مستخرج الكلمات الرئيسية
الاستخدام التجاري
380+ طراز
لا يوجد علامة مائية
لا حاجة للتسجيل
النموذج:
+ GPT-5, Claude, Gemini
الكلمات الرئيسية المستخرجة
الخيارات المتقدمة
النتيجة
الرموز تنفد
Get More Tokens
تريد المزيد؟
Sign up free for 10,000 tokens
انضم مجانا
... معالجة طلبك
استخلاص الكلمات الرئيسية من أي نص مع الذكاء الاصطناعي المجاني.
كيف تستخدم مستخرج الكلمات الرئيسية
1
أدخل مدخلك
أدخل نص، أو تحميل ملف، أو وصف ما تريد. لا حساب مطلوب.
2
انقر على إنشاء
الذكاء الاصطناعي لدينا يعالج طلبك في ثوان باستخدام أفضل نماذج المصدر المفتوح.
3
تنزيل وتقاسم
تحميل، نسخ، أو مشاركة نتائجك مجانا للاستخدام الشخصي والتجاري.
استخدام هذه الأداة عن طريق API
أتمتة هذه الأداة من شفرة الخاصة بك. OpenAI-متوافق REST نقطة نهاية، حامل-رمز التوثيق، لا يلزم إضافي SDK. تكاليف الرموز تطابق واجهة شبكة الويب.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية ذات الصلة
مستخرج الكلمات الرئيسية — FAQ
يستخرج أكثر الكلمات والعبارات معنى من أي نص طويل الشكل (مقالة، مشاركة مدونة، نسخة، وصف المنتج). خمسة طرائق للاستخراج: (1) الكلمات الرئيسية لتحسين محركات البحث مع وسم نية البحث، (2) المواضيع + الموضوعات العليا، (3) الكيانات المسماة - الأشخاص/الأماكن/المنظمات، (4) الوسم على غرار الوسم مع الحروف الصغيرة والفاصلة، (5) مصطلحات الفهرس الأكاديمي. النتائج المسجلة 0-100 من قبل TF-IDF، أو التردد الخام، أو الأهمية الدلالية. التصدير كـ CSV، أو TXT، أو JSON.
نعم - مقالة من 1500 كلمة تستخرج في ~ 350 رمزا على النموذج الافتراضي Qwen 2.5 7B، بكل راحة داخل 2500 مجهول الهوية أو 10000 مشارك يوميا. لا حاجة للتسجيل للاستخراج الأول.
هذه الأدوات تسحب بيانات حجم البحث الحية للكلمات الرئيسية التي تعطيها لهم ($ 99 + / mo). مستخرج الكلمات الرئيسية تفعل العكس - يستخرج الكلمات الرئيسية المرشحة من محتوى ويصنف نيتهم البحث. تدفق العمل: استخدام هذا لإيجاد ما هي العبارات مقالتك بالفعل يؤكد، ثم لصق تلك في Ahrefs / Semrush للتحقق من حجم البحث الشهري.
هناك ثلاثة أساليب لتحديد الدرجات: (1) TF-IDF (الافتراض) يكافئ الكلمات المتكررة في هذه الوثيقة والكلمات النادرة في اللغة الإنكليزية العامة - وهو أفضل لتحسين محركات البحث لأن هذه هي المصطلحات المميزة. (2) التواتر الخام يحسب حالات التواجد مباشرة - وهو أفضل عندما تريد أن ترى ما تقوله أكثر من غيره. (3) قيمة الصلة الدلالية تحدد بالقرب من الوثيقة الرئيسية حتى لو ظهرت العبارة مرة واحدة فقط - وهو أفضل للاتساق الموضوعي.
إن-غرام هو سلسلة متصلة من N كلمات. "تغير المناخ" هو 2-غرام. "نموذج الذكاء الاصطناعي" هو 3-غرام. تغير الرقاقة لاستخراج فقط 1-غرام (كلمات منفردة مثل "التمثيل الضوئي")، 2-غرام (عبارات رئيسية مثل "البصمة الكربونية")، أو 3-غرام (الذيول الطويلة مثل "حاسبة البصمة الكربونية"). معظم سير العمل لتحسين محركات البحث تريد 2 + 3-غرام - الكلمات المنفردة هي عامة للغاية.
نعم — قائمة التوقف الافتراضية تزيل "ال"، "و"، "من"، "هي"، إلخ في 14 لغة. يمكنك إضافة كلمات توقف مخصصة من خلال حقل "الكلمات التي يجب استبعادها" — وهو أمر مفيد لقمع اسم علامتك التجارية الخاصة، أو رموز المنتجات، أو اللغة القانونية المعتادة التي من شأنها أن تهيمن على النتائج.
تقوم جوجل بتصنيف الاستفسارات حسب غرض المستخدم: معلوماتي ("ما هو X"، "متجر نايك الرسمي"، "أفضل أحذية رياضة 2026"، "شراء إير ماكس على الإنترنت"). وتضع الأداة علامات على كلماتك الرئيسية المستخرجة مع القصد المحتمل حتى تعرف ما إذا كان ينبغي لمقالك أن يرتقي للباحثين، أو المشترين، أو البحث عن حركة المرور المباشرة. وهذا أمر بالغ الأهمية لمواءمة المحتوى مع خصائص سجل نتائج البحث.
99 لغة من خلال النموذج الأساسي Qwen 2.5، وأعلى جودة في اللغات الإنكليزية والإسبانية والفرنسية والبرتغالية والألمانية والصينية واليابانية، وتعمل اللغات ذات الموارد المنخفضة ولكن استخراج 3 غرامات قد يكون أقل موثوقية - ويعود إلى 1+2 غرامات للعربية والهندية والتركية، إلخ.
تقوم واجهة المستخدم بتشغيل نص واحد في كل مرة. للاستخراج الجماعي، يربط /v1/chat/ API في كتابة بايثون - تكرار على تصدير CMS، POST كل جسم المقالة، إفراغ JSON. حامل التوقيعات، 1000 مكالمة/ساعة على الحسابات المجانية، حدود أعلى على الوثائق المهنية في /api/.
RAKE و YAKE هما خوارزميات معجمية كلاسيكية - سريعة ولكن ضعيفة في التفاصيل الدلالية (يفتقد "بدء التكنولوجيا" إذا كانت الوثيقة تقول "بدء التكنولوجيا" ولكن ليس "تكنولوجيا" وحدها). KeyBERT يستخدم BERT - جودة دلالية أفضل ولكن بطيئة وتتطلب التركيب. TextRank هو مبني على الرسم البياني. نهجنا يستخدم 7B-بارامترات LLM التي تقوم بكل ما سبق صفر-الطلقة إضافة إلى تصنيف نية البحث - أبطأ لكل مكالمة ولكن صفر-الإنشاء، مجانا، ودون حاجة إلى هندسة ML.
في نمط التردد و نمط TF-IDF، نعم - كل كلمة رئيسية يمكن استخلاصها من النص المصدر حرفيا أو مع تغيير ضئيل في الانحناء. في نمط الصلة الدلالية قد يعيد النموذج نسخة من المفردات المسيطرة ("طب الرئة" حتى لو قال نصك "زيارة طبيب الرئة").
نعم — POST to /v1/chat/ مع نفس التعليمات التي تقوم هذه الصفحة ببنائها (فحص مصدر النموذج للحصول على التعليمات بالضبط). يعيد JSON منظمة. جيد لألواح استراتيجيات المحتوى أو إضافات CMS. حامل التصديق، الحدود الشهرية. الوثائق في /api/.
كيف تقيِّم هذه الأداة؟