Kulcsszó Extractor
Kereskedelmi felhasználás OK
380+ modellek
Nincs vízjel.
Nincs szükség regisztrációra.
Minta:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Kivont kulcsszavak
Fejlett opciók
Eredmény
Elfogyott a zseton.
Get More Tokens
Kérsz még?
Sign up free for 10,000 tokens
Regisztráció Ingyenes
A kérésed feldolgozása...
Válassza ki a kulcsszavakat bármilyen szövegből ingyenes AI. SEO és tartalomelemzés megkönnyítette.
Hogyan kell alkalmazni? Kulcsszó Extractor
1
Adja meg a bemenetet
Írd be a szöveget, tölts fel egy fájlt, vagy írd le, hogy mit szeretnél. Nincs szükség fiókra.
2
Kattintson a generálás gombra
A MI másodperceken belül feldolgozza kérését a legjobb nyílt forráskódú modellek segítségével.
3
Letöltés és megosztás
Töltse le, másolja le vagy ossza meg az eredményt. Ingyenes személyes és kereskedelmi használatra.
Használja ezt az eszközt az API-n keresztül
Automatizálja ezt az eszközt a saját kódjából. OpenAI-kompatibilis REST végpont, Beaver-token auth, nincs szükség extra SDK-ra. Token költségek megfelelnek a webes felületnek.
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: ..."}]}'Kulcsszó Extractor — FAQ
Kivonatja a leglényegesebb szavakat és kifejezéseket bármilyen hosszú formájú szövegből (cikk, blogbejegyzés, átirat, termékleírás). Öt kivonási mód: (1) SEO kulcsszavak kereső-intent tagginggel, (2) magas szintű témák + témák, (3) megnevezett entitások CSV, TXT, vagy JSON. Az eredmények pontszáma 100-100 TF-IDF, nyers frekvencia, vagy szemantikai relevancia. Export mint CSV, TXT, vagy JSON.
Igen, egy 1500-szavas cikk kivonatok ~350 zseton az alapértelmezett Qwen 3 30B modell, kényelmesen belül a 2500 névtelen vagy 10 000 regisztrált napi medence. Nincs regisztráció szükséges az első kivonás.
Ezek az eszközök az Ön által megadott kulcsszavak ($99+/mo) keresési térfogatának élő adatait húzzák ki ($99+/mo). Kulcsszó Extractor az ellenkezőjét adja ki a jelölt kulcsszavaknak A tartalomból és osztályozza a keresési szándékukat. Workflow: használja ezt, hogy megtalálja azokat a kifejezéseket, amelyeket a cikk már kihangsúlyozott, majd beilleszti azokat az Ahrefs/Semrush-ba, hogy ellenőrizze a havi keresési volument.
Három pontozási mód: (1) TF-IDF (alapértelmezett) jutalmazza a szavakat mind gyakori ebben a dokumentumban ÉS általában a ritka angol nyelven a legjobb SEO-nak, mivel ezek a differenciálási feltételek. (2) A nyers frekvenciaszámok egyenesen fordulnak elő a legjobban, amikor azt szeretnéd látni, amit a legtöbbet mondasz. (3) Semantic relevancia pontszámok közelség a dokumentumok fő tézise akkor is, ha egy kifejezés csak egyszer jelenik meg a legjobb a helyi koherencia érdekében.
Az n-gram az N szavak egy összefüggő sorozata. Az "klímaváltozás" egy 2-gram. Az "artificial intelligencia modell" egy 3-gram. A zsetonokat csak 1-gramok (egy-egy szó, mint a "fotoszintézis"), a 2-gramok (fejmondatok, mint a "szén lábnyom"), vagy a 3-gramok (hosszúfarkú, mint a "szén lábnyom kalkulátor"). A SEO munkafolyamatok 2+3-gramot akarnak.
Igen, az alapértelmezett stoplista eltávolítja "a", "és", "a", "az"," stb. 14 nyelven. Hozzáadhat egyedi stopwords keresztül "Szavak, hogy kizárja" mezőt hasznos elnyomni a saját márka nevét, termékkódok, vagy kazánlemez jogi, amely egyébként uralná az eredményeket.
A Google felhasználói célként osztályozza a lekérdezéseket: információs ("mi az X"), navigációs ("nike hivatalos áruház"), kereskedelmi ("best running shoes 2026"), tranzakciós ("buy air max online"). Az eszköz a kivont kulcsszavakat a valószínű szándékkal jelöli meg, így tudja, hogy a cikk kell rangsorolni a kutatók, vásárlók, vagy közvetlen forgalmú keresések.
99 nyelv segítségével a mögöttes Qwen 2.5 modell. Legkiválóbb minőségű angol, spanyol, francia, portugál, német, kínai, japán. Alsó forráskódú nyelvek működnek, de 3-gramm kivonat kevésbé megbízható • visszaesik 1+2-gramm arab, hindi, török, stb.
Az UI egyszerre egy szöveget futtat. Az ömlesztett kivonáshoz a /v1/chat/ API-t egy Python- szkriptbe kell bekötni, ami a CMS-exportnál írástudott, minden egyes cikk- testnél ki kell dobni a JSON-t. Beaver auth, 1000 hívás/óra ingyenes számlákon, magasabb limitek a pro. Docs at /api/.
A RAKE és a YAKE klasszikus lexikus algoritmusok gyorsak, de gyengeak a szemantikus árnyalaton (ha a dokumentum azt mondja, hogy "technológia startup," de nem "technológia" önmagában). A KeyBERT BERT beágyazást használ, jobb szemantikus minőséget, de lassú és telepítést igényel. A TextRank grafikon alapú. A megközelítésünk egy 7B-paraméteres LLM-t használ, amely a fenti nullás plusz kereső-intent osztályozást lassítja hívásonként, de nulla beállítást igényel, szabad, és nincs szükség ML-technikára.
Frekvencia és TF-IDF módban igen minden kulcsszó szó szerinti vagy minimális inflexiós változásból eredhet. Szemantikai-relevancia módban a modell visszaadhat egy kontrollált-vocabulary verziót ("pulmonológia" még akkor is, ha a szöveged azt mondja, hogy "tüdőorvosi látogatás"). Az akadémiai-terms mód szándékosan a kontrollált szókincset részesíti előnyben.
Igen, Post to /v1/chat/ with same system prompt this page builds (inspect template source for the exact prompt). Returns structed JSON. Jó a tartalomstratégiai műszerfalak vagy CMS plugins. Beaver auth, havi limits. Docs at /api/.
Hogyan értékelné ezt az eszközt?