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由于多项专利和一些出版物引用了该技术

因此对该技术的作用存在错误的假设。 对于大多数 SEO 顾问来说,TF-IDF 似乎是一种复杂的方法。 他们很少接受过数据科学方面的培训。 这就是为什么他们很容易认为这种方法的表面复杂性转化为它的有效性。 谁不想使用先进且革命性的技术来实现引擎优化? 看起来很有希望! 但它不是一个。

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SEO 工具可以帮助您使用 TF-IDF 分析方法优化内容。 所有这些工具都存在以下问题。 TF-IDF 是一种原始方法 TF-IDF 可以根据给定术语衡量语料库中文档的重要性。 它的技能  尼日尔电子邮件列表 是有限的,尤其是在使用同义词时。 事实上,对于术语“婴儿”来说,被认为与“婴儿”非常相关的文档可能会被忽略。 另一方面,谷歌知道“婴儿”和“婴儿”这两个词是密切相关的它们是同义词。

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除非查询的其余部分中有上下文线索证明情况并非如此。 这是基于同时出现以及两者在相似上下文中使用的可能性。 使用 TF 来确定术语的重要性是一个不完美的衡量标准  亚行目录 根据 SERP 中的使用频率来确定术语的重要性是一个不完善的措施。 如果一半语料库的搜索意图与另一半不同,则该术语的权重(其重要性)将为 50%。

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