مستخرج الكلمات الرئيسية
الاستخدام التجاري
579 models
لا يوجد علامة مائية
لا يلزم التسجيل
النموذج:
+ GPT-5, Claude, Gemini
الكلمات الرئيسية المستخرجة
الخيارات المتقدمة
النتيجة
الرموز تنخفض
احصل على المزيد من الرموز
تريد المزيد؟
Sign up free: 30,000 tokens/day
التسجيل 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 يقوم بمعالجة طلبك في ثوانٍ 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 توثيق، لا إضافية SDK مطلوبة. تكاليف الرموز تتطابق مع 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 (المقال، مشاركة المدونة، النص، وصف المنتج). خمسة طرائق الاستخراج: (1) الكلمات الرئيسية SEO مع البحث عن قصد الوسم، (2) الموضوعات + الموضوعات العليا، (3) الكيانات المسماة - الناس / الأماكن / المنظمات، (4) الوسم على غرار الوسم الحروف الصغيرة-الشريط-المتصلة الوسم، (5) مصطلحات الفهرس الأكاديمي. النتائج 0-100 من TF-IDF، التردد الخام، أو معنى الصلة. التصدير ك CSV، TXT، أو JSON.
Yes - a 1,500-word article extracts in ~350 tokens on the default Qwen 3 30B model, comfortably inside the 6,000 anonymous or 30,000 signed-up daily pool. No sign-up required for your first extraction.
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.
ثلاثة طرائق لتحديد الدرجات: (1) TF-IDF (الافتراضي) يكافئ الكلمات المتكررة في هذه الوثيقة والكلمات النادرة في اللغة الإنكليزية العامة - أفضل لـ SEO لأن هذه هي المصطلحات المميزة. (2) التواتر الخام يحسب حالات الظهور مباشرة - أفضل عندما تريد أن ترى ما تقوله أكثر. (3) علامات الأهمية الدلالية من خلال القرب من الوثائق النظرية الرئيسية حتى لو ظهرت عبارة مرة واحدة فقط - أفضل للاتساق الموضوعي.
إن-غرام هو تسلسل متصل من N كلمات. "تغير المناخ" هو 2-غرام. "نموذج الذكاء الاصطناعي" هو 3-غرام. قم بتغيير الرقاقة لاستخراج 1-غرام فقط (كلمات منفردة مثل "التمثيل الضوئي")، 2-غرام (عبارات رئيسية مثل "البصمة الكربونية")، أو 3-غرام (ذيل طويل مثل "حساب البصمة الكربونية"). معظم إجراءات عمل التسويق بالعمولة تريد 2+3-غرام - الكلمات المنفردة عامة للغاية.
نعم - قائمة التوقف الافتراضية تزيل "ال" و "و" و "من" و "هي" وغيرها في 14 لغة. يمكنك إضافة كلمات توقف خاصة بك من خلال حقل "الكلمات التي يجب استبعادها" - مفيد لإبطال اسم علامتك التجارية الخاصة، رموز المنتجات، أو اللغة القانونية العادية التي قد تهيمن على النتائج.
تقوم جوجل بتصنيف الاستفسارات وفقاً لغرض المستخدم: المعلوماتي ("ما هو X"، والملاحة ("متجر نايك الرسمي"، والتجارة ("أفضل أحذية رياضة 2026"، والمعاملات ("شراء إير ماكس على الإنترنت"). وتضع الأداة علامات على الكلمات الرئيسية المستخرجة مع القصد المحتمل حتى تعرف ما إذا كان مقالك ينبغي أن يرتقي للباحثين، أو المتسوقين، 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. أعلى جودة على الإنجليزية، الإسبانية، الفرنسية، البرتغالية، الألمانية، الصينية، اليابانية. اللغات ذات الموارد الأدنى تعمل ولكن استخراج 3 غرامات قد يكون أقل موثوقية - العودة إلى 1 + 2 غرامات للعربية، الهندية، التركية، 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/.
إن RAKE و YAKE هما خوارزميات معجمية كلاسيكية - سريعة ولكنها ضعيفة في التفاصيل الدلالية (تفتقد "بدء التكنولوجيا" إذا قالت الوثيقة "بدء التكنولوجيا" ولكن ليس "تكنولوجيا" وحدها). KeyBERT تستخدم BERT - جودة دلالية أفضل ولكن بطيئة وتتطلب التثبيت. TextRank هي قائمة على الرسم البياني. نهجنا يستخدم 7B-بارامترات LLM التي تقوم بكل ما سبق صفر-الطلقة إضافة إلى تصنيف البحث-القصد - أبطأ لكل مكالمة ولكن صفر التثبيت، مجاني، ولا حاجة إلى هندسة ML.
في طرائق التردد و TF-IDF، نعم - كل كلمة رئيسية يمكن أن تستمد من النص المصدر حرفيا أو مع تغيير الحد الأدنى من الانحناء. في طريقة العلاقة الدلالية قد يعيد النموذج نسخة من المفردات المسيطرة ("علم الرئة" حتى لو كان نصك يقول "زيارة طبيب الرئة"). طريقة المصطلحات الأكاديمية تفضل عمدا المفردات المسيطرة.
نعم - POST إلى /v1/chat/ مع نفس التعليمات النظامية التي تبنيها هذه الصفحة (فحص مصدر النموذج للحصول على التعليمات الدقيقة). يعيد JSON منظم. جيد لإدارة استراتيجية المحتوى أو CMS plugins. حامل الاعتماد، الحدود الشهرية. الوثائق في /api/.
كيف تقيّمون هذه الأداة؟