TF-IDF：真的(de)可(kě)以幫助您的(de)SEO嗎？

發布于：2019-10-28

像SEO中的(de)許多(duō)其他(tā)概念一樣，TF-IDF是一個(gè)備受争議(yì)的(de)話(huà)題。

首先，您了(le)解到它是将您的(de)内容在Google上排名的(de)靈丹妙藥。然後，您立即聽(tīng)到TF-IDF 太老派了(le)，不值得(de)付出任何努力，真相通(tōng)常位于中間。這(zhè)篇文章(zhāng)将探討(tǎo)爲什(shén)麽您不應該期望TF-IDF替代全面的(de)優化(huà)策略，以及将其用(yòng)于SEO的(de)真正好處。

TF-IDF：那是什(shén)麽？

對(duì)于人(rén)類的(de)大(dà)腦(nǎo)來(lái)說，不需要任何數學運算(suàn)就能知道我的(de)文章(zhāng)是關于什(shén)麽的(de)。關于TF-IDF，對(duì)不對(duì)？

但是，當一台機器評估相關性（最重要的(de)是，将其與幾篇文章(zhāng)進行比較）時(shí)，我們需要一個(gè)數字表示形式才能看到：

（1）A條是關于TF-IDF（相對(duì)于鏈接構建而言）。

（2）A條比B條更多(duō)地是關于TF-IDF。

我們能否簡單地計算(suàn)一下(xià)關鍵字TF-IDF在每個(gè)文檔中出現的(de)次數？

不可(kě)以，因此我們顯然會忽略文件的(de)大(dà)小。

我們可(kě)以将關鍵字的(de)數量與總字數進行比較嗎？

這(zhè)就是我們所說的(de)關鍵字密度，過去廣泛使用(yòng)的(de)内容優化(huà)指标。

但是依靠關鍵字密度使我認爲“要”（不是“ TF-IDF”）一詞是本文中最突出的(de)一個(gè)。

對(duì)于某些單詞通(tōng)常在語音(yīn)中出現頻(pín)率更高(gāo)的(de)事實，是否可(kě)以調整我的(de)計算(suàn)？

這(zhè)就是TF-IDF發揮作用(yòng)的(de)地方，讓我們看一下(xià)本文中“ TF-IDF”的(de)使用(yòng)頻(pín)率與Web其他(tā)文檔中其平均使用(yòng)頻(pín)率的(de)比較。

因此，我們可(kě)以減少對(duì)所有常用(yòng)單詞的(de)關注，并爲特定的(de)内容區(qū)分(fēn)非常具體的(de)主題。

計算(suàn)公式如下(xià)：

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或者，簡單地說（免責聲明(míng)：爲了(le)傳達基本思想，我故意在這(zhè)裏過分(fēn)簡化(huà)），我們正在：

（1）字詞頻(pín)率=（字詞計數）/（文檔中的(de)總字數）

（2）反向文檔頻(pín)率=日志（文檔數）/（包含關鍵字的(de)文檔）

與反向文檔頻(pín)率相乘時(shí)，常用(yòng)詞的(de)術語頻(pín)率會降低，而唯一的(de)主題識别術語則會更高(gāo)。

回到我們的(de)示例，動詞“ to be”用(yòng)在每篇英語文章(zhāng)中。但是很少有文章(zhāng)提到“ TF-IDF”，“關鍵字”，“内容”以及我在本文中介紹的(de)其他(tā)重要子主題。

因此，這(zhè)些術語的(de)TF-IDF變得(de)更高(gāo)，并且……v oila！機器知道我的(de)文章(zhāng)是關于什(shén)麽的(de)。

通(tōng)常，當我們需要一台機器來(lái)識别大(dà)量文檔的(de)主題時(shí)，可(kě)以使用(yòng)TF-IDF。例如，它已廣泛應用(yòng)于數字圖書(shū)館的(de)推薦系統中。

Google是否使用(yòng)TF-IDF作爲排名信号？

TF-IDF在許多(duō)Google專利中都被稱爲搜索引擎可(kě)以用(yòng)來(lái)删除停用(yòng)詞的(de)工具，這(zhè)是爲了(le)擺脫搜索查詢中以及頁面内容中的(de)所有功能詞：

SEO優化(huà)營銷

但是使用(yòng)這(zhè)種确切的(de)機制來(lái)識别和(hé)比較相關性的(de)可(kě)能性很小。

僅僅因爲作爲詞法搜索機制的(de)示例，TF-IDF無法超越關鍵字。

與Google最可(kě)能使用(yòng)的(de)語義搜索模型相反，該模型将關鍵字視爲字符串，無法識别它們之間的(de)語義關系。

換句話(huà)說，TF-IDF本身不是确定您頁面位置的(de)排名信号。

您不需要爲内容中的(de)每個(gè)關鍵字匹配預期的(de)TF-IDF值。而且，最好不要試圖說服您。

語義搜索和(hé)共現

因此，Google已轉向語義搜索，試圖将搜索查詢的(de)含義與局部相關的(de)内容進行匹配，而不是将查詢關鍵字與頁面上的(de)相同關鍵字進行匹配。

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實際上，這(zhè)意味著(zhe)Google不再計算(suàn)關鍵字本身，而是開始使用(yòng)周圍的(de)上下(xià)文理(lǐ)解它們的(de)含義來(lái)統計同現。

例如，假設您遇到以下(xià)句子，但不知道鳟魚是什(shén)麽：

（1）鳟魚富含omega-3脂肪酸。

（2）鳟魚肉嫩，味道溫和(hé)，有點堅果味。

（3）選擇鳟魚時(shí)，我們要注意清晰的(de)橘紅色。

而且您還(hái)會遇到以下(xià)情況。我認爲大(dà)多(duō)數讀者都知道鲑魚是什(shén)麽：

（1）鲑魚是西方美(měi)食中一種受歡迎的(de)魚類，與白葡萄酒搭配非常好。

（2）嫩鲑魚肉可(kě)以添加到意大(dà)利面中。

（3）鲑魚皮是超級營養密集的(de)食品，所以在做(zuò)飯時(shí)要保留它。

鳟魚與omega-3，果肉和(hé)面食之類的(de)詞同時(shí)出現的(de)事實可(kě)能表明(míng)，鳟魚是一種可(kě)食用(yòng)的(de)魚類，在某種程度上類似于鲑魚。

基于對(duì)上下(xià)文的(de)這(zhè)種簡單理(lǐ)解，Google能夠構建複雜(zá)的(de)單詞向量系統，進一步用(yòng)于理(lǐ)解用(yòng)戶查詢和(hé)内容相關性。

盡管我不是說您，而且我應該嘗試對(duì)整個(gè)矢量系統進行逆向工程，但通(tōng)過增加更多(duō)并發來(lái)豐富您的(de)内容來(lái)提供更多(duō)相關信号似乎是合乎邏輯的(de)（而且，如若幹案例研究所示，這(zhè)确實會影(yǐng)響Google排名）。

TF-IDF如何幫助您的(de)SEO？

查找共同出現的(de)術語正是TF-IDF發揮作用(yòng)的(de)地方。

當然，我們無法像Google一樣訪問每個(gè)網頁。但是爲什(shén)麽我們需要那些呢(ne)？

要獲得(de)一個(gè)同時(shí)出現的(de)想法的(de)完整列表，隻需看一堆頁面（例如20到30頁）就足夠了(le)。

美(měi)妙之處在于，使用(yòng)TF-IDF并不是火箭科學。您所要做(zuò)的(de)全部僅需三個(gè)簡單步驟。

（1）撰寫您的(de)内容

我并不是在敦促您使TF-IDF成爲您内容的(de)目的(de)。最後，即使頁面排名很高(gāo)并帶來(lái)所需的(de)訪問量，不自然的(de)寫作也(yě)不會轉換。因此，首先，您要坐(zuò)下(xià)來(lái)寫下(xià)内容計劃中的(de)内容。

（2）插入TF-IDF工具

我見過的(de)大(dà)多(duō)數工具的(de)工作原理(lǐ)都差不多(duō)。您輸入一個(gè)URL和(hé)要對(duì)其進行優化(huà)的(de)關鍵字。然後，該工具會檢查該關鍵字在Google上的(de)排名頁面，解析其内容，爲找到的(de)所有字詞計算(suàn)TF-IDF，并将您的(de)内容統計信息與競争對(duì)手的(de)統計數據進行比較。

使用(yòng)Seobility等基本工具，您将獲得(de)一個(gè)單關鍵字列表。

如果您使用(yòng)的(de)是SEO PowerSuite的(de)WebSite Auditor，Ryte或Text Tools，那麽您還(hái)将獲得(de)一個(gè)關鍵短語列表（如果您喜歡科學的(de)話(huà)，也(yě)可(kě)以使用(yòng)N-gram），這(zhè)無疑會提供更多(duō)信息。