საკვანძო სიტყვების ამოღებაName
კომერციული გამოყენება
380+ მოდელი
წყალგაუმტარი ნიშნის გარეშე
არ არის საჭირო რეგისტრაცია
მოდელები
+ GPT-5, Claude, Gemini
ამოღებული საკვანძო სიტყვები
დამატებითი პარამეტრები
შედეგი
ჟკჲპჲ ჟთ ჟგყპქთჳმვ ჟ ჱაოჲფგარვლნთრვ ჟთ ჱაოჲფგარვლთ.
Get More Tokens
❤️ ჲბთფაქ ლთ Free.ai?
Sign up to get a referral link and earn 25,000 tokens per friend. ↑ 2008 წლის 15 იანვარი.
თჟკაქ ლთ ჲღვ?
Sign up free for 10,000 tokens
რეგისტრაცია
თქვენი მოთხოვნის დამუშავება...
ნებისმიერი ტექსტის საკვანძო სიტყვების ამოღება თავისუფალი AI- ით. SEO და შინაარსის ანალიზი მარტივად. Name
როგორ გამოიყენოთ საკვანძო სიტყვების ამოღებაName
1
შეყვანის ჩასმა
შეყვანეთ ტექსტი, ჩამოტვირთეთ ფაილი ან აღწერეთ ის, რაც გსურთ. ანგარიში არ არის საჭირო.
2
დაწკაპეთ შექმნა
ნაქთწრ თჱმთჟლვნ თნრვლვკრ ოპჲუვჟთპა ჱაოჲგვეარა რთ ჱა ჟვკსნეთ, თჱოჲლჱგაიკთ ნაი-ეჲბპთრვ ჲრგჲპვნთ მჲევლთ.
3
ჩამოტვირთვა და გაზიარება
ჩამოტვირთეთ, ასლი ან გაზიარეთ თქვენი შედეგი. თავისუფალი პირადი და კომერციული გამოყენებისთვის.
ამ ინსტრუმენტის გამოყენება API- ში
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: ..."}]}'საკვანძო სიტყვების ამოღებაName — FAQ
ამოიღებს ყველაზე მნიშვნელოვან სიტყვებსა და ფრაზებს ნებისმიერი გრძელი ტექსტიდან (არქივი, ბლოგის პოსტი, ტრანსკრიპცია, პროდუქტის აღწერა). ამოღების ხუთი რეჟიმი: (1) SEO საკვანძო სიტყვები ძიების მიზნით ჭდეებით, (2) მაღალი დონის თემები + თემები, (3) სახელწოდებით ობიექტები - 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 მნიშვნელობასთან. ექსპორტი CSV, TXT ან JSON ფორმატში.
1500- სიტყვიანი სტატია 350 ტოკენს იღებს Qwen 3 30B მოდელის მიხედვით, რაც საკმარისია 2500 ანონიმური ან 10 000 ყოველდღიური წევრის შესანახად. თქვენი პირველი გამოტანისთვის რეგისტრაცია არ არის საჭირო.
ეს ინსტრუმენტები იღებენ ძიების ძიების მონაცემებს, რომლებიც მათ აძლევენ ($ 99 + / თვე). ეს ინსტრუმენტი უკუკავშირს აკეთებს - ის ამოიღებს კანდიდატთა საკვანძო სიტყვებს თქვენს შინაარსიდან და კლასიფიცირებს მათი ძიების მიზანს. სამუშაო პროცესი: გამოიყენეთ ეს, რომ იპოვოთ ის, 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 რეიტინგებით.
სამი შეფასების რეჟიმი: (1) TF- IDF (ნაგულისხმევი) ფასობს სიტყვებს, რომლებიც ხშირად გვხვდება ამ დოკუმენტში და იშვიათად ინგლისურში — საუკეთესოა SEO- ისთვის, რადგან ისინი განსხვავებული ტერმინებია. (2) Raw frequency ითვლის შემთხვევებს პირდაპირ — საუკეთესოა, როდესაც გსურთ ნახოთ, თუ რაზე საუბრობთ ყველაზე მეტად. (3) Semantic relevance ითვლის დოკუმენტის ძირითად თეზისთან ახლოს ყოფნას, თუნდაც ფრაზა მხოლოდ ერთხელ გამოჩნდეს — საუკეთესოა 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 ფრაზა, როგორიცაა "კარბონის კვალი"), ან 3- გრამიანი (გრძელი ტოტი, როგორიცაა "კარბონის კვალი კალკულატორი") ამოსაღებად. SEO- ს უმეტესობა 2+3- გრამიანი ძიების პროცესს ითხოვს - ერთი სიტყვა ზედმეტად გენერიულია.
დიახ - ნაგულისხმევი შეჩერების სია 14 ენაზე ამოიღებს "the", "and", "of", "is" და ა.შ. თქვენ შეგიძლიათ დაამატოთ შეჩერების სიტყვები "გამოკლებული სიტყვები" - ს საშუალებით - ეს სასარგებლოა თქვენი ბრენდის სახელის, პროდუქტის კოდების ან ოფიციალური ენის ჩასაგდებად, რომელიც სხვა შემთხვევაში შედეგებში დომინირებდა.
Google კლასიფიცირებს კითხვებს მომხმარებლის მიზნით: ინფორმაციული ("რა არის X"), ნავიგაციური ("nike ოფიციალური მაღაზია"), კომერციული ("2026 წლის საუკეთესო ფეხსაცმელი"), ტრანზაქციული ("air max ონლაინ შეძენა"). ინსტრუმენტი ჭრის თქვენს ამოღებულ საკვანძო სიტყვებს სავარაუდო ინტენსივობით, ასე რომ თქვენ იცით, თუ თქვენი სტატია უნდა იყოს კვლევის, შეძენის ან პირდაპირი ტრეფიკის ძებნისთვის. მნიშვნელოვანია SERP ფუნქციების შეთავსება.
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 ერთ ტექსტს ახორციელებს. მასობრივი ამოღებისთვის /v1/chat/ API- ს Python სკრიპტში ჩართვა - CMS- ის ექსპორტის გადატანა, POST ყველა სტატიის სხეული, JSON- ის გადატანა. მყიდველის ავტორიზაცია, 1000 ზარები/ საათი უფასო ანგარიშებზე, უფრო მაღალი საზღვრები pro. Docs- ზე /api/.
RAKE და YAKE კლასიკური ლექსიკურ- ალგორითმებია - სწრაფი, მაგრამ სემანტიკურ ნიუანსებზე სუსტი (თუ დოკუმენტში წერია "ტექნოლოგიის დაწყება", მაგრამ არა "ტექნიკა" - ის გარეშე, ისინი "ტექნოლოგიის დაწყებას" ვერ ხედავენ). KeyBERT იყენებს BERT ჩაშენებას - უკეთესი სემანტიკურ- ხარისხი, მაგრამ ნელა და საჭიროებს დაყენებას. TextRank გრაფიკზეა დაფუძნებული. ჩვენი მიდგომა იყენებს 7B- პარამეტრის LLM- ს, რომელიც ახდენს ყველა ზემოთ აღნიშნულს ნულოვან- შტამზე და ძიების- ნებაყოფლობით კლასიფიკაციას - ნელა გამოძახებაზე, მაგრამ ნულოვან დაყენებას, უფასოდ და ML ინჟინერიის გარეშე.
სიხშირის და TF- IDF რეჟიმებში, დიახ - ყველა საკვანძო სიტყვა გამომდინარეობს წყაროს ტექსტიდან სიტყვასიტყვით ან მინიმალური ცვლილებებითა. სემანტიკურ- რელევანტურ რეჟიმში მოდელი შეიძლება დაუბრუნდეს კონტროლირებად- ლექსიკონურ ვერსიას ("პულმონოლოგია", მაშინაც კი, თუ თქვენი ტექსტი ამბობს "ფილტვების ექიმის ვიზიტი"). აკადემიური- ტერმინების რეჟიმი მიზანმიმართულად ურჩევს კონტროლირებად ლექსიკონს.
დიახ — POST /v1/chat/- ში იმავე სისტემური თხოვნით, რაც ამ გვერდზეა (დაათვალიერეთ შაბლონის წყარო ზუსტი თხოვნის მისაღებად). უკან ბრუნავს სტრუქტურირებულ JSON- ს. კარგია შინაარსის სტრატეგიის მართვადი პანელებისთვის ან CMS მოდულებისთვის. მყიდველის ავტორიზაცია, თვეში ერთხელ საზღვრები. დოკუმენტაცია /api/- ში.
კაკჲ ბთ დჲ ჲუვნთლვ რჲა?