Wortfrequenz-Zähler

Schlüsselwortdichte ist der Prozentsatz, wie oft ein Schlüsselwort im Verhältnis zur Gesamtwortanzahl in einem Text vorkommt: (Schlüsselwortanzahl / Gesamtwörter) x 100. SEO zielte konventionell auf 1-3 % Dichte ab, aber moderne Suchmaschinen verlässen sich nicht auf einfache Dichtemetriken. Schlüsselwort-Stuffing - künstliche Erhöhung der Dichte - ist ein Spam-Signal. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf natürliche Verwendung und thematische Relevanz.

Stoppwörter sind häufige Funktionswörter, die allein wenig semantische Bedeutung haben - Artikel (der, die, das, ein, eine), Präpositionen (in, auf, an), Konjunktionen (und, aber, oder), Hilfsverben (ist, sind, war). Sie werden bei der Suchindexierung und Textanalyse herausgefiltert, um sich auf Inhaltswörter zu konzentrieren. Die genaue Stoppwörterliste variiert je nach Anwendung und Sprache.

Das Zipf'sche Gesetz besagt, dass in natürlicher Sprache die Häufigkeit eines Wortes in etwa umgekehrt proportional zu seinem Rangplatz in der Häufigkeit ist. Das häufigste Wort erscheint doppelt so oft wie das zweithäufigste, dreimal so oft wie das dritthäufigste usw. Das bedeutet, einige wenige Wörter dominieren, und die meisten Wörter sind selten.

Fügen Sie Ihren Seiteninhalt ein, aktivieren Sie die Stoppwortfilterung und schauen Sie sich die Top-10-20-Wörter an. Ihre Zielschlüsselbegriffe sollten natürlich vorkommen. Wenn Ihr primäres Schlüsselwort 0-mal vorkommt, erwägen Sie es hinzuzufügen. Wenn es mit einer Dichte über 3-4 % vorkommt, könnte es unnatürlich wirken.

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) verbessert die reine Häufigkeit, indem gewichtet wird, wie häufig ein Begriff in vielen Dokumenten vorkommt. Ein Wort, das in einem Dokument oft, aber selten anderswo vorkommt, erhält einen hohen TF-IDF-Wert - es ist wahrscheinlich wichtig für dieses Dokument. Wörter, die überall vorkommen (wie "der"), erhalten einen niedrigen Wert selbst wenn häufig. TF-IDF ist grundlegend für Suchmaschinenranking und Textklassifizierung.