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操作TF-IDF算法提升關鍵詞排名

作者:choi 日期:2020-03-19 19:49 瀏覽:

  很多做SEO的朋友應該都傳聞過TF-IDF算法,網上大部門的介紹都是圍繞算法的公式和介紹,他們文章雖然很專業,但對付SEO優化人員來說,要如何運用于SEO工作傍邊卻不太理解。本文用簡單的實例進行說明,談談如何將TF-IDF算法運用于網站SEO優化傍邊。

  TF詞頻的觀點與SEO建議

  TF是指詞頻,查詢的關鍵詞在文檔中呈現的次數統計。相關文檔是這樣介紹的,假設查詢關鍵詞在同一個文檔中呈現的次數越多,代表這個關鍵詞越重要,越能代表文檔的主題意思,文章主題與關鍵詞意思越接近,那么做SEO如何運用這個常識點呢?

  假設有一篇文章的標題是:“SEO培訓教程”,從字面上理解,文章主要是以SEO培訓為核心,“外包”為拓展詞。假設文章內容里SEO培訓呈現20次,培訓呈現25次,教程呈現10次,根據TF詞頻的法則,那么SEO培訓是文章主題,這個很好理解。

  實際上有些時候寫文章時,在意思很明確的情況下,會省略主詞。好比網站建設外包價格、網站建設外包流程、網站建設外包公司介紹,會縮寫成:外包價格、外包流程、外包公司介紹。這樣會導致外包呈現的次數大于網站建設,TF詞頻則會認為外包是主題,呈現錯誤的判斷。

  由上可知,在做SEO關鍵詞結構的時候,提升需要優化的主關鍵詞呈現頻率。固然搜索引擎判斷網頁主題有很多維度,這里只是單從TF詞頻的角度考慮,個人認為這樣做會縮短搜索引擎判斷網頁主題的時間,對SEO來說是有利的。

  快速理解“IDF逆文檔頻率”

  這個觀點如果看文檔的話有點難理解,當初筆者看百度百科好幾次才大白。涉及到龐大的公式在這里就不講,結合TF一起來理解,TF-IDF的意思是,一篇文章中某關鍵詞呈現的次數越多,且在搜索引擎的資料庫中包括該關鍵詞文檔數越少,則說明這個關鍵詞越能代表此網頁的主題。

  舉個例子來說明,假設有一篇文章,有兩個關鍵詞:“SEO優化”和“SEO培訓”,在文章中,這兩個關鍵詞呈現的資料都是20次,但是在百度的資料庫中,包括SEO優化的文檔總共有一千萬個,包括SEO培訓的文檔有五百萬個,那么則說明,SEO培訓越能代表這文章的意思?;蛘咚阉饕尜Y料庫中包括關鍵詞的文檔數量一樣,文章中呈現次數越多的關鍵詞越能代表網頁主題。

  從SEO的層面講,IDF這個值是客觀存在的,不必去深究,只要大白差異關鍵詞之間的文檔數幾多就行,以百度為例,搜索任何一個關鍵詞,在搜索框下面會有一個:“百度為您找到相關成果約XXX個”的這樣句子,里面的數值可以作為文檔數參考。每個搜索引擎的包括關鍵詞的文檔數可能紛歧樣,但是整體的相比擬例值應該是差不多的。并且隨著時間的推移,文檔數也會不絕產生改變。

  總結:TF-IDF加權算法實際上是無論我們的網站是首頁、欄目頁還是內容頁,我們想要優化的關鍵詞,或者通過分詞合成的關鍵詞都必需呈現最多的次數,這樣我們想要優化的關鍵詞排名自然會上升,但不能故意聚集。


文章來源:未知
文章標題:操作TF-IDF算法提升關鍵詞排名
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