Калит сўзлар ажратгичи
Тижорат мақсадларида фойдаланиш мумкин
380+ моделлар
Сув белгиси йўқ
Қўшилиш талаб этилмайди
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Асос сўзлар ажратиб олинди
Олдинги параметрлар
Натижа
Токенлар тугади.
Get More Tokens
❤️ Free.aiни севасанми? Дўстларингга айт!
Реферал ҳавола олиш ва ҳар бир дўст учун 25,000 токен олиш учун рўйхатдан ўтинг.
Яна кўпроқ хоҳлайсанми?
Sign up free for 10,000 tokens
Бепул рўйхатдан ўтиш
Сизнинг илтимосингиз ишланмоқда...
Бепул AI билан ҳар қандай матндан калит сўзларни ажратиш. SEO ва мазмун таҳлилини осонлаштириш.
Қўллаш усули Калит сўзлар ажратгичи
1
Ўзингизнинг киритмани киритинг
Матн ёзинг, файл юкланг ёки нимани хоҳлаётганингизни айтинг. Ҳисоб керак эмас.
2
Юклаб олишни босинг
Бизнинг ИИ сизнинг талабингизни энг яхши очиқ манбали моделларни қўллаган ҳолда сониялар ичида ишлайди.
3
Юклаб олиш ва улаш
Натижаларни юклаб олиш, нусха кўчириш ёки ўртоқлашиш. Шахсий ва бизнес мақсадлар учун бепул.
Бу асбобни API орқали ишлатиш
Бу асбобни ўз кодингиздан автоматлаштиринг. OpenAI-га мос келувчи REST охирги нуқтаси, Bearer-token аутентификацияси, қўшимча SDK талаб этилмайди. Токен қиймати веб интерфейсига мос келади.
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: ..."}]}'Бунга ўхшаш эркин AI асбоблари
Калит сўзлар ажратгичи — FAQ
Ҳар қандай узун шаклдаги матндан (мақола, блог пости, транскрипт, маҳсулот тавсифи) энг маъноли сўз ва ибораларни ажратади. Бешта ажратиш режими: (1) қидирув мақсади билан тегланган SEO калит сўзлари, (2) юқори даражали мавзулар + мавзулар, (3) номланган объектлар — одамлар/ўринлар/ташкилотлар, (4) тег-стили кичик ҳарфлар-дефис-қўшилган теглар, (5) илмий индекс сўзлари. Натижалар TF-IDF, хом тезлик ёки семантик аҳамият бўйича 0-100 баллга баҳоланади. CSV, TXT ёки JSON кўринишида экспорт қилинади.
Ҳа — 1500 сўзли мақола Qwen 3 30B моделида ~350 токен билан ажратилади, бу 2500 номаълум ёки 10000 рўйхатдан ўтган кундалик пул ичида қулай. Сизнинг биринчи ажратишингиз учун рўйхатдан ўтиш талаб этилмайди.
Бу асбоблар сиз берган калит сўзлар учун жонли қидирув ҳажми маълумотларини олиб ташлайди ($99+/mo). Бу асбоб эса аксинча ишлайди - у сизнинг мазмунингиздан номзод калит сўзларни ажратади ва уларнинг қидирув мақсадларини классификация қилади. Иш жараёни: буни мақолангизда қайси иборалар таъкидланганини топиш учун ишлатинг, сўнгра уларни ойлик қидирув ҳажмини текшириш учун Ahrefs / Semrush га жойланг. Уларнинг бепул калит сўзларининг қийинчилик баллари билан яхши жуфтлашади.
Учта баҳолаш усули: (1) TF-IDF (стандарт) бу ҳужжатда кўп учрайдиган сўзларни ва инглиз тилида кам учрайдиган сўзларни тақдирлайди — бу SEO учун энг яхши, чунки улар фарқловчи сўзлардир. (2) Рақамли тезлик аниқ ҳолатларни ҳисоблайди — бу сиз кўпроқ нимани айтаётганингизни кўришни хоҳлаганингизда энг яхши. (3) Семантик аҳамиятлилик ҳужжатнинг асосий тезисига яқинлиги бўйича баҳоланади, ҳатто бир марта пайдо бўлса ҳам — бу мавзунинг бирлиги учун энг яхши.
N-грамм - бу N сўзларнинг бир-бирига туташган кетма-кетлигидир. "иқлим ўзгариши" - 2-грамм. "сунъий интеллект модели" - 3-грамм. Фақат 1-грамм ("фотосинтез" каби битта сўз), 2-грамм ("карбон излари" каби бош иборалар) ёки 3-грамм ("карбон излари ҳисоблагич" каби узун думли иборалар) олиш учун чипларни алмаштиринг. Кўпгина SEO иш жараёнлари 2+3-граммларни хоҳлайди - битта сўз жуда кенг тарқалган.
Ҳа — стандарт тўхтатиш рўйхати 14 тилда "the", "and", "of", "is" ва ҳоказоларни олиб ташлайди. Сиз "Чиқиш сўзлари" майдони орқали ўзингизнинг тўхтатиш сўзларини қўшишингиз мумкин — бу ўз брендингиз номи, маҳсулот кодлари ёки бошқача натижага таъсир қилувчи оддий қонуний сўзларни бостириш учун фойдали.
Google фойдаланувчи мақсадига кўра сўровларни классификация қилади: ахборот ("X нима?"), навигация ("nike расмий дўкони"), савдо ("2026 йилнинг энг яхши пойабзаллари"), транзакция ("air max онлайн сотиб олиш"). Асбоб сизнинг мақолангиз тадқиқотчилар, харидорлар ёки тўғри трафик қидирувларида рейтингга эга бўлишини билиш учун сизнинг олинган калит сўзларингизни эҳтимолий мақсад билан белгилайди. Мазкур хусусият SERP хусусиятлари билан мазмунни мувофиқлаштириш учун муҳимдир.
99 тил Qwen 2.5 модели орқали. Энг юқори сифат инглиз, испан, француз, португал, немис, хитой, япон тилларида. Қимматлироқ тиллар ишлайди, аммо 3-грамм ажратиш ишончли бўлмаслиги мумкин — араб, ҳинд, турк ва бошқалар учун 1+2-граммга қайтиш керак.
UI бир вақтда бир матнни бажаради. Буюк миқдордаги ажратиш учун /v1/chat/ API Python скриптига уланади - CMS экспорти устидан қайта ишлаш, ҳар бир мақоланинг бош қисмини POST қилиш, JSON'ни даф қилиш. Беморнинг тасдиқланиши, бепул ҳисобларда соатига 1000 та қўнғироқ, /api/'даги pro. Docs'да юқори чегаралар.
RAKE ва YAKE классик луғат алгоритмлари - тез, лекин семантик нуқтаи назардан заиф (агар ҳужжатда "технологик старт" дейилган бўлса, аммо "тех" сўзи йўқ бўлса, улар "тех старт"ни йўқотади). KeyBERT BERT embeddings'ни фойдаланади - яхши семантик сифат, аммо секин ва ўрнатиш талаб этилади. TextRank график асосида ишлайди. Бизнинг ёндашувимиз 7B-параметрли LLM'ни фойдаланади, у юқоридаги барча zero-shot'ларни бажаради, шунингдек, қидирув мақсади бўйича классификацияни бажаради - чақириқ учун секинроқ, аммо секинроқ, бепул ва ML инжиниринг талаб этилмайди.
Frequency ва TF-IDF режимида, ҳа — ҳар бир калима манба матнидан сўзма-сўз ёки минимал ўзгариш билан олинган. Semantic-relevant режимида модел назорат қилинган луғат версиясини қайтариши мумкин ("pulmonology", ҳатто матн "pulmon doctor visit" деса ҳам). Academic-terms режимида назорат қилинган луғатни афзал кўради.
Ҳа — бу саҳифа яратилган тизим талаби билан /v1/chat/га POST юбориш (тўғри савол учун шаблон манбасини текшириш). Структураланган JSONни қайтаради. Мазмун стратегияси панеллари ёки CMS плагинлари учун яхши. Бёрер аутентификацияси, ойлик чегаралар. Документлар /api/ да.
Бу асбобни қандай баҳолайсиз?