WDF steht für "Within Document Frequency" und beschäftigt sich, ähnlich wie die Keyword Density, mit der Häufigkeit eines Begriffes innerhalb eines Textes. Diese Häufigkeit wird im Verhältnis zur Häufigkeit der restlichen Terme im Text betrachtet. Um zu vermeiden, dass beim simplen Steigern der Häufigkeit des Begriffes - wie beim Keyword Stuffing - ein besseres Ergebnis im Ranking erfolgt, wird ein Logarithmus verwendet.

IDF steht für "Inverse Document Frequency" und beschäftigt sich, im Gegensatz zur WDF, mit der Häufigkeit eines Begriffes innerhalb mehrerer Texte, z.B. den am höchsten gerankten Webseiten, die den Begriff miteinbeziehen. Es wird quasi die Relevanz eines Textes im Hinblick auf den Begriff bestimmt. Außerdem werden mit dem Begriff zusammenhängende Wörter ausgewählt.

Wenn man nun die WDF-Formel mit der IDF-Formel multipliziert (WDF*IDF), dann resultiert daraus die relative Termgewichtung eines Textes im Zusammenhang zu allen anderen Texten des Datensatzes (z.B. der am höchsten gerankten Webseiten). Diese Keywords (Begriffe/Terme) können dabei als Vorlage beim Erstellen eigener Texte genutzt werden.