Abrégé, heureusement, en TF-IDF, ce terme n'est pas exclusif au référencement mais c'est une expression qui prend de plus en plus d'importance à mesure que les algorithmes des moteurs de recherche commencent à comprendre le contexte plus large des éléments de contenu. TF-IDF est l'abréviation de term frequency-inverse document frequency.

Il s'agit d'une technique que les moteurs de recherche - Google, Yahoo, Bing et autres - utilisent pour mesurer l'importance d'un terme, d'un mot, d'une expression ou d'un mot-clé dans un blog, une page Web ou un site.

Du point de vue du référencement, le TF-IDF permet d'aller au-delà du classement des seuls mots clés et d'examiner le contenu pertinent qui les entoure. Essentiellement, il récompense les webmasters qui n'utilisent pas de mots-clés et qui, au contraire, créent des textes merveilleux d'un point de vue algorithmique qui incluent des mots-clés et des informations pertinentes. La formule est la suivante : TF = (le nombre de termes qui apparaissent dans un document)/(Nombre total de termes dans le document). IDF = log_e (nombre total de documents / nombre de documents contenant un terme). Une fois que vous avez ces chiffres, vous pouvez alors chronométrer TF par IDF.

Le chiffre final vous donnera une bonne idée du nombre de fois où vous utilisez une expression particulière, par rapport à vos concurrents et à toute autre personne classée pour ce terme.

avatgar kawuk