استخراجکننده کلمات کلیدی
استفاده تجاری
ص ۳۸۰.
بدون نشان آبی
نیازی به ثبت نام نیست
مدل:
+ GPT-5, Claude, Gemini
کلیدواژه استخراج شده
گزینههای پیشرفته
نتیجه
. رمزها کم ميشه
Get More Tokens
بيشتر ميخواي؟
Sign up free for 10,000 tokens
ثبت نام
در حال پردازش درخواست شما...
استخراج کلمات کلیدی از هر متنی با هوش مصنوعی آزاد. SEO و تجزیه و تحلیل محتوا آسان شد.
چطور استفاده کنم استخراجکننده کلمات کلیدی
1
وارد کردن ورودی
متن را تایپ کنید ، یک پرونده را بارگذاری کنید ، یا آنچه را که میخواهید توصیف کنید. حساب نیازی نیست.
2
ایجاد را بزنید
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 حامل گواهینامه، نیازی به SDK اضافی نیست. هزینه گواهینامه 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
معنی دارترین کلمات و عبارات را از هر متن 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 سبک برچسب با حروف کوچک- خط کش ، (۵) اصطلاحات شاخص علمی. نتایج با TF- IDF ، فرکانس خام ، یا ارتباط معنایی امتیاز ۰- ۱۰۰ را دریافت میکنند. به عنوان CSV ، TXT ، یا JSON صادر میشود.
بله — یک مقاله ۱۵۰۰ کلمهای در ~۳۵۰ توکن بر روی مدل پیشفرض Qwen ۲٫۵ 7B استخراج میشود، که به راحتی در ۲٬۵۰۰ ناشناس یا ۱۰٬۰۰۰ روزانه ثبت نام شده است.
استخراجکننده کلمات کلیدی برعکس کار میکند - کلمات کلیدی کاندیدای 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 در Ahrefs / Semrush کپی کنید تا حجم ماهانه جستجو را بررسی کنید.
سه حالت امتیازدهی وجود دارد: (۱) TF-IDF (به صورت پیشفرض) کلمات را به صورت همزمان در این سند و نادر در انگلیسی عمومی پاداش میدهد - بهترین برای سئو از آنجا که اینها اصطلاحات متمایزکننده هستند. (۲) فرکانس خام رخدادها را مستقیماً شمارش میکند - بهترین زمانی که میخواهید ببینید که چه چیزی را بیشتر میگویید. (۳) ربط معنایی امتیازات را با نزدیکی به سند اصلی پایاننامه حتی اگر یک عبارت فقط یک بار ظاهر شود - بهترین برای انسجام موضوعی.
یک n-gram یک دنباله متصل 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 تکی مانند "فتوسنتز"), 2-grams (کلمات کلیدی مانند "اثر کربن"), یا 3-grams (طولانی مانند "محاسبه اثر کربن") چیپها را تغییر دهید.
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 خود ، کدهای محصول ، یا زبان قانونی استاندارد که در غیر این صورت بر نتایج تسلط دارد ، مفید است.
گوگل پرسشها را بر اساس هدف کاربر طبقهبندی میکند: اطلاعاتی ("چه چیزی X است؟"), ناوبری ("نیکی فروشگاه رسمی"), تجاری ("بهترین کفش دویدن 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 پژوهشگران، خریداران یا جستجوهای ترافیک مستقیم رتبه بندی شود.
۹۹ زبان از طریق مدل Qwen ۲٫ ۵. بالاترین کیفیت برای انگلیسی، اسپانیایی، فرانسوی، پرتغالی، آلمانی، چینی، ژاپنی. زبانهای با منابع پایین کار میکنند ، اما استخراج ۳-گرم ممکن است قابل اعتماد نباشد — برای عربی ، هندی ، ترکی ، و غیره به ۱+۲-گرم برگردید.
رابط کاربری در یک زمان یک متن را 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. گواهی حامل، ۱۰۰۰ تماس در ساعت در حسابهای رایگان، محدودیتهای بالاتر در پرو.
RAKE و YAKE الگوریتمهای لغوی کلاسیک هستند - سریع اما در زمینه معنایی ضعیف (اگر سند "راه اندازی فناوری" را گم کند، اما فقط "فناوری" را گم نکند). KeyBERT از BERT embeddings استفاده میکند - کیفیت معنایی بهتر اما کند و نیاز به نصب دارد. TextRank بر پایه گراف است. رویکرد ما از یک LLM 7B پارامتر استفاده میکند که همه کارهای بالا را انجام میدهد.
در حالتهای فرکانس و TF-IDF، بله — هر کلمه کلیدی میتواند از متن منبع به صورت حرفی یا با تغییرات اندک در تغییر شکل مشتق شود. در حالت معنایی-مرتبط مدل ممکن است یک نسخه از واژگان کنترل شده را برگرداند ("pulmonology" حتی اگر متن شما بگوید "lung doctor visit"). حالت اصطلاحات آکادمیک عمداً واژگان کنترل شده 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 صفحه نمایش استراتژی محتوا یا افزونههای CMS خوب است. گواهی حامل، محدودیتهای ماهانه. مستندات در /api/.
اين ابزار رو چطور رتبه بندي ميکني؟