Ключевое слово извлекатель
Коммерцияле куллану өчен
380 — өч урынлы җөп сан.
Су билгесе юк
Күзәтү кирәкми
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Тәгәрмәч параметрлары
Нәтиҗәләр
Көньяк-көнбатышта утрау белән чиктәш.
Get More Tokens
Аннары тагын?
Sign up free for 10,000 tokens
Бушлай теркәлү
Сезнең сорауыгыз эшкәртелә...
Бушлай AI ярдәмендә теләсә нинди тексттан ключ сүзләрен чыгару. SEO һәм эчтәлек анализы җиңел.
Ничек кулланырга Ключевое слово извлекатель
1
Кергән мәгълүматны кертегез
Мәкаләне кертегез, файлны куегыз яки сез теләгәнне аңлатыгыз. Счет кирәкми.
2
Җитештерү өчен кликлау
2000 елдан башлап, ул үзенең иң яхшы уеннарын уенчылар белән уртаклаша.
3
Өчпочмаклы
Сезнең нәтиҗәләрне төшерегез, күчерегез яки уртаклашыгыз. Үзегез һәм коммерция өчен бушлай.
Бу инструментны API аша куллану
Бу инструментны үз кодыгыздан автоматлаштырыгыз. OpenAI-га туры килгән REST ахыры, Bearer-токен аутентификациясе, өстәмә SDK кирәкми. Токеннар бәясе веб интерфейска туры килә.
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: ..."}]}'Ключевое слово извлекатель — FAQ
Һәрбер озын тексттан (мәкалә, блог посты, транскрипция, продукт аңлатмасы) иң мәгънәле сүзләрне һәм җөмләләрне чыгара. Берничә чыгару режимы: (1) эзләү максаты белән тегланган SEO ключевые сүзләр, (2) югары дәрәҗәле темалар + темалар, (3) исемләнгән объектлар — кешеләр/урыннар/организацияләр, (4) тег-стилдәге кечкенә хәрефләр белән бәйләнешле теглар, (5) фәнни индекс терминнары. Нәтиҗәләр 0-100 TF-IDF, вак ешлык яки семантик актуальлек буенча билгеләнә. CSV, TXT яки JSON форматында экспортлау.
Yes — a 1,500-word article extracts in ~350 tokens on the default Qwen 3 30B model, comfortably inside the 2,500 anonymous or 10,000 signed-up daily pool. No sign-up required for your first extraction.
Бу инструментлар сез биргән ключевые сүзләр өчен реаль эзләү-килешү мәгълүматын ала ($ 99 + / ай). Бу инструмент киресенчә эшли - ул сезнең эчтәлектән кандидат ключевые сүзләрне чыгара һәм аларның эзләү ниятен классификацияли. Эш агымы: бу сезнең мәкаләдә инде басым ясалган фразалар табарга кулланыгыз, аннары аларны Ahrefs / Semrushка айлык эзләү күләмен тикшерү өчен урнаштырыгыз.
Three scoring modes: (1) TF-IDF (default) rewards words both frequent in THIS document AND rare in general English — best for SEO since these are the differentiating terms. (2) Raw frequency counts occurrences straight — best when you want to see what you say most. (3) Semantic relevance scores by closeness to the documents main thesis even if a phrase appears only once — best for topical coherence.
N-грамм - N сүзнең бер-берсенә тоташкан җөмләсе. "климат үзгәрү" - 2-грамм. "җитештерелгән интеллект моделе" - 3-грамм. 1-грамм ("фотосинтез" кебек бер сүз), 2-грамм ("углерод эзе" кебек баш җөмлә) яки 3-грамм ("углерод эзе калькуляторы" кебек озын җөмлә) гына чыгару өчен, чыпларны күчерегез. Күп кенә SEO эшчәнлекләре 2+3-граммны тели - бер сүз бик киң кулланыла.
Әйе — стандарт туктату исемлеге "the", "and", "of", "is", һ.б. сүзләрне 14 телдә юк итә. Сез үзегезнең туктату сүзләрен "Төптән аеру сүзләре" өлешеннән кертә аласыз — үз брендыгызны, продукт кодларын яки башка нәтиҗәләрне басып чыгарырга мөмкин булган законлы сүзтезмәләрне юк итү өчен файдалы.
Google кулланучы максаты буенча сорауларны классификацияли: мәгълүмати ("X нәрсә"), навигатор ("nike рәсми кибете"), коммерция ("2026 елгы иң яхшы йөгерү аяк киеме"), транзакция ("air max онлайн сатып алу"). Бу инструмент сезнең эзләнгән ключевые сүзләрне мөмкин булган максат белән билгеләп, сезнең мәкаләнең тикшеренүчеләр, сатып алучылар яки турыдан-туры трафик эзләүләре өчен рейтингка ия булуын белә. СЕРП сыйфатлары белән эчтәлекне туры китерү өчен мөһим.
99 тел Qwen 2.5 моделе аша. Инглиз, испан, француз, португал, алман, кытай, япон телләрендә иң югары сыйфат. Төп чыганаклары азрак телләр өчен эшли, ләкин 3-граммлы эзләү ышанычлырак булмаска мөмкин — гарәп, хинди, төрек телләре өчен 1+2-граммлы эзләү кулланырга кирәк.
У.И. бер вакытта бер текстны эшли. Күпләп чыгару өчен /v1/chat/ API Python скриптына — CMS экспорты аша кабатлау, һәр мәкаләнең эчтәлеген POST, JSONны ыргыту. Берәүнең аутентификациясе, 1000 чакыру/сәгать бушлай исәп-хисапларда, /api/дагы про. Документларда югары чикләр.
RAKE һәм YAKE классик лексик алгоритмы - тиз, ләкин семантик нюансларда зәгыйфь (алар "технологик старт"ны югалталар, әгәр документта "технологик старт" диелсә, ләкин "тех" гына түгел). KeyBERT BERT кертемнәрен куллана - семантик сыйфаты яхшырак, ләкин тиз һәм урнаштыру таләп ителә. TextRank график нигезендә. Безнең ысул 7B-параметрлы LLM куллана, ул югарыдагы бөтен нул-шотны һәм эзләү-ният классификациясен эшли - чакыру өчен зәгыйфьрәк, ләкин нул-урынлаштыру, бушлай, һәм ML инженериясе кирәкми.
Кайнарлык һәм TF-IDF режимнарында, әлбәттә — һәр сүз төркемнәрен чыганак тексттан сүзмә-сүз яки минималь үзгәрешләр белән китереп чыгарырга була. Семантик-яраклылык режимында модель контролле-лексикаль вариантны кайтара ала ("пульмонология" текстыгызда "үпкә табибы белән очрашу" дип язылган булса да). Академик-терминнар режимы контролле-лексикаль вариантны өстен күрә.
Әйе — /v1/chat/ка POST бу бит төзегән система сорау белән бер үк (төп чыганакны тикшерү өчен төгәл сорау өчен). Структураланган JSON кайтара. Контент-стратегия мониторлары яки CMS плагиннары өчен яхшы. Идарәче аутентификациясе, айлык чикләүләр. Документлар /api/.
Сез бу ярдәмчегә ничек бәя бирер идегез?