TF-IDF 在谷歌 SEO 中的应用
概念与应用
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于评估单词与文档集合中文档相关程度的统计度量，结合词频（TF）和逆文档频率（IDF）。TF 表示关键词在文档中的出现频率，而 IDF 则反映该词在总文档中的稀有程度。例如，“coffee bean packing machine”在一文中重复出现6次，若文档有1500词，则TF为0.004[1]。
在SEO实践中，通过使用高TF-IDF值的关键词可以提高网页的相关性得分。同时，应避免堆砌关键词，并合理融入停用词以外的词汇以增强文章流畅性和可读性[1]。
BM25 在谷歌 SEO 中的应用
算法改进与实践
BM25 是基于TF-IDF优化后的算法，采用限制TF增长极限的常数k及考虑文档长度影响的参数L和b来提升检索精度[1]。这种改进使BM25成为更精确的相关性计算方法。
在实际操作中，合理分布关键词、控制文档长度并通过小标题等方式增强内容结构，有助于优化网页排名表现[1]。
实战案例：TF-IDF 和 BM25 的应用
关键词优化
以“好学的Jack”为例，利用Keywords Everywhere等工具挖掘低竞争长尾关键词如“beginner's French course online”，并在页面中合理布局这些关键词及其变体，有效提升了自然流量[1]。
内链优化
通过建立紧密的内链网络增加页面权重，改善用户体验并促进整体流量增长。同时，将子关键词页面链接至主关键词页面，集中提升权重[1]。
图片Alt属性优化
详细描述图片内容的Alt属性设置与适当压缩图片大小以加快加载速度，同样能显著提升SEO效果[1]。