Anahtar Kelime Çıkarıcı

Stop words, bir dildeki en yaygın dilbilgisi kelimeleridir: artikeller (the, a, an), edatlar (in, on, at, by), bağlaçlar (and, or, but), yaygın fiiller (is, are, was, has) ve zamirler (I, you, he, she). Anahtar kelime analizi için anlamlı bir içerik taşımazlar. Stop words filtrelemek neredeyse her zaman doğru seçimdir — bu filtreleme olmadan anahtar kelime listeniz "the" ve "is" kelimeleri tarafından domine edilecektir. Sadece yazarlık atıfı veya üslup analizi gibi dilbilimsel analizler yaptığınız, yani dilbilgisel kelimelerin önemli olduğu durumlarda stop word filtresini devre dışı bırakın.

Bigrams, tek bir birim olarak analiz edilen iki ardışık kelimedir. Metniniz, parçalara ayrıldığında anlamını yitiren önemli bileşik kavramlar içerdiğinde bigrams'i etkinleştirin. Örnekler: "machine learning" (sadece "machine" + "learning" değil), "open source", "neural network", "user experience", "climate change". Bigrams özellikle SEO anahtar kelime analizi için kullanışlıdır — arama sorguları genellikle iki kelimelik ifadeler içerir ve içeriğinizin "machine learning" içerdiğini bilmek, sadece "machine" ve "learning" içerenlerden bağımsız olarak bildiğinizden daha somut bir aksiyon sağlar. Kısa metinlerde bigrams gürültü üretebilir; en iyi 300+ kelimelik metinlerde çalışırlar.

Mevcut makalenizi, ürün açıklamanızı veya sayfa içeriğinizi yapıştırın ve en önemli anahtar kelimeleri çıkarın. Sonuçları hedeflemek istediğiniz anahtar kelimelerle karşılaştırın — eğer hedef anahtar kelimeniz ilk 10'da görünmüyorsa, içeriğinizde muhtemelen ondan daha doğal bir şekilde bahsedilmesi gerekiyor demektir. Ayrıca rakip içeriklerini de analiz edebilirsiniz: bir rakibin makalesini yapıştırın ve yazılarında hangi anahtar kelimeleri vurguladıklarını görün. Bigrams özelliği burada özellikle kullanışlıdır çünkü metinlerinin etrafında optimize edildiği kesin çok kelimeli ifadeleri yüzeye çıkarır. Sonuçları CSV olarak dışa aktararak daha fazla analiz için bir hesap tablosuna aktarabilirsiniz.

Kesin bir sınır yok — araç makaleleri, denemeleri ve uzun metin içeriklerini işleyebilir. Çok kısa metinler (50 kelimenin altı) güvenilir sonuçlar üretmez çünkü TF-IDF puanlaması, önemli terimleri tesadüfi tekrarlardan ayırmak için yeterli kelime çeşitliliğine ihtiyaç duyar. En iyi sonuçlar için 200 kelime veya daha fazla içeren metinler kullanın. Diğer uçta, çok uzun metinler (100.000+ kelime) işlenmesi bir saniye veya iki saniye sürebilir ancak tüm işlemler tarayıcınızda çalıştığı için doğru şekilde tamamlanacaktır.

Belirtilen karakter sayısından kısa olan herhangi bir anahtar kelimeyi filtreler. Varsayılan (genellikle 3-4 karakter), stop word filtresinden sızan çok kısa kelimelerin sonuçlarda görünmesini engeller. Teknik içerikler için kısaltmaları dahil etmek adına minimumu 2'ye düşürebilirsiniz. Konu keşfi için ise bunu 5-6'ya yükseltmek sadece özgün kelimeleri görmenizi sağlar. Deneyin: Eğer sonuçlarınız anlamlı olmayan iki harfli kelimeler içeriyorsa, minimumu artırın. Eğer önemli kısa teknik terimleri kaybediyorsanız, onu azaltın.

Evet. Üç sütunlu (anahtar kelime, sıklık (ham sayı) ve TF-IDF puanı) bir dosya indirmek için Export CSV butonunu kullanın. Bu CSV dosyası Excel, Google Sheets veya daha fazla analiz için herhangi bir veri aracında açılabilir. Copy Keywords butonu ise sadece anahtar kelime listesini (puanlar olmadan) panonuza kopyalar; bu da meta anahtar kelime alanlarına, içerik özetlerine veya etiket girişlerine yapıştırmak için uygundur.

Hayır. Tüm TF-IDF çıkarma algoritması tarayıcınızda JavaScript kullanarak çalışır. Metniniz, ister özel ticari içerik, yayınlanmamış makaleler veya müşteri belgeleri içersin, cihazınızdan asla ayrılmaz. Hiçbir şey yüklenmez, günlüğe kaydedilmez veya depolanmaz.