TF-IDF算法是搜索引擎排序過程中一種詞頻和逆文檔頻率統計算法，而且在樂天SEO培訓網也運用了這種算法，這也可以說是本人對TF-IDF算法在SEO優化中的實戰應用。網上雖然有很多關于文章對TF-IDF算法解讀，但是都晦澀難懂。

什么是TF-IDF算法？

TF是詞頻(Term Frequency)，指在一個詞語在文章中出現的次數。IDF是逆文本頻率(Inverse Document Frequency)，是指總文件數目除以包含該詞語之文件的數目。TF-IDF是一種統計算法，用土話說就是一個詞語在一篇文章中出現次數越多, 同時在所有文檔中出現次數越少, 越有辨識度，該關鍵詞越能夠代表該文章。

TF-IDF在實戰SEO過程中有用嗎？

可以確定的說是有效的，比如開頭本人就說了這個網站在實際SEO優化過程中運用到了TF-IDF算法。目前搜索引擎算法的相關性還是以TF-IDF為基礎的，雖然現在又有TF-IWF算法，會更復雜一些，但是搜索引擎算法相關性的甚而算法還是TF-IDF，只是改進算法會復雜得多。

TF-IDF算法的優點是簡單，相對容易理解。TF-IDF算法的缺點也很明顯，就是算法的精度不高。TF-IDF在計算文件與查詢詞相關性時，詞頻越高，相關性越高，越常見的詞，對相關性貢獻越小。所以在做SEO優化時要考慮TF-IDF，但也不能太過在意，正常寫作大多都會符合內容相關性要求了。

最后要說的是，雖然我的網站使用TF-IDF算法暫時排名是在首頁，但是過一段時間排名就很難說了，一方面這些SEO詞是很多SEOer的追求競爭較大，另一方面有很多SEO大佬在做這個詞，我這個網站從建站之后就沒管過，所以排名會被慢慢壓制下去。

本人在這里胡侃一番，建議大家可以利于TF-IDF算法去進行大量的長尾關鍵詞優化和擴展，如果研究透了這個算法，在SEO實戰過程中再配合數據分析和實驗測試，你會發現更多奧秘！