IDF算法提升關鍵詞排名

很多做SEO的朋友應該都聽說過TF-IDF算法，網上大部分的介紹都是圍繞算法的公式和介紹，他們文章雖然很專業，但對于SEO優化人員來說，要如何運用于SEO工作當中卻不太理解。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優化當中。

TF是指詞頻，查詢的關鍵詞在文檔中出現的次數統計。相關文檔是這樣介紹的，假設查詢關鍵詞在同一個文檔中出現的次數越多，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如何運用這個知識點呢?

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培訓出現20次，培訓出現25次，教程出現10次，按照TF詞頻的規則seo算法，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。比如網站建設外包價格、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。這樣會導致外包出現的次數大于網站建設，TF詞頻則會認為外包是主題，出現錯誤的判定。

由上可知，在做SEO關鍵詞布局的時候，提升需要優化的主關鍵詞出現頻率。當然搜索引擎判定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定網頁主題的時間，對SEO來說是有利的。

這個概念假如看文檔的話有點難理解，當初筆者看百度百科好幾次才明白。涉及到復雜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出現的次數越多，且在搜索引擎的資料庫中包含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，這兩個關鍵詞出現的資料都是20次，但是在百度的資料庫中，包含SEO優化的文檔總共有一千萬個，包含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。或者搜索引擎資料庫中包含關鍵詞的文檔數量一樣，文章中出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，只要明白不同關鍵詞之間的文檔數多少就行，以百度為例seo算法，搜索任何一個關鍵詞，在搜索框下面會有一個：“百度為您找到相關結果約XXX個”的這樣句子，里面的數值可以作為文檔數參考。每個搜索引擎的包含關鍵詞的文檔數可能不一樣，但是整體的相對比例值應該是差不多的。而且隨著時間的推移，文檔數也會不斷發生改變。

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須出現很多的次數，這樣我們想要優化的關鍵詞排名自然會上升，但不能故意堆積。

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