Калит сўзлар ажратгичи
Тижорат мақсадларида фойдаланиш мумкин
579 моделлари
Сув белгиси йўқ
Роҳхатдан ўтиш талаб этилмайди
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Алоқа сўзлар
Кўпроқ параметрлар
Натижа
Токенлар тугади.
Яна тегишли белгилар олиш
❤️ Free.aiни севинг? Дўстларингизга айтинг!
Реферал линк олиш учун ва ҳар бир дўст учун 30,000 токен олиш учун га рўйхатдан ўтинг.
Яна кўпроқ хоҳлайсизми?
Бепул рўйхатдан ўтиш: 30,000 tokens/day
Бепул рўйхатдан ўтиш
Сизнинг илтимосингиз ишлатилмоқда...
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 хоҳлаган нарсангизни таърифланг. Ҳисоб керак эмас.
2
Юклаб олишни босинг
Бизнинг ИИ сизнинг илтимосни энг яхши очиқ манба моделлари ёрдамида секундлар ичида ишлайди.
3
Юклаб олиш ва улаш
Юклаб олиш, нусха кўчириш ёки натижани ўртоқлаш. Шахсий ва бизнес учун бепул.
Бу асбобни API орқали қўллаш
Ушбу 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 шаклли матндан (мақола, блог пости, транскрипт, маҳсулот тавсифи) энг маъноли сўз ва ибораларни ажратади. Бешта ажратиш усули: (1) қидирув мақсади билан тегланган SEO калит сўзлари, (2) юқори даражали мавзулар + мавзулар, (3) номланган объектлар - одамлар/ўринлар/ташкилотлар, (4) тег-стили кичик ҳарфлар-қўнғироқлар-бирлашган теглар, (5) илмий индекс сўзлари. TF-IDF, хом тезлик ёки семантик аҳамият бўйича 0-100 баллга баҳоланган натижалар. CSV, TXT ёки JSON кўринишида экспорт қилинади.
Ҳа - 1,500 сўзли мақола Qwen 3 30B моделида ~350 токенларда ажратилади, 6,000 номаълум ёки 30,000 ёзилган кундалик пул ичида. Сизнинг биринчи ажратишингиз учун ёзилиш талаб қилинмайди.
Бу воситалар сиз берган калит сўзлар учун жонли қидирув ҳажми маълумотларини олиб ташлайди ($99+/mo). Бу восита бошқача ишлайди - у сизнинг мазмунингиздан номзод калит сўзларни чиқаради ва уларнинг қидирув мақсадларини классификация қилади. Иш жараёни: буни мақолангизда қайси иборалар устунлигини топиш учун фойдаланинг, сўнгра уларни Ahrefs / Semrushга жойланг, ойлик қидирув ҳажмини текшириш учун. Уларнинг бепул калит сўз-қийинчилик баллари билан яхши жуфтлашади.
Учта баҳолаш усули: (1) TF-IDF (стандарт) бу ҳужжатда кўп учрайдиган сўзларни ва инглиз тилида кам учрайдиган сўзларни мукофотлайди - бу SEO учун энг яхши, чунки булар фарқловчи сўзлардир. (2) Рақамли тезкорлик тўғридан-тўғри учрашларни ҳисоблайди - бу сиз кўпроқ нимани айтмоқчи эканингизни кўришни хоҳлаганингизда энг яхши. (3) Семантик аҳамиятлилик ҳужжатнинг асосий мавзусига яқинлиги бўйича баҳоланади, ҳатто бир сўз бир марта пайдо бўлса ҳам - бу мавзунинг бирлиги учун энг яхши.
N-грамм N сўзларнинг бир-бирига туташган кетма-кетлигидир. "иқлим ўзгариши" 2-граммдир. "сунъий ақл модели" 3-граммдир. Фақат 1-грамм ("фотосинтез" каби битта сўз), 2-грамм ("карбон излари" каби бош сўзлар) ёки 3-грамм ("карбон излари ҳисоблагич" каби узун таёқ)ни 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 қонуний сўзларни бостириш учун фойдали.
Google фойдаланувчи мақсадига кўра сўровларни классификация қилади: ахборот ("X нима?"), навигация ("nike расмий дўкони"), савдо ("2026 йилнинг энг яхши пойабзали"), транзакция ("air max онлайн сотиб олиш"). Асбоб сизнинг мақолангиз тадқиқотчилар, харидорлар ёки тўғри трафик қидирувларида рейтингга эга бўлишини билишингиз учун сизнинг олинган калит сўзларингизни эҳтимолий мақсад билан белгилайди. SERP хусусиятлари билан мазмунни мувофиқлаштириш учун муҳим.
99 тил Qwen 2.5 модели орқали. Энг юқори сифат инглиз, испан, француз, португал, немис, хитой, япон тилларида. Қимматли манба тиллари ишлайди, аммо 3-грамм ажратиш ишончли бўлмаслиги мумкин - араб, ҳинд, турк ва бошқалар учун 1+2-граммга қайтиш
UI бир вақтда бир матнни бажаради. Буюк миқдордаги ажратиш учун Python скриптига /v1/chat/ API'ни улаш - CMS экспортингиз устидан қайталаш, ҳар бир мақоланинг бош қисмини POST, JSON'ни даф қилиш. Бемор аутентификацияси, бепул ҳисобларда соатига 1000 та чақириқ, /api/'даги pro. Docs'да юқори чегаралар.
RAKE ва YAKE классик луғатли алгоритмлардир - тез, лекин семантик нуқтаи назардан заиф (агар ҳужжатда "технологик старт" дейилган бўлса, улар "тех" сўзини унутади). KeyBERT BERT embeddings'ни қўллайди - яхши семантик сифат, аммо секин ва ўрнатиш талаб этилади. TextRank график асосидадир. Бизнинг ёндашувимиз 7B-параметр LLM'ни қўллаб, юқоридаги барча zero-shot'ларни ва излаш-интизори классификациясини бажаради - чақириқ учун секинроқ, аммо секинроқ, бепул ва ML инжиниринг талаб қилинмайди.
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 вариантини қайтариши мумкин ("pulmonology", ҳатто матн "pulmon doctor visit" деса ҳам). Academic-terms режимида назорат қилинган луғатни мақсадли равишда афзал кўради.
Ҳа - бу саҳифа яратилган тизим саволи билан /v1/chat/га POST юбориш (тўғри савол учун шаблон манбасини текшириш). Структурали JSON қайтаради. Мазкур саҳифада контент-стратегия панели ёки CMS плагинлари учун яхши. Бёрнер аутентификацияси, ойлик чегаралар. /api/ да ҳужжатлаштирилган.
Ушбу асбобни қандай баҳолайсиз?