Was ist TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency)?

Dieser Begriff, der zum Glück zu TF-IDF abgekürzt wird, ist nicht ausschließlich für SEO relevant, aber er wird immer wichtiger, da die Algorithmen der Suchmaschinen beginnen, den weiteren Kontext von Inhalten zu verstehen. TF-IDF steht für Term Frequency – Inverse Document Frequency. Es handelt sich dabei um eine Technik, mit der Suchmaschinen – Google, Yahoo, Bing und andere – die Bedeutung eines Begriffs, Worts, Satzes oder Schlüsselworts in einem Blog, einer Webseite oder einer Website messen. Aus der SEO-Perspektive hilft die TF-IDF dabei, über das Ranking von Schlüsselwörtern hinauszugehen und die relevanten Inhalte zu berücksichtigen. Im Wesentlichen werden Webmaster belohnt, die nicht mit Schlagwörtern um sich werfen, sondern stattdessen algorithmisch wunderbare Texte erstellen, die Schlagwörter und relevante Informationen enthalten. Die Formel funktioniert folgendermaßen: TF = (die Anzahl der Begriffe, die in einem Dokument vorkommen)/(Gesamtzahl der Begriffe im Dokument). IDF = log_e (Gesamtzahl der Dokumente / Anzahl der Dokumente mit Begriffen darin). Sobald du diese Zahlen hast, kannst du TF durch IDF dividieren. Das Ergebnis gibt dir einen guten Überblick darüber, wie oft du einen bestimmten Begriff im Vergleich zu deinen Mitbewerbern und allen anderen, die für diesen Begriff ranken, verwendest.

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