+46 81 211 84 89TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) är en statistisk metod som används för att utvärdera vikten av ett ord i en text i förhållande till en samling eller ett korpus av texter. Den används inom SEO och textanalys för att förstå och kvantifiera ordets relevans i ett dokument jämfört med en samling av dokument.
TF-IDF-värdet av ett ord ökar proportionellt med antalet gånger ordet förekommer i dokumentet men kompenseras av frekvensen av ordet i korpuset. Detta innebär att ord som förekommer ofta i ett specifikt dokument men inte i många andra dokument i samlingen kan betraktas som mycket relevanta.
Användning inom SEO
Inom SEO kan TF-IDF användas för att bedöma och förbättra innehållets relevans för specifika sökord. Att identifiera och optimera användningen av höga TF-IDF-värden kan hjälpa till att signalera till sökmotorer att innehållet i en webbsida är relevant för de sökord som används av dem som söker.
TF-IDF bör användas på ett balanserat sätt eftersom ett överanvändande av vissa termer (känd som keyword stuffing) kan leda till negativa SEO-effekter. En väl avvägd användning av relevanta termer och synonymer, som identifierats genom TF-IDF-analyser, kan däremot stärka innehållets relevans och därigenom dess position i sökresultaten.
Verktyg och tekniker för TF-IDF
Olika verktyg, som specialiserad mjukvara och plugins, kan användas för att analysera TF-IDF-värden för webbsidor. Genom att integrera denna analys i en övergripande SEO-strategi kan man optimera innehåll för specifika sökord. Det är dock viktigt att påpeka att Google och andra sökmotorer är bra på att identifera synonymer och kontext för att bestämma relevans för olika sökningar, inte bara det angivna sökordet.
