對於良好的 SEO 優化，WDF*IDF 非常有用。該工具可幫助您了解哪些單字在您的文字中重要且相關，以及如何最好地將它們與該行業的線上世界保持一致。所以工具會影響文字的品質。 目錄
什麼是WDF*IDF？
WFD*IDF 評估文件中特定單字相對於文件集合或 格魯吉亞 電話號碼數據 語料庫的重要性。這有助於估計特定文件中某些術語的相關性，同時考慮上下文和其他相關文件。 這樣，該工具比確定關鍵字密度的傳統方法更深入地了解關鍵字相關性。僅僅檢查關鍵字密度並不能告訴您搜尋字詞的上下文及其用途。因此，WFD*IDF 更精確並提供更好的細微差別。 WDF和IDF解釋： WDF代表文件內頻率，評估給定文件中某個術語的頻率。該工具與關鍵字密度非常相似，但適應文件的長度。 IDF是逆文檔頻率的縮寫，用於檢查某個術語在所有文件集合中的稀有程度或流行程度。常見術語可能被認為不太相關。
使用 WDF*IDF 進行 SEO
DMA*IDF 公式 術語的相關性是透過組合兩個公式的結果來確定的。考慮某個術語在其他文件中的出現頻率。有了這些信息，您就可以估計哪些術語很重要並且與給定文件相關，並相應地調整您的 SEO 路線圖。 例子 為了使公式及其工作原理更加清晰，這裡有一個範例。假設網站包含一個有關健康飲食的部落格以及與健康和營養相關的其他文件的集合。要確定術語“有機”的相關性，請遵循以下路線圖：
計算 WDF（文件頻率內）：
WDF 公式是術語在文件中出現的次數除以幫助！我的網站被駭了 文件中的單字總數。如果部落格由 1000 個單字組成，且「有機」一詞出現 10 次，則公式如下： 10 / 1000 = 0.01，即 1%。 計算 IDF（逆文檔頻率）： IDF的結果也很重要。將文檔總數的對數除以該術語出現的文檔數。如果有 1000 篇其他部落格文章，其中 100 篇包含術語“有機”，則適用以下公式：
對數(1000 / 100) = 對數(10) – 1。
計算WDF*IDF： 若要計算組合的 WDF 和 IDF，請將各個值相乘。在本例中，將 0.01 乘以 1，即 0.01。 此結果顯示了與具有相似主題的更廣泛的文檔集合相比，術語「生物學」對於該文件的重要性。高分不僅表明該術語在特定文件中很重要，而且還表明它在其他文件中不經常出現。所以高分對於提高SEO是有正面作用的。
儘管此範例清楚地展
示了 WDF*IDF 的工作原理，但它只是一個簡化的圖像。在實踐中，它的工作原理更加複雜，需要複雜的工具和方法來進行精確的 資料庫數據 計算和解釋。在處理大量數據和複雜內容時尤其如此。