Le TF-IDF est un peu un mystère dans le monde du référencement. Il s’agit pourtant d’un indicateur extrêmement utile dans l’élaboration de la stratégie de contenu. C’est en partie pour cette raison que les algorithmes utilisés par quelques logiciels de référencement sont basés sur le score réputé du TF-IDF. Mais, de quoi s’agit-il exactement ? Comment le déterminer ? Comment le comprendre ? Est-il réellement efficace ? Dans cet article sur le TF-IDF, j’apporte les réponses à ces questions.
Qu’est-ce que le TF-IDF exactement ?
TF et IDF sont deux indicateurs qui font respectivement référence au terme “Fréquence de Terme” et à la Fréquence Inverse de Document. Le terme TF est utilisé pour décrire la fréquence à laquelle un mot spécifique est utilisé dans le texte. La méthode utilisée pour calculer la TF est similaire à celle employée pour calculer la fréquence d’un mot dans le texte. Il s’agit simplement de diviser le nombre d’occurrences du mot dans le texte, par le nombre total de mots qui apparaissent dans le texte.
L’IDF est une mesure de l’importance d’une phrase particulière dans un ensemble de documents.
En substance, le TF IDF est une évaluation de l’importance d’un terme ou d’un mot significatif dans un article, sur la base de sa fréquence dans les pages. Il est extrêmement précis car il peut éliminer les mots qui apparaissent en grande quantité dans tous les textes, quel que soit le sujet.
Comment fonctionne-t-il ? Quelle formule utilise-t-il ?
La formule TF-IDF combine deux indicateurs qui la composent.
Elle s’écrit de la manière suivante :
- Wx,y est le score de pertinence d’un mot x dans un élément y (TF-IDF) ;
- La fréquence du mot “x” dans le document ;
- DFx est le nombre de documents qui ont le mot x ;
- N représente le nombre de documents.
Voici un exemple concret pour vous aider à mieux comprendre.
Nous essayons de déterminer le score de pertinence de l’expression “netlinking” dans un article de 1000 mots qui inclut le terme 25 fois. Le TF fournit 0,025 (c’est-à-dire 25/1000).
Nous allons maintenant considérer que le site concerné contient 1000 pages et que netlinking est un terme qui apparaît dans 100 d’entre elles. netlinking se trouve sur 100 d’entre elles. La formule de l’IDF donne le résultat suivant : log (1000/10) = 2.
Le score TF-IDF pour notre terme est un résultat de 0,025*2 ce qui donne 0,05.
Que peut-on en déduire ?
Lors de l’analyse d’un document, deux aspects peuvent faire varier plus ou moins le TF-IDF : la fréquence d’un mot dans un document particulier, et la quantité de documents dans lesquels le mot est présent. Par conséquent, plus le score du TF-IDF d’un mot clé est élevé, plus il est important d’un point de vue lexical.
Cependant, afin d’interpréter correctement les résultats d’une analyse TF-IDF, il faut les comparer à d’autres résultats. Par exemple, si, pour le même article, un mot A obtient un score de 5 et un mot B un score de 3, cela indique que A est le mot clé le plus important ou le plus pertinent dans le contexte de l’étude. C’est sur le même principe (mais plus compliqué) que les algorithmes d’exploration de contenu sont conçus pour classer les documents en fonction du sujet et des mots clés.
Quand est-il approprié de l’utiliser ?
De nombreux experts en référencement et webmasters utilisent le TF IDF pour évaluer le niveau d’optimisation de leurs articles par rapport à ceux de l’article le plus cité dans la page de résultats de Google (les 10 premiers résultats). De cette manière, ils sont en mesure de corriger les faiblesses de leur stratégie de mots-clés et d’accroître son efficacité et son efficience. Cependant, pour que cette stratégie fonctionne, elle ne doit être appliquée que dans certaines situations. Quels sont ces cas ?
Si une page ayant une valeur ajoutée élevée est retirée de la deuxième page
Il n’est pas rare qu’un article à fort potentiel ne soit pas indexé à partir de la deuxième page de résultats de Google malgré toutes les mesures d’optimisation prises pour le booster : netlinking, optimisation technique et balisage, mises à jour périodiques… Dans ce cas, cela pourrait être dû à un manque d’optimisation sémantique (un mot-clé principal qui n’est pas fréquemment utilisé, par exemple).
Pour résoudre ce problème Pour résoudre ce problème, il suffit d’effectuer une analyse TF-IDF des mots-clés de chacun des sites Web placés en tête de la SERP pour découvrir ce qui n’est pas présent dans le contenu que vous souhaitez promouvoir. À l’aide de cette étude, nous pouvons facilement modifier la stratégie de mots-clés du site Web qui se trouve en deuxième page pour qu’il apparaisse plus haut dans la SERP.
Sachez que les algorithmes de Google évoluent, ils sont devenus plus sophistiqués qu’auparavant. Le FDI reste un élément à prendre en compte, mais ce n’est pas le seul élément à considérer pour améliorer la qualité de votre contenu.
Quand un site web perd progressivement sa position
Être en tête de Google est une chose. Cependant, maintenir cette position sur le long terme en est une autre. En effet, comme la concurrence est très vive et que l’algorithme des moteurs de recherche change constamment, il est possible qu’un site perde progressivement sa position s’il n’est pas maintenu avec un haut niveau de référencement.
L’analyse TF-IDF permet de déterminer la cause de l’origine du déclassement et de prendre rapidement des mesures pour l’arrêter.
Si un site de vente a des difficultés à se classer pour les mots clés
Le TF-IDF n’est pas seulement utile pour les billets de blog ou les articles informatifs. Il peut être utilisé pour optimiser le contenu de la page de vente. Dans ce cas, l’analyse comparative doit être effectuée en conjonction avec les pages de vente (ou pages de produits) qui sont bien classées pour le mot-clé ciblé.
Comment faire une analyse TF-IDF ?
Il existe une variété d’outils de référencement qui peuvent déterminer précisément le TF-IDF pour les mots clés en moins de quelques secondes. Les plus reconnus sont Ryte et Link Assistant. Toutefois, avant de pouvoir utiliser ces outils, vous devez d’abord exécuter un analyseur SERP pour recueillir des informations sur les 10 sites Web les plus fréquentés pour les mots clés que vous ciblez. Ce sont ces données que vous transférez à l’outil d’analyse TF-IDF afin d’obtenir des résultats de l’analyse.
Ce dont vous devez être conscient
Bien que l’analyse TF-IDF semble être utile pour optimiser le contenu, elle doit être prise avec une certaine prudence pour diverses raisons. En réalité, il s’agit d’une méthode non éprouvée, extrêmement simple, qui ne tient pas compte des synonymes, des intentions de recherche et des objectifs de rédaction. Cela contraste avec les algorithmes utilisés par les moteurs de recherche, qui se sont considérablement développés au cours des dernières années. Ils peuvent reconnaître les synonymes et prendre en compte le contexte des mots pour déterminer si deux mots sont censés parler du même sujet ou non, ce qui n’est pas le cas du TF-IDF.
Pour conclure, je recommande de ne pas se fier uniquement au TF-IDF pour optimiser le contenu d’un site Web, car il pourrait y avoir un certain biais. Cependant, ce score peut être extrêmement utile pour analyser le niveau d’optimisation sémantique d’un texte difficile à classer.
