TF（词频）定义某个词在文档中出现的频率； IDF（逆文档频率）指的是单词在一组较大的文档（通常称为“语料库”）中出现的频率。 IDF 旨在降低语料库中经常使用的不重要词语（冠词、介词等）的权重。因此，具有高 TF 和 IDF 的术语的重要性较低，而具有高 TF 和低 IDF 的术语的重要性较高。
乍一看，TF-IDF 似乎为关键词填充的重要性提供了科学的解释。您确定一个具有低 IDF 的好关键词（例如“城市自行车”），将其放在文章的每个段落中，并向 Google 表明您的内容与竞争对手相比极为相关。但事实并非如此。 Google 的算法旨在识别那些随意塞满关键词的页面并对其进行惩罚。
有几种 SEO 工具使用 TF-IDF 进行关键字分析。例如，SEMrush SEO Ideas 和 SEO Content Template工具 依靠 TF-IDF 为您提供内容中使用的单词列表：您的列表将根据每个单词出现的文档数量自动排序。
精选片段
您已经收集了一组语义相关的词，确保它们具有良好的 TF-IDF，并且您希望迪拜电邮清单您的内容能够到达 Google 的第一页并提高您的自然流量。
但存在一个风险，即几乎没有人会点击你优化良好、标题引人注目的片段，因为有人垄断了第一屏，并垄断了互联网上所有人的注意力。
这个“某人”是一个精选片段。
精选摘要（称为“零位置”）是显示在查询结果数量正上方的框。精选摘要的目标是提供能够回答您的查询的内容，而无需您点击搜索结果。
大多数精选片段确实垄断了第一个屏幕。结果，里面内容的点击率显著增加——一些研究表明点击率增加了四倍——而前十名中的其他页面的点击量却不如以前多。这就是为什么组织您的内容以出现在精选片段中至关重要。