题接上文《SEO必看，搜索引擎是如何提取关键词？
》，今天就来深入讲一下提到的TF-IDF技术。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。
掌握了解TF-IDF技术对于搜索引擎的作用可以让你更在SEO优化中更好如何筛选和优化关键词。
TF-IDF的基本概念
TF（Term Frequency）：词频，指的是某个词在文档中出现的频率。一般来说，词频越高，该词在文档中的重要性就越大。但需要注意的是，为了避免长文档的影响，词频通常会被归一化，即词频除以文档的总词数。
IDF（Inverse Document Frequency）：逆向文件频率，是一个词语普遍重要性的度量。如果一个词在很多文档中都出现，那么它的IDF值就会很低；反之，如果它只在少数文档中出现，那么它的IDF值就会很高。IDF的主要作用是帮助降低常见词的影响，突出重要词汇。
TF-IDF的计算公式
词频TF，即某个词在文档中出现的频率，其中，ni,j是词 i 在文档 j 中出现的次数，∑k n k,j是在文档 j 中所有词出现的次数之和（即文档 j 的总词数）。
逆文档频率IDF，其中，∣D∣ 是文档集合中文档的总数，∣{j:t i∈dj}∣ 是包含词 ti的文档数（注意分母加1是为了防止分母为0的情况）。
TF-IDF：将TF和IDF相乘，即可得到TF-IDF值，这个值用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。
简单的举例帮助大家理解下含义，TF指的是某个词在文档中出现的频率，比如某一篇文章总共词语数是2000个，出现了“潘某人SEO”3次，那么词频TF=3/2000=0.0015，词频越高说明这个词对于这个文档来说越重要。但是实际上是存在很多常规名词，在文档中出现的概率可能很高，但是却并不能体现文档的重点。
如“优化”这个词，在很多文档中会被使用到，这个时候就需要引入文件频率IDF，如果“优化”这个词在1000份文件中出现过，而文件总数是10000000份，IDF=lg(10000000/1000)=4，TF-IDF的分数为0.0015*4=0.006。TF-IDF值越大，说明该词或短语在当前文档中的重要性和独特性越高，也就是说，这个词或短语对于描述当前文档的内容越关键。
TF-IDF与搜索引擎
TF-IDF的应用范围非常广泛，特别是在处理文本数据的众多领域中发挥着重要作用。以下是TF-IDF的主要应用领域：搜索引擎优化、文本挖掘、信息检索、内容推荐系统、文本分类、自动摘要、学术研究与教育。
TF-IDF是搜索引擎重要的算法之一，在搜索引擎的应用起到了重要的作用，主要体现在以下几个方面：文档排序、关键词提取、去除常见词、同义词和词形还原、实时搜索和个性化搜索。
搜索引擎会计算查询中每个词在搜索结果文档中的 TF-IDF 值，分数越高的文档越有可能被排在前面，也就是我们常说的搜索结果页面的排名。
TF-IDF 是搜索引擎中不可或缺的一部分，它帮助搜索引擎更好地理解文档内容、评估文档与查询的相关性，并为用户提供准确、相关的搜索结果。随着搜索引擎的不断的更新迭代，也在不断改进和完善，以适应更复杂、更多样化的搜索需求。
如何做好关键词优化
TF-IDF 本身是一种统计方法，可以反映出文本中词语的“重要性”，无法识别内容具体的含义，通过简单的关键词堆砌就可以提高网页在搜索引擎中的排名。但是如今关键词堆砌不但效果不佳，甚至会有受到惩罚，这也应征了搜索引擎算法的不断进步，多样化，互相取长补短。
虽然 TF-IDF 本身并不直接防止关键词堆砌，但它通过提供一种评估词语重要性的方法，为搜索引擎的排名算法提供了有价值的输入，从而间接地帮助识别和惩罚那些采用关键词堆砌等不正当手段的网页。
因此，对于站点如果想要提高关键词与内容的关联度，就可以从TF-IDF出发时一个不错的切入点，清晰定义文章的主题和核心信息，有利于TF-IDF分析有的放矢的基础，了解目标访客的兴趣、需求和关注点，有助于选择恰当的关键词和表达方式。
根据主题和目标读者，从高TF-IDF值的关键词中筛选出最相关、最具代表性的词汇。这些词汇将是文章的核心关键词，能够有效反映文章的主题和重点。对于一些有搜索需求的关键词，但是存在的互联网上的文档中出现较少的，也就是TF-IDF值高的关键词，就可以容易获得更高的排名，是不是像极了我们常说的稀缺性内容，可以获得更好的收录和排名。
在文章的标题、开头、中间和结尾等关键位置合理使用筛选出的关键词。但要避免过度堆砌，保持文章的自然流畅。围绕核心关键词，展开详细讨论和分析，这是非常重要的，如果只是简单的靠关键词出现的概率来提升关联性就容易导致关键词堆砌的风险增大。
所以以后知道如何更好的选择关键词了吧！
