เครื่องมือดึงคำสำคัญ

Stop words คือคำไวยากรณ์ที่พบบ่อยที่สุดในภาษา เช่น คำนำหน้านาม (the, a, an), คำบุพบท (in, on, at, by), คำสันธาน (and, or, but), คำกริยาทั่วไป (is, are, was, has) และคำสรรพนาม (I, you, he, she) คำเหล่านี้ไม่มีเนื้อหาที่มีความหมายสำหรับการวิเคราะห์คีย์เวิร์ด การกรอง stop words จึงเป็นทางเลือกที่ถูกต้องเกือบเสมอ — หากไม่ทำเช่นนั้น รายการคีย์เวิร์ดของคุณจะเต็มไปด้วยคำว่า "the" และ "is" ให้ปิดการกรอง stop words เฉพาะเมื่อคุณกำลังทำการวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ที่คำไวยากรณ์มีความสำคัญ เช่น การระบุผู้เขียนหรือการวิเคราะห์สไตล์

Bigrams คือคำสองคำที่เรียงต่อกันซึ่งถูกวิเคราะห์เป็นหน่วยเดียว ให้เปิดใช้งาน bigrams เมื่อข้อความของคุณมีแนวคิดผสมที่สำคัญซึ่งจะเสียความหมายเมื่อแยกเป็นคำเดี่ยวๆ ตัวอย่างเช่น: "machine learning" (ไม่ใช่แค่ "machine" + "learning"), "open source", "neural network", "user experience", "climate change" Bigrams มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์คีย์เวิร์ด SEO — เพราะการค้นหามักประกอบด้วยวลีสองคำ และการรู้ว่าเนื้อหาของคุณมีคำว่า "machine learning" นั้นนำไปใช้งานต่อได้จริงมากกว่าการรู้ว่ามีคำว่า "machine" และ "learning" แยกกัน สำหรับข้อความสั้นๆ bigrams อาจสร้างข้อมูลรบกวน (noise) ได้ โดยจะทำงานได้ดีที่สุดกับข้อความที่มี 300 คำขึ้นไป

วางบทความเดิมของคุณ, คำอธิบายผลิตภัณฑ์ หรือเนื้อหาหน้าเว็บ แล้วสกัดคีย์เวิร์ดสำคัญออกมา เปรียบเทียบผลลัพธ์กับคีย์เวิร์ดที่คุณตั้งใจจะเป้าหมาย — หากคีย์เวิร์ดเป้าหมายไม่ปรากฏใน 10 อันดับแรก เนื้อหาของคุณอาจต้องการการกล่าวถึงที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น คุณยังสามารถวิเคราะห์เนื้อหาของคู่แข่งได้ด้วย: วางบทความของคู่แข่งและดูว่าคีย์เวิร์ดใดที่บทความของพวกเขาเน้นย้ำ ฟีเจอร์ bigrams มีประโยชน์อย่างยิ่งในจุดนี้เพราะมันจะแสดงวลีหลายคำที่ข้อความของพวกเขาถูกปรับแต่ง (optimized) มาโดยเฉพาะ ส่งออกผลลัพธ์เป็น CSV เพื่อนำเข้าสู่สเปรดชีตสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ไม่มีการจำกัดที่แน่นอน — เครื่องมือนี้รองรับบทความ, เรียงความ และเนื้อหาแบบยาว ข้อความที่สั้นมาก (น้อยกว่า 50 คำ) จะให้ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากการให้คะแนน TF-IDF ต้องการความหลากหลายของคำที่เพียงพอเพื่อแยกแยะคำสำคัญออกจากคำที่ซ้ำกันโดยบังเอิญ เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรใช้ข้อความที่มี 200 คำขึ้นไป ในอีกด้านหนึ่ง ข้อความที่ยาวมาก (100,000+ คำ) อาจใช้เวลาประมวลผลหนึ่งหรือสองวินาที แต่จะเสร็จสมบูรณ์อย่างถูกต้องเนื่องจากการประมวลผลทั้งหมดทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ

มันจะกรองคีย์เวิร์ดใดๆ ที่สั้นกว่าจำนวนตัวอักษรที่กำหนด ค่าเริ่มต้น (ปกติคือ 3-4 ตัวอักษร) จะป้องกันไม่ให้คำที่สั้นมากซึ่งหลุดจากการกรอง stop words ปรากฏในผลลัพธ์ สำหรับเนื้อหาทางเทคนิค คุณอาจลดค่าลงเหลือ 2 เพื่อรวมคำย่อ สำหรับการค้นหาหัวข้อ การเพิ่มเป็น 5-6 จะช่วยให้คุณเห็นเฉพาะคำที่มีสาระสำคัญ ลองทดสอบดู: หากผลลัพธ์ของคุณมีคำสองตัวอักษรที่ไม่มีความหมาย ให้เพิ่มค่าขั้นต่ำ หากคุณกำลังสูญเสียคำศัพท์ทางเทคนิคสั้นๆ ที่สำคัญ ให้ลดค่าลง

ได้ ใช้ปุ่ม Export CSV เพื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่มีสามคอลัมน์: คีย์เวิร์ด, ความถี่ (จำนวนดิบ) และคะแนน TF-IDF ไฟล์ CSV นี้สามารถเปิดใน Excel, Google Sheets หรือเครื่องมือจัดการข้อมูลใดๆ เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม ปุ่ม Copy Keywords จะคัดลอกเฉพาะรายการคีย์เวิร์ด (โดยไม่มีคะแนน) ไปยังคลิปบอร์ดของคุณ เหมาะสำหรับการวางในฟิลด์ meta keyword, เนื้อหาบรีฟ หรืออินพุตแท็ก

ไม่เลย อัลกอริทึมการสกัด TF-IDF ทั้งหมดทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณโดยใช้ JavaScript ข้อความของคุณ ไม่ว่าจะมีเนื้อหาทางธุรกิจที่เป็นกรรมสิทธิ์, บทความที่ยังไม่ตีพิมพ์ หรือเอกสารของลูกค้า จะไม่มีทางออกจากอุปกรณ์ของคุณ ไม่มีอะไรถูกอัปโหลด บันทึก หรือจัดเก็บ