TF*IDF – Comment optimiser son contenu SEO de manière algorithmique ?

Guide SEO

Avez-vous besoin d’aide pour écrire un contenu optimisé algorithmiquement pour votre SEO ? La fonction TF*IDF vous aidera à créer un contenu unique pour vos utilisateurs mais surtout pertinent sémantiquement aux yeux de Google. La création de contenu qui plaira à vos utilisateurs, tout en étant optimisé pour les moteurs, est un processus qui évolue sans cesse dans le temps et au fil du temps. Le moteurs de recherche Google met constamment à jour son algorithme de classement des résultats de recherches, forçant nous SEO à repenser notre stratégie de contenu SEO.

Dans le passé, la densité des mots-clés était la méthode la plus couramment utilisée pour écrire du contenu, en passant souvent par la sur-optimisation, mais cette époque est révolue depuis longtemps. Depuis l’introduction de Google Panda en 2011, et l’arrivée de Rank Brain (IA Google) en Octobre 2015, la qualité du contenu du site Web est devenue particulièrement importante. Maintenant, nous nous concentrons sur la façon dont les moteurs de recherche pèsent les mots-clés en fonction d’un corpus sémantique. Ils faut désormais utiliser des termes clés connexes et ou complémentaires dans vos textes pour montrer aux moteurs de recherche que votre contenu est unique pour l’utilisateur et surtout pertinent et riche pour Google. Et c’est en ce point que l’analyse TF*IDF peut aider à enrichir sémantiquement et algorithmiquement vos contenus SEO.

Pourquoi et comment Google pondère les mots-clés ?

Il existe un certain nombre de façons pour le moteur de recherche Google de pondérer les mots-clés dans un contenu, mais la méthode la plus courante est la fréquence de la présence de certaines expressions ou mots-clés.

➤ Le contenu parle-t-il vraiment au lecteur ?
➤ Est-ce exactement ce qu’ils veulent lire lorsqu’ils cliquent sur votre page ?
➤ Est-ce que cela résout leur problème ?

Plus votre contenu a du sens et est pertinent pour l’utilisateur, et plus il risque d’avoir du poids pour le moteur de recherche. L’évaluation du contenu d’un site Web est un défi pour la recherche d’informations, car l’algorithme de Google doit comprendre le contenu réel d’un site Web et sa pertinence par rapport aux autres. Que dans l’esprit, Google fonctionnent finalement toujours de la même façon, via les statistiques et les mathématiques ! La question est de savoir comment calculer mathématiquement le sujet et l’intention issu d’une recherche d’un internaute et d’un article.

Comment fonctionne TF*IDF ?

La fonction TF*IDF peut être utilisée pour trouver le poids et l’importance d’un seul mot-clé dans un certain contexte. L’importance du mot-clé augmente proportionnellement au nombre de fois que le mot apparaît dans le document, et en fonction de la fréquence à laquelle il apparaît dans d’autres documents sur Internet : le “corpus”. On peut par exemple calculer cette fréquence sur les 100 premiers documents indexés par Google sur un terme précis de recherche. L’idéal à mon sens serait même de ne prendre que les résultats avec 0 backlinks, permettant ainsi d’obtenir les résultats brut et 100% pertinents algorithmiquement.

L’indice et la fréquence de mots-clés trouvés dans le contenu que vous écrivez peuvent être mesurés via la formule TF*IDF pour juger de leur importance. La formule est basée sur un logarithme, et donne un score qui est utilisé pour déterminer les termes les plus importants dans un document. Comme elle est basée mathématiquement et statistiquement, la formule TF*IDF peut être utilisée dans n’importe quelle langue.

Quelle est la formule du TF*IDF ?

Le logarithme TF*IDF est un calcul de la “fréquence du terme” et de la “fréquence du document inverse” :

TF est l’abréviation de “Term Frequency“. Il détermine la fréquence relative d’un terme (un mot ou une combinaison de mots) dans un document. La fréquence des termes est comparée à l’occurrence relative de tous les termes restants d’un texte, d’un document ou d’un site Web. (EDIT du 08/07 – Merci Sylvain Peronnet pour tes précisions chirurgicales)

Le logarithme permet de s’assurer qu’une vaste augmentation du mot-clé principal ne conduit pas à une valeur améliorée dans le calcul. Alors que la densité des mots-clés ne fait que calculer la répartition en pourcentage d’un seul mot par rapport au nombre total de mots d’un texte, la “fréquence des termes” tient également compte de la proportion de tous les mots utilisés dans un texte.

IDF : Fréquence des documents inverses “Inverse Document Frequency” – permet de mesurer l’importance du terme spécifique pour sa pertinence au sein du corpus. Les termes couramment utilisés, tels que “est”, “de” et “le” ont moins d’importance, car ils sont fréquemment utilisés dans tous les documents du corpus. L’IDF compare le nombre de tous les documents connus avec le nombre de textes contenant le terme. Le logarithme “compresse” aussi les résultats comme le montre la formule ci-dessous :

Jetez un coup d’oeil ici pour plus de détails sur la façon de calculer le TF*IDF

Conclusion

D’un point de vue SEO et optimisation sémantique , l’utilisation de cette formule vous permettra de savoir quels sont les mots clés à injecter dans vos contenus pour mieux ranker spécifiquement sur vos expressions stratégiques. Vous saurez quels mots-clés injecter pour vous mieux vous classer sur vos termes stratégiques. L’utilisation de la formule du TF*IDF est donc une solution statistique et mathématique particulièrement utile pour savoir quels mots-clés vous devez inclure dans vos textes en vue d’optimiser le plus chirurgicalement vos contenus SEO.

 

NinjaLinker
Web & SEO Addict depuis 2005, Consultant SEO indépendant depuis 2013, je me passionne pour toutes les techniques SEO avancées White, Grey et Black Hat. J'accompagne quotidiennement de grandes entreprises, start-ups et PME, afin de les épauler à concevoir et déployer leur stratégie SEO de manière efficace et perenne. Un projet, un audit, des questions ? Me contacter