TF IDF

TF-IDF Aracı, sitenizde rakiplerle karşılaştırıldığında hangi kelimelerin eksik olduğunu keşfetmenize yardımcı olur. İçeriğinizi konu ile ilişkili anahtar kelimelerle daha iyi zenginleştirir ve arama motorlarındaki görünürlüğünüzü artırır.

TF-IDF Aracı ne yapar?

TF-IDF Aracı, seçili sorgunuzla (anahtar kelimeyle) bağlantılı web sayfalarının içeriğini analiz eder. Terim Frekansı (TF) ve Ters Doküman Frekansı (IDF) algoritmasını kullanır. Bu temelde, bir korpus içindeki kelime ve ifadelerin önemini değerlendirir.

İlk olarak araç, belirli bir anahtar kelime için ilk 10 arama sonucu sayfasının içeriklerini toplar. Ardından kelime ve ifadelerin ağırlığını hesaplar. Son olarak, konuyu en iyi tanımlayan terimlerin sıralanmış listesini sunar.

Analize kendi sitenizin adresini de ekleyebilirsiniz. Böylece, TF-IDF Aracı içeriğinizin rakiplerle karşılaştırmasını gösterir. Eksik olan kelimeleri ve konu kapsamındaki farkları görebilirsiniz.

• Araç, gerçek Google arama sonuçlarından elde edilen verilerle çalışır.
• Hem tekil kelimeleri hem de sorgunuzla ilişkili tam ifadeleri analiz eder.
• İlk 10'daki siteler için eksik anahtar kelimeleri ve ortak ifadeleri tespit eder.
• Semantik değeri olmayan, tipik stop words gibi önemsiz kelimeleri filtreler.

Sonuç olarak, sitenizin içeriğine eklemeniz gereken net bir terimler listesi alırsınız. Araç, bu şekilde sayfa içi SEO optimizasyonunu ve içerik pazarlama stratejisinin gelişimini destekler.

TF-IDF Aracı SEO uzmanlarına ve site sahiplerine nasıl yardımcı olur?

TF-IDF Aracı, SEO uzmanlarının ve içerik üreticilerinin zamanından tasarruf sağlar. Çok sayıda dokümanın manuel olarak analiz edilmesini gerektiren hesaplamaları otomatikleştirir. Ham verilerle uğraşmak yerine, şeffaf bir rapor elde edersiniz.

• Aynı anda on rekabetçi URL'yi ve kendi sitenizi analiz edin.
• İlk 10'dan elde edilen tüm korpus temelinde hesaplanmış kelime ve ifade listesini alın.
• Çoğu rakibinizde olup sizde olmayan anahtar kelimeleri görebilirsiniz.
• Term Frequency ve Inverse Document Frequency hesaplamalarını manuel yapmak yerine içeriğin kalitesine odaklanın.
• Ana sorguyla ilişkili önemli semantik ifadeleri atlama riskini azaltın.
• Belirli bir ülkeye göre uyarlanmış verilerle çalışarak yerel içerik uyumunu artırın.

Site sahipleri için bu, daha iyi uyarlanmış içerik anlamına gelir. İçerikler, kullanıcı niyetine ve SERP sonuçlarının yapısına daha uygun olur. Bu da rekabetçi sorgularda görünürlüğü artırmayı kolaylaştırır.

TF-IDF Aracının tipik kullanım alanları

TF-IDF Aracı, günlük olarak SEO uzmanları, içerik yazarları ve pazarlamacılar tarafından kullanılmaktadır. İçerik oluşturma ve optimizasyonunun çeşitli aşamalarında değerlendirilebilir.

• Google’da beklenen sıralamaya ulaşamayan yayınlanmış makalelerin optimizasyonu.
• İlk 10’daki verilerle yeni blog yazıları, rehberler ve hizmet sayfalarını planlamak.
• Rakip içeriklerin analiz edilmesi, tekrar eden temaların ve konu başlıklarının ortaya çıkarılması.
• Tüm önemli alt başlıkları ve ilişkili anahtar kelimeleri kapsayan makale taslağı oluşturmak.
• Uzun kuyruklu sorgular ve semantik ilişkili ifadeler açısından içerik zenginleştirmek.
• İçerik denetimine destek olur ve metnin rakiplere göre konuyu ne kadar iyi işlediğini değerlendirir.

Tüm bu uygulamalarda araç aynı mantığı kullanır. Term Frequency (TF)'yi belge düzeyinde, Inverse Document Frequency (IDF)'yi tüm site topluluğunda analiz eder. Bu sayede konu için gerçekten önemli olan kelimeleri öne çıkarır.

TF-IDF Aracının diğer araçlarla karşılaştırılması

Piyasada SEO için içerik analizine yönelik çeşitli araçlar bulunmakta. DiagnoSEO’nun TF-IDF Aracı, üst sıralardaki kelime ve ifadelerin hassas analizine odaklanır. Aşağıdaki tablo, başlıca işlevsel farklılıkları özetlemektedir.

Fonksiyonellik	DiagnoSEO	Diğer araçlar
Kelime ve ifadeler için TF IDF temelinde ağırlıkların hesaplanması	✅	❌
Sitenizin, ilk 10 ile aynı raporda karşılaştırılması	✅	❌
Yalnızca tekil kelimeleri değil, tematik ifadeleri de analiz etme	✅	❌
Sitenizde rakiplerinize göre tam olarak hangi kelimelerin eksik olduğunu belirtme	✅	❌
İçeriği yalnızca p, h ve blockquote etiketlerine filtreleme	✅	❌
Sayfa başlığı ve alt bilgisinin içeriğini hariç tutma seçeneği	✅	❌
Ülke seçimi ve yerel arama sonuçlarına uyum	✅	❌
Ek ayarlar kapsamında gelişmiş ifade analizi	✅	❌

Bu işlevler sayesinde araç, arama motorlarının bir konuyu nasıl yorumladığını daha iyi anlamaya yardımcı olur. Hangi ifadelerin eklenmesi gerektiğini tahmin etmek yerine, gerçek arama sonuçları verilerine dayanırsınız.

İpuçları ve iyi uygulamalar

TF-IDF Aracının potansiyelinden tam olarak yararlanmak için birkaç ilke uygulamak faydalı olur. Böylece analiz daha güvenilir olur ve çıkarımlar hayata geçirmek için daha kolaydır.

• Sorgunuzda organik sonuçlarda gerçekten baskın olan sayfaları analiz edin.
• En iyi korpusu elde etmek için olabildiğince fazla rakip ekleyin.
• Daha hassas sonuçlar için içeriği p, h ve blockquote etiketlerine filtreleyin.
• Kelime listesini hazır bir metin yerine içerik geliştirme için bir ipucu olarak kullanın.
• Yeni anahtar kelimeleri, dilin bütünlüğüne ve tonu koruyarak doğal olarak ekleyin.
• İçeriği güncelledikten sonra arama motorunun tekrar indekslemesi için zaman tanıyın.

Aynı zamanda, sonraki analizlerin raporlarını saklamak da iyi bir uygulamadır. Bu, değişiklikleri ve içerik optimizasyonunun SERP görünürlüğü üzerindeki etkisini takip etmeyi kolaylaştırır.

En sık yapılan hatalar

En iyi aracı bile yanlış kullanmak mümkündür. Aşağıda TF IDF analiziyle çalışırken kaçınılması gereken hatalar yer alıyor.

• Anahtar kelime doldurma yerine kelimeleri doğal biçimde metne dahil etmemek.
• Kullanıcı bağlamı ve niyetini göz arda edip yalnızca kelime eşleşmesine odaklanmak.
• Çok az rakip siteyi analiz etmek, korpusu zayıflatır.
• Hâlâ arama motorundan trafik alan eski içerikleri güncellememek.
• Kelimelerin sadece görünen sayısına odaklanıp içerik yapısına bakmamak.
• Makalelerin içerik kalitesini kendi başına değerlendirmeden verilere aşırı güvenmek.

Bu hatalardan kaçınmak, TF-IDF Aracını gerçek bir destek haline getirir ve onu tek kaynaklı bir karar mercii olmaktan çıkarır. Algoritmik analiz ile kullanıcı bilgisi ve deneyimini birleştirirsiniz.

TF-IDF Aracı nasıl kullanılır?

TF-IDF Aracının kullanımı kolaydır ve teknik bilgi gerektirmez. Sadece birkaç temel adımı izleyerek kullanabilirsiniz.

1. Sorgu alanına ana anahtar kelimenizi veya ifadenizi girin.
2. İsteğe bağlı olarak rakiplerle karşılaştırmak ve eksik ifadeleri tespit etmek için kendi site URL'nizi ekleyin.
3. Google arama sonuçlarını analiz etmek istediğiniz ülkeyi seçin.
4. İsteğe bağlı olarak, tercih edilen sorgunuzun ilk 10'unu oluşturan rakip adreslerini ekleyin.
5. Gerekirse yalnızca p, h ve blockquote etiketlerinde kontrol etme seçeneğini devre dışı bırakın.
6. Sadece ana içeriğe odaklanmak istiyorsanız başlık (header) ve alt bilgi (footer) içeriklerini hariç tutun.
7. Analizi başlatan butona tıklayın ve TF-IDF raporunun oluşturulmasını bekleyin.

Analiz tamamlandığında, ağırlığa göre sıralanmış bir kelime ve ifade listesi alırsınız. Buna dayanarak içerik değişikliklerinizi planlayabilir ve eksik bölümleri tamamlayabilirsiniz. Araç, tüm hesaplamaları kendisi yapar; formül bilmenize veya manuel sayım yapmanıza gerek yoktur.

Vaka çalışması

Diyelim ki eğitim alanında faaliyet gösteren bir site, kapsamlı bir rehber yayınlıyor. Metin bilgilendirici ancak Google'da üst sıralarda çıkmıyor. Site sahibi sorunun bağlantılar veya içerik uzunluğundan kaynaklandığını düşünüyor.

TF-IDF Aracı başlatıldıktan sonra, rakip makalelerin çok sayıda ilişkili ifadeye yer verdiği ortaya çıkar. Ek alt başlıklar, tanımlar ve örnekler analiz edilen metinde eksik durumdadır. Rapor, çoğu rakipte yer alan önemli kelime ve ifadeler listesini sunar.

Yazar, eksik bölümleri ekleyerek ve yeni anahtar kelimeleri doğal bir şekilde metne işleyerek içeriği günceller. Makaleye sıkça sorulan soruların cevapları ve ek örnekler ekler. Aynı zamanda, tekrara düşmeden sade, anlaşılır bir dil ve okunabilirliği korur.

Makale tekrar indeks edildikten sonra, ilk sayfada daha sık görünmeye başlar. Gösterim ve tıklama sayısı artar, içerik birçok sorgudan istikrarlı trafik üretir. Tüm süreç, varsayımlardan ziyade güvenilir top 10 analizine dayanır.

SSS

• DiagnoSEO’da TF-IDF Aracı nedir?

  TF-IDF Aracı, Google'daki ilk 10 sonuca ait verilere göre kelime ağırlıklarını hesaplar. TF IDF algoritmasını kullanarak bir konu için en önemli kelime ve ifadeleri tespit eder.

• Term Frequency (TF) ve Inverse Document Frequency (IDF) formülünü bilmem gerekir mi?

  Formülü bilmenize veya manuel hesaplama yapmanıza gerek yoktur. Araç, TF ve IDF'yi otomatik olarak hesaplar ve hazır sonuçları kelime ve ifade listesi olarak sunar.

• Bir sayfa için TF IDF analizi ne sıklıkla yapılmalı?

  Analiz, yeni bir metin yayınlamadan önce ve içeriğin önemli ölçüde değişmesinden sonra yapılmalıdır. Algoritma güncellemeleri ve arama sonuçlarında büyük değişiklikler sonrası tekrar kontrol etmek iyi bir uygulamadır.

• TF-IDF Aracı klasik anahtar kelime araştırmasının yerini tutar mı?

  Araç, tam kapsamlı anahtar kelime araştırmasının yerini almaz; ancak onu tamamlar. Rakiplerin konu ifadelerini nasıl kullandığını ve içeriğe hangi kelimelerin eklenebileceğini gösterir.

• TF-IDF Aracı, hesaplamalarda stop words kullanıyor mu?

  TF IDF algoritması, çoğu belgede bulunan tipik stop words kelimelere düşük ağırlık verir. Böylece rapor, içerik optimizasyonu için değerli, bilgilendirici kelimelere odaklanır.