کنیبالیزیشن (Keyword Cannibalization) یکی از مشکلات کلاسیک در سئو است:
وقتی چند صفحه از سایت شما برای یک نیت جستجو (Search Intent) مشابه بهینه شده‌اند، موتور جستجو نمی‌داند کدام‌یک را نمایش دهد — در نتیجه اعتبار، رتبه و نرخ کلیک بین صفحات تقسیم می‌شود.

در گذشته برای حل این مسئله از راه‌هایی مثل ادغام محتوا، ریدایرکت یا noindex استفاده می‌کردیم.
اما حالا با ظهور NLP (پردازش زبان طبیعی) و TF-IDF، می‌توانیم این مشکل را علمی و مبتنی بر داده حل کنیم.

🚨 کنیبالیزیشن دقیقاً چیست؟

فرض کنید دو صفحه در سایت شما با موضوعات زیر وجود دارد:

• /blog/seo-tools با عنوان «بهترین ابزارهای سئو در 2025»

• /blog/free-seo-tools با عنوان «ابزارهای رایگان سئو»

اگر هر دو صفحه با کلیدواژه‌ی «ابزار سئو» بهینه شده باشند، گوگل ممکن است سردرگم شود که کدام صفحه پاسخ اصلی کاربر است.
در نتیجه ممکن است گاهی یکی و گاهی دیگری را نشان دهد — یا هیچ‌کدام رتبه‌ی پایدار نگیرد.

🧠 نقش NLP در شناسایی کنیبالیزیشن

NLP (Natural Language Processing) به ما کمک می‌کند درک کنیم که محتوای صفحات از نظر معنایی چقدر به هم نزدیک یا متفاوت هستند.

با ابزارهای NLP می‌توانیم:

1. نیت جستجو (Search Intent) هر صفحه را استخراج کنیم.

2. بردار معنایی (Semantic Vector) برای هر محتوا بسازیم.

3. شباهت بین صفحات را به‌صورت عددی (Cosine Similarity) اندازه بگیریم.

اگر دو صفحه شباهت معنایی بالاتر از 0.8 داشته باشند،

احتمالاً در حال رقابت بر سر یک Intent هستند — یعنی کنیبالیزیشن محتوا داریم.

⚙️ TF-IDF چیست و چطور کمک می‌کند؟

TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) الگوریتمی است که میزان اهمیت یک کلمه در یک سند را نسبت به مجموعه‌ای از اسناد اندازه‌گیری می‌کند.

در سئو، از TF-IDF برای:

• تحلیل کلمات کلیدی غالب در یک صفحه

• مقایسه‌ی توزیع واژگان بین صفحات مشابه

• شناسایی نقاط هم‌پوشانی یا کمبود محتوایی
  استفاده می‌شود.

فرمول کلی TF-IDF:

TFIDF=TF(t,d)×log⁡NDF(t)TFIDF = TF(t,d) \times \log\frac{N}{DF(t)}TFIDF=TF(t,d)×logDF(t)N​

• TF: تعداد دفعات تکرار واژه t در سند d

• DF: تعداد اسناد حاوی واژه t

• N: تعداد کل اسناد

🧮 مراحل عملی رفع کنیبالیزیشن با NLP و TF-IDF

گام 1: جمع‌آوری داده

• همه‌ی صفحات مرتبط با یک خوشه‌ی موضوعی را جمع کن.

• عنوان، هدینگ‌ها و متن هر صفحه را استخراج کن.

گام 2: پیش‌پردازش متن (Preprocessing)

• حذف HTML tags

• تبدیل به حروف کوچک

• حذف stop words (مثل «و»، «در»، «از» و...)

• Lemmatization (بازگرداندن واژه به ریشه)

گام 3: ساخت ماتریس TF-IDF

با استفاده از پایتون و کتابخانه‌هایی مثل scikit-learn:

خروجی یک ماتریس شباهت است.
هر مقداری نزدیک به 1 یعنی محتوای دو صفحه بیش از حد مشابه است.

گام 4: تحلیل نتایج

• صفحات با شباهت بالای 0.8 → کنیبالیزیشن بالقوه

• بررسی کن کدام صفحه Intent اصلی را پوشش می‌دهد.

• صفحه‌ی ضعیف‌تر را:

  • یا با صفحه‌ی اصلی ادغام کن،

  • یا با canonical یا 301 به آن اشاره بده،

  • یا موضوعش را بازنویسی کن تا متمایز شود.

گام 5: اعتبارسنجی با NLP مدل

اگر از مدل‌های LLM (مثل GPT یا BERT) استفاده می‌کنی، می‌توانی از آن‌ها بپرسی:

«آیا این دو متن به یک نیت جستجو پاسخ می‌دهند؟»

این کار دقت تحلیل معنایی را چند برابر می‌کند.

📈 مزیت استفاده از NLP و TF-IDF نسبت به روش سنتی

🧭 ترکیب با GEO (Generative Engine Optimization)

در دوران جدید جستجو، موتورهای مولد (مثل ChatGPT و SGE گوگل) محتوا را بر اساس درک معنایی و اعتبار منبع انتخاب می‌کنند.
اگر صفحات سایت شما کنیبال داشته باشند، مدل‌های مولد نیز نمی‌دانند کدام منبع معتبرتر است.

بنابراین استفاده از NLP و TF-IDF فقط برای SEO نیست — بلکه برای GEO (بهینه‌سازی برای موتورهای مولد) هم ضروری است.

✅ چک‌لیست اجرای پروژه رفع کنیبالیزیشن با NLP

• استخراج تمام صفحات یک خوشه‌ی موضوعی

• تمیزسازی و نرمال‌سازی متن‌ها

• محاسبه TF-IDF برای تمام صفحات

• محاسبه Cosine Similarity

• شناسایی صفحاتی با شباهت بالا (>0.8)

• تصمیم‌گیری درباره ادغام، ریدایرکت یا بازنویسی

• ارزیابی مجدد پس از ایندکس مجدد گوگل

🔚 جمع‌بندی

با استفاده از NLP و TF-IDF، می‌توانیم به‌جای تصمیم‌گیری‌های حدسی، کنیبالیزیشن را بر پایهٔ داده و معناشناسی واقعی رفع کنیم.
نتیجه، سایتی منسجم‌تر، خوشه‌های محتوایی دقیق‌تر و رتبه‌های پایدارتر است — هم در گوگل و هم در موتورهای مولد آینده.

کنیبالیزیشن فقط مسئله‌ی سئو نیست؛ مسئله‌ی فهمیدن معناست.
و NLP دقیقاً برای همین ساخته شده است.