Schlüsselwort-Extraktor
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Modell:
+ GPT-5, Claude, Gemini
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Wie man verwendet Schlüsselwort-Extraktor
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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: ..."}]}'Verwandte kostenlose KI-Tools
Schlüsselwort-Extraktor - FAQ
Extrahiert die sinnvollsten Wörter und Phrasen aus einem beliebigen langformatigen Text (Artikel, Blogpost, Transkript, Produktbeschreibung). Fünf Extraktionsmodi: (1) SEO-Keywords mit Such-Intent-Tagging, (2) High-Level-Themen + Themen, (3) benannte Entitäten - Personen/Orte/Organisationen, (4) Tag-Stil Kleinbuchstaben-Hyphen-gekoppelte Tags, (5) akademische Index-Begriffe. Ergebnisse wurden 0-100 durch TF-IDF, Rohfrequenz oder semantische Relevanz. Exportieren als CSV, TXT oder JSON.
Ja - ein 1.500-Wort Artikel extrahiert in ~350 Token auf dem Standardmodell Qwen 3 30B, bequem im 6.000 anonymen oder 30.000 registrierten Tagespool. Für Ihre erste Extraktion ist keine Anmeldung erforderlich.
Diese Tools ziehen Live-Suchvolumendaten für Schlüsselwörter, die Sie ihnen geben ($99+/mo). Schlüsselwort-Extraktor tut das Gegenteil - es extrahiert Kandidaten-Keywords aus Ihrem Inhalt und klassifiziert ihre Suchabsicht. Workflow: verwenden Sie dies, um zu finden, welche Phrasen Ihr Artikel bereits betont, dann fügen Sie diese in Ahrefs / Semrush, um monatliche Suchvolumen zu überprüfen. Paare schön mit ihren kostenlosen Keyword-Schwierigkeits-Scores.
Drei Scoring-Modi: (1) TF-IDF (Standard) belohnt Wörter, die in diesem Dokument häufig und selten im Allgemeinen Englisch - am besten für SEO, da dies die unterschiedlichen Begriffe sind. (2) Raw Frequency zählt Ereignisse gerade - am besten, wenn Sie sehen wollen, was Sie am meisten sagen. (3) Semantische Relevanz punktet durch Nähe zu den Dokumenten Hauptthese, auch wenn eine Phrase nur einmal erscheint - am besten für die aktuelle Kohärenz.
Ein n-Gramm ist eine zusammenhängende Sequenz von N-Wörtern. "Klimaänderung" ist ein 2-Gramm. "künstliche Intelligenz-Modell" ist ein 3-Gramm. Schalten Sie die Chips, um nur 1-Gramm (einzige Wörter wie "photosynthesis"), 2-Gramm (Kopf Phrasen wie "Kohlenstoff-Fußabdruck"), oder 3-Gramm (langschwanz wie "Kohlenstoff-Fußabdruck-Rechner") extrahieren. Die meisten SEO-Workflows wollen 2+3-Gramm - einzelne Wörter sind zu generisch.
Ja - die Standard-Stopliste entfernt "das", "und", "von", "ist", etc. in 14 Sprachen. Sie können benutzerdefinierte Stoppwörter über das Feld "Words to exclude" hinzufügen - nützlich für die Unterdrückung Ihrer eigenen Markennamen, Produktcodes oder Boilerplate Legalese, die sonst die Ergebnisse dominieren würde.
Google klassifiziert Abfragen nach Nutzerzweck: informational ("was ist X"), navigational ("nike offizielles Geschäft"), kommerzielle ("beste Laufschuhe 2026"), transaktional ("buy air max online"). Schlüsselwort-Extraktor tags Ihre extrahierten Schlüsselwörter mit der wahrscheinlichen Absicht, so dass Sie wissen, ob Ihr Artikel für Forscher, Käufer oder direkt-Verkehrs-Suchen Rang. Entscheidend für die Ausrichtung von Inhalten auf SERP-Funktionen.
99 Sprachen über das zugrunde liegende Modell Qwen 2.5. Höchste Qualität auf Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Deutsch, Chinesisch, Japanisch. Untere Ressourcensprachen funktionieren, aber 3-Gramm-Extraktion kann weniger zuverlässig sein - zurück auf 1+2-Gramm für Arabisch, Hindi, Türkisch, etc.
Die Benutzeroberfläche läuft jeweils einen Text. Für die Massenextraktion verdrahten Sie die /v1/chat/ API in ein Python-Skript - iterieren Sie über Ihren CMS-Export, POST jeder Artikelkörper, werfen Sie die JSON. Träger auth, 1.000 Anrufe/Stunde auf freien Konten, höhere Grenzen auf pro. Docs bei /api/.
RAKE und JAKE sind klassische lexikalische Algorithmen - schnell, aber schwach auf semantische Nuance (sie vermissen "Tech-Startup", wenn das Dokument sagt "Technologie-Startup", aber nicht "Tech" allein). KeyBERT verwendet BERT Einbettungen - bessere semantische Qualität, aber langsam und erfordert Installation. TextRank ist graph-basiert. Unser Ansatz verwendet ein 7B-Parameter LLM, die alle der oben Null-Shot plus Such-Intent-Klassifizierung - langsamer pro Anruf, aber Null Setup, kostenlos und keine ML Engineering erforderlich.
In Frequenz- und TF-IDF-Modi, ja - jedes Keyword ist aus dem Quelltext verbatim oder mit minimaler Wendeänderung ableitbar. Im Semantik-Relevanz-Modus kann das Modell eine kontrolliert-vocabuläre Version zurückgeben ("Pulmonologie", auch wenn in Ihrem Text "Lunge Arztbesuch" steht).
Ja - POST auf /v1/chat/ mit dem gleichen System prompt diese Seite baut (inspektieren Vorlage Quelle für die genaue Eingabeaufforderung). Gibt strukturierte JSON zurück. Gut für Content-Strategie Dashboards oder CMS Plugins. Träger auth, monatliche Limits. Docs bei /api/.
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