استخراجکننده کلمات کلیدی
استفاده تجاری
مدل هاي 579
بدون نشان آبی
نیازی به ثبت نام نیست
مدل:
+ GPT-5, Claude, Gemini
کلیدواژه استخراج شده
گزینههای پیشرفته
نتیجه
. يه کم کم ميشه
گرفتن نشانههای بیشتر
❤️ دوست Free.ai رو به دوستانت بگو
ثبت نام کنید تا لینک پیشنهادی دریافت کنید و 30 توکن برای هر دوست بدست آورید.
بيشتر ميخواي؟
ثبت نام رایگان: 30,000 tokens/day
ثبت نام
در حال پردازش درخواست شما...
استخراج کلمات کلیدی از هر متن با هوش مصنوعی آزاد. SEO و تجزیه و تحلیل محتوا آسان شد.
چطور استفاده شود استخراجکننده کلمات کلیدی
1
وارد کردن ورودی
متن را تایپ کنید ، پروندهای را بارگذاری کنید ، یا آنچه را میخواهید توصیف کنید. حساب نیازی نیست.
2
ایجاد را کلیک کنید
هوش مصنوعی ما درخواست شما را در چند ثانیه با استفاده از بهترین مدلهای منبع باز پردازش میکند.
3
بارگیری و اشتراک
دانلود، کپی یا اشتراکگذاری نتایج خود. برای استفاده شخصی و تجاری رایگان است.
استفاده از این ابزار از طریق API
این ابزار را از کد خودتان خودکار کنید. نقطه پایانی REST سازگار با OpenAI، گواهینامه توکن حامل، نیازی به SDK اضافی نیست. هزینه توکن با رابط وب مطابقت دارد.
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: ..."}]}'ابزارهای هوش مصنوعی آزاد مرتبط
استخراجکننده کلمات کلیدی - FAQ
واژه و عبارتهای معنی دار را از هر متن شکل طولانی (مقالۀ وبلاگ ، رونوشت ، توصیف محصول) استخراج میکند. پنج حالت استخراج: (۱) کلمات کلیدی SEO با برچسبگذاری قصد جستجو ، (۲) موضوعات سطح بالا + موضوعات ، (۳) موجودات نامگذاری شده - افراد / مکانها / سازمانها ، (۴) برچسبهای به شکل برچسب با حروف کوچک- پیوند ، (۵) اصطلاحات شاخص علمی. نتایج با TF- IDF ، فرکانس خام ، یا ارتباط معنایی امتیاز ۰ تا ۱۰۰ را کسب میکنند. به عنوان CSV ، TXT ، یا JSON صادر میشود.
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.
استخراجکننده کلمات کلیدی دادههای حجم جستجو زنده را برای کلمات کلیدی که به آنها میدهید (۹۹ دلار + / ماه) استخراج میکند. استخراجکننده کلمات کلیدی برعکس کار میکند - کلمات کلیدی کاندید را از محتوای شما استخراج میکند و قصد جستجو را طبقهبندی میکند. جریان کار: از این برای پیدا کردن عباراتی که مقاله شما از قبل بر آنها تأکید دارد استفاده کنید، سپس آنها را به Ahrefs / Semrush کپی کنید تا حجم ماهانه جستجو را بررسی کنید.
سه حالت امتیازدهی وجود دارد: (۱) TF-IDF (به صورت پیشفرض) کلمات را هم در این سند و هم در انگلیسی عام نادر میداند - بهترین برای SEO است زیرا اینها اصطلاحات متمایزکننده هستند. (۲) فرکانس خام رخدادها را مستقیماً شمارش میکند - بهترین زمانی است که میخواهید ببینید چه چیزی را بیشتر میگویید. (۳) ربط معنایی امتیازها را با نزدیکی به سند اصلی تئوری حتی اگر یک عبارت فقط یک بار ظاهر شود - بهترین برای انسجام موضوعی.
یک n-gram یک دنباله پیوسته از N کلمه است. "آب و هوا تغییر" یک 2-gram است. "مدل هوش مصنوعی" یک 3-gram است. برای استخراج فقط 1-grams (کلمات تک مانند "فتوسنتز"), 2-grams (گفتارهای سر مانند "پایداری کربن"), یا 3-grams (دسته بلند مانند "محاسبه پایداری کربن") تراشه ها را تغییر دهید. بیشتر SEO workflows 2+3-grams را میخواهند - کلمات تک خیلی عمومی هستند.
بله - فهرست توقف پیشفرض ، » the « ، » and « ، » of « ، » is « ، و غیره را در ۱۴ زبان حذف میکند. میتوانید از طریق حوزه » کلمات برای حذف « ، کلمات توقف سفارشی را اضافه کنید - برای سرکوب نام برند ، کدهای محصول ، یا زبان قانونی معمول خود ، که در غیر این صورت نتایج را کنترل میکند ، مفید است.
گوگل پرسشها را بر اساس هدف کاربر طبقهبندی میکند: اطلاعاتی ("X چیست؟"), ناوبری ("نیکی فروشگاه رسمی"), تجاری ("بهترین کفش رانندگی ۲۰۲۶"), معاملاتی ("خرید ایر مکس آنلاین"). استخراجکننده کلمات کلیدی کلمات کلیدی استخراج شده شما را با قصد احتمالی برچسب میزند تا بدانید آیا مقاله شما باید برای محققان، خریداران یا جستجوهای ترافیک مستقیم رتبه بندی شود.
99 languages via the underlying Qwen 2.5 model. Highest quality on English, Spanish, French, Portuguese, German, Chinese, Japanese. Lower-resource languages work but 3-gram extraction may be less reliable - fall back to 1+2-grams for Arabic, Hindi, Turkish, etc.
رابط کاربری یک متن را در یک زمان اجرا میکند. برای استخراج انبوه ، API /v1/chat / را به یک اسکریپت پایتون وصل کنید - بر روی صادرات CMS خود تکرار کنید ، بدن هر مقاله را POST کنید ، JSON را تخلیه کنید. اعتبار حامل ، ۱۰۰۰ تماس / ساعت در حسابهای رایگان ، محدودیتهای بالاتر در پرو. مستندات در /api /.
RAKE و YAKE الگوریتمهای لغوی کلاسیک هستند - سریع اما در نواقص معنایی ضعیف (اگر سند «راهاندازی فناوری» را بگوید و نه تنها «فناوری») KeyBERT از BERT embeddings استفاده میکند - کیفیت معنایی بهتر اما کند و نیازمند نصب است. TextRank مبتنی بر گراف است. رویکرد ما از یک LLM پارامتر ۷B استفاده میکند که همه کارهای بالا را انجام میدهد به علاوه طبقهبندی قصد جستجو - آهستهتر در هر تماس اما تنظیم صفر، رایگان و نیازی به مهندسی ML نیست.
در حالتهای فرکانس و TF- IDF ، بله - هر کلمۀ کلیدی از متن منبع به صورت حرفی یا با تغییر خمشدن کمترین مشتق میشود. در حالت معنایی- مرتبط ، مدل ممکن است یک نسخه از واژه نامه کنترلشده را برگرداند) « ریه شناسی » ، حتی اگر متن شما « ملاقات دکتر ریه » را بگوید (. حالت اصطلاحات دانشگاهی عمداً واژه نامه کنترلشده را ترجیح میدهد.
بله - POST به /v1/chat/ با همان دستورالعمل سیستمی که این صفحه ساخته است (مصدر قالب را برای دستورالعمل دقیق بررسی کنید). JSON ساختاری را برمیگرداند. برای دایرکتوریهای استراتژی محتوا یا افزونههای CMS خوب است. گواهی حامل، محدودیتهای ماهانه. مستندات در /api/.
اين ابزار رو چطور رتبه بندي ميکني؟