Wer nun schon beim Titel dieses Beitrags drei riesige Fragezeichen über dem Kopf schweben hat, dem kann ich nur beipflichten: Ja, verständlich ist was anderes – hoch lebe das Fachchinesisch. Dabei ist „Onpage SEO mit WDF*IDF“ gar nicht so schlimm wie es aussieht und möglicherweise eine gute Hilfestellung, um einer Webseite, Unterseite oder einem Shop in Sachen Onpage-Suchmaschinenoptimierung mal wieder etwas auf die Sprünge zu helfen. Doch von vorn, wollen wir erst einmal klären, was denn eigentlich dieser WDF*IDF ist.
WDF*IDF – was ist das ?
Wahrscheinlich sind wir uns alle einig, wenn wir hier festhalten, dass die Onpage-Optimierung ein wesentlicher Bestandteil der Suchmaschinenoptimierung ist, dessen Bedeutung in letzter Zeit enorm zugenommen hat. Doch haben sich die Anforderungen und Bedingen in Form von Google-Updates, ob Panda, Pinguin & Co., in den letzten Jahren rasant entwickelt und verändert.
Eine dieser Veränderungen ist mittlerweile die Bedeutungslosigkeit der Keyword Density (Keyword-Dichte) – man mag sich immer noch streiten, ob diese denn tatsächlich jemals eine wesentliche Bedeutung hatte. Da machte sich im letzten Jahr SEO Karl Kratz auf, um die mathematische Irrelevanz der Keyword Density zu erläutern und zeitgleich eine mathematisch relevante Grundlage für die keywordorientierte Onpage-Optimierung von Webseiten zu schaffen.
Dabei herausgekommen ist WDF*IDF. Die Theorie von WDF*IDF folgt einer wesentlich umfangreicheren Grundlage, als es die Betrachtungsweise der Keyword Density je angenommen hat. Dabei wird ein Keyword nicht nur in ein simples Verhältnis zu einem Text oder einer Unterseite gestellt. Vielmehr bezieht diese Theorie weiterhin einen definierbaren Dokumenten-Korpus in die Betrachtung mit ein. Dieser Dokumenten-Korpus ist in diesem Fall beispielsweise die „Google-Datenbank“.
Anhand dieser Theorie ergibt sich, dass die Relevanz eines einzelnen Keywords immer das Produkt zweier wesentlicher Faktoren ist.
Faktor 1: WDF – within document frequency
Wie wird das Keyword in Relation zu anderen Keywords in einem Text gewichtet?
Faktor 2: IDF – inverse document frequeny
Wie wird das Keyword in Bezug zum definierten Dokumenten-Korpus gewichtet?
Die Relevanz ergibt sich schließlich durch WDF*IDF. Rein mathematisch basiert dieses Modell auf der sogenannten Termgewichtung.
WDF*IDF in der Praxis
Das Ganze nun in der Praxis umzusetzen, ist gar nicht so einfach und erst recht auf dem manuellen Wege könnte man sich hiermit Stunden, wenn nicht Tage aufhalten.
Da die WDF*IDF-Theorie sehr schnell recht großes Ansehen und Zuspruch fand, zögerte man u.a. bei Xovi nicht allzu lang, um diese theoretische Basis als Werkzeug in das SEO-Tool zu implementieren und einer ganzen Menge Nutzern damit die Anwendung und Umsetzung von WDF*IDF zu ermöglichen. Das Ergebnis: Xovi WDF*IDF.
Mit dem WDF IDF Tool von Xovi bedarf es keiner weiteren Buchung eines weiteren Tools. Die Funktion ist seit Ende Februar in Xovi enthalten und kann von allen Nutzern verwendet werden.
Die WDF*IDF Funktion ist mittlerweile eine meiner Lieblingsfunktionen im Xovi Tool. Wer heute noch über Keyword-Dichte spricht, hat einiges verpasst. Definitiv eine sehr feine Ergänzung!
Die Idee hinter dem IDF*WDF Gedanke ist, das es ein Hauptkeyword eine bestimmte semantische Umgebung braucht, um relevant zu wirken. Das heißt, es geht nicht nur um das eigentliche Keyword, sondern um die Begriffe, die zum Thema passen.
Hier analysiert das Xovi-Tool jeden beliebigen Text. Das funktioniert gut und ist sehr praktisch. Einfach den Text einpasten oder die entsprechende URL aufrufen.
Schön wäre es, wenn noch Wettbewerberseiten mit in die Analyse einbezogen werden könnten. Denn dann würde der Analyst auf einen Blick sehen, welcher Text semantisch „besser“ auf das Thema abstellt.
Kann Xovi auch nur wärmstens empfehlen :-) Das neue Tool ist schon nicht schlecht, man muss nur aufpassen dass man dieser neuen Art der Text Analyse nicht zuuuu viel beimisst