TF-IDF-SEO-Auditbericht
TF-IDF steht für frequency-inverse document frequence und wird verwendet, um die Bedeutung eines bestimmten Keywords auf einer Seite zu messen. Im Gegensatz zur Keyword-Dichte betrachtet es nicht nur die Anzahl der Verwendungen des Begriffs auf der Seite, sondern analysiert auch eine größere Anzahl an Seiten und versucht festzustellen, wie wichtig dieses oder jenes Keyword ist.
Nehmen wir an, bei der Autoreparatur ist der Begriff "Reifenreparatur" wahrscheinlich wichtiger als "Turbo-Motorenreparatur" - allein schon deshalb, weil jedes Auto Reifen hat und nur wenige Autos einen Turbomotor haben. Deshalb wird der Begriff "Reifenreparatur" auf einer größeren Anzahl an Seiten verwendet, die von der Autoreparatur handeln.
Genau das kann der TF-IDF-Bericht in der WebSite-Audit erfassen!
Der TF-IDF-Formel basierend auf den Keyword-Nutzungsstatistiken einer großen Anzahl Ihrer Konkurrenten zeigt Ihnen:
- Welche Keywords sind am wichtigsten und relevantesten für Ihr Thema?
- Welche davon werden auf Ihrer Seite ordnungsgemäß verwendet (so oft, wie Suchmaschinen es von ihnen erwarten, da Google bekanntermaßen TF-IDF zur Indexierung verwendet)?
- Welche Begriffe auf Ihrer Seite werden zu oft oder zu wenig verwendet?
Was ist enthalten?
- Konkurrenz-Analyse des TF-IDF
- Empfehlung zur Verwendung von weniger oder mehr Keywords
- Bericht über Keyword-Spamming
- Tipps zur Optimierung des Inhalts, um den TF-IDF-Score zu steigern
Wann sollte die TF-IDF-Analyse verwendet werden?
- Inhalt mit hohem Potenzial, der auf der zweiten Seite feststeckt
- Inhalt, der im letzten Jahr allmählich an Traffic und Ranking verloren hat
- Produktseiten, die Schwierigkeiten haben, ein Ranking zu erzielen
Warum den TF-IDF-Bericht verwenden?
- Basierend auf dem Bericht Änderungen vornehmen
- Jetzt, da Sie wissen, welche Begriffe Sie hinzufügen, häufiger verwenden oder seltener verwenden möchten, können Sie die notwendigen Änderungen vornehmen.
Wie funktioniert der TF-IDF-Bericht?
Der TF-IDF-Bericht arbeitet nach einer spezifischen Formel, bei der das Gewicht Wt,d eines Begriffs t in einem Dokument d von t in Dokument d gegeben ist: Wt,d = TFt,d log (N/DFt)
Abschließende Gedanken
HulkApps bietet Ihnen alles in einem TF-IDF-Bericht für Shopify, um Shop-Besitzern wie Ihnen zu helfen, die beschreibendsten Begriffe in einem Dokument/einer Website zu extrahieren...
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