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。

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。