Définition publiée le 10/11/2023
Le TF-IDF, un acronyme de "Term Frequency - Inverse Document Frequency", est une formule hautement considérée dans le domaine du SEO, et pour cause. C'est une méthode pour quantifier l'importance relative d'un terme spécifique dans un document ou une page web par rapport à un corpus de textes ou un site Web.
Définition du TF-IDF
Le TF-IDF lie deux concepts clés du monde du SEO, la Fréquence de Terme et la Fréquence Inverse de Document. Le premier aspect de cette association, la Fréquence de Terme (Term Frequency ou TF en anglais) mesure à quel point un certain mot est important dans un document spécifique par rapport à tous les autres mots. Cela se fait par un simple comptage du nombre de fois où un mot spécifique apparait dans un texte individualisé, puis en divisant cela par le nombre total de mots contenus dans le texte. Ce faisant, on obtient une mesure relative, une proportion, qui représente le poids du terme au sein du texte.
D'un autre côté, nous avons la Fréquence Inverse de Document ou Inverse Document Frequency (IDF). C'est un score qui se penche plutôt sur la récurrence d'un mot à travers un large corpus de documents. Il vise à déterminer si le mot est courant ou rare dans l'ensemble de ces documents. Pour le calculer, on prend le total de documents ensuite on divise ce chiffre par le nombre de documents contenant le mot en question. Enfin, on applique le logarithme au résultat pour obtenir le score IDF.
Historique et évolution du TF-IDF
La naissance de la méthode TF-IDF coincide avec l'évolution des premiers moteurs de recherche où il était question de placer en tête des résultats les pages web les plus pertinentes selon la requête entrée par l'utilisateur. Elle a connu un tournant significatif lors de l'ajout de l'IDF, ajout proposé par Karen Spärck Jones – une informaticienne britannique visionnaire – en 1972. L'IDF a ajouté de la profondeur à la méthode TF, offrant un moyen de normaliser les résultats et de donner un poids plus juste aux termes en fonction de leur rareté ou de leur fréquence au sein d'une collection de documents.
Depuis lors, le TF-IDF a connu une série d'améliorations et d'adaptations pour le rendre encore plus précis et polyvalent. L'une des variantes les plus marquantes est la formule Okapi BM25, qui utilise la similarité cosinus pour évaluer non seulement la fréquence des termes, mais aussi leur distribution au sein des documents.
Le Rôle du TF-IDF en SEO
Optimisation on-page et pertinence sémantique
En matière de SEO, le TF-IDF n’est pas seulement une simple méthode de calcul. Il s’agit d’un véritable outil d'optimisation on-page et de construction de contenu sémantique pertinent. Par exemple, en rédigeant un article sur "l'histoire de la pizza", le TF-IDF peut aider à évaluer combien de fois des termes pertinents comme "farine", "tomate" ou "Italie" doivent apparaître pour que le contenu soit jugé pertinent par les moteurs de recherche.
Identification des mots-clés stratégiques
L'analyse TF-IDF est également un outil précieux pour identifier les mots-clés qui sont les plus stratégiques pour le contenu d’un site web. En analysant les documents ou les pages qui se classent déjà bien pour un terme spécifique, il est possible de repérer quels mots-clés ils utilisent le plus et d'ajuster en conséquence son propre contenu.
Calcul et interprétation du TF-IDF
La formule du TF-IDF
Pour bien comprendre comment est calculé le TF-IDF, il faut se rappeler que ce dernier est le produit de deux composantes : la fréquence de terme, ou TF et la fréquence inverse du document, ou IDF. La fréquence de terme (TF) correspond à la fréquence à laquelle un mot spécifique apparait dans un document particulier. Pour le calculer mathématiquement, il suffit de diviser le nombre d'occurrences du terme spécifique par le nombre total de mots dans le document.
D'autre part, la fréquence inverse du document (IDF) pèse l'importance de ce mot spécifique dans un ensemble de documents ou corpus. Sa formule est le logarithme naturel du nombre total de documents divisé par le nombre de documents qui contiennent le terme spécifique.
Exemples pratiques et analyse comparative
Considérons un document de 1000 mots où le terme "SEO" est mentionné 20 fois. Dans ce cas, la fréquence de "SEO" auprès de ce document serait de 0,02 (20/1000).
Par ailleurs, imaginons que nous ayons un corpus comprenant 10 000 documents. Si le terme "SEO" apparait dans 500 de ces documents, alors son IDF serait de 1,3 soit le logarithme naturel de (10 000 / 500).
Par conséquent, pour ce document, le score de TF-IDF de 'SEO' serait le produit de la TF (0,02) et de l'IDF (1,3), donc de 0,026.
Prenons un autre exemple. Supposons un document comprenant 150 mots, où le terme "référencement" apparait 10 fois. Dans ce scénario, la fréquence du terme "référencement" serait de 0,067 (10/150). Supposons qu'il existe 2000 documents dans notre corpus, et que le terme "référencement" apparait dans 400 documents. Ainsi, l'IDF pour "référencement" serait de 1,61 (log(2000/400)). Par conséquent, pour ce document, le score de TF-IDF pour "référencement" serait de 0,108 (0,067 * 1,61).
Cette comparaison montre que le terme "référencement" a un score de TF-IDF plus élevé dans notre deuxième exemple que "SEO" dans le premier. Cela signifie que, dans le contexte de ces documents particuliers et du corpus, le terme "référencement" est plus important.
Limites et précautions dans l'utilisation du TF-IDF
Les limites inhérentes au TF-IDF
Bien que puissant, le TF-IDF présente certaines limites. Par exemple, il ne prend pas en compte les synonymes ni les intentions de recherche des utilisateurs. De plus, il est moins performant pour analyser les documents courts ou les sites avec peu de texte, comme pour les e-commerces qui privilégient les images et les vidéos.
Précautions à prendre et alternatives
Pour ces raisons, il est important d'utiliser le TF-IDF en conjonction avec d'autres méthodes SEO. Des techniques plus modernes, comme le NLP (Natural Language Processing), s'appuient désormais sur l'IA pour comprendre le contexte et les nuances du langage humain, ce que le TF-IDF seul ne peut pas faire.
L'Importance Relative du TF-IDF dans le SEO Moderne
Malgré ses limites, le TF-IDF reste un outil puissant pour l'analyse sémantique et l'optimisation de contenu. Il sert à évaluer la pertinence des termes utilisés et à aider les rédacteurs à produire du contenu riche et de qualité.
Intégration du TF-IDF dans une stratégie SEO globale
Dans l'élaboration d'une stratégie SEO globale, le TF-IDF ne doit pas être le seul outil utilisé, mais il doit être intégré dans un arsenal de méthodes pour maximiser l'efficacité du référencement et améliorer le positionnement sur les moteurs de recherche.
Mathilde Grattepanche
Responsable éditoriale & Rédactrice web
Avec sa plume affûtée et son expertise en rédaction web, Mathilde a acquis une solide expérience avant de rejoindre l’équipe en tant que responsable éditoriale d’Abondance. Quand elle est au clavier, réactivité et qualité sont toujours au rendez-vous !
