TF-IDF steht für frequency-inverse document frequence und wird verwendet, um die Bedeutung eines bestimmten Keywords auf einer Seite zu messen. Im Gegensatz zur Keyword-Dichte betrachtet es nicht nur die Anzahl der Verwendungen des Begriffs auf der Seite, sondern analysiert auch eine größere Anzahl an Seiten und versucht festzustellen, wie wichtig dieses oder jenes Keyword ist.
Nehmen wir an, bei der Autoreparatur ist der Begriff "Reifenreparatur" wahrscheinlich wichtiger als "Turbo-Motorenreparatur" - allein schon deshalb, weil jedes Auto Reifen hat und nur wenige Autos einen Turbomotor haben. Deshalb wird der Begriff "Reifenreparatur" auf einer größeren Anzahl an Seiten verwendet, die von der Autoreparatur handeln.
Genau das kann der TF-IDF-Bericht in der WebSite-Audit erfassen!
Der TF-IDF-Formel basierend auf den Keyword-Nutzungsstatistiken einer großen Anzahl Ihrer Konkurrenten zeigt Ihnen:
Warum den TF-IDF-Bericht verwenden?
Berechnet Faktoren zur Optimierung des Inhalts. Analysiert auch, wie gut Ihre Seite für Ihre Zielkeywords optimiert ist.
Entdeckt die von Ihren Top-Rankingergebnissen verwendeten Keywords und Phrasen
Finden Sie die Wörter und Phrasen mit den Empfehlungen zur Verwendung von weniger oder mehr, um zu sehen, wie Sie Ihren Text optimieren können, um die Relevanz zu verbessern
Wie funktioniert der TF-IDF-Bericht?
Der TF-IDF-Bericht arbeitet nach einer spezifischen Formel, bei der das Gewicht Wt,d eines Begriffs t in einem Dokument d von t in Dokument d gegeben ist: Wt,d = TFt,d log (N/DFt)
Abschließende Gedanken
HulkApps bietet Ihnen alles in einem TF-IDF-Bericht für Shopify, um Shop-Besitzern wie Ihnen zu helfen, die beschreibendsten Begriffe in einem Dokument/einer Website zu extrahieren...
Wann sollte die TF-IDF-Analyse verwendet werden?
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