Extrator de palavras-chave
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Sem marca de água
Não é necessário inscrever
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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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 extra. 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 Grátis Relacionadas
Extrator de palavras-chave — FAQ
Extrai as palavras e frases mais significativas de qualquer texto de forma longa (artigo, post do blog, transcrição, descrição do produto). Cinco modos de extração: (1) Palavras-chave SEO com tagagem de intenção de pesquisa, (2) tópicos de alto nível + temas, (3) entidades nomeadas — pessoas/locais/organizações, (4) tags de estilo minúsculo-hifeno-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 padrão Qwen 3 30B, confortavelmente dentro do 2.500 anônimo ou 10.000 assinado diário pool. Sem inscrição necessária 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 oposto — 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 o seu artigo já enfatiza, então cole os em Ahrefs/Semrush para verificar o volume de pesquisa mensal.
Três modos de pontuação: (1) TF-IDF (por defeito) recompensa palavras freqüentes tanto no documento E raros em geral inglês — melhor para SEO, já que estes são os termos diferenciadores. (2) Frequência bruta conta ocorrências reta — melhor quando você quer ver o que mais diz. (3) Pontuações de relevância semântica por proximidade aos documentos tese principal, mesmo que uma frase apareça apenas uma vez — melhor para coerência tópico.
Um n-gram é uma sequência contigua de palavras N. "alteração climática" é um 2-gram. "modelo de inteligência artificial" é um 3-gram. Alternar as fichas para extrair apenas 1-grams (palabras simples como "fotossíntese"), 2-grams (fase de cabeça como "pegada de carbono"), ou 3-grams (detalha longa como "calculadora de pegada de carbono"). A maioria dos fluxos de trabalho SEO querem 2+3-gramas — palavras únicas são muito genéricas.
Sim — o stoplist padrão remove "the", "and", "of", "is", etc. em 14 idiomas. Você pode adicionar palavras-chave personalizadas através do campo "Palavras para excluir" — útil para suprimir o seu próprio nome de marca, códigos de produto ou caldeira legalese que, de outro modo, dominaria os resultados.
O Google classifica consultas por propósito do usuário: informação ("o que é X"), navegação ("store oficial"), comercial ("melhors sapatos de execução 2026"), transaccional ("comprar ar max on-line"). 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. Línguas 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 a granel fio o /v1/chat/ API em um script de Python — iterar sobre a sua exportação CMS, POST cada corpo de artigo, deitar o JSON. Bear auth, 1.000 chamadas/hora em contas livres, maiores limites em pro. Docs at /api /.
RAKE e YAKE são algoritmos léxicos clássicos — rápidos mas fracos em matizes semânticas (perdem a "startup de tecnologia" se o documento diz "startup de tecnologia" mas não "tecnologia" sozinho). KeyBERT usa incrustações BERT — melhor qualidade semântica, mas lenta e requer instalação. O TextRank é baseado em gráficos. Nossa abordagem usa um LLM de 7B-parametro que faz tudo da classificação zero-hot acima, mais de pesquisa-intento — mais lento por chamada mas zero configuração, livre e nenhuma engenharia ML requerida.
Na frequência e modos TF-IDF, sim — cada palavra-chave é derivada do texto fonte verbatim ou com alteração mínima de inflexão. No modo semântico-relevância o modelo pode devolver uma versão vocabulario controlado ("pulmonologia" mesmo que seu texto diz "Visita de médicolung"). O modo acadêmico-termo prefere intencionalmente vocabulário controlado.
Sim — POST to /v1/chat/ com o mesmo sistema incite esta página a construir (a fonte do template de inspeção para o prompt exato). Devolve JSON estruturado. Bom para painéis de conteúdo-estratégia ou plugins CMS. Portador auth, limites mensais. Docs at /api /.
Como iria avaliar esta ferramenta?