Vérificateur de Densité de Mots-clés

La densité de mots-clés est le pourcentage de fois qu'un mot-clé apparaît dans un texte par rapport au nombre total de mots. Formule : (nombre de mots-clés / total de mots) × 100. Une page sur les « widgets bleus » avec l'expression apparaissant 5 fois dans un article de 500 mots a une densité de mots-clés de 1 %. Les moteurs de recherche utilisent la fréquence des mots-clés comme l'un des signaux de pertinence thématique — mais ils regardent aussi les termes sémantiquement associés, pas seulement les correspondances exactes.

Il n'existe pas de densité « idéale » unique. Historiquement, 1 à 3 % était cité comme référence, mais le SEO moderne se concentre sur le langage naturel et la pertinence sémantique plutôt que d'atteindre un pourcentage spécifique. Les algorithmes de Google (notamment BERT et MUM) comprennent le contexte et le sens, pas seulement la fréquence des mots-clés. Le bourrage de mots-clés (répétition non naturelle pour gonfler la densité) est pénalisé par les politiques anti-spam de Google. Concentrez-vous sur un traitement complet du sujet plutôt que sur l'atteinte d'une densité cible.

Le bourrage de mots-clés est la pratique consistant à surcharger le contenu web de mots-clés pour tenter de manipuler les classements de recherche. Exemples : « Nous vendons des widgets bleus. Nos widgets bleus sont les meilleurs widgets bleus. Achetez des widgets bleus aujourd'hui. » Les politiques anti-spam de Google interdisent explicitement de bourrer des mots-clés dans le contenu de manière non naturelle. Cela entraîne des pénalités ou des actions manuelles. Le SEO moderne utilise des mots-clés LSI (indexation sémantique latente) et des variations de langage naturel à la place.

Pour la plupart des analyses de densité de mots-clés SEO, oui — les mots vides (le, la, de, en, etc.) doivent être exclus car ils apparaissent dans tous les textes et faussent le calcul de densité. Lors de l'analyse d'expressions de mots-clés spécifiques, incluez tous les mots de l'expression. Lors de l'analyse de mots-clés uniques, excluez les mots vides pour vous concentrer sur les termes porteurs de sens. Certains outils offrent les deux vues. Google ignore la plupart des mots vides dans les calculs de classement sauf s'ils changent le sens (par exemple, « to be or not to be »).

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) est plus sophistiqué : TF × IDF, où TF = fréquence du terme dans le document et IDF = inverse de la fréquence du terme dans tous les documents (log(total docs / docs avec le terme)). Les mots courants ont un IDF faible ; les mots rares et spécifiques ont un IDF élevé. TF-IDF donne des scores élevés aux termes qui apparaissent fréquemment dans un document spécifique mais rarement sur le web — indiquant une spécificité thématique. Les moteurs de recherche modernes utilisent des variantes de TF-IDF comme signaux de classement.