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IF-IDF算法在SEO优化中的运用

TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词在一个文件集或一个文章中的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,那么我们在做SEO优化时怎么使用TF-IDF算法来优化文章,突出关键词。

TF-IDF算法SEO应用

有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个,而词语“SEO”出现了3次,那么“SEO”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。一个计算文件频率 (IDF) 的方法是文件集里包含的文件总数除以测定有多少份文件出现过“SEO”一词。所以,如果“SEO”一词在1,000份文件出现过,而文件总数是10,000,000份的话,其逆向文件频率就是 lg(10,000,000 / 1,000)=4。最后的TF-IDF的分数为0.03 * 4=0.12。
当前,真正在搜索引擎等实际应用中广泛使用的是 tf-idf 模型。tf-idf 模型的主要思想是:如果词w在一篇文档d中出现的频率高,并且在其他文档中很少出现,则认为词w具有很好的区分能力,适合用来把文章d和其他文章区分开来。

IF-IDF算法在SEO优化中的运用

以上只是一个TF-IDF在SEO应用中的一个例子。无论是TF-IDF的计算方式,或者是该案例的假设条件,都是不严谨和准确的。但这不妨碍我们明白“关键词密度”这一SEO技术的原理。同时,也在关键词排名方面,跟竞争对手有了一个可以量化的参考。
无论百度还是谷歌又或者其他搜索引擎,TF-IDF只是其搜索排名算法中很小的一部分。同时为了打击关键词堆砌,各大搜索引擎又都会对TF值做一定的限制。谷歌给的一个安全的词频数为每篇页面不重复15次关键词。而不是简单的用2%-8%的关键词密度。当然这个建议是基于国外的搜索引擎。
我们在做页面或者文章时参考TF-IDF,要优化核 心词或长尾词为主题,相关词出现在文章的频次越高,内容的相关主题思想才越集中,首先标题中包含关键词,摘要部份要含有标题中出现地关键词,TDK的描述使用搞要为准,内容页使用关键词为二级标题(H2),当然这个二级标题要通顺自然,另外关键词在内容的其它部分穿插几次也要保证通顺不生硬,所有的内容都是以SEO关键词为扩展,内容不能不相关。

TF-IDF算法也只是搜索引擎算法的一部份,要经常去百度站长平台学习,基本所有SEO规范站长平台都有,需要大家去发现。 但同时,我们也无需纠结于IF-IDF算法在SEO优化中的一些纯理论和技术方面的问题,毕竟,在SEO这个行业中,实战和经验同样无比重要。

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