Keyword Extractor
ใช้ในเชิงพาณิชย์ได้
รุ่น 579
ไม่มีสัญลักษณ์น้ำ
ไม่ต้องลงทะเบียน
รุ่น:
+ GPT-5, Claude, Gemini
คำค้นที่ดึงออกมา
ตัวเลือกระดับสูง
ผลลัพธ์
เหรียญหมดแล้ว
เอาชิ้นส่วนเพิ่ม
อยากได้อีกมั้ย
ลงทะเบียนฟรี: 30,000 ชิ้น/วัน
ลงทะเบียน
กำลังประมวลผลคำร้องขอของคุณ...
ดึงคำหลักจากข้อความใด ๆ ด้วย AI ฟรี SEO และการวิเคราะห์เนื้อหาที่ง่าย
วิธีการใช้ Keyword Extractor
1
เติมข้อมูลของคุณ
พิมพ์ข้อความ, โหลดแฟ้ม, หรืออธิบายสิ่งที่คุณต้องการ ไม่จำเป็นต้องใช้บัญชีผู้ใช้
2
คลิกสร้าง
AI ของเรา ประมวลผลคำขอของคุณในไม่กี่วินาที โดยใช้แบบจำลอง Open Source ที่ดีที่สุด
3
ดาวน์โหลดและแบ่งปัน
ดาวน์โหลด คัดลอก หรือแบ่งปันผลลัพธ์ของคุณ ฟรีสำหรับใช้ส่วนตัวและใช้ในเชิงพาณิชย์
ใช้เครื่องมือนี้ผ่าน API
สร้างเครื่องมือนี้ให้อัตโนมัติจากโค้ดของคุณเอง จุดจบ REST ที่เข้ากันได้กับ OpenAI, การตรวจสอบสิทธิ์ด้วยเบียร์รี่โทเคน, ไม่จำเป็นต้องใช้ SDK เพิ่มเติม ค่าโทเคนเท่ากับอินเทอร์เฟซเว็บ
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: ..."}]}'Keyword Extractor - FAQ
ดึงคำและวลีที่มีความหมายมากที่สุดจากข้อความยาว (บทความ, บทความบล๊อก, บทความ, คำอธิบายผลิตภัณฑ์) มีโหมดการดึงคำ5โหมด: (1) คำค้น SEO ด้วยการแท็กการค้นหา (2) หัวข้อระดับสูง + หัวข้อ (3) ตัวอย่างชื่อ - คน/ ที่/ องค์กร (4) แท็กแบบตัวอักษรเล็ก- ข้อสั้น (5) คำอธิบายดัชนีทางวิชาการ ผลลัพธ์จะถูกจัดเป็น 0- 100 โดย TF- IDF, ความถี่ของการใช้งาน raw หรือความเกี่ยวข้องทางความหมาย ส่งออกเป็น CSV, TXT หรือ JSON
Yes - a 1,500-word article extracts in ~350 tokens on the default Qwen 3 30B model, comfortably inside the 6,000 anonymous or 30,000 signed-up daily pool. No sign-up required for your first extraction.
เครื่องมือเหล่านี้ดึงข้อมูลการค้นหา-ปริมาณการแสดงสดสำหรับคำหลักที่คุณให้พวกเขา ($99 + / เดือน). Keyword Extractorทำในทางตรงกันข้าม - มันดึงคำหลักผู้สมัครจากเนื้อหาของคุณและจัดประเภทความตั้งใจในการค้นหาของพวกเขา. กระบวนการทำงาน: ใช้นี้เพื่อหาว่าประโยคที่บทความของคุณได้เน้นไปแล้ว, แล้วปักเข้าไปใน Ahrefs / Semrush เพื่อตรวจสอบปริมาณการค้นหารายเดือน.
มีโหมดการให้คะแนนสามโหมด: (1) TF- IDF (ปริยาย) แสดงคำที่พบบ่อยในเอกสารนี้ และคำที่พบบ่อยน้อยในภาษาอังกฤษทั่วไป - เหมาะสำหรับ SEO เพราะว่าเป็นคำที่แตกต่างกัน (2) ความถี่ของคำที่ไม่ถูกแปลให้แสดงจำนวนคำที่ปรากฏ - เหมาะสำหรับเวลาที่คุณต้องการดูว่าคุณพูดอะไรบ่อยที่สุด (3) ความเกี่ยวข้องของคำหมายแสดงคะแนนโดยการใกล้เคียงกับข้อเสนอหลักของเอกสาร แม้ว่าประโยคจะปรากฏเพียงครั้งเดียว - เหมาะสำหรับความสม่ำเสมอของหัวข้อ
n-gram คือลำดับคำที่ต่อเนื่องกันของ N คำ "การเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ" เป็น2-gram "แบบจำลองความฉลาดทางสมอง" เป็น3-gram เปลี่ยนชิปเพื่อดึงเฉพาะ 1-gram (คำเดียวเช่น "การสังเคราะห์แสง"),2-gram (วลีหัวเช่น "รอยเท้าของคาร์บอน") หรือ3-gram (หางยาวเช่น "เครื่องคำนวณรอยเท้าของคาร์บอน") งาน SEO ส่วนใหญ่ต้องการ 2+3-gram - คำเดียวเป็นคำทั่วไปเกินไป
ใช่ - รายการคำหยุดปริยายจะลบคำหยุดที่กำหนดเองออกไป เช่น "the", "and", "of", "is", ฯลฯ ในภาษา 14 ภาษา คุณสามารถเพิ่มคำหยุดที่กำหนดเองได้ ผ่านช่อง "คำที่จะลบออก" - ใช้ได้กับการลบชื่อแบรนด์ของคุณเอง รหัสผลิตภัณฑ์ หรือคำศัพท์กฎหมายที่ใช้กันทั่วไป ซึ่งหากไม่เช่นนั้น จะทำให้ผลลัพธ์ดูไม่ชัดเจน
กูเกิลจัดประเภทคำถามตามจุดประสงค์ของผู้ใช้: ข้อมูล ("อะไรคือ X"), การนำทาง ("ร้านขายของที่ระลึกของ Nike"), การค้า ("รองเท้าวิ่งที่ดีที่สุด 2026"), การทำธุรกรรม ("ซื้อ Air Max ออนไลน์") Keyword Extractorจะแท็กคำค้นที่คุณดึงเอามาด้วยความตั้งใจที่น่าจะเป็น ดังนั้นคุณจะรู้ว่าบทความของคุณควรจะจัดอันดับให้ผู้วิจัย, ผู้ซื้อ, หรือการค้นหาโดยตรง สิ่งสำคัญสำหรับการปรับแต่งเนื้อหากับคุณสมบัติ SERP
ภาษา 99 ภาษา ผ่านตัวอย่าง Qwen 2.5 พื้นฐาน คุณภาพสูงสุดสำหรับภาษาอังกฤษ, สเปน, ฝรั่งเศส, โปรตุเกส, เยอรมัน, จีน, ญี่ปุ่น ภาษาที่มีทรัพยากรต่ำกว่าจะทำงานได้ แต่การดึงข้อมูล3กรัมอาจจะไม่น่าเชื่อถือ - กลับไปใช้ 1+2- กรัมสำหรับอาราบิก, ฮินดี, ตุรกี, ฯลฯ
The UI runs one text at a time. For bulk extraction wire the /v1/chat/ API into a Python script - iterate over your CMS export, POST each article body, dump the JSON. Bearer auth, 1,000 calls/hour on free accounts, higher limits on pro. Docs at /api/.
RAKE และ YAKE เป็นอัลกอริทึมคำศัพท์คลาสสิก - เร็ว แต่อ่อนแอในแง่ของความหมาย (พวกเขาพลาด "เทคโนโลยีเริ่มต้น" หากเอกสารกล่าวว่า "เทคโนโลยีเริ่มต้น" แต่ไม่เพียง "เทคโนโลยี") KeyBERT ใช้การฝัง BERT - คุณภาพของความหมายที่ดีกว่า แต่ช้า และต้องการการติดตั้ง TextRank ใช้พื้นฐานกราฟ การเข้าถึงของเราใช้พารามิเตอร์ 7B LLM ซึ่งทำทั้งหมดด้านบน zero- shot เพิ่มการจัดอันดับการค้นหา - ช้ากว่าต่อการเรียก แต่ zero ตั้งค่า, ฟรี และไม่มีวิศวกรรม ML ที่จำเป็น
ในโหมดความถี่และ TF- IDF ใช่ - คำค้นทุกคำจะถูกนำมาจากข้อความต้นฉบับโดยตรง หรือมีการเปลี่ยนแปลงการอักขระน้อยที่สุด ในโหมดความเกี่ยวข้องทางความหมาย โมเดลอาจจะส่งผลกลับมาเป็นคำศัพท์ที่ควบคุมได้ (เช่น "pulmonology" แม้ว่าข้อความของคุณจะบอกว่า " lung doctor visit ") โหมดคำศัพท์ทางวิชาการจะชอบคำศัพท์ที่ควบคุมได้
ใช่ - POST to / v1/ chat/ with the same system prompt this page builds (check template source for the exact prompt) กลับมาเป็นรูปแบบ JSON เหมาะสำหรับ Content- Strategy Dashboard หรือ CMS Plugin. Bearer auth, monthly limits. Docs at / api /.
คุณจะให้คะแนนเครื่องมือนี้ยังไง