キーワード抽出
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自由なAIでテキストからキーワードを抽出。SEOとコンテンツ分析が簡単にできます。
使い方 キーワード抽出
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私たちのAIは、最良のオープンソースモデルを使って、あなたの要求を数秒で処理します。
3
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結果をダウンロード、コピー、共有できます。個人的、商業的な使用は無料です。
このツールを API で使用
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。トークンの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: ..."}]}'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+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) 学術的索引項目。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できます。
1,500語の記事は、デフォルトのQwen 2.5 7Bモデルで約350トークンで抽出され、2,500人の匿名者または10,000人の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が必要ありません。
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，一般英語で稀に出てくる単語を両方とも賞賛します。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，最も多く言っている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付けます。一度だけ出てくる単語でもよい。これは，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。 チップを切り替えて 1-gram のみを抽出します（"photosynthesis" のような単語）、2-gram のみを抽出します（"carbon footprint" のような頭文字）、または 3-gram のみを抽出します（"carbon footprint calculator" のような長いテール） 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" フィールドを使ってカスタムの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、または標準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（「X は何ですか？」）、ナビゲーション的（「nike 公式ストア」）、商用的（「2026年の最良のランニングシューズ」）、取引的（「エアマックスオンラインで購入」）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、または直接トラフィックの検索に対してランク付けされるべきかどうかを知ることができます。これは、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 モデルを通して提供します。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提供します。リソースが少ない言語では動作しますが、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。
ユーザインタフェース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 エクスポートを反復し、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数は 1,000 件/時間、プロ用ドキュメントは /api/ で制限が高くなります。
文書の中に「テクノロジースタートアップ」と書かれている場合は、「テク」だけでなく「テクノロジー」も見落とされる。 KeyBERTは、BERT埋め込みを使用し、意味的な質は良いが、速度は遅く、インストールが必要である。 TextRankはグラフベースである。このアプローチは、上記の全てをゼロショットで行う7BパラメータLLMと、検索意図分類を使用する。呼び出しごとに遅いが、設定はゼロで、無料で、MLエンジニアリングが必要ではない。
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文字通りまたは最小限の変化を伴って導出されます。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（例えば、テキストが「肺医者の診察」と言っても「肺病学」を返します）。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 — このページが作成したシステムプロンプトと同じプロンプトで /v1/chat/ に POST します (正確なプロンプトはテンプレートソースを確認してください)。構造化 JSON を返します。コンテンツ戦略のダッシュボードや 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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