Was ist TF-IDF? (Ein (meist veraltetes) SEO-Konzept)
Im Bestreben, die Relevanz eines Dokuments für ein Keyword zu messen, war die TF-IDF-Analyse lange Zeit ein Standard im Werkzeugkasten von SEOs. Es ist ein Konzept aus dem “Information Retrieval”, das helfen sollte, über einfaches Keyword-Zählen hinauszugehen.
Die schnelle Definition
TF-IDF steht für Term Frequency – Inverse Document Frequency. Es ist eine statistische Formel, die die Wichtigkeit eines Wortes innerhalb eines Dokuments im Verhältnis zur Häufigkeit dieses Wortes in einer gesamten Dokumentsammlung (z.B. dem ganzen Internet) bewertet.
Einfach gesagt: Die Formel gibt Wörtern einen hohen Wert, die in *diesem einen Dokument* häufig vorkommen (TF – Term Frequency), aber im *Rest des Internets* selten sind (IDF – Inverse Document Frequency).
Warum TF-IDF heute kaum noch relevant ist
Der Mehrwert dieses Artikels liegt darin, zu verstehen, warum TF-IDF ein Konzept der Vergangenheit ist und worauf Sie sich stattdessen konzentrieren sollten.
Die alte Idee (Prä-2015):
SEOs nutzten TF-IDF-Tools, um die Top-10-Ranking-Seiten für ein Keyword zu analysieren. Die Tools erstellten eine Liste von Begriffen, die auf diesen Seiten häufig vorkamen. SEOs versuchten dann, all diese Begriffe ebenfalls in ihre Texte einzubauen, in der Hoffnung, “thematisch relevanter” zu erscheinen. Dies führte oft zu unnatürlichen Texten, die mit Synonymen vollgestopft waren (eine Art “Keyword Stuffing 2.0”).
Die moderne Realität (Post-Hummingbird, BERT & KI):
- Semantisches Verständnis schlägt Statistik: Moderne Suchmaschinen wie Google nutzen KI (z.B. Neural Matching, BERT, MUM), um Sprache, Kontext und Suchintention auf einem tiefen, semantischen Niveau zu verstehen. Sie wissen, dass “Laptop” und “Notebook” dasselbe bedeuten, ohne eine TF-IDF-Analyse zu benötigen.
- Fokus auf E-E-A-T & Helpful Content: Google will nicht, dass Sie eine Checkliste von Wörtern abarbeiten. Google will, dass Sie die Nutzerfrage am besten beantworten und Ihre Expertise (E-E-A-T) beweisen (siehe Helpful Content System).
- TF-IDF versteht keine Bedeutung: TF-IDF ist reine Mathematik. Es weiß nicht, ob ein Wort positiv oder negativ gemeint ist. Es versteht keine Ironie. KI-Modelle wie BERT verstehen diese Nuancen.
Das zwanghafte Optimieren auf TF-IDF-Scores führt oft zu Texten, die für eine Maschine, aber nicht für einen Menschen geschrieben sind – genau das, was Google heute abstraft.
Profi-Tipp: Was Sie statt TF-IDF tun sollten
Vergessen Sie TF-IDF-Tools als “Text-Vorschrift”. Nutzen Sie die Konzepte, die wirklich zählen:
- SERP-Analyse: Schauen Sie sich die Top-10-Ergebnisse manuell an. Welche *Fragen* beantworten sie? Welche *Unterthemen* behandeln sie? Das ist Ihr Briefing.
- “Nutzer fragen auch”-Box: Nutzen Sie die PAA-Boxen bei Google. Das sind die Themen, die Nutzer *wirklich* interessieren. Decken Sie diese in Ihrem Text ab.
- Holistischer Content: Schreiben Sie einen umfassenden Artikel, der das Thema besser, tiefer und verständlicher erklärt als alle anderen. Dann verwenden Sie automatisch die richtigen “semantischen” Begriffe.
Zusammenfassung: TF-IDF ist eine veraltete statistische Formel zur Messung der Wichtigkeit eines Wortes, die von SEOs früher zur Themen-Analyse genutzt wurde. Moderne Suchmaschinen wie Google verwenden weit überlegene, KI-basierte semantische Modelle (wie BERT). Eine Optimierung auf TF-IDF-Scores ist heute nicht mehr zielführend; der Fokus muss auf der Erfüllung der Suchintention und dem Aufbau thematischer Autorität (E-E-A-T) liegen.
