Keyword Extractor
კომერციული გამოყენება
579 models
წყალგამყოფი ნიშნის გარეშე
რეგისტრაცია არ არის საჭირო
მოდელები
+ GPT-5, Claude, Gemini
ამოღებული საკვანძო სიტყვები
დამატებითი პარამეტრები
შედეგი
ჱა ჟკჲპჲ ღვ ჟთ თჱფვჱნარ.
მეტი ტოკენის მიღება
❤️ ჲბთფაქ ლთ Free.ai?
დარეგისტრირდით, რომ მიიღოთ რეკომენდაციების ბმული და მიიღოთ 30 000 ტოკენი თითო მეგობარზე.
თჟკაქ ლთ ჲღვ?
ჟგჲბჲენჲ ჟვ ჟყბთპაი: 30,000 ჟთდსპნთ ჟთდსპნთ
რეგისტრაცია
თქვენი თხოვნის დამუშავება...
Extract keywords from any text with free AI. SEO and content analysis made easy.
როგორ გამოიყენოთ Keyword Extractor
1
შეყვანის ჩასმა
შეყვანეთ ტექსტი, ჩამოტვირთეთ ფაილი ან აღწერეთ ის, რაც გსურთ. ანგარიში არ არის საჭირო.
2
დაწკაპეთ შექმნა
ნაქთწრ თჱკსჟრვლვნ თნრვლვკრ ოპჲუვჟთპა ჱაოჲგვეთრვ გთ ჱა ჟვკსნეთ, ოჲლჱგაიკთ ნაი-ეჲბპთრვ მჲევლთ ჟ ჲრგჲპვნ ჟჲპჟ.
3
ჩამოტვირთვა და გაზიარება
ჩამოტვირთვა, ასლი ან შედეგის გაზიარება. უფასო პირადი და კომერციული გამოყენებისთვის.
გამოიყენეთ ეს ინსტრუმენტი API- ს საშუალებით
ავტომატიზება ამ ინსტრუმენტის თქვენი კოდი. OpenAI- თან თავსებადი REST დასასრული, Bearer- Token ავთენტიფიკაცია, არაა საჭირო დამატებითი SDK. Token ფასები შეესაბამება ვებ ინტერფეისს.
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: ..."}]}'Keyword Extractor - FAQ
ამოიღებს ყველაზე მნიშვნელოვან სიტყვებსა და ფრაზებს ნებისმიერი გრძელი ტექსტიდან (არქივი, ბლოგის პოსტი, ტრანსკრიპტი, პროდუქტის აღწერა). ამოღების ხუთი რეჟიმი: (1) SEO საკვანძო სიტყვები ძიების მიზნით ჭდეებით, (2) მაღალი დონის თემები + თემები, (3) სახელწოდებები - ადამიანები/ ადგილები/ ორგანიზაციები, (4) ჭდეების სტილის ქვედა რეგისტრი- წყვილებით დაკავშირებული ჭდეები, (5) აკადემიური ინდექსი. შედეგები 0- დან 100- მდე TF- IDF- ით, ნედლი სიხშირით ან სემანტიკურ რელევანტურობით. ექსპორტი CSV, TXT ან JSON ფორმატში.
დიახ — 1,500- სიტყვიანი სტატია ამოიჭრება ~350 ტოკენით ნაგულისხმევი Qwen 3 30B მოდელის მიხედვით, კომფორტულად 6,000 ანონიმური ან 30,000 დღიური აქტიური აუზის შიგნით. თქვენი პირველი ამოღებისთვის არ არის საჭირო რეგისტრაცია.
ეს ინსტრუმენტები იღებენ ძიების მოცულობის მონაცემებს საკვანძო სიტყვებისთვის, რომლებიც მათ გაძლევთ ($ 99 + / თვე). ეს ინსტრუმენტი უკუღმა მოქმედებს - ის ამოიღებს კანდიდატის საკვანძო სიტყვებს თქვენი შინაარსიდან და კლასიფიცირებს მათი ძიების ინიციატივას. სამუშაო პროცესი: გამოიყენეთ ეს, რომ იპოვოთ, თუ რა ფრაზა უკვე აღნიშნულია თქვენს სტატიაში, შემდეგ შეავსეთ ისინი Ahrefs / Semrush- ში, რომ შეამოწმოთ თვეში ძიების მოცულობა. ლამაზი წყვილები მათი უფასო საკვანძო სიტყვების სირთულეების შეფასებით.
სამი შეფასების რეჟიმი: (1) TF- IDF (ნაგულისხმევი) ფასობს სიტყვებს, რომლებიც ხშირად გვხვდება ამ დოკუმენტში და ინგლისურში - საუკეთესო SEO- ისთვის, რადგან ეს განსხვავებული ტერმინებია. (2) უხეში სიხშირე ითვლის შემთხვევებს პირდაპირ - საუკეთესო, როდესაც გსურთ ნახოთ, რაზე საუბრობთ ყველაზე ხშირად. (3) სემანტიკურ რელევანტურობას ითვლის დოკუმენტის ძირითად თეზისთან ახლოს ყოფნის მიხედვით, თუნდაც ფრაზა მხოლოდ ერთხელ გამოჩნდეს - საუკეთესო თემატური კოჰერენციისთვის.
n- გრამია N სიტყვის გრძელი რიგი. "კლიმატის ცვლილება" არის 2- გრამიანი. "ხელოვნური ინტელექტის მოდელი" არის 3- გრამიანი. გადართეთ ჩიპი მხოლოდ 1- გრამიანი (ერთი სიტყვა, როგორიცაა "ფოტოსინთეზი"), 2- გრამიანი (თავში გამოთქმები, როგორიცაა "კარბონის კვალი"), ან 3- გრამიანი (გრძელი ტოტი, როგორიცაა "კარბონის კვალი კალკულატორი") ამოსაღებად. SEO- ს უმეტესობა 2+3- გრამიანი ძიების პროცესს ითხოვს - ერთი სიტყვა ძალიან გენერიულია.
დიახ - ნაგულისხმევი შეჩერების სია 14 ენაზე ამოიღებს "the", "and", "of", "is" და ა.შ. სიტყვებს. შეგიძლიათ დაამატოთ საკუთარი შეჩერების სიტყვები "გამოკლებული სიტყვების" ველით - ეს სასარგებლოა თქვენი ბრენდის სახელის, პროდუქტის კოდის ან ოფიციალური ენის ჩასაგდებად, რომელიც სხვა შემთხვევაში შედეგებში დომინირებდა.
Google კლასიფიცირებს კითხვებს მომხმარებლის მიზნით: ინფორმაციული ("რა არის X"), ნავიგაციური ("nike- ის ოფიციალური მაღაზიები"), კომერციული ("2026 წლის საუკეთესო ფეხსაცმელი"), ტრანზაქციული ("air max- ის ონლაინ შეძენა"). ინსტრუმენტი ჭრის თქვენს ამოღებულ საკვანძო სიტყვებს შესაძლებელი ინტენსივობით, ასე რომ თქვენ იცით, თუ თქვენი სტატია უნდა იყოს კვლევის, ყიდვის ან პირდაპირი ტრეფიკის ძებნისთვის. მნიშვნელოვანია SERP- ის ფუნქციების შეთავსებადობისთვის.
99 ენა Qwen 2.5 მოდელის საშუალებით. უმაღლესი ხარისხი ინგლისურ, ესპანურ, ფრანგულ, პორტუგალიურ, გერმანულ, ჩინურ, იაპონურ ენებზე. ნაკლებად რესურსიანი ენები მუშაობენ, მაგრამ 3-გრამიანი ამოღება შეიძლება ნაკლებად საიმედო იყოს - დაბრუნდით 1+2-გრამიანზე არაბული, ჰინდური, თურქული და ა.შ.
UI ერთდროულად ერთი ტექსტით მუშაობს. მასობრივი ამოღებისთვის / v1/ chat/ API Python სკრიპტში - CMS- ის ექსპორტის გადატანა, POST ყველა სტატიის სხეული, JSON- ის გადატანა. Bearer auth, 1000 ზარები/ საათი უფასო ანგარიშებზე, უფრო მაღალი საზღვრები pro. Docs- ზე / api / - ში.
RAKE და YAKE კლასიკური ლექსის ალგორითმებია - სწრაფი, მაგრამ სემანტიკურ ნიუანსებზე სუსტი (თუ დოკუმენტში წერია "ტექნოლოგიის დაწყება", მაგრამ არა "ტექნიკა") KeyBERT იყენებს BERT ჩაშენებას - უკეთესი სემანტიკურ ხარისხს, მაგრამ ნელა და საჭიროებს დაყენებას. TextRank გრაფიკზეა დაფუძნებული. ჩვენი მიდგომა იყენებს 7B- პარამეტრის LLM- ს, რომელიც ახდენს ყველა ზემოთ აღნიშნულს ნულს და ძიების ინტენსიური კლასიფიკაციას - ნელა გამოძახებაზე, მაგრამ ნულს ქმნის, უფასოა და ML ინჟინერია არ არის საჭირო.
სიხშირის და TF- IDF რეჟიმებში, დიახ - ყველა საკვანძო სიტყვა გამომდინარეობს წყაროს ტექსტიდან სიტყვასიტყვით ან მინიმალური ფლექსიური ცვლილებებით. სემანტიკურ- რელევანტურ რეჟიმში მოდელი შეიძლება დაუბრუნდეს კონტროლირებად- ლექსიკონურ ვერსიას ("პულმონოლოგია", მაშინაც კი, თუ თქვენი ტექსტი ამბობს "პულმონოლოგის ვიზიტი"). აკადემიური ტერმინების რეჟიმში ნებაყოფლობით უპირატესობა მიენიჭება კონტროლირებად ლექსიკონს.
დიახ - POST / v1 / საუბარი / ერთად იგივე სისტემური თხოვნა ეს გვერდი აგებულია (შემოწმება შაბლონის წყარო ზუსტი თხოვნა). უკან სტრუქტურირებული JSON. კარგია content- strategy dashboards ან CMS დანამატები. bearer ავთენტიფიკაცია, თვეში საზღვრები. დოკუმენტაცია / api /.
კაკჲ ბთ დჲ ჲუვნთლვ რჲა?