Analyseur TF-IDF
Comparez votre brouillon aux pages déjà positionnées, et voyez terme par terme ce qu'elles couvrent et qui vous manque.
Collez les deux textes ci-dessus et cliquez sur Analyser
Termes manquants, communs et uniques avec leurs scores TF-IDF
Aucun terme manquant trouvé.
| Terme | Score du concurrent | Priorité |
|---|---|---|
Aucun terme commun trouvé.
| Terme | Votre score | Leur score | Écart |
|---|---|---|---|
Aucun terme unique trouvé.
| Terme | Votre score |
|---|---|
Qu'est-ce que le TF-IDF ?
Le TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) mesure l'importance d'un mot au sein d'un document par rapport à un ensemble de documents. En SEO, il vous aide à comprendre quels termes vos concurrents utilisent et qui vous manquent, et quels termes uniques donnent à votre contenu sa valeur distinctive.
Repérez les écarts de contenu
Découvrez les mots-clés et les sujets que vos concurrents traitent et qui vous manquent. Comblez ces écarts pour améliorer votre positionnement.
Évitez la suroptimisation
Vérifiez si vous employez certains termes trop souvent par rapport à un contenu naturel. L'équilibre est essentiel en SEO moderne.
Gagnez en profondeur thématique
Le TF-IDF révèle les termes et concepts connexes qui enrichissent votre contenu et signalent votre expertise aux moteurs de recherche.
Du contenu piloté par la donnée
Ne devinez plus quels mots-clés inclure. Appuyez vos décisions éditoriales sur l'analyse TF-IDF.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le TF-IDF en SEO ?
TF-IDF signifie « term frequency – inverse document frequency ». La méthode pondère un terme selon sa fréquence dans votre document rapportée à sa rareté dans un ensemble de documents. Un mot présent partout obtient un score faible ; un mot que vos concurrents emploient souvent et que vous n'employez jamais obtient un score élevé. En SEO, on s'en sert pour faire remonter le vocabulaire qu'un sujet exige.
Comment utiliser un outil TF-IDF ?
Collez votre brouillon, ajoutez les pages actuellement positionnées sur votre requête cible, puis lisez les termes qui scorent haut chez elles et zéro chez vous. Ce sont vos manques. L'objectif n'est pas de saupoudrer les mots absents : c'est de repérer les sous-sujets que vous avez oublié de traiter, ce que ces mots représentent généralement.
Le TF-IDF est-il encore pertinent face à l'IA de Google ?
Comme facteur de positionnement, non : Google ne pondère plus le TF-IDF directement depuis longtemps. Comme diagnostic, il reste utile et peu coûteux — c'est un moyen rapide et explicable de trouver les concepts qu'une page complète sur votre sujet couvre. À traiter comme un brief de recherche, pas comme un objectif d'optimisation.
Quelle différence avec la densité de mots-clés ?
La densité compte les répétitions à l'intérieur d'un seul texte et ne dit rien du sujet. Le TF-IDF compare votre texte à d'autres et dit ce qui manque. La densité protège de l'excès ; le TF-IDF guide la couverture.
Analyse concurrentielle avancée avec Tonaily
Tonaily analyse jusqu'à 3 concurrents simultanément et vous indique précisément quels mots-clés ajouter pour les dépasser.