazla endişe edin. Bunu yapın ve tüm doğru arama sinyallerini göndereceksiniz. Bağlantılar, bekleme süresi, kulaktan kulağa ve marka aramaları kazanacaksınız. Matematiği unut ve harika bir şey yap. Okuyucularınız bu tavsiyeyi alacağınızı umuyorsunuz.

Andy Crestodina, Orbit Media Studios'un Kurucu Ortağı / Pazarlama Direktörü

Önemi Belirlemek için TF-IDF Kullanmak Kusurlu Bir Ölçüdür

SERP'de kullanım sıklığına ve alaka düzeyine göre önemi hesaplamak kesinlikle hatalı bir ölçümdür. SERP'deki bazı girişler bir amaca odaklanırken diğerleri diğerine odaklanırsa, ağırlıklandırma (önem) terimi %50 olarak puanlanabilir. Ancak, herkes bir tür ortak kelime kullanırsa, bu daha önemli olarak değerlendirilecektir.

Yani, o tek niyete hitap etmeye çalışıyorsunuz. Ancak model, sonuçların yalnızca beşinde bu terimi kullandığından, sizi bu yolu izlemekten vazgeçirecektir. Model, 10 üzerinden sadece beş olduğunu söyleyecek.

Başka bir deyişle, yüksek kaliteli içeriğiniz varsa, farklı bir amaca odaklanmışsanız, yoldan çıkarsınız. Yüksek sayfa dışı faktörlere sahip düşük kaliteli içeriğiniz varsa, bu sizi yanlış yola yönlendirecektir. Karışık bir niyetiniz varsa, bu sizi rotanızdan çıkaracaktır. Yani bunu bir metrik olarak kullanmak sadece çöp.

TF-IDF Uygulamaları Yalnızca Sayfa Düzeyinde Odaklanır

TF-IDF uygulamaları kendilerini sayfa düzeyiyle sınırlayarak sitenizdeki diğer içerikler arasındaki noktaları birleştiremezler. Bir konuyla ilgili bir sayfa genellikle onu kesmez. Başarılı olmak için, otoritenizi besleyen ve uygun bağlantılar ve ilgili bağlantı metninin kullanımı yoluyla birlikte çalışan başka içeriğe ihtiyacınız var .

Not, Öngörü Sağlamıyor

Bir sayfaya TF-IDF uyumluluğuna göre not vermek iyi bir fikir gibi görünüyor. Ancak, o site veya sayfa hakkında daha fazla şey öğrenemezseniz, bu bilgiler anlamsızdır ve üzerinde işlem yapılamaz.

En yüksek notu alan sayfa:

• Sizinkinden farklı bir hedefiniz olsun.
• Sizinkinden çok daha güçlü veya daha zayıf olun.
• İki hedefiniz olsun.
• Bu konuyu kapsayabilir, ancak başka bir şeyi de kapsayabilir.

Dolayısıyla bu araştırma projesi sürecini TF-IDF ile basitleştirme hedefiniz elde edilemez. Size bu notu verdi, ancak yine de geri dönüp TF IDF verilerinin her sayfa için geçerli olup olmadığını görmek için manuel olarak araştırmanız gerekiyor.

Bunda ne fayda var?

Bir not aldıysanız ve şimdi hala manuel olarak sayfa üzerinde çalışmanız gerekiyorsa neden TF-IDF kullanıyorsunuz? Teknoloji, aşağıdakileri içeren karmaşık bir analiz yapmanızı sağlamalıdır:

• Açık konu, o konunun ve sıraladıkları diğer tüm kelimelerin sayfanız ve ne için sıralandığı ile örtüşme analizi.
• Rekabetçi site yapısı
• Rekabetin hizmet etmek istediği niyet.

TF-IDF'nin düştüğü yer burasıdır. Güvenebileceğiniz hiçbir kısayol değeri sağlamaz.

Teknolojiyi kullanarak kazamamak kusurlu bir metodolojidir. Çünkü, bir niyete yaklaşmanın diğerine yaklaşmanın ne anlama geldiğine dair kafa kafaya analizi elde etmek için hala bu ek araştırma katmanını yapmanız gerekiyor.

TF-IDF İş Akışına Nasıl Uyar?

TF-IDF kullanan araçlar, yazarlar ve SEO'lar için kötü alışkanlıklar yaratıyor. Doğal olarak uymayan sözcükleri örmeye çalışırlar veya anlatı ile pek bağdaşmayan bölümler ekleyebilirler.

Bu uygulamalar araştırmacı ve yazar arasındaki ilişkiyi göz ardı etmektedir. Yazarın vizyonuyla bağlantısı olmayan kelimelerin bir listesini vermek, çatışma yaratacaktır. Bu kelimelerin bazılarından ilham almış olabilirler , ancak göründüğü gibi iş akışı etkinleştirme çözümü değildir.

Bu metodolojiyi kullanarak bir anahtar kelime listesi gönderirseniz ne olur? Bazıları bir konu üzerinde, bazıları ise başka bir amaç için. Alıcıdaki kişi bununla ne yapacağını bilemez. Sadece doğru görünmüyor.

Gerçek içerik stratejistleri, değerlendirmeleri gerektiğini bilirler. Kullanıcı amacını anlamak için bir konu uzmanı olmanın ne anlama geldiğini anlamak için işi yapmaları gerekiyor.

Harika bir not alan sayfa gibi olmaya çalışmalı mıyım? Çünkü bunu yaparsam, başarı olasılığı diğer araştırma metodolojileri kadar rastgele olur. Açıkçası, bu ölçümle ilgili elimdeki tüm bu manuel araştırmayı yapmam gerekiyorsa, bu gerçekten ne gibi bir değer sağlıyor? Buna güvenemem.

TF-IDF'nin Diğer Veri Noktalarıyla Birleştirilmesi

TF-IDF verilerinin diğer hatalı veri noktalarıyla birlikte kullanılması yanlış sonuçlara yol açar. TF-IDF ile bağlantılı olarak kullanıldığını gördüğümüz bazılarını burada bulabilirsiniz.

Arama Hacmi

Belki ne hakkında yazacağınızı belirlemek için arama hacmine güveniyorsunuzdur. Bu konu için en üst sıralarda yer alan bir sayfanın gerçek potansiyelini değerlendirmek yerine, onu bu tür rekabet analiziyle karıştırırsınız.

Diyelim ki hedeflediğiniz bir anahtar kelimenin aylık 8.100 araması var. Ancak, model aldığınız rakip, bu sayfalar ve içinde bulundukları sayfaların web ağı ile düzinelerce, yüzlerce veya binlerce kelime için sıralanan içeriğe sahiptir.

Her biri aylık 10.000 ziyaret alabilirken, sizinki yalnızca 1.000 ziyaret alabilir. Yani potansiyeli hatalı bir şekilde hesaplamak için arama hacmini kullanıyorsunuz. İçeriğe dalmadan ve araştırma yapmadan içeriği derecelendirerek rekabet analizi yapıyorsunuz. Bu iki şeyi kusurlu bir şekilde birleştirin ve bu iki metriği kullanmanın sağladığı rehberlik, başarısızlıkla sonuçlanması kadar başarıyı da sağlar.

SERP Özellikleri

SERP özelliklerini ve sayfa türü analizini, ihtiyacınız olan sayfa türünü belirleme rehberliğinizin bir parçası olarak kullanmak, sorgunun gerçek amacını yansıtmaz.

Hangi SERP özellikleri var? Başarılı olma şansım var mı?

Ama eğer sen:

• Bu konuda hiç bir şey yazmamışsınız.
• Sayfa dışı yetkiniz yok.
• Hiçbir içerik koleksiyonunuz veya temeliniz veya içerik kümesiniz yok.

Ardından, arama hacmi ve rekabetçi içerik ile SERP özelliklerini kullanmak, performans gösterme şansıma sadece kaos ve düzensizlik katıyor. Tamamen gereksiz veriler.

AdWords Rekabeti ve AdWords TBM'si

AdWords Rekabet ve AdWords TBM, kesinlikle arama motoru pazarlamacılığı (ücretli reklamlar) ile kullanım için olan metriklerdir. Her iki metrik de zorlukla ilişkili değildir. Organik arama sonuçlarında sıralamanızın ne kadar kolay veya zor olacağıyla ilgili herhangi bir ilişkiyi de temsil etmezler.

TF-IDF'nin Değeri

TF-IDF'nin herhangi bir kullanma özelliği var mı?

• Size ilham verebilir veya düşünmemiş olabileceğiniz bir konuyu ortaya çıkarabilir.
• Sayfa içi optimizasyonunuzun doğal olanla uyumlu olup olmadığını belirlemenize yardımcı olabilir.
• Ek ayrıntılı araştırma yapmanız gereken rakipleri bulmanıza bile yardımcı olabilir.

Kevin Indig, Başkan Yardımcısı SEO ve İçerik, G2, blogunda düzenli olarak yeni dijital pazarlama fikirleri kavramları hakkında blog yazıyor. TF-IDF ile olan deneyimine dair bir fikir sağlayıp sağlayamayacağını sordum.

TF-IDF konusunda biraz kararsızım. Google kullanmadığını söyledi ve kullansa bile, tam Google külliyatı olmadan (Google'ın dizine eklediği internetteki tüm içerik anlamına gelir), doğru TF/IDF değerini alamayız. Yine de söylemeliyim ki, geçmişte TF-IDF araçlarını ne zaman kullansam, içeriğim hiç olmadığı kadar iyi sıralandı. Bu nedenle, kavram ne kadar yanlış veya uygulanamaz görünse de, bu araçlardan bazılarını kullanmanın bir değeri var gibi görünüyor.

Kevin Indig, Başkan Yardımcısı SEO ve İçerik, G2

Bu, Joe Hall'un TF-IDF Will Not Help Your SEO yazısında yazdığı deneyime benziyor.

Bu tür araçlar, içeriği SEO için optimize etmeye yardımcı olabilir, ancak TF-IDF nedeniyle değil . Basitçe, içeriği yaygın olarak kullanılan daha doğal bir dille yeniden yazmak için rehberlik ve teşvik sağladıkları için. Aynı araçlar, "anahtar kelime yoğunluğu" veya yalnızca "toplam terim sayısı" gibi birbiriyle karşılaştırılabilecek diğer metrikler kullanılarak da yapılabilir.

Joe Hall, SEO Danışmanı ve Hall Analysis'te Baş Analist

Son sözler

Ancak TF-IDF, tüm iş akışınızı desteklemek için yeterli bilgi sağlayan bir şey mi? Hiç de bile.

Birçok SEO uzmanına iyi gelebilir ancak gerçek şu ki, bu 50 yıllık metrik, Google'ın arama algoritmalarında çok sınırlı bir rol oynuyor. Tam olarak son teknoloji değil mi?

Şimdi, sayfalarınız kapsamlı ve kaliteli mi olmalı? Evet.

TF-IDF kullanarak modelleyerek mi? Numara.

İdeal olarak ilgili bir konu modeli oluşturmaya çalışıyorsunuz ve bu hesaplamanın bir parçası olarak alaka düzeyine ihtiyacınız var. Arama motorları TF-IDF kullanabilir, ancak bu sadece bir faktördür.

İçeriğinizi uygun şekilde araştırmak ve optimize etmek için gerekli olanın bütün resminin bir bileşenidir. Bu nedenle, biri uçtan uca bir çözüm olarak bir TF-IDF aracı satıyorsa, size işinizle ilgili büyük kararlar almak için gerekli bilgilerden yoksun bir hikaye satıyor demektir.

Bu iş kararlarını vermesi için editörünüze de güvenebilirsiniz. Ya da sadece zarları atın. Öyle ya da böyle, aynı.

TF-IDF hakkında başka sorularınız mı var? Cevapları buradan okuyun, SEO SSS için TF-IDF.