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搜索引擎會給予每一個頁面一定的權重值，這個值也會隨著頁面的更新和時間地流逝而改變。

今天，小小課堂SEO自學網為大家帶來的是《SEOer應善用索引創建過程中的加權方法》。希望對大家有所幫助。

一、索引創建中的權值

搜索引擎蜘蛛的爬行與抓取，頁面的收錄與索引，是一個頁面能夠在用戶搜索關鍵詞時能夠獲得展現的幾個基本步驟，其中索引創建中包含著對頁面內容本身的加權因素。

① 索引項權值概念

索引項的權值，在一定程度上反應了文檔中詞的相對重要性，這個值通常用于索引排序過程中計算分值，也就是影響搜索引擎排序的重要因素之一。

② 索引項權值怎么得來的？

索引項權值，是由檢索模式中的加權組件利用文檔統計結果來計算得出的。

③ 索引項加權方法

傳統的檢索模式中最常見的加權方法：TF-IDF算法。

二、TF-IDF算法

① TF-IDF算法定義

TF-IDF算法，基于索引項出現在一個文檔中的次數或頻率，以及索引項在整個文檔集合中出現的頻率，兩者的組合（或者說兩者的乘積）。

② TF-IDF算法中詞的解析

1）TF

次數和頻率稱之為詞頻，英文簡稱為tf。

2）IDF

索引項在整個文檔集合中出現的頻率，稱之為范文檔頻率，英文簡稱為idf。

③ TF-IDF算法的簡單說明

TFIDF的核心思想，是指某個詞或某個短語在一篇文檔中出現的頻率高，并且在索引庫的其他文檔中出現較少，就認為這個詞或短句有很好的類別區分能力，可以用來進行分類。

簡單來講，某個詞或某個短語就是索引詞，對于這篇文章而言，該詞項將被賦予較高的權值。

打個比方說，“TWNM-SEO”這個短語完全是小小課堂網提出的，在《全網營銷SEO【TWNM-SEO】這就是屬于我的網站優化》一文中，這個短語出現的頻率非常高，同時，在此之前也沒有其他人提到過這個短語，那么對于這篇文檔來講，該詞項“TWNM-SEO”就被賦予了很高的權值。

三、理解并使用TF-IDF算法

對于SEOer來講，了解上面的知識已經足夠了，沒必要非得知道是用哪個函數，哪個公式算出來的結果。

其實，通過TF-IDF算法的學習，我們可以更好理解一些常識性的SEO知識。

① 品牌詞容易優化

品牌詞一般是自己創造的，滿足TF值大，同時IDF值大，頁面加權高，自然排名很容易。

② 行業核心詞難優化

無數網站都在優化這同一個詞，然而首頁的位置卻是有限的，大家都滿足TF大，但同樣IDF越小，證明這個詞越難優化。

這也就是平時在判斷關鍵詞優化難度時，為什么將百度搜索的相關結果數作為優化難度之一的原因。

③ 多挖掘沒有百度指數的關鍵詞-降低優化難度

行業中有百度指數的詞，大家都在做優化與排名，這樣的詞不光是競爭壓力大，可能還帶不來多少點擊。因為百度指數可能是100，真實用戶也許只有2個，另外的98個都是企業的競爭者們。

我們應該挖掘一些沒有百度指數的詞，但是需要這次保持一定的搜索量，這樣可以保證降低優化難度的同時，帶來更多真實流量。

④ TF并不是萬能！過度堆積害處大！

根據TF-IDF算法，很多人會想，增加關鍵詞密度或頻率，以增加TF值，從而獲得更好的排名。然而，這種做法可以適當做，但超過一定度的話，沒什么好處，反而可能會因為過度堆積被搜索引擎降權！

所謂的2%~8%的關鍵詞密度只是個大概范圍，很多排名好的頁面很多都在2%一下，當然也有在8%以上的，只要密度不是過小，不必過度在乎這個。

舉個例子，已經是5%的密度了，非要故意堆積到8%，甚至百分之20%，就會變得非常沒有意義。這是對TF高的一種誤解。

也就是我們能夠根據TF-IDF算法中得到的啟發是不應該讓關鍵詞的密度或頻率（TF）過低，然而對于IDF來說，我們只能通過尋找IDF值高的關鍵詞來優化，如果我們優化的關鍵詞的IDF值本來就很低，我們也不能對其改變這個現狀，IDF值越低，證明這個詞在一定程度上就越難優化。

所以，在網站優化過程中，除了要做好頁面外，還需要關注內鏈與外鏈優化。

四、TF-IDF算法公式

① TF公式

TF(i,j)：關鍵詞j在文檔i中的出現頻率。

n(i,j)：關鍵詞j在文檔i中出現的次數。

舉例來講：

一篇文章總共100個詞，其中“SEO培訓”一共出現了10詞，那么TF就是10/100，結果就是0.1。

然而，由于文章中會出現大量的“的”、“得”、“嗎”、“地”，不能正常反應文章的詞，所以，就得用IDF來做一個限制了。

② IDF公式

IDF(i)：詞語i的反文檔頻率

|D|：語料庫中的文件總數

|j:t(i)屬于d(j)|出現詞語i的文檔總數

+1是為了防止分母變0。

IDF就可以防止常用詞的干擾了。

還是剛才的例子：

一篇文章總共100個詞，其中“SEO培訓”一共出現了10詞，那么TF就是10/100，結果就是0.1。

另外“我們”一共出現了10詞，其TF結果也是0.1。

假設語料庫總共有1000篇文章，其中“SEO培訓”文章有10篇，“我們”文章有1000篇。

“SEO培訓”的IDF=log（1000/10）= 2

“我們”的IDF=log（1000/1000）= 0

③ TF-IDF公式

TF-IDF = TF*IDF

“SEO培訓”的TF*IDF=0.1*0=0

“我們”的TF*IDF=0.1*2=0.2

那么很顯然，對于這篇文章而言，“SEO培訓”比“我們”更加重要。

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