Extractor de Palabras Clave

Extrae palabras clave y frases clave de cualquier texto usando el algoritmo TF-IDF

Introduce o Pega el Texto

Long. Mínima de Palabra: 3

Máx. Palabras Clave: 20

Filtrar Palabras Vacías

Incluir Bigramas (frases de 2 palabras)

Palabras Clave Extraídas

No se encontraron palabras clave. Intenta introducir más texto o ajusta la configuración.

Todo el procesamiento ocurre en tu navegador. Ningún texto se envía a ningún servidor.

Ejemplos de Uso

SEO de Artículos

Extrae las principales palabras clave de tu blog o artículo para optimizar tu estrategia SEO y meta etiquetas.

Investigación de Contenido

Analiza el contenido de la competencia para descubrir los principales temas y frases en los que se enfocan.

Resumen de Texto

Comprende rápidamente los temas clave de un documento largo extrayendo sus palabras clave más importantes.

Características

Algoritmo TF-IDF

Usa Frecuencia de Término-Frecuencia Inversa de Documento para clasificar las palabras clave más relevantes de tu texto

Filtro de Palabras Vacías

Elimina automáticamente palabras comunes (el, la, es...) en múltiples idiomas para que destaquen las palabras clave reales

Soporte de Bigramas

Extrae opcionalmente frases clave de 2 palabras como "aprendizaje automático" o "redes sociales" para un análisis más completo

Exportación CSV

Descarga los resultados de palabras clave como archivo CSV con columnas de palabra clave, frecuencia y puntuación

¿Cómo Usar?

Pega tu Texto

Escribe o pega cualquier texto — un artículo, ensayo, contenido de página web — en el área de entrada.

Ajusta la Configuración

Establece la longitud mínima de palabra, el número máximo de palabras clave y activa o desactiva el filtro de palabras vacías o los bigramas.

Extrae y Exporta

Haz clic en Extraer Palabras Clave para ver los resultados ordenados por puntuación TF-IDF. Copia la lista o expórtala como CSV.

Preguntas Frecuentes

TF-IDF significa Term Frequency-Inverse Document Frequency (Frecuencia del Término-Inversa de la Frecuencia del Documento). El conteo puro de frecuencia de palabras puede ser engañoso porque las palabras comunes ("the", "is", "and") aparecen constantemente pero no significan nada. TF-IDF ajusta la puntuación de frecuencia de cada palabra según la rareza o frecuencia de esa palabra en textos típicos. Las palabras que aparecen con frecuencia en su texto específico pero rara vez en la escritura general obtienen una puntuación alta; estas son las palabras que hacen que su texto sea distintivo. Para un solo documento, la herramienta simula el IDF utilizando un corpus integrado de frecuencias de palabras comunes, de modo que los términos raros significativos sobresalgan por encima del relleno.

Las stop words son las palabras gramaticales más comunes en un idioma: artículos (the, a, an), preposiciones (in, on, at, by), conjunciones (and, or, but), verbos comunes (is, are, was, has) y pronombres (I, you, he, she). No contienen contenido significativo para el análisis de palabras clave. Filtrar stop words es casi siempre la elección correcta; sin ello, su lista de palabras clave estará dominada por "the" e "is". Desactive el filtrado de stop words solo si está realizando un análisis lingüístico donde las palabras gramaticales importan, como la atribución de autoría o el análisis de estilo.

Los bigramas son dos palabras consecutivas analizadas como una sola unidad. Active los bigramas cuando su texto contenga conceptos compuestos importantes que pierden significado cuando se dividen en palabras individuales. Ejemplos: "machine learning" (no solo "machine" + "learning"), "open source", "neural network", "user experience", "climate change". Los bigramas son especialmente útiles para el análisis de palabras clave de SEO; las consultas de búsqueda a menudo contienen frases de dos palabras, y saber que su contenido incluye "machine learning" es más práctico que saber que contiene "machine" y "learning" por separado. Para textos cortos, los bigramas pueden producir ruido; funcionan mejor en textos de más de 300 palabras.

Pegue su artículo existente, descripción de producto o contenido de página y extraiga las palabras clave principales. Compare los resultados con las palabras clave que pretendía atacar; si su palabra clave objetivo no aparece en el top 10, su contenido probablemente necesita más menciones naturales de la misma. También puede analizar el contenido de la competencia: pegue un artículo de un competidor y vea qué palabras clave enfatiza su redacción. La función de bigramas es particularmente útil aquí porque revela las frases exactas de varias palabras en torno a las cuales su texto está optimizado. Exporte los resultados como CSV para llevarlos a una hoja de cálculo para un análisis más profundo.

No hay un límite estricto; la herramienta gestiona artículos, ensayos y contenido de larga extensión. Los textos muy cortos (menos de 50 palabras) producen resultados poco fiables porque la puntuación TF-IDF necesita suficiente variedad de palabras para distinguir los términos importantes de las repeticiones casuales. Para mejores resultados, utilice textos de 200 palabras o más. En el otro extremo, los textos muy largos (más de 100,000 palabras) pueden tardar un segundo o dos en procesarse pero se completarán correctamente ya que todo el procesamiento se ejecuta en su navegador.

Filtra cualquier palabra clave más corta que el número de caracteres especificado. El valor predeterminado (normalmente 3-4 caracteres) evita que aparezcan palabras muy cortas que se hayan filtrado del filtro de stop words. Para contenido técnico, puede bajar el mínimo a 2 para incluir abreviaturas. Para el descubrimiento de temas, subirlo a 5-6 asegura que solo vea palabras sustantivas. Experimente: si sus resultados incluyen palabras de dos letras que no tienen sentido, aumente el mínimo. Si está perdiendo términos técnicos cortos importantes, disminúyalo.

Sí. Use el botón Export CSV para descargar un archivo con tres columnas: palabra clave, frecuencia (conteo bruto) y puntuación TF-IDF. Este CSV se puede abrir en Excel, Google Sheets o cualquier herramienta de datos para un análisis posterior. El botón Copy Keywords copia únicamente la lista de palabras clave (sin puntuaciones) a su portapapeles, ideal para pegarla en campos de meta keywords, informes de contenido o entradas de etiquetas.

No. Todo el algoritmo de extracción TF-IDF se ejecuta en su navegador usando JavaScript. Su texto, ya sea que contenga contenido comercial propietario, artículos no publicados o documentos de clientes, nunca sale de su dispositivo. Nada se sube, registra ni almacena.

¿Qué es el Extractor de Palabras Clave?

El Extractor de Palabras Clave es una herramienta gratuita basada en el navegador que utiliza el algoritmo TF-IDF para identificar las palabras y frases más significativas en cualquier texto. Simplemente pega tu contenido y obtén instantáneamente una lista clasificada de palabras clave con recuentos de frecuencia y puntuaciones de relevancia — sin registro, sin subidas al servidor.

¿Por qué Extraer Palabras Clave?

La extracción de palabras clave te ayuda a entender de qué trata realmente un texto. Para los profesionales del SEO revela los términos a apuntar en meta etiquetas y encabezados. Para los escritores de contenido resalta los temas que vale la pena ampliar. Para los investigadores ofrece una forma rápida de resumir documentos largos. La puntuación TF-IDF asegura que las palabras de relleno comunes queden en segundo plano para que los términos genuinamente importantes sean prominentes.

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Siguiente Paso

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