WDF-IDF steht fĂŒr „Within Document Frequency-Inverse Document Frequency“. Es handelt sich um eine erweiterte Form des TF-IDF-Modells (Term Frequency-Inverse Document Frequency), das in der Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Textanalyse verwendet wird. WĂ€hrend TF-IDF die HĂ€ufigkeit eines Wortes in einem Dokument im Vergleich zu seiner HĂ€ufigkeit in einem gesamten Dokumentenkorpus misst, fokussiert sich WDF-IDF spezifischer auf die Verteilung und Gewichtung von Wörtern innerhalb eines einzelnen Dokuments.
- Within Document Frequency (WDF): Diese Komponente misst, wie oft ein Begriff innerhalb eines spezifischen Dokuments im VerhĂ€ltnis zur GesamtlĂ€nge des Dokuments vorkommt. Anders als beim traditionellen TF, der einfach die Anzahl der Vorkommen zĂ€hlt, berĂŒcksichtigt WDF die relative Bedeutung des Begriffs im Kontext des gesamten Dokuments.
- Inverse Document Frequency (IDF): Ăhnlich wie bei TF-IDF bewertet diese Komponente die Einzigartigkeit eines Begriffs, indem sie untersucht, wie hĂ€ufig er in einem gesamten Dokumentensatz vorkommt. Seltene Begriffe erhalten dabei ein höheres Gewicht.
WDF-IDF wird in der SEO-Analyse verwendet, um relevante SchlĂŒsselwörter und Phrasen in einem Dokument zu identifizieren und deren angemessene Dichte zu bestimmen. Dieses Verfahren hilft dabei, Inhalte zu optimieren, indem es sicherstellt, dass wichtige Begriffe angemessen hervorgehoben werden, ohne dabei in Keyword-Stuffing zu verfallen. Es ermöglicht ein besseres VerstĂ€ndnis dafĂŒr, wie Suchmaschinen die Relevanz und QualitĂ€t von Webinhalten bewerten könnten, und unterstĂŒtzt so die Erstellung von SEO-freundlichen Texten, die sowohl fĂŒr Nutzer als auch fĂŒr Suchmaschinen relevant und informativ sind.
