• 语义搜索引擎优化

搜索引擎优化中的 TF-IDF

  • Felix Rose-Collins
  • 2 min read

介绍

TF-IDF(词频-反向文档频率)是一种搜索引擎优化指标,用于确定文档中的关键词相对于数据集中其他文档的重要性。它有助于搜索引擎评估内容相关性和关键词重要性

TF-IDF 为何重要?

  • 帮助识别重要的关键字,而不是简单的频率。
  • 提高内容在搜索算法中的相关性
  • 注重上下文相关性,减少关键字填充

TF-IDF 如何工作

1.术语频率 (TF)

  • 衡量关键词在文档中出现的频率
  • 计算公式TF =(术语出现次数)/(文档总字数)

2.反向文档频率 (IDF)

  • 评估关键词在多个文档中的常见或罕见程度
  • 计算公式IDF = log(文档总数/包含该术语的文档数)

3.TF-IDF 分数计算

  • tf-idf = tf * idf
  • 高 TF-IDF =关键词相关且独特。
  • 低 TF-IDF =关键词被过度使用或不唯一。

谷歌如何在排名中使用 TF-IDF

  • Google 的BERT 和 MUM 算法分析的是语义而不仅仅是关键词频率
  • TF-IDF 可帮助识别区分优质内容的高价值术语
  • 具有优化 TF-IDF 分数的网页在相关搜索查询中的排名往往更高。

如何使用 TF-IDF 进行搜索引擎优化

✅ 1.确定相关关键词

  • 使用TF-IDF 分析工具(Ranktracker 的内容分析器、Seobility、Surfer SEO)。
  • 查找排名靠前的内容中使用的特定行业术语

✅ 2.提高关键词上下文相关性

  • 避免过度堆砌关键词--注重 自然放置
  • 使用语义变化和相关术语(LSI 关键词)。

✅ 3.优化内容深度

  • 涵盖一个主题的多个方面,以获得更高的 TF-IDF 分数。
  • 举例说明:不要只写 "搜索引擎优化工具",而要包括排名跟踪、反向链接监控和关键词研究等相关概念。

✅ 4.分析竞争对手的内容

  • 找出排名靠前的竞争对手文章中的常见关键词
  • 根据高绩效 TF-IDF 术语调整内容策略。

✅ 5.使用 TF-IDF 增强内部链接

  • 链接包含相关高TF-IDF 词语的页面。
  • 例如:如果 "SERP 跟踪 "的 TF-IDF 较高,可将其链接到一篇有关Google 排名因素的文章。

TF-IDF 分析的最佳工具

  • Ranktracker 内容分析工具
  • 海洋流动性 TF-IDF 工具
  • 冲浪者搜索引擎优化的 NLP 分析
  • 谷歌自然语言应用程序接口

结论利用 TF-IDF 提高搜索引擎优化性能

使用TF-IDF 进行内容优化有助于提高关键字的语义相关性、搜索意图一致性和排名潜力。通过分析关键字在文档中和竞争对手中的重要性,您可以创建高质量的搜索优化内容

如需专业的搜索引擎优化工具,请探索 anktracker的高级搜索引擎优化解决方案,立即增强您的关键字策略!

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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