👉TF-IDF в SEO и слив документации Google👈

Частота терминов - обратная частота документов (Term Frequency-Inverse Document Frequency - TF-IDF) - это фундаментальная концепция в SEO, которая играет важную роль в определении релевантности и важности веб-страницы для конкретного поискового запроса.

TF-IDF и связанные с ним понятия, такие как частота терминов (Term Frequency - TF), плотность ключевых слов и набивка ключевых слов, являются вариациями одного и того же основного принципа: чем чаще термин встречается в документе, тем больше вероятность того, что он будет релевантен поисковому запросу, содержащему этот термин.

TF означает количество раз, которое определенный термин встречается в документе.

Тед Кубайтис говорит, что в контексте SEO, TF является сильным предиктором рейтинга поисковых систем: страницы с более высокой частотой встречаемости целевого ключа часто занимают более высокие позиции в топе.

Обратная частота документа (IDF) - это показатель того, насколько часто или редко встречается термин во всех документах, проиндексированных поисковой системой.

IDF используется для присвоения более высоких весов редким терминам, поскольку они считаются более информативными и характерными.

Однако вычисление IDF по всем ключевым словам и страницам - одна из самых дорогостоящих задач для Google.

В результате Google может не использовать IDF напрямую в своих алгоритмах ранжирования, полагаясь на TF или другие аналогичные метрики, вычисление которых требует меньших затрат.

Слив Google раскрывает различные связанные с TF метрики, такие как "observed TF," "expected TF," "corrected TF," и "raw TF".

Эти метрики предполагают, что Google объединяет TF из нескольких сигналов и применяет поправки и коэффициенты для уточнения ранжирования.

Например, переменная "expected TF" представляет собой TF, ожидаемый для данного термина на основе его IDF, а "corrected TF" представляет собой окончательный TF после применения корректировок.

Кроме того, в сливе упоминается модуль под названием "Quality Salient Terms", который включает такие переменные, как "virtual TF" и "head volume ratio".

"virtual TF" - это совокупный показатель накопленного скорректированного TF по всем сигналам, а "head volume ratio" - это отношение суммы TF для K лучших терминов к общему объему всех терминов.

Эти показатели, связанные с релевантностью, указывают на то, что Google учитывает частоту встречаемости важных терминов, особенно в головной или верхней части документов, при определении релевантности и ранжирования.

Важность TF и плотности ключевых слов для SEO можно проиллюстрировать на примере поиска слова "dog".

Когда пользователь ищет слово "dog", поисковая система должна выдавать страницы, действительно посвященные собакам.

Страница, на которой слово "dog" упоминается только один раз, вряд ли будет иметь высокую релевантность, в то время как страница, на которой слово "dog" упоминается несколько раз и включает в себя связанные с ним объекты, с большей вероятностью будет ценным результатом.

В эксперименте, основанном на примере Дэнни Салливана, Тед изучил первые результаты поиска по запросу "dog", включая Википедию и Американский клуб собаководства.

Он обнаружил, что на этих страницах в топе, слово "dog" упоминается сотни раз, а страница Википедии содержит 1772 точных совпадения.

Высокий TF коррелирует с более высокими позициями в топе.

Дальнейшие эксперименты с количеством упоминаний слова "dog" на страницах, ранжируемых по запросам, связанным с собаками, выявили четкую тенденцию: страницы с большим количеством упоминаний слова "dog", как правило, ранжируются выше.

Хотя Google может использовать TF-IDF не совсем так, как описано в научной литературе, данные, полученные в результате слива и многочисленных экспериментов, указывают на то, что TF и связанные с ним метрики играют важную роль в алгоритмах ранжирования.

Хэштеги: