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女神SEO

操作TF

很多做SEO朋友们应该都传闻过TF-IDF算法,大多数在线部门的介绍都围绕着算法的公式和介绍,虽然他们的文章非常专业,但处理SEO如何利用优化人员?SEO工作不太懂。本文用一个简单的例子来解释,讨论如何使用它TF-IDF算法运用于网站SEO优化傍边。

操作TF(图1)

TF词频的观点与SEO建议

TF是指文档中查询的关键词频率和次数统计。相关文档是这样介绍的。假设查询关键词在同一文档中呈现的次数越多,关键词越重要,文档的主题意思越多,文章的主题越接近关键词的意思。SEO如何使用这个常识点?

假设文章的标题是:“SEO培训教程”,从字面上看,文章主要是基于SEO以培训为核心,“外包”为拓展词。假设文章的内容SEO根据TF词频法则,那么SEO训练是文章的主题,很容易理解。

事实上,有时在写文章时,在意义非常明确的情况下,会省略主词。好比网站建设外包价格、网站建设外包流程、网站建设外包公司介绍,会缩写成:外包价格、外包流程、外包公司介绍。这将导致外包的数量大于网站建设,TF词频认为外包是主题,判断错误。

由上可知,在做SEO在关键词结构中,提高需要优化的主关键词呈现频率。虽然搜索引擎判断网页主题有很多维度,但这里只是从TF从词频的角度来看,我认为这将缩短搜索引擎判断网页主题的时间SEO有利可图。

快速理解“IDF逆文档频率”

看文档有点难理解这个观点。刚开始看百度百科好几次才大白。这里就不说涉及巨大公式了,结合TF一起理解,TF-IDF这意味着一篇文章中关键字呈现的次数越多,包括搜索引擎数据库中关键字文档的次数越少,这意味着该关键字越能代表本网页的主题。

例如,假设有一篇文章,有两个关键词:“SEO优化”和“SEO培训”,在文章中,这两个关键词呈现的数据是20次,但在百度的数据库中,包括SEO总共有1000万个优化文档,包括SEO培训文件有500万份,说明,SEO培训越能代表这篇文章的意思。或者搜索引擎数据库中包含关键字的文档数量相同,文章中呈现的关键字越多,就越能代表网页的主题。

从SEO的层面讲,IDF这个值是客观存在的,不需要深入研究,只要大白差异关键词之间的文档数量,以百度为例,搜索任何关键词,搜索框下都会有一个:“百度为您找到相关成果XXX个”这样的句子,里面的值可以作为文档数的参考。包括关键词在内的每个搜索引擎的文档数量可能会有所不同,但整体比例值应该是相似的。包括关键词在内的每个搜索引擎的文档数量可能会有所不同,但整体比例值应该是相似的。随着时间的推移,文档数量将继续发生变化。

总结:TF-IDF事实上,加权算法是,无论我们的网站是主页、专栏页面还是内容页面,我们想要优化的关键字,还是通过分词合成的关键字,我们想要优化的关键字排名自然会上升,但不能故意聚集。


操作TF(图2)

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