TF-IDF 的效果是什么，它真的可以帮助您的 SEO 策略吗？你会想，“那些疯狂的 SEO 人......他们接下来会怎么想？”这是可以原谅的。但这不是 巴西电话号码列表 这位思想领袖或试图创造一个新短语的案例。在本章中，您将了解 TF-IDF 是什么、它是如何工作的、为什么它是 SEO 词典的一部分，以及最重要的是——谷歌是否将其用作排名因素。声明：TF-IDF 是一个排名因素如果你想了解更多关于这个主题的信息，你会看到一些疯狂的头条新闻，旨在让你感觉错过 巴西电话号码列表 了今年没有为 TF-IDF 分配预算：今天与经过审查的自由职业者一起发展您的业务 Fiverr Business 为您的团队提供了与世界上最大的有才华的自由职业者合作和委派的工具，以满足任何需求。开始 搜索引擎优化的 TF-IDF：什么有效，什么无效。 TF-IDF：SEO 没有使用的最佳内容优化工具。 TF IDF SEO：如何使用 TF-IDF 粉碎你的竞争对手。 TF-IDF 是您一直缺少的 SEO 策略吗？ TF-IDF 作为排 巴西电话号码列表 名因素的证据让我们从这个开始：什么是 TF-IDF？词频——逆文档频率是信息检索领域的一个术语。这是一个数字，表示任何给定单词对整个文档集合的统计重要性。用简单的语言来说，一个词在文档集 巴西电话号码列表 合中出现的频率越高，它就越重要，这个词的权重就越大。这和搜索有什么关系？好吧，谷歌是一个巨大的信息检索系统。假设您有 500 个文档的集合，并且您希望按照与术语 [rocking and rolling] 的相关性对它们进行排序。等式的第一部分，词频 (TF)，将： 忽略不包含所有三个单词的文档。计算每个术语在每个剩余文档中出现的次数。 考虑文档的长度。系统最终得到的是每个文档的 TF 图。但仅凭这个数字就可能存在问题。根据术语的不同，您最终可能仍会得到一堆文档，并且没 巴西电话号码列表 有关于哪个与您的查询最相关的真正线索。下一步，逆文档频率 (IDF)，为您的 TF 提供更多上下文。文档频率 = 计算文档集合中的术语。 Inverse = 反转最常出现的术语的重要性。在这里，系统从等式中删除了术语 [and]，因为我们可以看到它在所有 500 个文档中如此频繁地出现，以至于与该特定查询无关。我们不希望 [and] 实例最多的文档排名最高。 [rocking] 和 [rolling] 权重最高的文档，同时对文本长 巴西电话号码列表 度进行规范化，更有可能与寻找 [rocking and rolling] 信息的人相关。反对将 TF-IDF 作为排名因素的证据随着文档集合的规模和种类的增加，该指标的效用会缩小。谷歌的约翰穆勒谈到了这一点并解释说：“这是一个相当古老的指标，多年来事情已经发生了相当大的变化。