WDF*IDF ein­fach und ver­ständ­lich er­klärt

Die Ab­kür­zung WDF steht für „Wi­thin Do­cu­ment Fre­quen­cy“ und meint die Häu­fig­keit ei­nes Be­grif­fes (bei WDF*IDF spricht man eher von „Term“ als von „Key­word“) in ei­nem Do­ku­ment. Hin­ter IDF ver­birgt sich „In­ver­se Do­cu­ment Fre­quen­cy“. Das be­deu­tet, die Zahl al­ler be­kann­ten Do­ku­men­te wird ins Ver­hält­nis zur An­zahl von Tex­ten mit dem ent­spre­chen­den Be­griff bzw. Term ge­setzt.

Die bei­den For­meln se­hen fol­gen­der­ma­ßen aus:

i: Wort
j: Do­ku­ment
L: die ge­sam­te An­zahl der Wör­ter im Do­ku­ment j
Freq(i,j): die Häu­fig­keit des Wor­tes i im Do­ku­ment j

ND: Ge­samt­zahl der Do­ku­men­te;

ft: Zahl der Do­ku­men­te, in de­nen der Be­griff vor­kommt.

So funk­tio­nie­ren WDF*IDF-Tools

Um Do­ku­men­te ei­ner WDF*IDF-Ana­ly­se zu un­ter­zie­hen, sind ent­spre­chen­de Tools not­wen­dig. Die­se funk­tio­nie­ren in der Re­gel fol­gen­der­ma­ßen:

• Der User gibt ein Haupt­key­word ein und wählt ein Land aus.
• Das Tool un­ter­sucht die Sei­ten aus dem je­wei­li­gen Land, die für das Key­word am bes­ten ran­ken. Auf die­ser Ba­sis er­mit­telt es re­le­van­te Ter­me (Pro­of­key­words), die in dem Text ent­hal­ten sein soll­ten, und eine idea­le Term­ge­wich­tung.
• Gibt der Nut­zer nun sei­nen Text ein, zeigt das Tool an, wel­che Ter­me nicht, zu we­nig oder zu häu­fig ent­hal­ten sind. Auf die­ser Ba­sis kann er den Text kor­ri­gie­ren, bis die­ser mög­lichst dem idea­len Ver­hält­nis der Pro­of­key­words ent­spricht.

Gän­gi­ge Tools mit WDF*IDF-Ana­ly­se sind un­ter an­de­rem Term­Labs.io, Seo­bi­li­ty und Sur­fer­SEO. Sie un­ter­schei­den sich vor al­lem im Um­fang der aus­ge­wer­te­ten Ver­gleichs­sei­ten und in der Auf­be­rei­tung der Pro­of­key­words.

Die Be­deu­tung von WDF*IDF für SEO

Die For­mel exis­tiert be­reits seit Jahr­zehn­ten; im On­page-SEO mach­te sie vor al­lem Karl Kratz be­kannt. Mitt­ler­wei­le bie­ten vie­le SEO-Tools eine WDF*IDF-Ana­ly­se.

Wirk­sam­keit und Aus­wir­kun­gen auf das Ran­king sind um­strit­ten. Be­für­wor­ter se­hen die For­mel als mo­der­nen Nach­fol­ger der Key­word Den­si­ty. Kri­ti­ker be­män­geln, dass WDF*IDF-Tools vie­le Syn­ony­me, star­ke Be­griffs­häu­fun­gen in ei­nem Ab­satz oder Key­word­kom­bi­na­tio­nen nicht be­rück­sich­ti­gen. Vor al­lem Les­bar­keit, To­na­li­tät und For­ma­tie­rung spie­len kei­ne Rol­le – ob­wohl sie mit­ent­schei­dend da­für sind, dass Tex­te bei der Ziel­grup­pe an­kom­men.

Letzt­lich han­delt es sich bei WDF*IDF um ma­the­ma­ti­sche Be­rech­nun­gen. Die­se al­lein rei­chen nicht aus, um Tex­te er­folg­reich zu op­ti­mie­ren, kön­nen aber wich­ti­ge in­halt­li­che Hin­wei­se ge­ben – etwa, ob ein Au­tor das The­ma ver­fehlt hat oder wich­ti­ge The­men­be­rei­che feh­len. Mehr zur On­Page-Op­ti­mie­rung.

WDF*IDF grenzt sich von TF*IDF ab: TF*IDF (Term Fre­quen­cy * In­ver­se Do­cu­ment Fre­quen­cy) ist der äl­te­re, klas­si­sche An­satz aus dem In­for­ma­ti­on Re­trie­val und nutzt die ein­fa­che, li­nea­re Term­fre­quenz – ähn­lich der Key­word­dich­te. WDF*IDF staucht die Term­häu­fig­keit im Do­ku­ment da­ge­gen log­arith­misch (WDF = Wi­thin Do­cu­ment Fre­quen­cy) und re­agiert da­durch we­ni­ger emp­find­lich auf ein­zel­ne Aus­rei­ßer und rei­ne Wort­wie­der­ho­lun­gen: Ein zehn­fa­ches Vor­kom­men wird stark ge­dämpft ge­wich­tet statt zehn­fach. In der Pra­xis be­wer­tet WDF*IDF also die aus­ge­wo­ge­ne Ver­wen­dung re­le­van­ter Ter­me hö­her als das blo­ße Auf­blä­hen ei­nes ein­zel­nen Key­words.

Quellen

• wiki.induux.de, WDF*IDF erklärt (inkl. kurzes Video mit Karl Kratz): https://wiki.induux.de/WDF-IDF
• Wikipedia, tf-idf: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf