Qu'est-ce que le TF-IDF en SEO ?

TF-IDF signifie « term frequency-inverse document frequency ». La méthode pondère un terme selon sa fréquence dans votre document rapportée à sa rareté dans un ensemble de documents. Un mot présent partout obtient un score faible ; un mot que vos concurrents emploient souvent et qui est absent de votre page obtient un score élevé. En SEO, on s'en sert pour faire remonter le vocabulaire qu'un sujet exige.

Comment utiliser un outil TF-IDF ?

Collez votre brouillon, ajoutez les pages actuellement positionnées sur votre requête cible, puis lisez les termes qui obtiennent un score élevé chez elles et sont absents chez vous. Ce sont vos manques. L'objectif est de repérer les sous-sujets qu'il vous reste à traiter, ce que ces mots représentent généralement, puis d'écrire ces sections.

Le TF-IDF est-il encore pertinent face à l'IA de Google ?

Comme diagnostic, oui. Google a abandonné depuis longtemps la pondération directe du TF-IDF : sa valeur tient aujourd'hui à l'analyse. C'est un moyen rapide, économique et explicable de trouver les concepts qu'une page complète sur votre sujet couvre. Traitez le résultat comme un brief de recherche.

Quelle différence avec la densité de mots-clés ?

La densité compte les répétitions à l'intérieur d'un seul texte. Le TF-IDF compare votre texte à d'autres et montre ce qui manque, ce qui renseigne sur le sujet. La densité protège de l'excès ; le TF-IDF guide la couverture.

Comment le poids est-il calculé ici ?

Les deux textes sont mis en minuscules, découpés en mots, puis débarrassés des mots vides et des nombres. La fréquence d'un terme est la part des mots restants qu'il représente dans un texte. Avec deux textes, la fréquence inverse de document vaut ln(3 / (1 + nombre de textes contenant le terme)) + 1 : environ 1,41 pour un terme présent dans un seul texte, 1 pour un terme présent dans les deux. Le poids est le produit des deux. La priorité est Élevée au-dessus de 0,01, Moyenne au-dessus de 0,005, Faible en dessous, ce qui distingue un terme employé une fois sur une page longue d'un terme employé d'un bout à l'autre.

Cet outil TF-IDF est-il gratuit ?

Oui : gratuit, illimité et utilisable immédiatement, directement sur cette page. Tout est calculé localement dans votre navigateur : tout ce que vous collez reste sur votre appareil.

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Texte du concurrent

Le texte brut donne les meilleurs résultats : copiez le corps de l'article qui se positionne, en laissant de côté ses menus.

Exemple deux textes courts sur la meta description · Manquants chez vous

Termes du concurrent: 27
Manquants chez vous: 18
Plus faibles chez vous: 3
Chez vous seulement: 10
Couverture: 3333 %

#	Terme	Concurrent	Vous	Poids TF-IDF	Statut
1	extrait	×3	-	0.117	Manquant Élevée
2	recherche	×2	-	0.078	Manquant Élevée
3	intention	×2	-	0.078	Manquant Élevée
4	pixels	×2	-	0.078	Manquant Élevée

14 autres termes manquants, puis les termes communs et les termes uniques. Chargez l'exemple pour voir le rapport complet.

Comment lire le rapport.

01
Les manquants d'abord

La vue par défaut liste les termes du texte concurrent qui sont absents du vôtre, du plus lourd au plus léger. Chacun est un mot que la page qui se positionne a jugé utile. Lisez-les comme des sous-sujets à traiter.
02
Présents, mais plus faibles

Un terme que vous employez une fois et qu'il emploie six fois est aussi un manque. Le filtre « Plus faibles » classe les termes communs selon le poids supplémentaire qu'ils ont de son côté. Ce sont les sections à approfondir.
03
Ce que vous seul couvrez

Les termes présents dans votre seul texte sont soit votre angle, soit votre bruit. Gardez ceux qui servent la requête. Le reste marque l'endroit où vous avez quitté le sujet.

Ce qui compte, c'est la couverture.

Le TF-IDF pondère un terme selon sa fréquence dans un texte, rabattue selon sa banalité dans les textes comparés. Avec deux textes, le rabais est faible et la lecture est simple : un terme qui pèse lourd pour la page qui se positionne et qui est absent de la vôtre signale un sujet à traiter.

Google a cessé de noter les pages ainsi depuis des années. L'outil reste utile parce que les pages positionnées sur une requête s'accordent en général sur le vocabulaire qu'elle exige, et que le plus court chemin pour voir ce vocabulaire est de comparer. Traitez la liste comme un brief : chaque terme manquant est une question à laquelle votre page doit encore répondre.

Comparez votre texte à chacun des trois premiers résultats. Un terme que les trois emploient et qui manque chez vous est une lacune presque certaine ; un terme qu'un seul emploie est son angle. Écrivez ensuite la section autour du mot : expliquer que Google tronque à la largeur en pixels fait progresser la page, bien plus que répéter « pixels » quatre fois.

Questions

Qu'est-ce que le TF-IDF en SEO ?: TF-IDF signifie « term frequency-inverse document frequency ». La méthode pondère un terme selon sa fréquence dans votre document rapportée à sa rareté dans un ensemble de documents. Un mot présent partout obtient un score faible ; un mot que vos concurrents emploient souvent et qui est absent de votre page obtient un score élevé. En SEO, on s'en sert pour faire remonter le vocabulaire qu'un sujet exige.
Comment utiliser un outil TF-IDF ?: Collez votre brouillon, ajoutez les pages actuellement positionnées sur votre requête cible, puis lisez les termes qui obtiennent un score élevé chez elles et sont absents chez vous. Ce sont vos manques. L'objectif est de repérer les sous-sujets qu'il vous reste à traiter, ce que ces mots représentent généralement, puis d'écrire ces sections.
Le TF-IDF est-il encore pertinent face à l'IA de Google ?: Comme diagnostic, oui. Google a abandonné depuis longtemps la pondération directe du TF-IDF : sa valeur tient aujourd'hui à l'analyse. C'est un moyen rapide, économique et explicable de trouver les concepts qu'une page complète sur votre sujet couvre. Traitez le résultat comme un brief de recherche.
Quelle différence avec la densité de mots-clés ?: La densité compte les répétitions à l'intérieur d'un seul texte. Le TF-IDF compare votre texte à d'autres et montre ce qui manque, ce qui renseigne sur le sujet. La densité protège de l'excès ; le TF-IDF guide la couverture.
Comment le poids est-il calculé ici ?: Les deux textes sont mis en minuscules, découpés en mots, puis débarrassés des mots vides et des nombres. La fréquence d'un terme est la part des mots restants qu'il représente dans un texte. Avec deux textes, la fréquence inverse de document vaut ln(3 / (1 + nombre de textes contenant le terme)) + 1 : environ 1,41 pour un terme présent dans un seul texte, 1 pour un terme présent dans les deux. Le poids est le produit des deux. La priorité est Élevée au-dessus de 0,01, Moyenne au-dessus de 0,005, Faible en dessous, ce qui distingue un terme employé une fois sur une page longue d'un terme employé d'un bout à l'autre.
Cet outil TF-IDF est-il gratuit ?: Oui : gratuit, illimité et utilisable immédiatement, directement sur cette page. Tout est calculé localement dans votre navigateur : tout ce que vous collez reste sur votre appareil.

Les outils qui vont avec

Un concurrent, c'est une comparaison. Dix, c'est une stratégie.

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Comment lire le rapport.

Les manquants d'abord

Présents, mais plus faibles

Ce que vous seul couvrez

Ce qui compte, c'est la couverture.

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