Hashtag Oluşturucu

Yapay zeka, yazınızdaki tanımlamayı okur, konu + duygu + izleyiciyi tanımlar ve seçtiğiniz platforma uygun bir hashtag grup listesi oluşturur. Her platform farklı kurallar içerir - Instagram 30'a izin verir, Threads 1'e izin verir, X maksimum 2 ile en iyi performansı gösterir - ve üretici sayı + stili buna göre ayarlar. Etiketler 3-6 kutuda (Popüler / Niş / Marka / Yer / Etkinlik / Endüstri) geri gelir, böylece yazınıza uygun karışımları seçebilirsiniz.

Instagram 30 maks / 8-15 tatlı nokta, TikTok 100 maks / 3-5 tatlı nokta, X 2 maks, LinkedIn 5 öneriliyor, YouTube 15 maks (ilk 3 başlığın üstünde gösteriyor), Pinterest 20 maks, Facebook 1-2 (hashtaglar orada zararlı ulaşıyorlar), Threads tam olarak 1 tıklanabilir konu etiketi. Sonuçların üzerindeki ipucu kartı, her platformun 2026 katılım çalışmalarına dayalı mevcut en iyi uygulamasını açıklıyor.

Evet - her jenerasyonda ~150 token, günlük 6.000 anonim veya 30.000 kayıtlı havuzun içinde rahatlıkla. Ücretsiz seviyede günde düzinelerce hashtag seti oluşturun. Kayıt gerekmez.

Display Purposes (ücretsiz) platform bilinci olmadan basit bir anahtar kelime-ilgili-tag haritalamadır. RiteTag (ayda 49 dolar) Twitter verilerinden hashtag ulaşılabilirlik tahminleri sağlar. Tüm Hashtag etiket popülaritesini kazıyabilir. Araçımız platform başına mevcut normlara saygı duyan ve bağlamı anlayan 7B parametreli LLM kullanır - Seul'deki bir kahve dükkanının yazısına sadece #coffee değil #서울카페 ekleniyor. Farklı bir sorun: biz ilginçliği + platform uygunluğunu optimize ediyoruz, ham post-count istatistikleri değil. Ulaşılabilirlik ölçütlerine ihtiyacınız varsa RiteTag ile eşleşin.

Evet - stil çipleri katılımlıdır. Herhangi bir kombinasyonu değiştirin ve sistem promptu her birini çıktıya katlayarak çıkarır. Örnek: "Dengeli karışım" + "Konum" + "Olay" size genel bir set ve şehir özel etiketler ve mevsimsel/ tatilli etiketler verir. Mesajınıza uygun olanını seçin.

Niş hashtag'in <100K yazısı var ama alt kitleye çok ilgilidir - #BrooklynCoffeeCulture yerine #coffee, #RemoteWorkMom yerine #WFH. Niş etiketleri ham ulaşımda başarısızdır, ancak izleyicilerin aktif olarak onları aradığı ve rekabetin daha düşük olduğu için çok daha iyi dönüşüm sağlar. Çoğu yaratıcı, yazıları o nişin ilgisini kazanmak için yeterince güçlü olduğunda nişe yönelir.

Modelimiz, eğitim kesintisinde donmuş durumda, bu yüzden bu hafta hangi etiketlerin trend olduğunu bilmiyor. Tarihsel olarak popüler etiketleri biliyor (#TikTokMadeMeBuyIt, #FoodieGram) ama trendi üretmeyecek. Gerçek zamanlı trend-tag keşfi için X Explore, TikTok Discover veya Rite Forward gibi bir ücretli araçla eşleşir. Algoritmayı takip etmeden, her zamanki ilginçlik için optimize ediyoruz.

Evet — TikTok, Instagram Reels, Pinterest, LinkedIn ve YouTube Shorts'ta. Etiketler feed keşfi, Reels tarayıcı ve arama indekslemesini sağlar. X'te daha küçük bir marjla çalışırlar (yalnızca 1-2). Facebook'ta etkin olarak sıfır etki gösterirler (meta çalışmalar katılım üzerinde <0 gösterir). Platform ham sayıdan daha önemlidir.

Evet — 99 dil destekleniyor. Postunuzu Portekizce veya Japonca yazın ve aynı dilde, yerel olarak uygun hashtag'ler alabilirsiniz (örneğin, Japon yemek yazıları için #TokyoRamen, Brezilya konum etiketleri için #SanPaulo). Düşük kaynaklı diller platformda hala doğal olarak okunabilecek Latin alfabesinden ödünç kelimelere dayanabilir.

Sistem promptu dahil edilmek için "brand handle" alanına saygı duyar. Özel dışlama henüz açıklanmadı - sonuçlarda reddedilmesini el ile ekle ve yeniden oluştur, ya da onları yazı açıklamasına "X'in bahsedilmesini önle" olarak yazın. Tam blok listesi desteği yol haritasındadır.

Evet - POST /v1/chat/'a sayfanın yapıldığı sistem promptu ile aynı şekilde gönderilir. Toptan etiket önerileri üreten sosyal medya yönetim araçları için iyidir. Taşıyıcı kimliği doğrulama, hız sınırlı. /api/'de belgeler.

Etiket sayısı mevcut kullanımı yansıtıyor - #love 2B+ yazıya sahip (çokluk, yazınız hemen gömülüyor); #BushwickVinylRecords ~800 yazıya sahip (küçük bir havza, sıralama daha kolay). En iyi strateji 70/30 bölünme: %70 niş + küçük-orta dönüşüm için, %30 orta-geniş keşif için. Bizim dengeli-karışım tarzımız yaklaşık olarak bu oran için otomatik olarak hedefleniyor.