Extractor de palabras chave
Uso comercial aceptado
Máis de 380 modelos
Sen marca de auga
Non é preciso rexistrarse
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Palabras chave extraídas
Opcións avanzadas
Resultado
A faltar fichas.
Get More Tokens
Queres máis?
Sign up free for 10,000 tokens
Inscríbete gratis
A procesar o seu pedido...
Extraia palabras-chave de calquera texto con IA libre. SEO e análise de contidos facilitados.
Como usar Extractor de palabras chave
1
Introduza a súa entrada
Escriba texto, envíe un ficheiro ou describa o que queira. Non se precisa conta.
2
Prema para xerar
A nosa IA procesa a túa solicitude en segundos empregando os mellores modelos de código aberto.
3
Obter e compartir
Obteña, copie ou comparta o seu resultado. Gratuito para uso persoal e comercial.
Empregar esta ferramenta mediante API
Automatice esta ferramenta a partir do seu propio código. Punto final REST compatíbel con OpenAI, autenticación por token de portador, non se require SDK adicional. Os custos dos tokens son iguais aos da interface web.
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: ..."}]}'Ferramentas libres de IA relacionadas
Extractor de palabras chave — FAQ
Extrae as palabras e frases máis significativas de calquera texto longo (artigo, entrada de blogue, transcrición, descrición de produto). Cinco modos de extracción: (1) palabras chave SEO con etiquetas de busca, (2) temas de alto nivel + temas, (3) entidades nomeadas — persoas/ lugares/ organizacións, (4) etiquetas de estilo etiquetas unidas con minúsculas e guións, (5) termos de índice académico. Os resultados puntuáronse entre 0 e 100 por TF- IDF, frecuencia bruta ou relevancia semántica. Exportar como CSV, TXT ou JSON.
Si, un artigo de 1. 500 palabras extrae ~350 tokens no modelo predeterminado de Qwen 2. 5 7B, cómodamente dentro do grupo diario de 2. 500 anónimos ou 10. 000 inscritos. Non é preciso inscribirse para a súa primeira extracción.
Esas ferramentas extraen datos de volume de busca en tempo real para as palabras clave que lles de (99$+/ mes). Extractor de palabras chave fai o contrario — extrae palabras clave candidatas DO seu contido e clasifica a súa intención de busca. Fluxo de traballo: use isto para atopar que frases o seu artigo xa enfatiza, e logo apegue esas en Ahrefs/ Semrush para comprobar o volume de busca mensual. Emparella ben coas súas puntuacións de dificultade de palabras clave gratuitas.
Tres modos de puntuación: (1) TF- IDF (por omisión) recompensa as palabras frecuentes neste documento E raras no inglés xeral - mellor para SEO xa que estes son os termos diferenciadores. (2) Frecuencia bruta conta as aparicións directamente - mellor cando queira ver o que máis di. (3) Relevancia semántica puntua pola proximidade á teoría principal do documento aínda que unha frase apareza só unha vez - mellor para a coherencia tópica.
Un n- grama é unha secuencia contigua de N palabras. « cambio climático » é un 2- grama. « modelo de intelixencia artificial » é un 3- grama. Conmute os chips para extraer só 1- gramas (palabras simples como « fotosíntese »), 2- gramas (frases de cabeza como « pegada de carbono ») ou 3- gramas (cola longa como « calculadora de pegada de carbono »). A maioría dos fluxos de traballo de SEO queren 2+3- gramas — as palabras simples son demasiado xenéricos.
Si, a lista de detencións predeterminada elimina "the", "and", "of", "is", etc. en 14 linguas. Pode engadir palabras de detención personalizadas mediante o campo "Palabras a excluír" - útil para suprimir o seu propio nome de marca, códigos de produto ou linguaxe legal estándar que de outro xeito dominaría os resultados.
Google clasifica as consultas segundo o propósito do usuario: informativo ("que é X"), de navegación ("loxa oficial de Nike"), comercial ("os mellores zapatos de correr 2026"), transaccional ("comprar air max en liña"). A ferramenta etiqueta as palabras chave extraídas coa intención probable para que saiba se o seu artigo debe clasificarse para investigadores, compradores ou buscas de tráfico directo. Crucial para aliñar o contido coas características de SERP.
99 linguas mediante o modelo subxacente Qwen 2. 5. A calidade máis alta en inglés, español, francés, portugués, alemán, chinés, xaponés. As linguas de recursos máis baixos funcionan, pero a extracción de 3- gramos pode ser menos fiable; volve a 1+2- gramos para árabe, hindi, turco, etc.
A interface executa un texto á vez. Para a extracción masiva, conecte a API / v1/ chat/ a un script de Python: repita a exportación do CMS, POST cada corpo de artigo, volque a autenticación de portador JSON, 1000 chamadas/ hora en contas gratuítas, límites máis altos en pro. Docs en / api /.
RAKE e YAKE son algoritmos lexicais clásicos, rápidos pero débiles no matiz semántico (faltan "tech startup" se o documento di "technology startup" pero non só "tech"). KeyBERT usa incorporacións BERT, mellor calidade semántica pero lento e require instalación. TextRank está baseado en gráficos. O noso enfoque usa un LLM de 7B parámetros que fai todo o anterior, máis a clasificación de intento de procura, máis lento por chamada pero sen configuración, libre e sen necesidade de enxeñaría ML.
Nos modos de frecuencia e TF- IDF, si — cada palabra clave é derivable do texto fonte literalmente ou con cambios mínimos de inflexión. No modo de relevancia semántica o modelo pode devolver unha versión de vocabulario controlado (« pulmonoloxía » aínda que o texto diga « visita do médico do pulmón »). O modo de termos académicos prefire intencionadamente o vocabulario controlado.
Si — POST a / v1/ chat / co mesmo aviso do sistema que esta páxina constrúe (inspeccionar o código fonte do modelo para o aviso exacto). Devolve JSON estruturado. Bo para paneles de estratexia de contidos ou extensións de CMS. Autenticación de portador, límites mensuais. Documentación en / api /.
Como valora esta ferramenta?