Mit der TF*IDF-Analyse kannst du wichtige Begriffe zu verschiedenen Hauptkeywords für deine SEO-Texte finden. Sobald du ein Keyword eingibst und die Analyse startest, prüft das TF*IDF-Tool die organischen Suchergebnisse und findet aus den Top-Webseiten Begriffe, die besonders relevant zum Thema sind.
Reiche deine Texterstellung mit den gefundenen Begriffen aus dem TF*IDF-Tool an und optimiere sie dadurch für Suchmaschinen. So verbesserst du deine Rankings und steigerst die Chance auf Featured Snippets und andere gute Plätze in den Suchergebnissen.
Wenn dein SEO-Content bisher nicht rankt, können wir ihn uns gerne gemeinsam anschauen. Lass uns hierzu am besten unverbindlich miteinander sprechen, wenn du ernsthaft mehr Besucher und Conversions auf deiner Website verzeichnen willst.
Definition: Was ist TF*IDF?
TF*IDF ist die Abkürzung für eine mathematische Formel, bei der die Häufigkeit eines Begriffs (Term Frequency, TF) in einem Text mit der inversen Dokumentenhäufigkeit (Inverse Document Frequency, IDF) multipliziert wird.
Um das Verständnis zu vereinfachen, erklären wir dir nachfolgend beide Teile der Formel:
Term Frequency
- Die TF zeigt, wie oft ein Begriff in einem Text vorkommt.
- Je öfter ein Begriff in deinem SEO-Text auftaucht, desto höher ist seine Term-Gewichtung.
Inverse Document Frequency
- Bei der IDF-Analyse untersuchen TF*IDF-Tools in der Regel die ersten zehn bis zwanzig organischen Suchergebnisse zu einem Hauptkeyword.
- Die inverse Dokumentenhäufigkeit hilft dabei, Begriffe auszusortieren, die in vielen Texten vorkommen und nicht besonders aussagekräftig sind.
Multiplizierst du die Ergebnisse aus der Termfrequenz mit denen aus der inversen Dokumentenhäufigkeit, so bekommst du Begriffe, die für das Hauptkeyword besonders typisch sind und gleichzeitig inhaltlich wichtig.
Wie lautet die Formel von TF*IDF?
Bei der TF*IDF-Formel wird die Häufigkeit von Begriffen (TF) in einem Text mit dieser Formel für die inverse Dokumentenhäufigkeit multipliziert:
Die inverse Dokumentenhäufigkeit ist das Ergebnis des Logarithmus der Gesamtzahl der Dokumente (ND) geteilt durch die Anzahl der Dokumente, die den jeweiligen Begriff enthalten (ft).
Die vollständige Formel für die TF*IDF-Analyse lautet somit:
Was unterscheidet die TF*IDF-Analyse von einer Keyword-Analyse?
Du kennst bestimmt schon einige SEO-Tools, mit denen du Keywords recherchieren und analysieren kannst. Bekannte Beispiele sind Ahrefs, Sistrix und UberSuggest.
Die meisten SEO-Tools haben leider keine Funktionen zur Term-Analyse, wie du sie bei TF*IDF-Tools findest.
Kurz zur Verdeutlichung:
Im ersten Bild siehst du einen Screenshot aus einer TF*IDF-Analyse mit TermLabs. Du siehst einzelne Wörter, die absteigend nach ihrer Relevanz geordnet sind.
Direkt darunter siehst du einen Screenshot aus einer Keyword-Analyse mit Ahrefs. Hier sind Keywords aufgeführt, die meistens aus mehreren Wörtern bestehen und absteigend nach Suchvolumen sortiert sind.
Nach wie vor hat die Einbindung von Keywords bei der SEO Priorität, doch Keywords alleine stellen keinen Kontext sicher und verleihen deinem Text nicht die nötige thematische Tiefe.
Wenn du Website-Texte mit Rankingpotenzial schreiben lassen willst, musst du neben einem nutzeroptimierten Text mit hoher Qualität zwingend eine Keyword-Optimierung samt gezielter Term-Optimierung durchführen, um auch sämtliche Suchmaschinen zufriedenzustellen!
Wir setzen auf eine eigens entwickelte, praxiserprobte Methode zur Content-Erstellung – zugeschnitten auf deine Zielgruppe und entlang einer durchdachten Customer Journey. Texte, Bilder, SEO, Strategie: alles aus einer Hand, mit einem klaren Ziel – mehr qualifizierte Besucher, die wirklich konvertieren.
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Der vielfältige Nutzen der TF*IDF-Optimierung
Du kannst eine TF*IDF-Optimierung sowohl für bestehende Texte nutzen als auch vor dem Schreiben durchführen. Wir zeigen dir beide Möglichkeiten und geben praktische Tipps.
Wichtig zu wissen: Die TF*IDF-Methode lohnt sich nicht für alle Keywords. Das betrifft vor allem Keywords, zu denen es wenig Inhalte gibt. Auch bei Produktseiten bringt die TF*IDF-Optimierung meist wenig, da die Analyse von Keywords oft unwichtige Begriffe wie „Warenkorb“ und „PayPal“ vorschlägt.
Variante 1: Optimierung von bestehenden Texten
- Wenn du schon einen Text hast, kopiere ihn ins TF*IDF-Tool oder lass die URL crawlen.
- Trage dann das Hauptkeyword ein und starte die Analyse.
- Als Ergebnis siehst du, welche Begriffe in deinem Text fehlen und ergänzt werden sollten.
Mit der TF*IDF-Optimierung kannst du Texte mit viel Potenzial, die in ihrem Ranking feststecken, gezielt verbessern und ihr Ranking steigern. Auch Seiten, die an Ranking verloren haben, können nach einer TF*IDF-Optimierung zu wahren Traffic-Monstern werden.
Variante 2: Erstellung neuer SEO-Texte
- Gib im TF*IDF-Tool ein Hauptkeyword ein und starte die Analyse.
- Das Ergebnis der Analyse zeigt eine Liste an spezifischen Begriffen, die du in der empfohlenen Häufigkeit in deinem Text verwenden solltest.
Vor dem Schreiben neuer SEO-Texte kann dich die TF*IDF-Analyse auf Begriffe und Unterthemen bringen, an die du sonst nicht gedacht hättest. So deckst du das Thema vollständiger ab und erzeugst thematische Relevanz.
Füge die Begriffe aus dem TF*IDF-Tool so in deinem SEO-Text ein, dass er natürlich klingt und angenehm zu lesen ist. Damit bietest du sowohl deinen Lesern als auch den Suchmaschinen hochwertige Inhalte.
In leistungsstarken TF*IDF-Tools kannst du neben dem Hauptkeyword und der URL weitere Einstellungen vornehmen. Zum Beispiel lassen sich Parameter wie der Korpus-Rang und die Anzahl der analysierten Webseiten anpassen.
WDF*IDF oder TF*IDF – was ist besser?
Neben der TF*IDF-Analyse gibt es auch die WDF*IDF-Analyse. Der Unterschied:
WDF*IDF berücksichtigt zusätzlich die Verteilung der Wörter im Text, was Hinweise auf ihre inhaltliche Relevanz geben kann.
Die Expertenmeinungen sind gespalten: Einige bevorzugen WDF*IDF als umfassenderes Verfahren, andere – wie wir – setzen auf TF*IDF.
Warum wir als Content-Agentur TF*IDF besser finden:
- Bei der WDF*IDF-Methode werden Begriffe stärker gewichtet, die im ganzen Dokument verteilt sind – also auch jene, die thematisch nicht relevant sind.
- Spezifische Fachbegriffe kommen jedoch oft in vielen Fällen nur in bestimmten Textabschnitten vor.
- TF*IDF bewertet diese abschnittsweise auftretenden Begriffe nicht ab, sondern berücksichtigt sie gleichwertig.
Für dich als Anwender ist die gute Nachricht: Beide Verfahren funktionieren für die SEO-Optimierung. Egal für welche Methode du dich entscheidest – sie wird dir helfen, bessere Rankings zu erzielen.
Für unsere Kunden schreiben wir täglich Blogartikel und wissen daher, wie wir Content zum Ranken bringen.
Bevor du also Zeit und Geld in halbherzigen oder nicht funktionierenden Content steckst: Wie wäre es mit einer Zusammenarbeit zwischen uns?
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