TF-IDF steht für „Term Frequency-Inverse Document Frequency“. Dies ist ein statistisches Maß, das in der Textanalyse und im Information Retrieval verwendet wird, um die Wichtigkeit eines Wortes in einem Dokument im Verhältnis zu einer Sammlung von Dokumenten oder einem Korpus zu bewerten. Im Kontext der Suchmaschinenoptimierung (SEO) wird TF-IDF verwendet, um zu verstehen, wie Suchmaschinen die Relevanz eines bestimmten Begriffs oder einer Phrase auf einer Webseite im Vergleich zu einer Sammlung von Webseiten bewerten.
- Term Frequency (TF): Dies bezieht sich auf die Häufigkeit, mit der ein bestimmter Begriff auf einer Webseite erscheint. Dies wird oft normalisiert (vereinfacht), um zu verhindern, dass längere Dokumente bevorzugt werden.
- Inverse Document Frequency (IDF): Dieser Wert misst, wie einzigartig oder selten ein Begriff ist in der gesamten Dokumentensammlung oder dem Korpus. Wörter, die häufig in vielen Dokumenten vorkommen (wie „und“, „ist“, „in“), erhalten einen niedrigeren IDF-Wert, während seltene Wörter einen höheren IDF-Wert haben.
Die Kombination von TF und IDF gibt an, wie wichtig ein Wort in einem Dokument innerhalb eines bestimmten Dokumentensatzes ist. In SEO kann TF-IDF dabei helfen, Content zu optimieren, indem ermittelt wird, welche Wörter oder Phrasen in einem bestimmten Kontext relevant sind und wie diese im Vergleich zu konkurrierenden Webseiten verwendet werden sollten. Dies kann dazu beitragen, die Inhalte auf einer Webseite so zu gestalten, dass sie sowohl für Suchmaschinen als auch für die Nutzer relevanter und wertvoller sind. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass TF-IDF nur einer von vielen Faktoren ist, die bei der Optimierung von Webseiten berücksichtigt werden sollten, und nicht isoliert betrachtet werden sollte.
