TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種常用的文本分析和信息檢索技術，用來評估一個詞語在某個文檔或文本集中的重要程度。在SEO優化中，TF-IDF分析幫助你確定哪些關鍵詞在特定內容中具有較高的相關性或重要性，從而優化內容以提高搜索引擎的排名。

TF-IDF的基本概念

TF-IDF由兩部分組成：詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）。

1. 詞頻（TF - Term Frequency）：

• 定義：詞頻是指某個詞語在一篇文檔中出現的次數。TF值越高，說明該詞在該文檔中越重要。

• 計算方式：某個詞在文檔中出現的次數除以文檔中的總詞數。

• 公式：$$TF(t) = \frac{\text{詞 t 在文檔中出現的次數}}{\text{文檔中的總詞數}}$$

• 示例：如果“SEO”在一篇1000個詞的文檔中出現了10次，那么SEO的TF值為0.01。

2. 逆文檔頻率（IDF - Inverse Document Frequency）：

• 定義：逆文檔頻率衡量一個詞在整個文檔集（如整個網站或網絡）中的普遍性。IDF值越高，說明該詞在文檔集中的區分度越強，越不常見，因而對特定文檔的重要性越高。

• 計算方式：文檔總數除以包含該詞的文檔數量，再取對數。

• 公式：$$IDF(t) = \log\left(\frac{\text{文檔總數}}{1 + \text{包含詞 t 的文檔數}}\right)$$

• 示例：如果某個詞在10,000篇文檔中僅出現過10次，那么它的IDF值較高，表示它在少數文檔中才有，這個詞對這些文檔更有代表性。

3. TF-IDF的計算：

• 定義：TF-IDF通過將詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）相乘來確定某個詞在特定文檔中的重要性。這個值越高，說明該詞對該文檔的重要性越大。

• 公式：$$TF\text{-}IDF(t) = TF(t) \times IDF(t)$$

TF-IDF在SEO中的應用

1. 關鍵詞優化：

• 相關性分析：通過TF-IDF分析，你可以識別出在競爭對手排名靠前的頁面中，哪些關鍵詞被頻繁使用，同時在其他頁面中較為罕見。這有助于優化你的內容，使其更具競爭力。

• 內容優化：如果某個關鍵詞在你的內容中的TF-IDF值較低，而它在排名靠前的競爭對手內容中的值較高，那么你可能需要在內容中增加對該關鍵詞的使用頻率，或更好地融入相關詞匯。

2. 內容差距分析：

• 識別差距：通過比較你和競爭對手的TF-IDF值，你可以發現哪些重要的關鍵詞被忽略，哪些關鍵詞被過度使用，進而調整優化策略。

• 填補內容差距：根據分析結果，增加或減少某些關鍵詞的使用，以匹配或超越競爭對手的內容質量。

3. 防止關鍵詞堆砌：

• 優化自然性：TF-IDF幫助確保關鍵詞的使用既能滿足搜索引擎的需求，又能保持內容的自然流暢。過度堆砌關鍵詞會導致內容可讀性下降，甚至可能被搜索引擎視為作弊行為。

4. 提升內容權重：

• 提高頁面相關性：通過適當調整TF-IDF，可以增加頁面在搜索引擎中的權重，特別是針對某些重要的長尾關鍵詞，從而提高頁面的搜索引擎排名。

總結

TF-IDF關鍵詞分析是一種強大的工具，幫助你衡量和優化關鍵詞在內容中的重要性。通過計算詞頻和逆文檔頻率，它能夠識別出哪些詞語對某個文檔的影響最大，從而指導SEO優化策略。使用TF-IDF分析可以提升內容的相關性和權重，進而提高在搜索引擎中的排名表現。