Le TF*IDF est un algorithme de recherche de mots-clés utilisé dans le domaine de la recherche sur internet, et plus particulièrement dans le cadre du référencement naturel (SEO). Cet algorithme permet de déterminer les mots-clés les plus importants d’une liste donnée. Il s’agit d’un algorithme basé sur la probabilité des termes. De nos jours, l’utilisation de mots-clés est devenue incontournable pour obtenir de bonnes positions sur Google, mais qu’est-ce que le TF*IDF exactement ? Comment fonctionne-t-il ? Explications.

Définitions du TF*IDF

Un élément clé de l’optimisation SEO est le contenu. Les moteurs de recherche sont en mesure de déterminer le contenu d’un site Web et, à partir de là, d’évaluer sa pertinence par rapport à une requête. Le TF*IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) est une technique utilisée par les moteurs de recherche pour estimer le contenu d’un site. Le TF*IDF mesure le nombre exact de fois que chaque mot apparaît dans un document, mais aussi la fréquence inverse du nombre de documents qui contiennent ce même mot. Le TF*IDF prend en compte, dans la mesure du possible, toutes les données des documents qui ont été indexés, en tenant compte du fait qu’un même mot peut avoir différentes occurrences dans le texte.

Les avantages du TF*IDF

Le TF*IDF offre divers avantages tels que :

  • l’estimation du contenu d’un document, en fonction de la frĂ©quence et de l’inverse des documents qui contiennent le mot.
  • la quantification du poids relatif de chacun des termes dans un document, en fonction des documents qui contiennent le mot.
  • la thĂ©orie des probabilitĂ©s, qui permet de dĂ©terminer les mots qui sont les plus susceptibles de dĂ©crire un document particulier.

Avec l’aide du TF*IDF, les moteurs de recherche comme Google peuvent aussi faire la différence entre des documents peu qualitatifs et des documents de qualité. Par exemple, supposons que deux documents contiennent le même mot, mais que l’un d’eux contient ce mot dans un contexte très pertinent. Le document qui contient ce mot dans un contexte pertinent sera choisi par le moteur de recherche comme le plus pertinent. Ce document (ou page web) ressortira plus facilement dans le positionnement Google suivant la recherche effectuée par un internaute.

Qui a inventé le TF*IDF pour les moteurs de recherche ?

L’IDF (Inverse Document Frequency) a Ă©tĂ© inventĂ© par la chercheuse anglaise Karen Sparck Jones. L’algorithme du TF*IDF a Ă©tĂ© repris, puis dĂ©veloppĂ© en 1975 par le scientifique GĂ©rard Salton, chercheur informatique de l’universitĂ© de Cornell. C’est grâce Ă  lui que l’on peut mesurer le ratio texte/HTML et la mesure de la pertinence du mot dans un texte. Cet algorithme du TF*IDF, bien qu’ancien, continue d’inspirer les algorithmes de Google. le concept TF*IDF a bien Ă©videmment Ă©voluĂ© depuis les annĂ©es 1970. Devenu beaucoup plus prĂ©cis par rapport Ă  nos milliards de recherches quotidiennes, cet algorithme fonctionne dĂ©sormais sur le cosinus de Salton.

Exemple du TF*IDF

Le TF*IDF est donc une mesure de la frĂ©quence d’un mot dans un document ou un texte. Ce terme est utilisĂ© en statistique et il est aussi un terme utilisĂ© par les moteurs de recherche pour dĂ©terminer le contenu d’un site Web ainsi que sa pertinence. Dans le cadre de l’importance des termes, le TF*IDF peut ĂŞtre utilisĂ© pour dĂ©terminer si un mot est important ou non. Si le terme « grille-pain » est utilisĂ© 3 fois dans un document, et que dans 100 autres documents, il n’est utilisĂ© qu’une seule fois, alors le terme « grille-pain » est moins important que d’autres termes plus frĂ©quents dans le mĂŞme document. Le TF*IDF est une mesure de l’importance d’un terme dans un document, mais il ne donne aucune indication sur la façon dont le terme est utilisĂ© dans le document. Toutefois, si les mots « pain » et « grille » sont utilisĂ©s dans le cadre du mĂŞme texte, alors ils vont avoir une importance relativement Ă©gale. Actuellement, le TF*IDF prend en compte, dans la mesure du possible, toutes les donnĂ©es des documents qui ont Ă©tĂ© indexĂ©s par le gĂ©ant californien, en tenant compte du fait qu’un mĂŞme mot peut avoir diffĂ©rentes occurrences dans le texte (algorithme Google MUM et BERT notamment).

Utilités et avantages du TF*IDF en SEO

De nos jours, l’utilisation de mots-clés est devenue incontournable pour obtenir de bonnes positions sur Google. Un élément clé de l’optimisation SEO est le contenu. Les moteurs de recherche sont en mesure de déterminer le contenu d’un site Web et, à partir de là, d’évaluer sa pertinence par rapport à une requête donnée. Les avantages de la méthode TF*IDF en SEO sont multiples. Ils permettent notamment de :

  • amĂ©liorer la pertinence d’un contenu ;
  • crĂ©er des documents uniques et optimisĂ©s SEO ;
  • optimiser le rĂ©fĂ©rencement naturel d’un site web pour les bonnes requĂŞtes.

Bien utilisĂ©e, cette technique ne fournit qu’une dimension globale de l’utilisation des mots-clĂ©s Ă©tudiĂ©s. Étant donnĂ© la puissance des algorithmes actuellement, elle reste indicative. Seule une solution avec des outils techniques et des professionnels du SEO vous permettront de rĂ©pondre aux rĂ©alitĂ©s du moment ainsi qu’Ă  vos attentes.