什麼是內容相關性（TF-IDF）？SEO中的關鍵概念解析

在SEO（搜尋引擎優化）中，內容相關性（TF-IDF） 是一個重要的技術概念，它幫助Google評估你的內容是否真正符合搜尋意圖。

這篇文章將深入解析：
✅ TF-IDF 是什麼？
✅ 它如何影響SEO排名？
✅ 如何優化TF-IDF來提升內容相關性？

一、TF-IDF 是什麼？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency） 是一種統計方法，用於衡量「某個詞語在文件中的重要性」。它由兩個部分組成：

1. TF（Term Frequency，詞頻）

   • 指「某個關鍵詞在文章中出現的頻率」。

   • 計算公式：

     TF=關鍵詞出現次數文章總詞數TF=文章總詞數關鍵詞出現次數​

   • 範例：如果「晨跑鞋」在1000字的文章出現10次，TF = 10/1000 = 0.01。

2. IDF（Inverse Document Frequency，逆向文件頻率）

   • 衡量「該關鍵詞在所有文件中的稀有程度」。

   • 計算公式：

     IDF=log⁡(總文件數包含該關鍵詞的文件數)IDF=log(包含該關鍵詞的文件數總文件數​)

   • 範例：如果「晨跑鞋」在100萬篇文章中出現1萬次，IDF = log(1,000,000 / 10,000) ≈ 2。

3. TF-IDF = TF × IDF

   • 數值越高，代表該詞在文章中的重要性越高。

二、TF-IDF 如何影響SEO？

Google 並未直接承認使用TF-IDF來排名，但它的演算法（如BERT、RankBrain）會分析：

1. 內容是否真正相關？

• 如果一篇文章提到「晨跑鞋」的頻率（TF）適中，並且這個詞在整個網路中不算過度氾濫（IDF高），Google會認為你的內容更具權威性。

2. 是否自然涵蓋相關詞彙？

• Google 不只關注主關鍵詞，還會檢查「語意相關詞」是否出現。

  • 範例：

    • 主關鍵詞：「晨跑鞋推薦」

    • 相關詞：「緩震、透氣、足弓支撐、耐磨、初學者適合」

  • 如果這些詞自然出現在文章中，TF-IDF 分數會更高。

3. 避免「關鍵詞堆砌（Keyword Stuffing）」

• 過去SEO會瘋狂重複關鍵詞，但現在Google更看重「自然語意相關性」。

• 錯誤示範：

  「買晨跑鞋！晨跑鞋推薦！2024最佳晨跑鞋！晨跑鞋台北哪裡買？」

• 正確做法：

  「如果你是初學者，建議選擇緩震性好的晨跑鞋，並注意透氣度和足弓支撐，台北的XX店有2024年新款可試穿。」

三、如何優化TF-IDF？3個實用技巧

1. 使用LSI關鍵詞（潛在語意索引關鍵詞）

• LSI（Latent Semantic Indexing）是指與主關鍵詞相關的同義詞或語意延伸詞。

• 範例：

  • 主關鍵詞：「晨跑鞋」

  • LSI詞：「跑鞋推薦、慢跑鞋、運動鞋、緩震科技、耐磨外底」

• 工具推薦：

  • Google「相關搜尋」

  • AnswerThePublic

  • SEMrush / Ahrefs 的「關鍵詞魔術工具」

2. 自然增加關鍵詞的變體

• 與其重複完全相同的主關鍵詞，不如用不同方式表達：

  • 「適合初學者的跑鞋」

  • 「2024年最新款慢跑鞋評測」

  • 「如何挑選一雙好的晨跑鞋？」

3. 分析競爭對手的TF-IDF

• 使用工具（如SurferSEO、Clearscope）分析排名靠前的文章，看看他們用了哪些相關詞彙。

• 確保你的內容涵蓋這些詞，但保持自然流暢。

四、TF-IDF vs. 傳統關鍵詞密度（Keyword Density）

結論：現代SEO不再追求「關鍵詞密度」，而是自然涵蓋相關詞彙。

五、總結：如何利用TF-IDF提升SEO？

1. 不要只關注主關鍵詞，也要包含語意相關詞（LSI）。

2. 避免關鍵詞堆砌，保持內容自然流暢。

3. 分析競爭對手，確保你的內容更全面。

4. 使用工具（如SurferSEO）優化TF-IDF分數。

TF-IDF 不是SEO的唯一因素，但它是提升內容相關性的重要方法。結合優質內容、用戶意圖和反向連結，你的排名會更穩固！ 🚀

📚 推薦工具：

• SurferSEO（內容優化）

• Clearscope（關鍵詞分析）

• AnswerThePublic（LSI關鍵詞挖掘）

希望這篇文章能幫助你更理解TF-IDF，如果有任何問題，歡迎留言討論！