Le TF*IDF ou Term frequency*Inverse document frequency est un facteur de classement que Google utilise pour analyser les contenus des sites web. Traduit en français comme “La fréquence de terme et la fréquence de document inverse”, cette métrique permet de repérer les mots-clés ou les phrases importantes dans un contenu de site web.
Elle indique d’une part la fréquence à laquelle le mot apparaît dans le document et la valeur ajoutée que le terme clé apporte au contenu du site. En SEO, elle vous permet d’aller au-delà des simples mots-clés et de produire des contenus pertinents susceptibles d’atteindre votre public.
La lutte pour un meilleur classement des sites web dans les SERP de Google existe depuis des années et les experts SEO ne cessent de chercher des stratégies pouvant les aider à dominer la concurrence.
L’une des pratiques les plus anciennes du référencement naturel qui aide les référenceurs à positionner rapidement leur site est la recherche et l’étude de mots-clés.
Cette pratique représente en effet, la base de la production de contenus pertinents. Qu’il s’agisse de la page d’accueil d’un site, les sous-pages, les pages de produit ou de catégories …, le contenu pertinent rédigé à base d’une étude de mots-clés est la clé pour se positionner dans les résultats de recherche et se démarquer de la concurrence.
Cependant, l’une des méthodes les plus connues dans l’étude de mots-clés est le calcul de la mesure TF*IDF. Dans cet article, vous découvrirez essentiellement ce que signifie la fréquence de terme et la fréquence de document inverse ainsi que ses avantages pour l’optimisation des moteurs de recherche.
Chapitre 1 : Que signifient la fréquence de terme et la fréquence de document inverse ?
Le sigle TF*IDF signifie Term Frequency*Inverse Document Frequency. Il s’agit de l’une des mesures représentant la base du classement des pages web dans les SERP de Google. En marketing digital, les experts SEO utilisent cette stratégie pour déterminer les sujets qu’ils doivent traiter pour classer leur site dans les résultats de recherche.
Pour mieux cerner le concept de Fréquence de terme et la fréquence de document inverse, j’aborderai l’acronyme séparément en expliquant les pièces individuellement.
1.1. Qu’est-ce que la fréquence de terme ?
La fréquence de terme désigne le nombre d’apparitions d’un mot, une expression ou une phrase dans un contenu. Dans le contexte de l’optimisation des moteurs de recherche, cette stratégie consiste à évaluer le nombre de fois qu’un mot-clé est répété dans un article sur une page web.
Les spécialistes du marketing digital utilisent cette stratégie pour suivre la densité des mots-clés dans un contenu optimisé, ou le nombre de fois qu’un mot-clé apparaît dans un contenu.
Par exemple, si vous rédigez un article sur le trafic des sites Internet et que le mot-clé principal “Trafic qualifié” est répété quatre fois dans l’article, alors la fréquence des termes de cet article est de quatre.
En réalité, la fréquence de terme n’est pas habilitée à elle seule pour vous permettre de bien référencer votre site ou d’avoir un aperçu de vos chances de succès. Par contre, les référenceurs utilisent la fréquence de terme qu’ils diviseront par le nombre total de mots contenu dans l’article pour comprendre la densité des mots-clés dans le contenu.
On retrouve souvent cet indicateur de performance “densité des mots-clés” dans les outils SEO comme Yoast. On suppose que le mot-clé principal “Trafic qualifié » apparaît quatre fois dans un article de 300 mots. En faisant l’opération 4/300 multipliée par 100, on obtient une valeur de 1,33.
Alors, la densité du mot-clé “Trafic qualifié” dans un article de 300 mots est de 1,33%. Cependant, lorsque ce même mot-clé apparaît quatre fois dans un article de 3000 mots, sa densité devient 0,13%. On peut donc déduire que la densité du mot-clé est plus considérable dans un contenu que d’autres même si la fréquence de terme reste la même.
1.2. Qu’est-ce que la fréquence de document inverse ?
La fréquence de document inverse est une formule qui réduit la valeur des mots-clés les plus fréquents et augmente la valeur des termes et des phrases uniques ou moins fréquents dans un contenu. En gros, l’IDF vous permet d’avoir une idée précise sur les termes de votre article qui ont plus de valeur et de poids.
Si nous poursuivons avec l’exemple du mot-clé “Trafic qualifié”, un rédacteur web peut évidemment insérer d’autres mots comme : visite, client idéal, conversion, etc. qui forment un champ lexical autour du mot-clé principal. Selon la théorie de la fréquence de document inverse, ces mots ont plus de poids, ou de la valeur dans le contenu que le mot-clé principal « Trafic qualifié”.
1.3. Origine de la fréquence de terme et la fréquence de document inverse (TF*IDF)
L’une des règles de base sur lesquelles les premiers moteurs de recherche classent les sites dans les résultats de recherche est la fréquence des mots-clés dans un contenu de page web. Il s’agit notamment des anciens moteurs de recherche comme Altavista, Web Crawler, Infoseek, qui accordait une très grande importance à la récurrence des mots-clés sur les pages web.
Source : advancedwebranking
Avec cette condition, plus un terme clé apparaît plusieurs fois dans un contenu, plus celui-ci est considéré comme pertinent par les algorithmes pour permettre à la page web d’être positionnée dans les SERP. La formule de Term Frequency est donc adoptée pour permettre aux algorithmes des anciens moteurs de recherche d’évaluer la fréquence d’apparition d’un mot-clé sur une page web ou un ensemble de pages.
Mais, au fil du temps, la fréquence de terme, un peu similaire à la densité des mots-clés est devenue insuffisante pour évaluer la pertinence d’une page web. Plus tard, en 1972, un nouveau concept a été introduit pour combler le vide ou l’insuffisance du Term frequency.
Il s’agit du fameux concept d’Inverse Document Frequency (IDF) inventé par la chercheuse anglaise Karen Spärck Jones. Traduite littéralement en français comme la fréquence de document inverse, cette mesure permettait d’évaluer le nombre total de documents incluant un terme ou un mot-clé donné dans l’ensemble du corpus étudié.
1.3.1. Invention de la première formule TF*IDF
La première formule de calcule du Term frequency*Inverse Document Frequency (TF*IDF) a été inventé en 1975 par le célèbre chercheur scientifique Gérard Salton. En effet, Gérard Salton est allé au-delà des limites des moteurs de recherche en trouvant une formule qui met en relation le TF et la IDF (TF*IDF).
Cette formule permet d’une part de donner un “Poids” ou une valeur à un terme trouvé dans un document. D’autre part, la valeur trouvée pour le terme permet de juger si le document est pertinent pour être classé dans les résultats de recherche d’une requête par mot-clé.
1.3.2. La formule d’Okapi BM25
La première formule mettant en relation TF*IDF a bien fonctionné et permettait aux algorithmes des moteurs de recherche de présenter des résultats plus ou moins précis aux différentes requêtes. Cependant, plusieurs autres variétés ont été issues de cette première formule et ont été testées pour l’analyse de la pertinence des résultats de recherche.
Source : seoquantum
Parmi ces différentes variantes figure la toute récente dénommé “Okapi BM25”, basée sur la logique du Cosinus de Salton. Cette variante du TF*IDF est jugée la plus précise et satisfaisante pour permettre d’évaluer la pertinence d’un document.
1.4. Comment calculer le Term Frequency (TF) et l’Inverse Document Frequency (IDF) ?
Au premier contact avec la formule, elle peut vous sembler compliquée ou difficile à résoudre. Alors découvrez ici une explication de la formule de calcule du TF*IDF et son application.
1.4.1. Calcul du Term Frequency (TF)
Le but principal du calcul de la fréquence de terme est de déterminer la récurrence d’un mot-clé par rapport aux restes de mots dans un contenu. La formule implique donc un logarithme qui attribue au mot sa valeur exacte.
Calculer la fréquence d’un terme clé (x) dans un contenu (y) revient à déterminer la fréquence d’apparition du mot et diviser cette valeur par le nombre total de mots contenu dans le document. Le logarithme « Log 2 » est appliqué aux deux valeurs de la fraction pour donner un résultat qui exprime bien la pertinence du terme clé.
Source : ionos
Qu’il s’agisse de déterminer la densité du mot ou sa fréquence dans un contenu, il faut noter que le logarithme s’applique toujours aux deux valeurs de la fraction.
1.4.2. Calculer de l’Inverse Document Frequency (IDF) ?
Le Term frequency (TF) se limite généralement sur la fréquence d’un mot-clé sur une page web. À l’inverse, l’IDF ou Inverse Document Frequency va au-delà de cette limite en déterminant la pertinence de l’ensemble des contenus d’un site en tenant compte de la fréquence des mots.
Source : ionos
Pour déterminer l’IDF d’un terme clé (x) sur un site, on divise le nombre total de pages du site par le nombre de pages contenant le terme clé (x). Enfin, pour avoir une valeur plus précise, il faut ajouter la valeur (1) au résultat obtenu du calcul et déduire le logarithme.
La formule de calcul de l’IDF se présente donc comme suit :
IDF = Log e (Nombre total de pages/ Nombre de pages contenant le terme clé).
Source : notanotherdatafact
Considérons l’exemple du mot-clé “Trafic qualifié” pour appliquer la formule de fréquence de document inverse. Sur un total de 1 000.000 de pages, on suppose que 405 000 comporte le terme clé “Trafic qualifié”. Alors la fréquence de document inverse donne ce qui suit :
IDF (Trafic qualifié) = Log e (1 000.000/409 000) = 0,38
Chapitre 2 : Application du Term Frequency*Inverse Document Frequency en SEO
Les mots-clés représentent l’un des piliers que les spécialistes du référencement naturel prennent en compte dans l’élaboration d’une stratégie SEO. Ils sont très importants pour le positionnement d’un site web dans les SERP des moteurs de recherche, Google en occurrence.
Cependant, le choix des mots-clés pour un site web repose sur une analyse approfondie qui consiste à évaluer la fréquence de recherche du mot-clé par les internautes. Autrefois, les spécialistes du référencement naturel utilisaient ce qu’on appelle aujourd’hui le bourrage de mots-clés pour classer leurs sites dans les SERP de Google.
À cette époque, Google ne disposait pas encore des algorithmes pouvant analyser et juger mauvais cette pratique. Ce temps est révolu et beaucoup de choses ont changé dans le domaine de l’optimisation des moteurs de recherche.
La concurrence est devenue de plus en plus rude entre les sites web et Google dispose désormais beaucoup d’exigences strictement contrôlées par ses différents algorithmes. Le bourrage de mots-clés dans les contenus est devenu une stratégie Black Hat pénalisée par Google.
Source : inspiremelabs
Cependant, les mots-clés gardent toujours leur valeur sauf que la qualité des mots -clés que vous utilisez aujourd’hui a plus d’importance que la quantité que vous mettez dans un contenu. Mais, comment trouver les mots-clés qualifiés, à forte puissance pour vous permettre de produire des articles pertinents ? C’est justement à ce niveau que la fréquence de terme et la fréquence de document inverse (TF*IDF) interviennent.
2.1. Que signifie TF*IDF pour le référencement naturel ?
En SEO, l’application du Term frequency*Inverse document frequency consiste à collecter des résultats de recherche basés sur un mot-clé donné et à évaluer la qualité et la pertinence de ce mot-clé. En terme simple, il vous faut nécessairement un outil ou une mesure qui peut vous aider à découvrir la valeur sémantique des mots-clés que vous mettez dans votre stratégie SEO.
C’est justement la fonction principale du TF*IDF en référencement naturel. Cette mesure vous aidera à découvrir les contenus que Google valorise sur les sites web ainsi que les termes clés qui donnent une valeur sémantique à ces contenus.
À travers les nombreuses mises à jour d’algorithmes de Google, le moteur de recherche est capable de comprendre les besoins des internautes et surtout s’ils sont satisfaits ou pas après leurs visites sur un site web. La bonne nouvelle c’est que la théorie du TF*IDF est susceptible de vous donner un aperçu des mesures utilisées par Google pour évaluer la pertinence des sites.
Le TF*IDF donne la possibilité de découvrir ce que font vos concurrents ainsi que des idées de contenus de haute qualité que vous pouvez produire pour satisfaire vos visiteurs. Prenons l’exemple d’un expert SEO qui dispose d’un site sur lequel il aborde les sujets concernant la santé et le bien-être.
Pour le positionnement de son site dans les résultats de recherche de Google, il souhaite se positionner sur le mot-clé “huile de noix de coco”. Une recherche traditionnelle de mots-clés pertinents associés au mot-clé principal donne des résultats comme :
- Utilisation de l’huile de noix de coco ;
- Importance de l’huile de noix de coco pour les cheveux ;
- Les avantages de l’huile de noix de coco, etc.
Certes, cette recherche apporte de nouvelles idées pour la rédaction du contenu pour ledit site. Mais, cela ne suffit pas pour rédiger un contenu pertinent. Il est important de connaître également les sujets couramment abordés par les sites concurrents, surtout les sites les plus autoritaires dans le domaine de la santé et du bien-être.
Ainsi, le référenceur web peut utiliser un outil comme STAT pour récupérer une liste de pages des sites concurrents bien référencés pour le mot-clé “huile de noix de coco”. Ensuite, vous pouvez utiliser un autre outil d’analyse de site, je recommande Ryte pour analyser les différentes pages des concurrents pour le mot-clé “huile de noix de coco”.
De plus, le calcul de la valeur “Term frequency*Inverse document frequency” TF*IDF vous permettra d’évaluer la qualité des pages de vos concurrents et de comparer avec votre site. Les résultats issus de ses analyses serviront à choisir les mots-clés de qualité, qui ont une fréquence de recherche plus élevée et une concurrence plus faible.
La recherche de mots-clés avec les moyens traditionnels permet certes de découvrir ce que les utilisateurs cherchent couramment. Cependant, la limite de cette recherche est qu’elle ne donne pas d’informations sur ce que développent vos concurrents dans leurs contenus.
Ce qui suppose que vous pouvez produire des contenus de qualité avec les mots-clés que vous obtenez avec la recherche standard, mais vos pages resteront sous-référencé à cause de la suprématie de la concurrence. Une recherche de mots-clés approfondie avec une analyse TF*IDF par contre révèlera des mots-clés associés à votre mot-clé principal ainsi que leur poids ou leur valeur sémantique.
Cette analyse donne également une précision sur le pouvoir de la concurrence, ce qui vous permet de savoir à quoi s’attendre et évidemment de prendre des dispositions. Ce qui paraît plus génial avec l’analyse du Term Frequency*Inverse Document Frequency, c’est qu’elle ne révèle pas des mots-clés morphologiquement semblables au mot-clé principal, mais plutôt des mots-clés liés avec des valeurs sémantiques.
En gros, la fréquence de terme et la fréquence de document inverse permettent d’avoir des idées sur les sujets que Google priorise. Cette analyse représente donc un avantage pour les référenceurs web de découvrir des idées de contenus qui marchent pour classer un site dans les résultats de recherche Google.
2.2. Dans quel contexte faut-il utiliser l’analyse TF*IDF en SEO ?
Le TF*IDF est une mesure qui s’ajoute aux multiples outils de travail des experts en référencement naturel et les rédacteurs web. Ils peuvent s’en servir pour détecter les lacunes des contenus qu’ils disposent actuellement sur leurs différentes pages web à travers le classement des 10 premiers résultats de recherche sur une page de recherche.
Source : affde
La fréquence de terme et la fréquence de document inverse peuvent également être très utiles lors de la création de nouveau contenu pour les sites web. La prise en compte de cette mesure lors de la rédaction de nouveaux articles peut permettre à votre site d’être vite positionné dans les SERP. Retrouvez dans cette partie les contenus sur lesquels vous pouvez appliquer premièrement la mesure TF*IDF.
2.2.1. Contenus classer sur la 2e page de recherche
Si vous disposez des contenus sur votre site qui sont positionnés sur la deuxième page des SERP sur Google depuis un certain temps, il serait opportun d’y appliquer l’analyse TF*IDF. Même si ces contenus ont été bien avec les pratiques du référencement naturel, ils peuvent toujours bénéficier d’une touche avec la prise en compte du TF*IDF.
Source : audreytip
En effet, le calcul de la fréquence de terme et la fréquence de document inverse vous permettent d’analyser les contenus de vos concurrents qui sont classés sur les 10 premiers résultats dans le SERP. Lorsque vous comparez les résultats issus de cette analyse avec les contenus de votre site, vous pouvez découvrir ce qui n’allait pas.
2.2.2. Les contenus qui perdent de position et du trafic au cours de l’année
Un site qui passe de la première position à la dernière position dans les résultats de recherche Google a sûrement été victime de la dureté de la concurrence ou de l’algorithme de Google qui aurait modifié la page de recherche en fonction des contenus les plus pertinents. Quelle que soit la cause, il est important de vérifier.
Pour ce faire, vous pouvez faire une capture d’écran de la page de recherche de la période où votre site était à la première position et une capture de sa position actuelle. Vous pouvez vous servir d’un outil comme SpyFu et comparer les deux SERP.
De toute façon, une analyse de TF*IDF vous donnera une idée sur les contenus que Google valorise et aussi les idées que vos concurrents développent dans leurs contenus. Une révision du contenu de votre page en tenant compte des résultats issus de vos analyses pourra corriger ce problème de positionnement.
2.3. Comment se fait l’analyse TF*IDF ?
À la première vue de la formule de calcul du Term Frequency*Inverse Document frequency, l’analyse peut vous paraître très compliquée. Mais, dans la pratique le processus de collecte de données à l’analyse TF*IDF n’est pas une tâche aussi pénible qu’elle peut paraître.
En effet, la première consiste à sélectionner les dix (10) premiers résultats qui apparaissent sur la page de recherche pour votre terme clé principal. Vous devez ensuite utiliser un outil comme Screaming Frog afin d’obtenir des mots-clés associés à votre mot-clé principal.
Les mots-clés obtenus de cette analyse vous donneront une idée de ce que les internautes recherchent et vous pouvez confirmer si vous devez ajouter de grandes sessions de contenus à votre page ou si les contenus présents couvrent mieux le sujet. L’analyse TF*IDF se fait aussi avec un outil comme Ryte ou encore Linkassistant.
Source : static.semrush
Ryte par exemple peut vous aider à comparer les liens des 10 premiers résultats qui s’affichent dans la SERP pour votre mot-clé principal. L’outil fournit également un éditeur de texte qui donne des recommandations pour l’optimisation des nouveaux contenus.
En gros, l’outil vous permettra d’obtenir une liste de mots-clés qui reflètent ce qui marche chez vos concurrents et ce que Google valorise. La partie la plus délicate est la manière dont vous allez utiliser cette liste de mots-clés afin de produire un contenu utile à vos visiteurs.
2.3.1. Modifier la liste de mots-clés
Retenez que l’objectif n’est pas de reprendre la même chose que vos concurrents ou de les mentionner, mais d’utiliser les données pour trouver des idées plus percutantes que ce qu’ils font. C’est pourquoi il est important de commencer par affiner la liste de mots-clés en utilisant votre bon sens.
2.3.1. Détecter les sujets manquants
En réalité, la liste de terme clé obtenu à partir de l’analyse TF*IDF ne devrait pas vous servir pour fourrer plusieurs fois des clés dans un contenu. Malgré que la mesure TF*IDF vous permet d’avoir beaucoup de mots-clés pertinents pour vos contenus, ce n’est pas une raison pour revenir à l’ancienne habitude de bourrage de mots-clés dans les articles.
L’analyse TF*IDF devrait plutôt vous permettre de détecter les idées manquantes qui devraient figurer dans votre contenu afin qu’il soit au complet. Ces idées peuvent être aussi petites qu’un dimensionnement à ajouter à une fiche produit ou aussi grandes qu’un paragraphe de 200 mots à ajouter à un article de Blog pour le rendre plus complet, plus pertinent. L’analyse TF*IDF vous aide à trouver la meilleure manière de bien optimiser vos contenus.
2.3.3. Modifier le format de vos pages si nécessaire
En analysant les sites concurrents, vous devez aussi tenir compte du format qu’ils utilisent et surtout ce qui marche le plus. Certes, il est difficile de changer la structure et la mise en page d’un site web.
Ces actions nécessitent d’ailleurs beaucoup de ressources et de disponibilités. Néanmoins, si vous jugez nécessaire à partir de vos analyses de modifier le contenu global du site, sa mise à jour ainsi que sa conception afin de garantir une meilleure expérience aux utilisateurs et bien optimiser votre référencement, il faut donc mettre toutes les ressources de côté pour le faire.
Voici quelques conditions qui peuvent vous obliger à mettre à jour la conception de votre site :
- Impossible d’ajouter de nouvelles sessions de contenu à cause de la structure du site ;
- La page ne reflète pas la meilleure intention de recherche ;
- Les sessions actuelles des pages web ne supportent pas les contenus trop volumineux ;
- La page web manque de composants interactifs pour être efficace, etc.
Chapitre 3 : Avantages et limites du Term frequency*Inverse Document Frequency en SEO
Pourquoi les experts SEO ne doivent pas négliger la mesure TF*IDF dans l’élaboration de leur stratégie de référencement naturel ? Qu’est-ce que cette méthode apporte de plus à l’optimisation des sites web dans les SERP ? Découvrez dans cette parties les avantages et inconvénients que présentent l’analyse TF*IDF.
3.1. Les avantages du term Frequency*Inverse Document Frequency
C’est une évidence que la méthode TF*IDF (Term Frequency*Inverse Document Frequency) apporte beaucoup de raccourcis en SEO pour réduire la peine des référenceurs web. En effet, la finalité d’une analyse TF*IDF est d’obtenir un solde ou des valeurs de pondération. Ces valeurs contribuent essentiellement à :
- Enrichir la pertinence d’un contenu ;
- Produire des contenus web bien optimisés ;
- Optimiser le positionnement d’un site web pour les recherches de mots-clés pertinents.
3.1.1. Augmentation de la pertinence d’un site
La fréquence des mots-clés dans un contenu est d’une importance très capitale pour le référencement d’une page web. Elle représente l’un des principaux critères sur lesquels Google se base pour classer les sites dans les SERP.
En effet, lorsqu’un utilisateur effectue une requête sur Google, les algorithmes du moteur de recherche se chargent d’étudier la concordance sémantique entre la demande de l’utilisateur et les contenus de sites indexés. Votre site est donc susceptible d’apparaître dans les résultats de recherche si votre article aborde le sujet de la requête avec plus de pertinence.
L’analyse term frequency*Inverse document frequency trouve son importance juste au niveau de l’amélioration de la qualité des contenus du site. Étant donné que Google classe les sites sur la base de la relation sémantique entre la requête de l’internaute et les contenus des sites, il est important pour le référenceur d’enrichir les informations qu’il propose aux visiteurs.
Le calcul TF*IDF permet alors d’obtenir des valeurs de pondération pour réaliser une analyse sémantique en vue de trouver les meilleures idées pour rendre pertinent les contenus des pages web.
3.1.2. Production de contenus web originaux et optimisés
L’originalité et la qualité des contenus web sont également des points essentiels qui facilitent le positionnement d’un site web sur Google. Il faut dire que c’est qui vous démarque d’ailleurs et vous place au-dessus de vos concurrents.
L’analyse du TF*IDF est l’une des techniques les plus utilisées en référencement naturel pour trouver des idées de contenus originaux. Cette technique permet aux SEO de faire une étude approfondie des sites concurrents et d’effectuer des comparaisons concurrentielles.
Les résultats issus de cette analyse serviront à élaborer une stratégie de marketing de contenu basée sur des mots-clés pertinents. L’avantage dans l’utilisation de cette technique est que vous n’aurez pas à calculer de façon manuelle la mesure TF*IDF.
Il existe aujourd’hui plusieurs outils SEO qui automatisent cette fonction. Il s’agit des outils comme :
3.1.3. Optimisation de site web pour les recherches de mots-clés pertinents
La mesure de la fréquence de terme et de la fréquence de document inverse est devenue un indicateur très important pour l’optimisation des contenus web. En effet, le rôle de l’analyse ne se limite pas sur la détermination de la solde ou la fréquence d’apparition d’un mot-clé ou une expression dans un article.
Elle représente également un outil de génération de mots-clés pertinent et de nouvelles idées de contenus. Le TF*IDF vous permet en réalité de découvrir les mots-clés associés à votre terme principal qui marche et surtout les idées de contenus que Google priorise.
Ces données et informations vous permettront de facilement optimiser vos contenus web et de vous positionner sur les mots-clés pertinents. Un avantage du term frequency*inverse document frequency qu’il ne faut pas négliger est qu’il vous permet de détecter si vous pratiquez du keyword stuffing dans la création de vos contenus ou si les mots-clés que vous utilisez sont sous-optimisés.
3.2. Les limites de l’analyse TF*IDF
Si la méthode de calcul du TF*IDF représente une meilleure stratégie pouvant contribuer à l’élaboration d’une stratégie de marketing de contenu axé sur les mots-clés, elle est loin d’être une méthode parfaite, sans inconvénient. Bien qu’il soit utilisé dans la majorité des cas, la mesure TF*IDF présente quelques limites qu’il ne faut surtout pas négliger.
L’analyse de la métrique TF*IDF permet de faire une étude générale de mots-clés, mais cette étude ne prend pas en compte les termes synonymes du mot-clé principal. Par ailleurs, cette technique est insuffisante pour mieux référencer un site sur Google, surtout avec les mises à jour permanentes des algorithmes.
De plus, l’analyse TF*IDF ne permet pas de différencier les différentes composantes d’un article sur une page web. Si on convient qu’un article est composé des composantes comme (titres, en-têtes, images, légendes, etc.), la mesure TF*IDF ne prend pas en compte toutes ses composantes lors de la détection de la fréquence du mot-clé principal.
En cas de keyword stuffing ou de sous-optimisation de mots-clés, la méthode ne permet pas de détecter les phrases ou paragraphes touchés. Enfin, il faut noter que cette méthode de calcul de la fréquence d’apparition de terme ne marche qu’avec les articles volumineux.
Le TF*IDF donne des résultats pratiquement insignifiants lorsqu’il s’agit des contenus généralement courts comme les articles de presse, les fiches produits, etc. L’analyse du TF*IDF ne peut donc pas donner des résultats satisfaisants sur les sites comme :
- Les boutiques en ligne ;
- Les sites d’annonces ;
- Les portails d’informations, etc.
Résumé
La possibilité d’utiliser l’analyse TF*IDF pour générer de nombreux mots-clés associés à un mot-clé principal ainsi que de nouvelles idées de contenus fait de cette mesure un outil performant de référencement SEO. Si vous avez compris le sens du calcul de la fréquence de terme et de la fréquence de document inverse, vous avez donc une idée de la base de positionnement des pages web dans les résultats de recherche Google.
L’analyse TF*IDF peut donc vous servir pour vos études de mots-clés pertinentes afin d’élaborer une stratégie de marketing de contenu rentable pour votre business en ligne. Toutefois, cette méthode peut parfois présenter des inconvénients ou ne fonctionne pas sur tous les coups.
J’espère que cet article vous a apporté un plus. N’hésitez pas de me mentionner ce que vous pensez du Term Frequency*Inverse Document Frequency en commentaire.
