TF-IDF算法在SEO中是什么意思？网站关键词权重怎么算
TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种统计方法, 它被用于衡量关键词在某篇文档中的相对重要性, 在这种方式下, SEO场景会用来量化关键词在单个页面和整个网站中的权重, 以帮助大家判断该词是否真正主导了页面主题。
TF（词频）：关键词在页面中出现的频率
TF就是该关键词在页面中出现的次数, 然后除以页面的总词数。
拿举一个例子来说吧, 比如有一篇含有500个单词的文章, 其中提到了“WordPress建站”这个词10次, 那么TF就等于10除以500, 结果是0.02, 这个TF值要是高一些的话, 就代表这一个词在当前的页面里面出现的次数是比较密集的。
IDF（逆文档频率）：关键词在全站中的稀缺程度
这个公式是IDF等于网站已索引网页总数除以包含该关键词的网页数, 然后取这个商的对数值。
比方说, 网站里头一共有1,000个网页, “WordPress建站”这个词呢, 出现在其中的50个页面上面, 那么按照算法来算, IDF就等于log(1000除以50), 结果大约在1.30左右。这个IDF的数值越高, 就说明这样一个词在所有网站的范围内越稀少, 它用来区分不同内容的本事就越强大。
TF-IDF = TF × IDF
把这两个数值拿来进行相乘运算, 最终得到的结果是关键词在当前页面里的综合权重得分情况。当这个分数比较高的时侯, 就能说明该词语不仅在当前的这页内容里出现的次数非常多, 同时也并没有在整个网站的大范围之内被大量地使用, 也就是说该词语属于此页面的核心主题关键词部分。
在网站SEO中的具体运用
1. 需要对页面上的多个候选关键词进行主题词诊断, 具体计算每个词的TF-IDF分值。找到其中分数最高对应的那个词它就是页面真正表达的主题所在。如果发现这个实际主题和事先设定的核心关键字不一致, 那就说明页面的主题发生了偏离, 这时候必须对内容的整体结构做适当的调整处理。
2. 关键词分布优化: 用那些通过 TF-IDF 算法算出来分数最高的词作为核心锚点。要把这些词合理地分散在标题里。要散在 H1 标签所指向的内容中。还要散在文章的第一段里。
当然也要散在正文的各个段落里面。这样做是为了防止生硬地将关键词堆砌在一起。如果盲目堆砌, 会导致 TF 指标异常偏高。指标异常偏高会让搜索引擎对文章核心主题的判断变得混乱。
3. 内链锚文本选择: 当从一个A页面往B页面设置链接的时候, 关于这个锚文本该选什么的问题, 应当去挑选在B页面里TF-IDF分值排列最高的那个词汇, 或者是与它意思相同的其他表达方式。这样做的主要目的, 是为了让搜索引擎能够非常准确地去理解这个链接到底是指向哪个具体的主题的。
4. 内容去重与合并, 两个页面的TF-IDF分布高度相似, 说明主题存在重叠的情况, 应当将它们合并, 或者将冗余的页面301重定向到主题更加集中的页面上面。
实操步骤
第一步, 你要用脚本去抓取那些已经被搜索引擎收录的网址里面的主要内容, 这个脚本可以是利用爬虫技术开发的, 也可以是专门用于站点分析的工具, 使用的编程语言是Python。
在进行统计工作的时候, 需要把重点放在每个网址上。对于其中出现的每一个关键词, 都应该去计算它的频率数值。除此之外, 还要去查看每一个关键词在整个网站范围内到底出现了多少个不一样的页面数量。
执行到了第三步, 这时候需要按照那个公式的计算方式, 针对每一个存在的那种配对关系, 也就是“URL”和“关键词”这种搭配的形式, 去算出它对应的TF-IDF的数值来。
进入第四个步骤, 然后针对每一个页面输出来自TF-IDF算法的前五名关键词, 接着拿这些词和我们提前设定好的关键核心词汇进行比较。
第5步要先把页面有偏差的部分进行整理, 比如调整标题、小标题还有正文里面使用的词, 接着再去看那些内容重复的页面, 然后做合并或者是设置成重定向的处理。
注意事项
TF-IDF只是一个用来帮忙分析的工具, 它不能拿去替代对搜索意图的匹配工作, 最后的排名还是得看内容质量、E-E-A-T还有用户体验这些综合信号来决定怎么回事。
在开始计算工作的时候, 需要先把包括的、了、是在内的所谓的停用词项给彻底排除出去, 并且接下来所有针对词汇所进行的统计操作, 都仅仅局限于那些确实具有实际意义的核心词汇数据。
当网站的规模相对较小, 并且页面的数量少于100页的时候, IDF这一指标的区分度就会显得有限, 在这种情况下, 我们建议你还要结合人工来判断。
大家千万不要为了追求那个所谓的高分的TF-IDF数值,就去不顾一切地硬凑关键词内容, 而是要努力维持住整体表达上那种非常自然的状态。
参考来源的部分, 主要是说这个TF-IDF的公式是在信息检索的经典文献里面出来的, 具体来说呢就是（Salton & Buckley, 1988″Term-weighting approaches in automatic text retrieval”）；还有关于SEO的应用方法部分, 是行业里面的通用做法, 因为各个搜索引擎没有发布过官方的权重公式, 所以本文的方法呢, 只作为内部内容诊断的参考。
常见问题
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TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种统计方法, 它被用于衡量关键词在某篇文档中的相对重要性, 在这种方式下, SEO场景会用来量化关…
文章给出了哪些建议？
在开始计算工作的时候, 需要先把包括的、了、是在内的所谓的停用词项给彻底排除出去, 并且接下来所有针对词汇所进行的统计操作, 都仅仅局限于那些确实具有实际意义的核心词汇数据。
这篇SEO算法内容适合谁看？
适合关注SEO算法的读者，尤其是需要落地执行的站长、运营和建站从业者。