Estrattore di parole chiave

Uso commerciale OK 380+ modelli Nessuna filigrana Nessuna registrazione necessaria
Modello:
+ GPT-5, Claude, Gemini
0 caratteri · 0 parole
Parole chiave segnate da rilevanza SEO ciò che si sarebbe target su un post del blog o pagina del prodotto. Include la classificazione intento di ricerca.
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Estrarre parole chiave da qualsiasi testo con AI gratuito. SEO e l'analisi dei contenuti reso facile.

Come usare Estrattore di parole chiave

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Utilizzare questo strumento tramite API

Automatizza questo strumento dal tuo codice. Endpoint REST compatibile con OpenAI, auth Bearer-token, nessun SDK aggiuntivo richiesto. I costi Token corrispondono all'interfaccia 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: ..."}]}'

Estrattore di parole chiave — FAQ

Estrae le parole e le frasi più significative da qualsiasi testo a lunga forma (articolo, post sul blog, trascrizione, descrizione del prodotto). Cinque modalità di estrazione: (1) parole chiave SEO con search-intent tag, (2) argomenti di alto livello + temi, (3) entità nominate. persone/luoghi/organizzazioni, (4) tag-style minuscole-hyphen-joined tags, (5) termini di indice accademico. Risultati ottenuti 0-100 da TF-IDF, frequenza grezza, o rilevanza semantica. Esporta come CSV, TXT, o JSON.

Sì, un articolo di 1.500 parole estrae in ~350 gettoni sul modello Qwen 3 30B predefinito, comodamente all'interno della piscina di 2.500 anonimi o 10.000 iscritti al giorno. Non è richiesta alcuna registrazione per la tua prima estrazione.

Questi strumenti tirano i dati dal vivo del volume di ricerca per le parole chiave che date loro ($99+/mo). Estrattore di parole chiave fa l'opposto che estrae le parole chiave candidate dal vostro contenuto e classifica il loro intento di ricerca. Workflow: utilizzare questo per trovare quali frasi il vostro articolo già enfatizza, quindi incolla quelli in Ahrefs / Semrush per controllare il volume di ricerca mensile.

Tre modalità di punteggio: (1) TF-IDF (default) premia le parole sia frequenti in QUESTO documento che rare in generale in inglese

Un n-gram è una sequenza contigua di parole N. "cambiamento climatico" è un 2-gram. "modello di intelligenza artificiale" è un 3-gram. Toggle i chip per estrarre solo 1-grams (single parole come "fotosintesi"), 2-grams (head frasi come "impronta di carbonio"), o 3-grams (long-tail come "calculatore di impronta di carbonio"). La maggior parte dei flussi di lavoro SEO desidera 2+3-grams singole parole sono troppo generiche.

Sì, l'elenco degli stop predefinito rimuove "il," "e," "di," "è," ecc. in 14 lingue. È possibile aggiungere parole d'arresto personalizzate tramite il campo "Parole da escludere" utile per sopprimere il proprio marchio, codici di prodotto, o piastra di caldaia legalise che altrimenti dominare i risultati.

Google classifica le query per scopo utente: informational ("what is X"), navigational ("nike official store"), commercial ("best running shoes 2026"), transazionale ("buy air max online"). Estrattore di parole chiave etichetta le tue parole chiave estratte con l'intento probabile in modo da sapere se il tuo articolo dovrebbe rango per ricercatori, acquirenti, o ricerca di traffico diretto. Crucial per allineare i contenuti con le caratteristiche SERP.

99 lingue attraverso il modello sottostante Qwen 2.5. Alta qualità su inglese, spagnolo, francese, portoghese, tedesco, cinese, giapponese. Lingue a basse risorse funzionano, ma l'estrazione di 3 grammi può essere meno affidabile Ripiegare a 1+2-grammi per arabo, Hindi, turco, ecc.

L'interfaccia utente esegue un testo alla volta. Per il cavo di estrazione alla rinfusa l'API /v1/chat/ in uno script Python Iterate sopra il vostro CMS export, POST ogni corpo articolo, scaricare il JSON. Bearer auth, 1.000 chiamate/ora su conti gratuiti, limiti più elevati su pro. Docs at /api/.

RAKE e YAKE sono algoritmi lessicali classici sugli algoritmi semantici veloci ma deboli sulla sfumatura semantica (si perdono la "tech startup" se il documento dice "technology startup" ma non "tech" da solo). KeyBERT utilizza BERT incorpora sugli elementi di qualità semantica migliore ma lento e richiede installazione. TextRank è basato su un grafico. Il nostro approccio utilizza un LLM 7B-parametro che fa tutto il sopra zero-shot più la classificazione di ricerca-intent più lento per chiamata ma zero setup, libero, e nessun ML ingegneria necessaria.

Nelle modalità di frequenza e TF-IDF, sì, ogni parola chiave è derivabile dal testo sorgente verbalmente o con un minimo cambiamento di flessione. In modalità semantico-relativo il modello può restituire una versione controllata-vocabolario ("pulmonologia" anche se il testo dice "visita medico di polmone"). La modalità di termini accademici preferisce intenzionalmente il vocabolario controllato.

Sì POST a /v1/chat/ con lo stesso sistema richiede che questa pagina costruisca (ispezionare la sorgente del template per il prompt esatto). Restituisce JSON strutturato. Buono per dashboard content-strategy o plugin CMS. Bearer auth, limiti mensili. Docs at /api/.

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