Keyword Extractor
Commercieel gebruik OK
380+ modellen
Geen watermerk
Geen aanmelding nodig
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Uitgepakte zoekwoorden
Geavanceerde opties
Resultaat
De tokens zijn bijna op.
Get More Tokens
❤️ Love this tool? Share it!
Aanmelden om een verwijzingslink te krijgen en 25.000 tokens per vriend te verdienen.
Wil je meer?
Sign up free for 10,000 tokens
Gratis aanmelden
Bezig met verwerken van uw verzoek...
Uitpakken trefwoorden uit elke tekst met gratis AI. SEO en content analyse gemakkelijk gemaakt.
Hoe gebruikt u dit middel? Keyword Extractor
1
Voer uw invoer in
Typ tekst, upload een bestand of beschrijf wat u wilt. Er is geen account nodig.
2
Klik op genereren
Onze AI verwerkt uw verzoek in seconden met behulp van de beste open-source modellen.
3
Downloaden & delen
Download, kopieer of deel uw resultaat. Gratis voor persoonlijk en commercieel gebruik.
Gebruik deze tool via API
Automatiseer deze tool vanuit uw eigen code. OpenAI-compatibele REST-eindpunt, Bearer-token auth, geen extra SDK nodig. Tokenkosten komen overeen met de webinterface.
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: ..."}]}'Gerelateerde gratis AI-tools
Keyword Extractor — FAQ
Uittreksel van de meest betekenisvolle woorden en zinnen uit een lange-vorm tekst (artikel, blog post, transcript, productbeschrijving). Vijf extractie modi: (1) SEO trefwoorden met search-intent tagging, (2) topics + thema's op hoog niveau, (3) benoemde entiteiten mensen / plaatsen / organisaties, (4) tag-stijl kleine behuizing-hyphen-joined tags, (5) academische index termen. Resultaten gescoord 0-100 door TF-IDF, ruwe frequentie, of semantische relevantie. Exporteren als CSV, TXT, of JSON.
Ja, een 1.500-woord artikel uittreksels in ~350 tokens op de standaard Qwen 3 30B model, comfortabel binnen de 2.500 anonieme of 10.000 ondertekende dagelijkse pool. Geen aanmelding vereist voor uw eerste extractie.
Deze tools trekken live zoek-volume gegevens voor trefwoorden die u ze geeft ($99+/mo). Keyword Extractor doet het tegenovergestelde en haalt kandidaat trefwoorden uit uw inhoud en classificeert hun zoekdoel. Werkstroom: gebruik dit om te vinden welke zinnen uw artikel al benadrukt, plak dan die in Ahrefs / Semrush om maandelijks zoekvolume te controleren. Paar mooi met hun gratis zoekwoord-moeilijke scores.
Drie scoringsmodi: (1) TF-IDF (default) beloont woorden zowel frequent in DIT document EN zeldzaam in het algemeen Engels en het beste voor SEO omdat dit de onderscheidende termen zijn. (2) Rauwe frequentie telt gebeurtenissen recht.. het beste wanneer je wilt zien wat je het meest zegt. (3) Semantische relevantie scoort door dicht bij de documenten belangrijkste thesis, zelfs als een zin verschijnt slechts eenmaal.. beste voor actuele samenhang.
Een n-gram is een aaneengesloten opeenvolging van N woorden. "klimaatverandering" is een 2-gram. "kunstmatige intelligentie model" is een 3-gram. Schakel de chips om slechts 1-grams (enkele woorden zoals "fotosynthese"), 2-grams (hoofdzinnen zoals "carbon footprint"), of 3-gram (langstaart zoals "carbon footprint calculator"). De meeste SEO workflows willen 2+3-grams
Ja, de standaard stoplist verwijdert "de," "en," "van," "is" enz. in 14 talen. U kunt aangepaste stopwords toevoegen via het veld "Words to exclude" nuttig voor het onderdrukken van uw eigen merknaam, productcodes, of boilerplate legalese die anders zou domineren de resultaten.
Google classificeert vragen per gebruikersdoel: informatief ("wat is X"), navigatie ("nike officiële winkel"), commercieel ("best running shoes 2026"), transactie ("koop lucht max online"). Keyword Extractor labels uw uitgepakte trefwoorden met de waarschijnlijke intentie, zodat u weet of uw artikel moet rangschikken voor onderzoekers, shoppers, of direct-verkeer lookups. Cruciaal voor het afstemmen van de inhoud met SERP-functies.
99 talen via de onderliggende Qwen 2.5 model. Hoogste kwaliteit op Engels, Spaans, Frans, Portugees, Duits, Chinees, Japans. Lagere bron talen werken, maar 3-gram extractie kan minder betrouwbaar te vallen terug naar 1+2-gram voor Arabisch, Hindi, Turks, etc.
De UI draait één tekst per keer. Voor bulk extractie draad de /v1/chat/ API in een Python script. iterate over uw CMS-export, POST elk artikel lichaam, dump de JSON. Bearer auth, 1000 oproepen/uur op gratis accounts, hogere limieten op pro. Docs op /api/.
RAKE en YAKE zijn klassieke lexicale algoritmen snel maar zwak op semantische nuance (ze missen "tech startup" als het document zegt "technologie opstarten" maar niet "tech" alleen). KeyBERT maakt gebruik van BERT inbeddingen. Betere semantische kwaliteit, maar langzaam en vereist installatie. TextRank is graf-based. Onze aanpak maakt gebruik van een 7B-parameter LLM die alle van de bovenstaande zero-shot plus zoek-intent classificatie langzamer per oproep, maar nul setup, gratis, en geen ML engineering vereist.
In frequentie- en TF-IDF-modi is elk trefwoord af te leiden uit de brontekst letterlijk of met minimale flexie-verandering. In de semantische-relevance-modus kan het model een gecontroleerde-vocabulaire versie ("pulmonologie" teruggeven, zelfs als uw tekst zegt "long arts bezoek"). De academische-term-modus geeft bewust de voorkeur aan gecontroleerde woordenschat.
Ja POST naar /v1/chat/ met hetzelfde systeem prompt deze pagina bouwt (controleer sjabloonbron voor de exacte prompt). Geeft gestructureerde JSON terug. Goed voor content-strategie dashboards of CMS-plugins. Bearer auth, maandelijkse limieten. Documenten op /api/.
Hoe zou je dit gereedschap beoordelen?