キーワード抽出
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+ GPT-5, Claude, Gemini
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テキストからキーワードを抽出する。SEOとコンテンツ分析が簡単にできる。
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API を使ってこのツールを使う
あなたのコードからこのツールを自動化します。OpenAI 互換の REST エンドポイント、ベアートークン認証、追加の SDK が必要ありません。トークンコストはウェブインターフェースと一致します。
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: ..."}]}'関連するフリーAIツール
キーワード抽出 - FAQ
どんな長いテキストからも最も意味のある単語やフレーズを抽出します。 (1) 検索意図タグ付きの SEO キーワード、 (2) 高レベルのトピックとテーマ、 (3) 名前付きのエンティティ - 人/場所/組織、 (4) タグスタイルの小文字ハイフンで結合されたタグ、 (5) 学術的インデックス項目。結果は TF-IDF、原始頻度、意味的関連性によって 0-100 のスコアで評価されます。 CSV、TXT、JSON としてエクスポートします。
1,500 語の記事は、デフォルトの Qwen 3 30B モデルで約 350 個のトークンで抽出されます。6,000 匿名または 30,000 登録者の日々のプールの中で快適に抽出されます。最初の抽出には登録は必要ありません。
これらのツールは、あなたが与えるキーワードのライブ検索量データを引き出します（月額99ドル以上）。キーワード抽出は、逆のことをします。コンテンツから候補キーワードを抽出し、その検索意図を分類します。ワークフロー：これを使って、あなたの記事が既に強調しているフレーズを見つけ、それらを Ahrefs/Semrush に貼り付けて、月間の検索量をチェックします。無料のキーワード難易度スコアとよく組み合わせます。
3つの得点モードがあります。 1) TF-IDF (デフォルト) は、この文書に頻繁に出てくる単語と一般英語で稀な単語を賞賛します。これらは区別する用語であるため、SEOに最適です。2) Raw frequency は、出現数を直接計算します。これは、最も多く言われたことを見たいときに最適です。3) Semantic relevance は、文書の主題に近いかどうかで得点を決めます。一度だけ出てくる句でも、話題の一貫性に最適です。
n-gram は N 語の連続した列です。 "climate change" は 2-gram です。 "artificial intelligence model" は 3-gram です。 1-gram ("photosynthesis" のような単語)、2-gram ("carbon footprint" のような頭文字)、または 3-gram ("carbon footprint calculator" のような長尾) のみを抽出するようにチップを切り替えてください。 ほとんどの SEO ワークフローは 2+3-gram を必要とします。単語は一般的すぎます。
はい - デフォルトの停止リストは 14 言語で "the", "and", "of", "is" などを削除します。 "排除する単語" フィールドでカスタム停止単語を追加できます。これは結果を支配する自分のブランド名、製品コード、または一般的な法律用語を削除するのに役立ちます。
Google はユーザの目的に基づいてクエリを分類します。情報的なクエリ（「X は何ですか？」）、ナビゲーション的なクエリ（「nike official store」）、商用のクエリ（「2026年の最良のランニングシューズ」）、トランザクション的なクエリ（「air max online」）です。キーワード抽出は、抽出されたキーワードを意図的な意図とともにタグ付けします。これにより、記事が研究者、ショッピング、直接トラフィックの検索に対してランク付けされるかどうかを知ることができます。SERP 機能とコンテンツを一致させるために重要です。
99 言語を Qwen 2.5 モデルを使って抽出します。英語、スペイン語、フランス語、ポルトガル語、ドイツ語、中国語、日本語で最高の品質を実現します。リソースが少ない言語では、3 グラム抽出は信頼性が低いかもしれません。アラビア語、ヒンディー語、トルコ語などは 1+2 グラムに戻します。
UIはテキストを一度に一つ実行します。バルク抽出のために /v1/chat/ API を Python スクリプトにワイヤーします。CMS エクスポートを繰り返し、各記事のボディを POST し、JSON をダンプします。ベアラー認証、フリーアカウントでの呼び出し1,000/時間、 /api/ のプロドキュメントでの制限が高くなります。
キーBERTは BERT 埋め込みを使用します。意味的な質は良いですが、遅く、インストールが必要です。TextRankはグラフベースです。このアプローチは、 7Bパラメータ LLM を使用し、上記の全てをゼロショットと検索意図分類で行います。呼び出しごとに遅く、設定はゼロ、無料で、MLエンジニアリングは必要ありません。
頻度モードとTF-IDFモードでは、はい - すべてのキーワードはソーステキストから直訳または最小限の屈折変化で導出できます。意味的関連性モードでは、モデルは制御された語彙版を返します（テキストが「肺医者の訪問」と言っても「肺病」）。学術用語モードでは意図的に制御された語彙を選択します。
はい - POST to /v1/chat/ with the same system prompt as this page builds (template source for exact prompt). 構造化 JSON を返します。コンテンツ戦略ダッシュボードや CMS プラグインに適しています。ベアラー認証、月額制限。ドキュメントは /api/ にあります。
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