WDFIDF Analyse: So machst du deine Texte wirklich relevant

Was ist eine WDF*IDF Analyse?

Die WDF*IDF Analyse ist ein Tool aus dem SEO-Werkzeugkasten. Sie zeigt, welche Begriffe ein Text enthalten sollte, um von Suchmaschinen als relevant eingestuft zu werden. Im Klartext: Sie hilft dir dabei, Content zu erstellen, der wirklich performt. Die Analyse kombiniert zwei Werte: die Häufigkeit eines Begriffs im eigenen Text (WDF) und seine Seltenheit im Vergleich zu anderen Texten (IDF).

Was bedeutet WDF?

WDF steht für "Within Document Frequency". Damit ist gemeint, wie oft ein Begriff innerhalb deines Textes vorkommt – gewichtet in Relation zur Gesamtlänge. Im Unterschied zur klassischen Keyword-Dichte wird hier logarithmisch gerechnet, um Überoptimierung zu vermeiden.

Was bedeutet IDF?

IDF heißt "Inverse Document Frequency". Dieser Wert misst, wie selten ein Begriff in einer großen Sammlung anderer Texte auftaucht. Je seltener das Wort, desto höher der IDF-Wert – und damit seine Relevanz.

WDF*IDF Formel: Relevanz messbar machen

Kombiniert man beide Werte, entsteht ein Wert, der zeigt, wie relevant ein Begriff für deinen Text im Vergleich zu anderen Dokumenten ist. Diese Termgewichtung hilft dir, deinen Content gezielt auf Suchanfragen auszurichten, ganz ohne Keyword-Stuffing.

Was ist ein guter WDF*IDF-Wert?

Pauschale Antworten gibt es nicht. Ein hoher WDF*IDF-Wert zeigt: Dieses Wort ist für deinen Text besonders relevant. Wichtig ist, dass du die richtigen Begriffe im richtigen Kontext nutzt. Die Analyse gibt dir Hinweise, welche Begriffe dir im Vergleich zur Konkurrenz fehlen und welche du überstrapazierst.

WDF*IDF in der Praxis: Wer profitiert?

WDF*IDF Analysen sind vor allem für Marketeers spannend, die ihre Inhalte gezielt für Suchmaschinen aufstellen wollen:

• SEO-Spezialist:innen erkennen, welche Terme die Konkurrenz verwendet – und wie man sich differenzieren kann. Die Analyse liefert datenbasierte Argumente für die Keyword-Strategie und hilft, Ranking-Potenziale schnell zu erkennen.
• Content-Creator:innen optimieren ihre Texte auf natürliche Weise. Statt Keywords zu wiederholen, setzen sie auf inhaltliche Tiefe und semantische Vielfalt. Das führt zu besserer Lesbarkeit und langfristigem SEO-Erfolg.
• Marketing-Verantwortliche gewinnen Insights für die Contentstrategie. Sie verstehen, welche Inhalte performen, wo Lücken bestehen und wie sich der Content vom Wettbewerb abheben kann.
• E-Commerce-Teams verbessern die Sichtbarkeit von Produktseiten gezielt. Durch die Analyse lassen sich Kategorieseiten und Produkttexte so aufbereiten, dass sie für relevante Suchanfragen besser ranken – und somit mehr Sichtbarkeit und Conversion erzielen.
  
  

Was sind Grenzen von WDF*IDF?

WDF*IDF ist kein Allheilmittel. Diese drei Punkte solltest du kennen:

1. Nur für längere Texte sinnvoll: Bei kurzen Texten (z. B. Produktbeschreibungen) lohnt der Aufwand kaum.
2. Nicht für Breaking News geeignet: In der tagesaktuellen Redaktion ist Schnelligkeit wichtiger.
3. Relevanz ist nur ein Faktor: Ladezeit, Usability oder Verlinkungen spielen ebenfalls eine Rolle.
   
   

Tools für deine WDF*IDF Analyse

Diese Tools helfen dir, deine Inhalte gezielt zu analysieren und bieten unterschiedliche Stärken:

• Ryte (früher OnPage.org): Besonders geeignet für kleinere und mittlere Websites, die einen einfachen Einstieg in die WDF*IDF Analyse suchen. Neben der Termgewichtung bietet Ryte umfassende Onpage-Checks, wie z. B. zur Ladezeit oder internen Verlinkung.
• Searchmetrics: Ideal für große Unternehmen und Agenturen mit komplexen SEO-Anforderungen. Das Tool punktet mit detaillierten Wettbewerbsanalysen, historischen Daten und starker Keyword-Analyse.
• Seolyze: Fokussiert sich klar auf WDF*IDF Analysen und Content-Optimierung. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv, die Empfehlungen sind praxisnah. Besonders hilfreich für Content-Creator:innen.
• OnpageDoc: Eine gute Wahl für Agenturen und KMUs, die Wert auf einfache Visualisierungen und Onpage-Monitoring legen. Neben WDF*IDF bietet es auch Alert-Funktionen und To-do-Listen zur strukturierten Optimierung.

Viele der Tools bieten Free-Versionen oder Testphasen, die sich ideal zum Einstieg oder für kleinere Websites eignen.

Warum Relevanz mehr ist als Keyword-Dichte

Früher galt die Keyword-Dichte als Messlatte für SEO-Qualität. Heute wissen wir: Das greift zu kurz. Ein Text mit 10 % Keyword-Anteil, aber ohne Kontext, ist weder hilfreich noch performant.

Um die Key-Word-Dichte zu ermitteln, nimmt man die Nennung des Terms innerhalb des Textes, teilt diese durch die Anzahl der anderen Terme/Wörter, multipliziert dies mit 100 und man erhält einen Prozentwert. Diese Formel soll anhand eines kleinen Beispiels näher erläutert werden:

Bei insgesamt 50 Wörtern (49 mal „Paid“ und 1 mal „SEO“) hätte das Wort SEO in diesem Text eine Keyword-Density von 2 %. 

Ein weiteres Beispiel:

Eine Keyword-Dichte von 98 % für das Wort „SEO“ würde bedeuten, dass ein Text aus SEO-Perspektive 49-mal relevanter wäre als der erste Text. Es zeigt sich jedoch schnell, dass diese Formel ihre Grenzen hat: Ein Text mit einer so hohen Keyword-Dichte wäre unleserlich und überladen mit sich wiederholenden Begriffen. Die Formel ist zu simpel, um die Komplexität der Relevanzberechnung in Suchmaschinenalgorithmen abzubilden. Daher ist die Keyword-Dichte kein geeignetes Maß, um die Relevanz eines Dokuments für eine spezifische Suchanfrage zu bestimmen.

Ein wesentlicher Nachteil ist, dass die Keyword-Dichte die kontextuelle Bedeutung von Wörtern ignoriert. Ein Dokument mit hoher Keyword-Dichte kann irrelevant sein, wenn die Schlüsselwörter nicht im richtigen Zusammenhang stehen.

Zudem ist die Keyword-Dichte leicht manipulierbar. Durch das einfache Hinzufügen redundanter Schlüsselwörter kann die Dichte künstlich erhöht werden, ohne den Inhalt oder die Aussage des Dokuments zu verbessern. Dies macht sie zu einem unzuverlässigen Relevanzindikator.

Ein weiterer Punkt ist die Unfähigkeit, Synonyme oder ähnliche Begriffe zu berücksichtigen. Ein Dokument, das eine Anfrage inhaltlich beantwortet, könnte als irrelevant eingestuft werden, wenn es nicht exakt die verwendeten Schlüsselwörter enthält.

Von der Keyword Density zur Within Document Frequency (WDF)

Anschließend entstand die Überlegung, wie sich die Relevanz genauer bestimmen lässt, um Keyword-Spamming nicht zu belohnen. Dabei stieß man auf die Within-Document-Frequency, die bereits in den 1990er Jahren von Donna Harman in der Informationswissenschaft entwickelt wurde. Sie gibt an, wie oft ein Begriff in einem Dokument im Verhältnis zu allen anderen Begriffen vorkommt.

Der IDF-Wert (Inverse Document Frequency) wird berechnet, indem der Logarithmus des Verhältnisses der Gesamtzahl der Dokumente in einer Sammlung zur Anzahl der Dokumente, die das spezifische Wort enthalten, herangezogen wird. Ein höherer IDF-Wert weist darauf hin, dass ein Wort seltener in der Dokumentensammlung vorkommt, was seine Bedeutung für den jeweiligen Kontext innerhalb der Sammlung erhöht. Die Berechnung erfolgt mit der Formel IDFi = log2(1+ND7fi).

Ein Wort mit einem hohen IDF-Wert wird als besonders relevant betrachtet, da es in nur wenigen Dokumenten vorkommt und daher eine hohe Wertigkeit besitzt, um eine bestimmte Anfrage zu beantworten.

Ein Beispiel zur Veranschaulichung:

Wenn das Wort „SEO“ in einer Sammlung von 100.000 Dokumenten lediglich zehnmal vorkommt, erzielt es einen höheren IDF-Wert als das Wort „Paid“, welches in 50.000 Dokumenten enthalten ist.

Bedeutung des IDF-Wertes in der WDF*IDF-Methode:

IDF ist ein entscheidender Faktor innerhalb der WDF*IDF-Methode. Er bestimmt die relative Seltenheit eines Wortes in einem Dokumentenkorpus und trägt maßgeblich zur Bewertung der Wortwichtigkeit in einem spezifischen Dokument bei. Ein Wort mit einem hohen WDF-Wert (häufige Nennung im Dokument) und einem niedrigen IDF-Wert (häufige Nennung im gesamten Korpus) wird als weniger bedeutend eingestuft als ein Wort mit einem niedrigeren WDF-Wert und einem hohen IDF-Wert.

Der IDF-Wert – die inverse Dokumentenhäufigkeit (Inverse-Document-Frequency)

Der zweite Teil der WDF*IDF Formel beinhaltet mit dem IDF-Wert die inverse Dokumentenhäufigkeit oder in Englisch „Inverse-Document-Frequency“. Die entsprechende Formel sieht wie folgt aus:

Fazit: WDF*IDF Analyse macht deinen Content smarter

Mit einer WDF*IDF Analyse verstehst du besser, wie Suchmaschinen Texte bewerten – und worauf es wirklich ankommt. Du schreibst nicht einfach drauf los, sondern mit Plan. Und das macht am Ende den Unterschied.

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