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您可能听说过 TF-IDF 这个术语，但如果您还没有开始关注这个概念，没有人会责怪您。

事实上，在 SEO 中，许多概念都被标记为来来去去的“时尚”，一些最有趣的概念最终会吸引更多的关注，你注意到了吗？

但请注意，TF-IDF 的概念略有不同。

首先我们要说的是，这与操纵搜索引擎无关：

TF-IDF 是一种分析在线内容 购买菲律宾电子邮件地址 主题的方法，其原理与搜索引擎相同。它是衡量和改进内容的客观方法，这就是为什么它具有非凡的 SEO 潜力。

什么是 TF-IDF？
那么缩写词 TF-IDF 是什么意思呢？它是缩写吗？一个方程？你吃点什么吗？

我告诉你，这是其中的两个，尝试猜测定义是什么，它与它无关:)

从字面上看，TF-IDF的意思是词频（TF ）——逆文档频率 （IDF， ）。

如何计算tf-idf

TF-IDF 是一个结合了这两个测量值的方程：测量某个术语在页面上使用的频率 (TF) 以及测量该术语在集合中的所有页面上出现的频率 (IDF)。

此数学公式为页面上术语的重要性分配分数（tf-idf 分数）或权重。

TF-IDF 方程在学术界有着悠久的历史，语言学和信息架构等不同领域的研究人员都使用它作为在短时间内分析庞大文档库的可能性。它还被信息检索程序（包括所有搜索引擎）用来有效地排序和判断数百万个结果的相关性。




通过 TF-IDF搜索引擎为人类语言赋予数学价值，以便对其进行理解和分类。

您想要执行的操作与搜索引擎想要使用相同信息执行的操作之间存在重要差异。搜索引擎希望考虑由网络上所有结果（文档总数）组成的集合来了解谁应该给予更好的排名，您的目标是获得最佳排名。


您必须成为一名数学家才能参与这两种测量，即 TF 和 IDF，但我保证这不会很困难。根据应用的不同，TF-IDF 的方程可能比我下面向您展示的示例复杂得多。不管是否简化，我通常认为在优化网站时最好不要发现任何令人讨厌的意外。

这些方程将帮助您了解 TF-IDF 的工作原理，但我将在本文末尾向您展示的工具将揭示该值的真正潜力。