لفظن جو اکر
تجارتي استعمال صحيح
579 ماڊل
ڪو واھ مارڪ نه
ڪوبه رجسٽريشن جي ضرورت نه آھي
ماڊل:
+ GPT-5, Claude, Gemini
وڌيڪ اختيار
نتيجو
ھيءُ
وڌيڪ ٽوڪنز حاصل ڪريو
وڌيڪ گھرو ٿا؟
مفت ۾ رجسٽر ٿيو: 30,000 tokens/day
مفت ۾ رجسٽر ٿيو
توھان جو درخواست عمل ۾ آڻيو پيو وڃي...
مفت AI سان ڪنهن به متن مان لفظن کي ڪڍو. SEO ۽ مواد جو جائزو آسان ڪيو.
استعمال ڪرڻ جو طريقو لفظن جو اکر
1
پنھنجي داخلا داخل ڪريو
متن لکجو، فائل اپ لوڊ ڪريو يا جيڪي توهان چاهيو ٿا سو بيان ڪريو. ڪوبه اڪائونٽ نه گھرجي.
2
پيدا ڪرڻ لاءِ ڪلڪ ڪريو
اسان جو AI توهان جي درخواست کي سيڪنڊن ۾ بهترين مفت-سورس ماڊلز استعمال ڪندي پروسيس ڪندو.
3
ڊائون لوڊ ۽ ونڊو
پنھنجو نتيجو ڊائون لوڊ ڪريو، ڪاپي ڪريو يا ورهائي ڏيو. پاڻيءَ ۽ تجارتي استعمال لاءِ مفت.
ھي توھان جي API استعمال ڪريو
پنھنجي ڪوڊ مان ھڪ وسيلن کي خودڪار ڪريو. OpenAI-compatible REST endpoint, Bearer-token auth, no extra SDK required. Token costs match the web interface.
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: ..."}]}'لاڳاپيل مفت AI اوزار
لفظن جو اکر - FAQ
ڪنهن به ڊگهي فارم متن (مقالو، بلاگ پوسٽ، ترڪيب، پيداوار جو بيان) مان سڀ کان وڌيڪ معنيٰ وارا لفظ ۽ جملا ڪڍي ٿو. پنج ڪڍڻ جا طريقا: (1) SEO لفظن سان ڳولا-قصد ٽيگنگ، (2) اعلي سطحي موضوع + موضوع، (3) نالي وارا ادارا - ماڻھو/مڪان/سازمان، (4) ٽيگ-شڪل ننڍي-حروف-حروف-جڙيل ٽيگ، (5) تعليمي شاخن جي اصطلاحن. نتيجا TF-IDF، خام فريڪوئنسي، يا semantic relevance جي مطابق 0-100. CSV، TXT، يا JSON طور برآمد ڪريو.
ها - هڪ 1,500-ٻوليءَ جي مضمون extracts ۾ ~350 ٽوڪنز تي Qwen 3 30B ماڊل, آرام سان اندر 6,000 نامعلوم يا 30,000 رڪنيت ڏينھن جي پاڻي. توهان جي پهرين extracting لاء ڪو رڪنيت جي ضرورت.
اهي اوزار لفظن جي ڳولا جي حجم جي ڊيٽا کي ڳوليندا آهن جيڪي توهان کين ڏيو ($ 99 + / مهينو). هي اوزار مخالف ڪم ڪري ٿو - اهو توهان جي مواد مان نامزد لفظن کي ڪڍي ٿو ۽ انهن جي ڳولا جي ارادي کي درجه بندي ڪري ٿو. ڪم جي واڌاري: انهي کي ڳولڻ لاءِ استعمال ڪريو ته توهان جي مضمون اڳ ۾ ئي ڌيان ڏئي ٿو، پوءِ انهن کي Ahrefs / Semrush ۾ چٽيو ته مهيني جي ڳولا جي حجم کي چڪاس ڪرڻ.
ٽي اسڪورنگ موڊ: (1) TF- IDF (درآمد) لفظن کي ٻنهي ۾ ھن دستاويز ۾ ۽ عام انگريزي ۾ نادر ۾ اڪثر لفظن کي انعام ڏئي ٿو - بهترين SEO لاء ڇاڪاڻ ته اهي مختلف شرطن آهن. (2) خام فريڪوئنسي واقعن سڌو ڳڻڻ - بهترين جڏهن توهان ڏسڻ چاهيو ٿا ته توهان وڌيڪ چئو ٿا. (3) سيمنٽڪ لاڳاپيل دڪانن جي مرڪزي مضمون جي ويجهو اسڪور ڪري ٿو جيتوڻيڪ هڪ جملو صرف هڪ ڀيرو ظاهر ٿئي ٿو - موضوعي مطابقت لاءِ بهترين.
n-گرام N لفظن جي هڪ ڳنڍيل سلسلي جو نالو آھي. "climate change" 2-گرام آھي. "artificial intelligence model" 3-گرام آھي. 1-گرام (هڪ لفظ جيئن "photosynthesis") ، 2-گرام (هڪ لفظ جيئن "carbon footprint") يا 3-گرام (هڪ لفظ جيئن "carbon footprint calculator") ڪڍڻ لاءِ چپس کي تبديل ڪريو. گھڻا SEO ڪميونيڪيشن 2+3-گرام چاهيندا آھن - هڪ لفظ تمام عام آھن.
ھائو - 14 ٻولين ۾ "the"، "and"، "of"، "is" وغيره کي سٽ لسٽ ۾ نه رکڻ گهرجي. توهان "Word to exclude" جي ميدان ذريعي سٽ لفظ شامل ڪري سگهو ٿا - توهان جي پاڻ برانڊ جو نالو، پروڊڪٽ ڪوڊ يا boilerplate legalese کي بند ڪرڻ لاءِ فائديمند آهي جيڪو نتيجن کي ٻي طرح حاوي ڪري.
گوگل صارفين جي مقصدن جي مطابق سوالن کي درجه بندي ڪري ٿو: معلوماتي ("X ڇا آهي"), نيٽ ورڪنگ ("نيڪو آفيشل اسٽور"), ڪاروباري ("سڀ کان بهترين ڊرائيونگ شوٽس 2026"), ٽرانزيڪشن ("ايئر مڪس آن لائن خريد ڪريو"). اوزار توهان جي ڪتب آندل لفظن کي ممڪن مقصد سان ٽيگ ڪري ٿو ته توهان ڄاڻندا ته توهان جي مضمون کي محققن، خريدارن يا سڌو ٽرئفڪ لنڪ جي ڳولا لاء درجه بندي ڪرڻ گهرجي. SERP خاصيتن سان مواد کي ترتيب ڏيڻ لاء ضروري آهي.
99 ٻوليون Qwen 2.5 ماڊل ذريعي. اعليٰ معيار انگريزي، اسپيني، فرانسيسي، پرتگالي، جرمن، چيني، جاپاني. گهٽ-وسيلن واريون ٻوليون ڪم ڪن ٿيون پر 3-گرام استخراج گهٽ قابل اعتماد ٿي سگهي ٿو - عربي، هندي، ترڪي، وغيره لاءِ 1+2-گرام ڏانهن موٽڻ.
UI هڪ وقت تي هڪ متن هلائيندو آهي. وڏي مقدار ۾ ڪڍڻ لاءِ / v1 / چيٽ / API کي Python اسڪرپٽ ۾ ڳنڍيو - توهان جي CMS برآمد تي ٻيهر، هر مضمون جي جسم کي POST، JSON کي ڊمپ ڪريو. بيئرر auth، 1000 ڪالون / ڪلاڪ مفت اڪائونٽس تي، اعلي حدون پرو. /api / تي ڊڪشن.
ريڪ ۽ YAKE کلاسي لفظن جي الگورٿم آهن - جلدي پر لفظن جي رنگ تي سست (جيڪڏهن دستاويز "ٽيڪنالوجي شروع ڪرڻ" پر "ٽيڪ" نه آهي ته اهي "ٽيڪ شروع ڪرڻ" وڃائي ويندا آهن). KeyBERT BERT embeddings استعمال ڪري ٿو - بهتر لفظن جي معيار پر سست ۽ انسٽاليشن جي ضرورت آهي. TextRank گراف تي ٻڌل آهي. اسان جو طريقو 7B-parameter LLM استعمال ڪري ٿو جيڪو مٿين zero-shot plus search-intent classification - per call slower but zero setup, free, and no ML engineering required.
frequency ۽ TF-IDF موڊ ۾، ھائو - سڀ لفظ مرجع متن مان لفظن جي معنيٰ سان يا ٿوري تبديلي سان ٺهڪي اچي ٿو. semantic-relevance موڊ ۾ ماڊل ڪنٽرول ٿيل-لفظي ورزن (""pulmonology"") واپس ڪري سگھي ٿو جيتوڻيڪ توھان جو متن چوي ٿو "lung doctor visit". academic-terms موڊ ڪنٽرول ٿيل لفظن کي ترجيح ڏئي ٿو.
yes - POST to /v1/chat/ with the same system prompt this page builds (inspect template source for the exact prompt). returns structured JSON. good for content-strategic dashboards or CMS plugins. bearer auth, monthly limits. Docs at /api/.
ھن اوزار کي ڪيئن تصنيف ڪندؤ؟