{"id":69634,"date":"2022-08-09T01:27:15","date_gmt":"2022-08-08T23:27:15","guid":{"rendered":"https:\/\/rmarketingdigital.com\/wiki\/tfidf\/"},"modified":"2024-10-28T22:47:43","modified_gmt":"2024-10-28T21:47:43","slug":"tfidf","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/rmarketingdigital.com\/de\/wiki\/tfidf\/","title":{"rendered":"TF * IDF"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div id=\"mw-content-text\" lang=\"es\" dir=\"ltr\" class=\"mw-content-ltr\">\n<p>Con la f\u00f3rmula <b>TF * IDF<\/b> puedes repasar la importancia que disponen ciertas palabras de un texto o de un portal web en comparaci\u00f3n con todos los documentos disponibles. Esta f\u00f3rmula se utiliza no solo para el c\u00e1lculo de la <i>densidad de las palabras clave<\/i> sino adem\u00e1s, para la <b>OnPage-Optimierung<\/b>: incrementar la relevancia de un portal web en los motores de b\u00fasqueda.\n<\/p>\n<h2>\n<span class=\"mw-headline\" id=\"TF\">TF<\/span><br \/>\n<\/h2>\n<p>Abk\u00fcrzungen <b>TF<\/b> provienen de la expresi\u00f3n en ingl\u00e9s <i>Term Frequency<\/i>, <b>Frecuencia de t\u00e9rmino<\/b> en espa\u00f1ol, y determina la frecuencia relativa de una definici\u00f3n espec\u00edfico, una palabra o una combinaci\u00f3n de palabras, en un documento. Este valor se compara con la frecuencia relativa de todos los dem\u00e1s t\u00e9rminos de un texto, documento o portal web. La f\u00f3rmula se compone por un logaritmo y se escribe del siguiente modo:\n<\/p>\n<p><a rel=\"nofollow noopener noreferrer\" target=\"_blank\" data-bs-title=\"Archivo:Formelbild1b.png\" data-bs-filetimestamp=\"20150811125741\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" alt=\"Formelbild1b.png\" src=\"https:\/\/rmarketingdigital.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/Formelbild1b.png\" width=\"237\" height=\"67\"><\/a>\n<\/p>\n<p>El logaritmo evita que un incremento sustancial del uso de la palabra clave espec\u00edfica no afecte al valor final del c\u00e1lculo. Mientras la densidad de una palabra clave calcula solo el porcentaje de distribuci\u00f3n de una palabra comparado con el n\u00famero total de palabras en un texto, la frecuencia de t\u00e9rmino, <b>TF<\/b>, contempla adem\u00e1s la proporci\u00f3n de todas las palabras usadas en el texto.\n<\/p>\n<h2>\n<span class=\"mw-headline\" id=\"IDF\">IDF<\/span><br \/>\n<\/h2>\n<p>El t\u00e9rmino IDF proviene del ingl\u00e9s <i>Inverse Document Frequency<\/i> und Mittel <b>Frecuencia Inversa de Documento<\/b>. Esta segunda parte de la f\u00f3rmula completa el an\u00e1lisis de evaluaci\u00f3n de los t\u00e9rminos y act\u00faa como el <i>corrector del TF<\/i>. La Frecuencia Inversa de Documento es muy importante dado que incluye en el c\u00e1lculo la frecuencia de documento de t\u00e9rminos espec\u00edficos: compara el n\u00famero de todos los documentos disponibles con el n\u00famero de documentos que contienen el t\u00e9rmino. Y para culminar, el logaritmo se encarga de comprimir los resultados:\n<\/p>\n<p><a rel=\"nofollow noopener noreferrer\" target=\"_blank\" data-bs-title=\"Archivo:Formel1aaa.png\" data-bs-filetimestamp=\"20150811130829\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" alt=\"Formel1aaa.png\" src=\"https:\/\/rmarketingdigital.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/Formel1aaa.png\" width=\"176\" height=\"44\"><\/a>\n<\/p>\n<p><b>Finalmente: el IDF determina la relevancia de un texto en cuanto a una palabra clave espec\u00edfica.<\/b>\n<\/p>\n<p>Las f\u00f3rmulas anteriores calculan la relevancia de un documento en comparaci\u00f3n con los dem\u00e1s documentos que contienen esa misma palabra clave. Para conseguir resultados \u00fatiles, la f\u00f3rmula debe calcularse para todas las palabras relevantes de un texto.\n<\/p>\n<p>Cuanto mayor sea la base de datos usada para el c\u00e1lculo del valor <b>TF * IDF<\/b>, m\u00e1s preciso ser\u00e1 el resultado.\n<\/p>\n<h2>\n<span class=\"mw-headline\" id=\"Relevancia_para_el_SEO\">Relevanz f\u00fcr SEO<\/span><br \/>\n<\/h2>\n<p>Cuando se habla del <b>TF * IDF<\/b> aplicado al <b>SEO<\/b>, los usuarios de herramientas SEO buscan la creaci\u00f3n de textos \u00fanicos para impulsar el posicionamiento del portal web en los resultados de b\u00fasqueda. Hasta ahora, la densidad de t\u00e9rmino se ha usado como \u00fanico referente para la optimizaci\u00f3n de textos, a pesar de todo, la f\u00f3rmula <b>TF * IDF<\/b> ofrece un modo mucho m\u00e1s preciso de aprovechar al m\u00e1ximo el contenido.\n<\/p>\n<p>Puesto que los motores de b\u00fasqueda analizan la vinculaci\u00f3n sem\u00e1ntica entre los t\u00e9rminos es muy importante aprovechar al m\u00e1ximo sem\u00e1nticamente el contenido del portal web. Este procedimiento se llama <i>Indexaci\u00f3n de la Sem\u00e1ntica Latente<\/i>.\n<\/p>\n<p>Das Werkzeug <b>TF * IDF<\/b> determina las palabras clave que deber\u00edas usar para crear un contenido \u00fanico para tu portal web. Esta herramienta no solo optimiza tus textos en vinculaci\u00f3n a una palabra clave, sino adem\u00e1s te aporta los t\u00e9rminos que te ayudar\u00e1n a crear un texto verdaderamente \u00fanico.\n<\/p>\n<h2>\n<span class=\"mw-headline\" id=\"Desventajas_de_la_herramienta_TF.2AIDF\">Desventajas de la herramienta TF*IDF<\/span><br \/>\n<\/h2>\n<p>Para aprovechar al m\u00e1ximo tu contenido con al an\u00e1lisis de la <b>Frecuencia de T\u00e9rmino<\/b>, deber\u00e1s asegurarte de incluir todos los items que componen tu portal web: los t\u00edtulos de las categor\u00edas y las descripciones de producto son muy importantes.\n<\/p>\n<p>Para tiendas online con solo un producto en la web, la f\u00f3rmula <b>TF * IDF<\/b> no es la m\u00e1s adecuada dado que este tipo de optimizaci\u00f3n <b>Auf Seite<\/b> requiere mucho texto. Esto se debe a que esta f\u00f3rmula es muy potente y calcula el valor de cada t\u00e9rmino que se encuentra en el documento.\n<\/p>\n<p>Para culminar, la f\u00f3rmula <b>TF * IDF<\/b> no contempla la oportunidad de que los t\u00e9rminos aparezcan agrupados, que se apliquen normas de lexema o que se usen sin\u00f3nimos.\n<\/p>\n<h2>\n<span class=\"mw-headline\" id=\"Enlaces\">Links<\/span><br \/>\n<\/h2>\n<p>Nuestra innovadora funci\u00f3n: TF*IDF Ryte Magazine\n<\/p>\n<p><!-- \nNewPP limit report\nCached time: 20200502072630\nCache expiry: 86400\nDynamic content: false\nCPU time usage: 0.008 seconds\nReal time usage: 0.011 seconds\nPreprocessor visited node count: 19\/1000000\nPreprocessor generated node count: 24\/1000000\nPost\u2010expand include size: 0\/2097152 bytes\nTemplate argument size: 0\/2097152 bytes\nHighest expansion depth: 2\/40\nExpensive parser function count: 0\/100\n--><\/p>\n<p><!-- \nTransclusion expansion time report (%,ms,calls,template)\n100.00%    0.000      1 - -total\n--><\/p>\n<p><!-- Saved in parser cache with key es_:stable-pcache:idhash:3-0!*!0!!es!5!* and timestamp 20200502072630 and revision id 2225\n -->\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit der TF*IDF-Formel k\u00f6nnen Sie die Wichtigkeit bestimmter W\u00f6rter in einem Text oder einem Webportal im Vergleich zu allen verf\u00fcgbaren Dokumenten \u00fcberpr\u00fcfen. 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