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Saisir ou Coller le Texte

Mots-Clés Extraits

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Tout le traitement se fait dans votre navigateur. Aucun texte n'est envoyé à un serveur.

Exemples d'Utilisation

SEO d'Article

Extrayez les principaux mots-clés de votre article ou billet de blog pour optimiser votre stratégie SEO et vos balises meta.

Recherche de Contenu

Analysez le contenu des concurrents pour découvrir les principaux sujets et phrases sur lesquels ils se concentrent.

Résumé de Texte

Comprenez rapidement les thèmes clés d'un long document en extrayant ses mots-clés les plus importants.

Fonctionnalités

Algorithme TF-IDF

Utilise la Fréquence de Terme-Fréquence Inverse de Document pour classer les mots-clés les plus pertinents dans votre texte

Filtre de Mots Vides

Supprime automatiquement les mots courants (le, la, est...) en plusieurs langues pour que les vrais mots-clés ressortent

Support des Bigrammes

Extrait optionnellement des phrases-clés de 2 mots comme "apprentissage automatique" ou "réseaux sociaux" pour une analyse plus riche

Export CSV

Téléchargez les résultats de mots-clés en tant que fichier CSV avec les colonnes mot-clé, fréquence et score

Comment Utiliser ?

1

Collez votre Texte

Tapez ou collez n'importe quel texte — un article, un essai, du contenu de page web — dans la zone de saisie.

2

Ajustez les Paramètres

Définissez la longueur minimale des mots, le nombre maximum de mots-clés et activez/désactivez le filtre de mots vides ou les bigrammes.

3

Extrayez et Exportez

Cliquez sur Extraire les Mots-Clés pour voir les résultats triés par score TF-IDF. Copiez la liste ou exportez en CSV.

Questions Fréquemment Posées

TF-IDF signifie Term Frequency-Inverse Document Frequency (Fréquence du Terme - Fréquence Inverse du Document). Le simple comptage de la fréquence des mots est trompeur car les mots communs (comme « le », « est », « et ») apparaissent constamment mais ne signifient rien. Le TF-IDF ajuste le score de fréquence de chaque mot en fonction de sa rareté ou de sa fréquence dans les textes typiques. Les mots qui apparaissent souvent dans votre texte spécifique mais rarement dans l'écriture générale obtiennent un score élevé — ce sont les mots qui rendent votre texte distinctif. Pour un document unique, l'outil simule l'IDF en utilisant un corpus intégré de fréquences de mots communs, de sorte que les termes rares significatifs se démarquent du contenu superflu.

Les stop words sont les mots grammaticaux les plus courants dans une langue : articles (le, la, un), prépositions (en, sur, à, par), conjonctions (et, ou, mais), verbes communs (est, sont, était, a) et pronoms (je, vous, il, elle). Ils ne portent aucune information significative pour l'analyse de mots-clés. Le filtrage des stop words est presque toujours le bon choix — sans cela, votre liste de mots-clés sera dominée par « le » et « est ». Désactivez le filtrage des stop words uniquement si vous effectuez une analyse linguistique où les mots grammaticaux comptent, comme l'attribution d'auteur ou l'analyse de style.

Les bigrams sont deux mots consécutifs analysés comme une seule unité. Activez les bigrams lorsque votre texte contient des concepts composés importants qui perdent leur sens lorsqu'ils sont séparés en mots individuels. Exemples : « machine learning » (pas seulement « machine » + « learning »), « open source », « réseau neuronal », « expérience utilisateur », « changement climatique ». Les bigrams sont particulièrement utiles pour l'analyse de mots-clés SEO — les requêtes de recherche contiennent souvent des expressions à deux mots, et savoir que votre contenu contient « machine learning » est plus exploitable que de savoir qu'il contient « machine » et « learning » séparément. Pour les textes courts, les bigrams peuvent produire du bruit ; ils fonctionnent mieux sur des textes de plus de 300 mots.

Collez votre article existant, une description de produit ou le contenu d'une page et extrayez les meilleurs mots-clés. Comparez les résultats avec les mots-clés que vous aviez l'intention de cibler — si votre mot-clé cible n'apparaît pas dans le top 10, votre contenu a probablement besoin de plus de mentions naturelles de celui-ci. Vous pouvez également analyser le contenu de vos concurrents : collez l'article d'un concurrent et voyez quels mots-clés leur rédaction met en avant. La fonctionnalité des bigrams est particulièrement utile ici car elle révèle les expressions exactes de plusieurs mots sur lesquelles leur texte est optimisé. Exportez les résultats en CSV pour les importer dans un tableur pour une analyse plus approfondie.

Aucune limite stricte — l'outil gère les articles, les essais et les contenus longs. Les textes très courts (moins de 50 mots) produisent des résultats peu fiables car le score TF-IDF nécessite une variété de mots suffisante pour distinguer les termes importants des répétitions fortuites. Pour de meilleurs résultats, utilisez des textes de 200 mots ou plus. À l'autre extrémité, les textes très longs (plus de 100 000 mots) peuvent prendre une seconde ou deux pour être traités mais s'exécuteront correctement car tout le traitement s'effectue dans votre navigateur.

Il filtre tous les mots-clés plus courts que le nombre de caractères spécifié. Le réglage par défaut (généralement 3-4 caractères) empêche les mots très courts qui auraient échappé au filtrage des stop words d'apparaître dans les résultats. Pour un contenu technique, vous pourriez abaisser la limite à 2 pour inclure des abréviations. Pour la découverte de thématiques, l'augmenter à 5-6 garantit que vous ne voyez que des mots substantiels. Expérimentez : si vos résultats incluent des mots de deux lettres qui n'ont pas de sens, augmentez le minimum. Si vous perdez des termes techniques courts mais importants, diminuez-le.

Oui. Utilisez le bouton Export CSV pour télécharger un fichier avec trois colonnes : mot-clé, fréquence (nombre brut) et score TF-IDF. Ce CSV peut être ouvert dans Excel, Google Sheets ou tout autre outil de données pour une analyse approfondie. Le bouton Copy Keywords copie uniquement la liste des mots-clés (sans les scores) dans votre presse-papier, ce qui est idéal pour les coller dans des champs de métadonnées, des briefs de contenu ou des entrées de tags.

Non. L'intégralité de l'algorithme d'extraction TF-IDF s'exécute dans votre navigateur via JavaScript. Votre texte, qu'il contienne du contenu commercial propriétaire, des articles non publiés ou des documents clients, ne quitte jamais votre appareil. Rien n'est téléchargé, journalisé ou stocké.

Qu'est-ce que l'Extracteur de Mots-Clés ?

L'Extracteur de Mots-Clés est un outil gratuit basé sur le navigateur qui utilise l'algorithme TF-IDF pour identifier les mots et phrases les plus significatifs dans n'importe quel texte. Collez simplement votre contenu et obtenez instantanément une liste classée de mots-clés avec des comptes de fréquence et des scores de pertinence — sans inscription, sans téléchargements vers un serveur.

Pourquoi Extraire des Mots-Clés ?

L'extraction de mots-clés vous aide à comprendre de quoi parle vraiment un texte. Pour les professionnels du SEO, elle révèle les termes à cibler dans les balises meta et les titres. Pour les rédacteurs de contenu, elle met en évidence les sujets qui méritent d'être développés. Pour les chercheurs, elle offre un moyen rapide de résumer de longs documents. Le score TF-IDF garantit que les mots de remplissage courants sont dévalués afin que les termes vraiment importants remontent à la surface.

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