Extrator de palavras-chave
Utilização comercial OK
Modelos 579
Sem marca de água
Não é necessário registo
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Palavras-chave extraídas
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Extrair palavras-chave de qualquer texto com IA gratuita. SEO e análise de conteúdo tornaram fácil.
Como Utilizar Extrator de palavras-chave
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Introdução
Digite texto, carregue um arquivo ou describa o que você quer. Não é necessária nenhuma conta.
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Baixar & compartilhar
Baixe, copie ou compartilhe o seu resultado. Gratuito para uso pessoal e comercial.
Use esta ferramenta através da API
Automate esta ferramenta a partir do seu próprio código. Endpoint REST compatível com o OpenAI, Bearer-token auth, não é necessário SDK adicional. Custos de token correspondem à interface web.
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: ..."}]}'Ferramentas de IA Gratuita Relacionadas
Extrator de palavras-chave - FAQ
Extrai as palavras e frases mais significativas de qualquer texto de forma longa (artigo, post de blog, transcrição, descrição do produto). Cinco modos de extração: (1) Palavras-chave SEO com tagagem de intrínsecos, (2) tópicos de alto nível + temas, (3) entidades nomeadas - pessoas/locais/organizações, (4) tags de estilo minúsculo-hifen-joined, (5) termos do índice acadêmico. Resultados pontuados 0-100 por TF-IDF, frequência bruta, ou relevância semântica. Exporta como CSV, TXT ou JSON.
Sim - um extracto de artigo de 1.500 palavras em ~350 fichas no modelo padrão Qwen 3 30B, confortavelmente dentro do pool diário de 6.000 anônimo ou 30.000 assinado. Não é necessário inscrição para sua primeira extração.
Essas ferramentas puxem dados de volume de pesquisa ao vivo para palavras-chave que você lhes dá ($99+/mo). Extrator de palavras-chave faz o contrário - ele extrai palavras-chave candidatas A partir do seu conteúdo e classifica sua intenção de pesquisa. Fluxo de trabalho: use isto para encontrar as frases que seu artigo já enfatiza, então cole aqueles em Ahrefs/Semrush para verificar o volume de pesquisa mensal.
Três modos de pontuação: (1) TF-IDF (default) recompensa palavras freqüentes em ESTE documento E raro em geral inglês - o melhor para SEO, pois estes são os termos diferenciadores. (2) Frequência bruta conta ocorrências reta - melhor quando você quer ver o que você mais diz. (3) escores de relevância semântica por proximidade aos documentos tese principal, mesmo que uma frase aparece apenas uma vez - melhor para coerência tópico.
Um n-gram é uma sequência contigua de palavras N. "Modificação climática" é um 2 gramas. "modelo de inteligência artificial" é um 3 gramos. Comuta as fichas para extrair apenas 1 gramas (palabras simples como "fotossíntese"), 2 gramas (fase de cabeça como "empresa de carbono"), ou 3 gramas (detalha longa como "pegada de carbono calculadora"). A maioria dos fluxos de trabalho SEO querem 2+3 gramas - palavras únicas são muito genéricos.
Sim - a lista de stops padrão remove "the", "and", "of", "is", etc. em 14 idiomas. Você pode adicionar palavras-chave personalizadas através do campo "Palabras para excluir" - útil para suprimir o seu próprio nome de marca, códigos de produto ou legalização de caldeira que, de outro modo, dominaria os resultados.
Google classifica consultas por propósito do usuário: informação ("o que é X"), navegação ("nock of oficial store"), comercial ("melhors sapatos de execução 2026"), transaccional ("comprar ar max online"). Extrator de palavras-chave etiqueta suas palavras-chave extraídas com a intenção provável para que você saiba se o seu artigo deve classificar para pesquisadores, compradores ou lookups de tráfego direto.
99 línguas através do modelo subjacente Qwen 2.5. Qualidade mais alta em inglês, espanhol, francês, português, alemão, chinês, japonês. Idiomas de baixo recurso trabalham, mas a extração de 3 gramas pode ser menos confiável - recuar a 1+2-grams para árabe, hindi, turco, etc.
A IU executa um texto de cada vez. Para extração em massa fio o /v1/chat/ API em um script de Python - iterar sobre a sua exportação CMS, POST cada corpo de artigo, deitar o JSON. Beaser auth, 1.000 chamadas/hora em contas livres, limites mais elevados em pro. Docs at /api /.
RAKE e YAKE são algoritmos léxicos clássicos - rápido mas fraco em matizes semânticas (perdem a "startup de tecnologia" se o documento diz "startup de tecnologia" mas não "tecnologia" sozinho. KeyBERT usa encaixes BERT - melhor qualidade semântica mas lenta e requer instalação. TextRank é baseado em gráficos. Nossa abordagem usa um LLM de 7B-parametro que faz tudo da classificação zero-hot acima mais de pesquisa-intents - mais lento por chamada mas zero configuração, livre e nenhuma engenharia ML requerida.
Em modos de frequência e TF-IDF, sim - cada palavra-chave é derivada do texto fonte verbatim ou com alteração mínima de inflexão. No modo de pertinência semântica o modelo pode devolver uma versão vocabulario controlado ("pulmonologia" mesmo que seu texto diz "Visitação de médicolung"). O modo de termo acadêmico prefere intencionalmente vocabulário controlado.
Sim - POST para /v1/chat / com o mesmo sistema, inscreva esta página (inspecção fonte de template para o pedido exato). Devolve JSON estruturado. Bom para painéis de bordes de estratégia de conteúdo ou plugins CMS. Beader auth, limites mensais. Docs at /api /.
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