SEO内容堆砌时代 TF-IDF(词频-逆文档频率)算法是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个

语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着

它在语料库中出现的频率成反比下降。该算法在数据挖掘、文本处理和信息检索等领域得到了广泛的应用，

如从一篇文章中找到它的关键词。 TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，

并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF-IDF实际上

就是 TF*IDF，其中 TF(Term Frequency)，表示词条在文章Document 中出现的频率;IDF(Inverse Docum

ent Frequency)。 其主要思想就是，如果包含某个词 Word的文档越少，则这个词的区分度就越大，也就是 

IDF 越大。对于如何获取一篇文章的关键词，我们可以计算这边文章出现的所有名词的 TF-IDF，TF-IDF越

大，则说明这个名词对这篇文章的区分度就越高，取 TF-IDF 值较大的几个词，就可以当做这篇文章的关键

词。SEOSEO 基于TF-IDF算法衍生出来的内容堆砌时代，在这个时期盛行各种伪原创工具，堆积关键词密

度，站长之家的密度建议2%至8%被誉为行业标准，还有四处一词(标题title、关键词keywords和描述descr

iption、内容、锚文本)的运用，让SEOer们在搜索引起中如鱼得水。 SEO外链时代： PageRank，网页排名

，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网

页排名的要素之一，以Google创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名。