Семантический анализ текста онлайн, seo анализ текста, подсчет символов

Семантический анализ текста Адвего для SEO онлайн — профессиональный инструмент для оценки качества текстов, seo оптимизации статей и поиска ключевых слов в тексте.
Проверьте количество символов, тошноту и водность, плотность ключевых слов и фраз онлайн, семантическое ядро текста бесплатно!

Зачем нужен SEO анализ текста

Поисковые системы оценивают качество и релевантность статьи по содержащимся в ней словам и словосочетаниям (коллокациям). Чем больше в тексте тематичных ключевых фраз, тем больше шансов, что он получит высокую оценку.

Соответственно, если в тексте будет мало ключевых слов, но много «воды» — стоп-слов, вставных слов, шаблонных фраз, качество статьи будет низким.

Но и слишком большое количество ключевиков — тоже плохо, такой документ получит отметку «переспам» и вряд ли будет показан в поисковой выдаче.

Оценить эти показатели поможет сервис семантического анализа, который покажет процент ключевых слов и количество стоп-слов в тексте.

SEO анализ текста Адвего определяет:

• плотность ключевых слов, процент ключевых фраз;
• частотность слов;
• количество стоп-слов;
• объем текста: количество символов с пробелами и без пробелов;
• количество слов: уникальных, значимых, всего;
• водность, процент воды;
• тошноту текста, классическую и академическую;
• количество грамматических ошибок.

Наш онлайн сервис показывает семантическое ядро текста страницы — все значимые и ключевые слова, что позволит оценить, по каким запросам она будет показываться выше после того, как проведет поиск ключевых слов в тексте.

Также семантический анализ показывает все стоп-слова и грамматические ошибки.

Пример отчета проверки семантического SEO анализа текста онлайн

Как рассчитывается тошнота текста

Классическая тошнота определяется по самому частотному слову — как квадратный корень из количества его вхождений. Например, слово «текст» встречается на этой странице 16 раз, классическая тошнота будет равна 4.

Важно! Максимально допустимое значение классической тошноты зависит от объема текста — для 20 000 знаков тошнота, равная 5, будет нормальной, а для 1000 знаков — слишком высокой.

Академическая тошнота определяется как отношение самых частотных и значимых слов по специальной формуле. Нормальное значение — в пределах 5-15%.

По тошноте текста можно судить о натуральности текста и его SEO-оптимизации под поисковые запросы. Высокий показатель тошноты онлайн для поисковиков является плохим знаком.

Как рассчитывается водность текста

Процент воды в Адвего определяется как отношение незначимых слов к общему количеству слов. То есть чем больше в статье значимых слов, тем меньше в итоге «воды».

Конечно, невозможно написать сео текст совсем без воды, нормальный показатель — 55%-75%.

Чтобы уменьшить процент водности, необходимо почистить текст от широко распространенных фраз и терминов, вставных слов: «в современном мире», «так сказать», «всем известно» и т. п. Также повышает качество текста употребление специализированных терминов и профессиональной лексики.

Подсчет количества символов в тексте онлайн, посчитать знаки и слова, SEO-анализ текста

Описание сервиса

SEO-анализ текста от Text.ru — это уникальный сервис, не имеющий аналогов. Возможность подсветки «воды», заспамленности и ключей в тексте позволяет сделать анализ текста интерактивным и легким для восприятия.

SEO-анализ текста включает в себя:

Счетчик символов, подсчет количества знаков и слов в тексте онлайн

С помощью данного онлайн-сервиса можно определить число слов в тексте, а также количество символов с пробелами и без них.

Определение ключей и семантического ядра текста

Возможность нахождения поисковых ключей в тексте и определения их количества полезна как для написания нового текста, так и для оптимизации уже существующего. Расположение ключевых слов по группам и по частоте сделает навигацию по ключам удобной и быстрой. Сервис также найдет и морфологические варианты ключей, которые выделятся в тексте при нажатии на нужное ключевое слово.

Определение процента водности текста

Данный параметр отображает процент наличия в тексте стоп-слов, фразеологизмов, а также словесных оборотов, фраз, соединительных слов, являющихся не значимыми и не несущими смысловой нагрузки. Небольшое содержание «воды» в тексте является естественным показателем, при этом:

• до 15% — естественное содержание «воды» в тексте;
• от 15% до 30% — превышенное содержание «воды» в тексте;
• от 30% — высокое содержание «воды» в тексте.

Определение процента заспамленности текста

Процент заспамленности текста отражает количество поисковых ключевых слов в тексте. Чем больше в тексте ключевых слов, тем выше его заспамленность:

• до 30% — отсутствие или естественное содержание ключевых слов в тексте;
• от 30% до 60% — SEO-оптимизированный текст. В большинстве случаев поисковые системы считают данный текст релевантным ключевым словам, которые указаны в тексте.
• от 60% — сильно оптимизированный или заспамленный ключевыми словами текст.

Поиск смешанных слов или слов в различных раскладках клавиатуры

Данный параметр показывает количество слов, состоящих из букв различных алфавитов. Часто это буквы русского и английского языка, например, слово «стол», где «о» — буква английского алфавита. Некоторые копирайтеры заменяют в русских словах часть букв на английские, чтобы обманным путем повысить уникальность текста. SEO-анализ текста от Text.ru успешно выявляет такие слова.

SEO-анализ текста доступен через API. Подробнее в API-проверке.

SEO анализ текста, проверить тошноту текста, семантический анализ текста онлайн

О сервисе

SEO анализ текста онлайн позволяет увидеть количество определенных слов, установить их частотность и тошноту. Данный инструмент полезен для повышения качества статей и СЕО-оптимизации.

Анализ текста онлайн направлен на выявление ключевых слов, установление их плотности. Это один из основных инструментов, помогающих в продвижении, раскрутке сайта, поскольку правильно написанные статьи имеют хорошую релевантность в поисковых системах.

Тошнота текста

Тошнота текста — важный показатель, отражающий качество предлагаемой информации для поисковых систем. Проверить тошноту текста требуется, чтобы узнать частоту повторения определенного слова в статье. Это касается не только ключевых фраз, но и обычных слов. Если частотность ключевых слов в тексте ниже, чем обычных, то релевантность статьи заданному в поисковике запросу уменьшается, как и ранжирование поисковыми системами.

Есть два вида тошноты:

• Академическая, которая отображает повторение самых распространенных слов, фраз.

• Классическая — показатель частоты слова в тексте, который не зависит от объема.

Чем отличается обычный текст от оптимизированного?

Семантический анализ текста дает возможность сделать популярной у поисковиков страницу, на которой размещается статья. Неоптимизированный текст, содержащий полезную информацию, но без ключевых слов, с высоким показателем тошноты не соответствует поисковым запросам и, соответственно, не ранжируется высоко поисковыми системами. Алгоритмы не пропустят сайт с некачественным контентом в ТОП.

В процессе SEO оптимизации для раскрутки ресурса нужно соблюдать ряд условий:

• В тексте должны
  присутствовать ключевые
  слова из семантического ядра.

• Первый абзац
  должен содержать
  основную ключевую фразу.

• Распределение ключевых
  фраз, слов в статье
  происходит равномерно.

Если все выполнить верно, то сайт получит хорошие позиции в выдаче. Проверка текста на СЕО онлайн нужна для создания полезного контента, соответствующего запросу пользователей.

Как снизить тошноту текста?

Анализ текста позволяет увидеть слова, которые чаще всего встречаются в тексте. Для уменьшения тошноты их потребуется заменить. Можно вставить синонимы, фразы, похожие по смыслу, заново переписать предложения, удалить слова. Важно сохранить читабельность и ключевые фразы. Для снижения академической тошноты требуется добавить больше уникальных фраз, разнообразить текст. Классическая уменьшается при замене слов синонимами. Отредактировав статью, нужно еще раз проверить текст на тошноту, чтобы убедиться в результативности.

SEO-анализ текста — 3 полезных инструмента

Каждый анализатор текста уже научился считать количество знаков, вхождения ключевых слов, «тошноту» и соответствие эмпирическому закону Ципфа. Наш онлайн-инструмент «Оценка текста», разумеется, тоже умеет, но для полноценного SEO-анализа статьи необходимо иметь больше данных. Давайте расширим инструментарий и проверим контент конкурентов в ТОПе.

Оценка контента

Здесь всё максимально просто — указали ключевые запросы, ввели текст или URL страницы сайта, для которой необходима SEO-проверка контента и получили результаты.

Если для технических заданий копирайтерам вы используете наш онлайн-инструмент, то проверка контента на ключевые слова становится ещё эффективнее — достаточно загрузить ТЗ, и инструмент проанализирует статью на соответствие указанным требованиям:

• Объём .

• Вхождения запросов.

• Ограничение на использование слов.

• Наличие в тексте вспомогательных слов.

• Ограничение на использование биграмм.

«Оценка текста» также покажет орфографические ошибки в статье, найденные с помощью Яндекс.Спеллера, степень сжатия, процент стоп-слов и подробные данные о количестве словосочетаний разной длины и частей речи.

Анализ конкурентов в ТОПе

С помощью «Оценки» можно провести онлайн-анализ текста для любой страницы, но особенно полезно проверять контент сразу нескольких конкурентов с высокими позициями по запросу в Яндексе или Google. Инструмент можно использовать перед написанием SEO-текстов, подготовкой оптимизированных заголовков h2 и пригодится в качестве ориентира для составления ТЗ копирайтерам:

1. Указываем интересующий запрос.

2. Выбираем поисковую систему и регион.

3. Задаём количество сайтов из ТОПа или вводим определённые URL-адреса документов с текстовым контентом.

В полученных результатах обращаем внимание на параметры контента. Данные указываются как среднее значение по всем проверенным анализатором документам:

Оцениваем качество оптимизации по ключевым словам

Предыдущие инструменты собирали «сухие данные», оставляя их интерпретацию на усмотрение пользователя, но у нас есть анализатор текста, который даёт готовые рекомендации по оптимизации документов и исправлению семантических ошибок.

SEO-проверка текста возможна для уже размещенного документа по URL-адресу или для вручную скопированной статьи:

1. Скопируйте текст и введите Title или просто укажите адрес нужной страницы.

2. Введите ключевые запросы и укажите интересующий регион.

В результатах вы найдёте советы по повышению текстовой релевантности и общую оценку качества оптимизации. Указанные запросы также проверяются на геозависимость и, в случае положительного значения, учитываются вхождения топонимов в соответствии с заданным регионом. Вот так просто можно провести семантический анализ SEO-текста и получить готовые решения по оптимальной плотности вхождений.

Также пригодятся

Анализируйте конкурентов, следите за качеством, пишите для людей, но не забывайте о роботах!

Задайте вопрос или оставьте комментарий

Другие вопросы нашего FAQ

как проверить и исправить. Инструкция для новичков

Текст — главный инструмент коммуникации между бизнесом и покупателем в мире digital, самый простой и одновременно самый сложный путь общения. Он встречается в разных формах: надписи на кнопках, рекламные слоганы на баннерах, призывы к действиям, статьи на листингах, статьи на блоге.

Есть два традиционных варианта использования этого мощного инструмента:

1. «Чтобы было»

Грубо говоря, «захламить» сайт словами, надеясь, что пользователь сам разберется… Да и вообще, кто эти тексты читает? Как правило, копирайтеры выбираются по одному критерию: самая низкая стоимость за 1000 символов, а что он напишет — без разницы, лишь бы уникальность была 100%.

2. Качественный текстовый контент

Встречается крайне редко, я бы сказала, практически никогда. Но если встречается — дает отличные результаты. Давайте разбираться, что такое хороший текст для сайта и каким он должен быть.

Подготовка технического задания

Написание текста начинается с создания технического задания с параметрами будущего текста:

• ключевые слова — слова или словосочетания, задают вектор написания текста. Они описывают, о чем будет будущий текст;
• объем текста — как правило, заказчик дает диапазон символов, но идеальный объем текста — это полный ответ на вопрос пользователя;
• тезисы — краткие основные посылы текста, будущие подзаголовки;
• уникальность — процентный показатель отличия текста от существующих в интернете. Стремится к 100%;
• плотность ключевых слов — частота использования ключевых слов в тексте. Очень скользкий показатель, варьируется от текста к тексту.

Параметры текста подобрали, техническое задание составили, передали копирайтеру и он написал текст. Теперь нужно его проверить. Давайте рассмотрим, как это делать.

Шаг 1. Проверка тезисного плана

Берем готовый текст, читаем и сопоставляем с тезисами технического задания. Универсального рецепта по проверке не существует, но в тексте должен быть четкий «ответ» на тезис.

Например, даны тезисы:

1. Что такое пасхальный декор?
2. Виды пасхального декора.
3. Как подготовить дом к Пасхе?
4. Топ 3 идей для пасхального декора.

После прочтения вы должны узнать о каждом из тезисов. Если этого не случилось, дописывайте текст и добавлять информацию.

Шаг 2. Проверка уникальности

Уникальность — процентный показатель отличия текста от существующих в интернете.

Есть много программ для проверки уникальности текста. Чаще всего каждый текст проверяется отдельно — мы копируем готовый текст, вставляем в интерфейс программы и получаем показатель.

Существуют ситуации, когда на эти действия уйдет слишком много времени, например, нужно проверить весь сайт и определить страницы с неуникальным контентом или на проверке 1000 текстов и проверять каждый отдельно не представляется возможным. В таких ситуациях помогает «пакетная проверка уникальности» — загружаются все тексты оптом и автоматически проверяются. Рассмотрим самые популярные программы проверки уникальности.

Advego Plagiatus

Одна из самых популярных программ по проверке уникальности текста.

Плюсы: удобный интерфейс, быстрая работа, глубокая проверка текста, можно добавить домены для исключения, гибкие параметры настройки.

Недостатки: нужно устанавливать на ПК.

Скачиваем программу с официального сайта. Выбираем нужную версию операционной системы.

Устанавливаем тип проверки «Написать текст в программе». 

При первом запуске программы нужно выставить настройки. Для этого заходим в пункт «Настройки» — «Настройки проверки».

Вставляем список прокси, если мы хотим их использовать при проверке.

Прокси — это IP-адрес, посредник между вами и целевым сервером.

Настраиваем «Соединение» и «Поиск»:

• размер шингла — количество слов, по которым будут искаться совпадения. Здесь не учитываются знаки препинания и стоп-слова. Оптимально 4 слова;
• прерывать при совпадении более % — останавливает проверку, если найдено совпадение текста на %. Можно установить 30%, чтобы не тратить время на лишнюю проверку заведомо неуникального текста;
• ограничение на размер страниц — лучше установить на максимум. Все зависит от того, какие тексты планируете проверять;
• тайм-аут — задержка в секундах между запросами. Если не используете прокси, не нужно выставлять менее 3 секунд;
• ограничение на размер бинарных файлов — лучше установить на максимум;
• учитывать совпадения от % — минимальный процент совпадения с источником, который учитывать при проверке. Устанавливаем 0.5%;
• поисковая фраза — размер фразы в поиске. Ставим 4.

Если используете сервисы антикапчи — для них есть поля ниже. Все, настройка завершена. Сохраняем настройки:

• в окно программы вставляем наш текст для проверки;
• отмечаем нужные поисковые системы, они отображаются значками на нижней панели;
• в Advego есть 2 вида проверки: быстрая и полная. Быстрая поверхностно проверяет текст, а полная даст более исчерпывающие результаты, тщательно проверит текст на копипаст или рерайт. Выбираем «Полная проверка». Ждем результат на вкладке «Результат проверки»;

Результат, как видите, точный:

Content-Watch

Онлайн-сервис, часто используется специалистами.

Плюсы: простой, быстрый, есть доступ онлайн, можно добавить страницы на постоянный мониторинг уникальности.

Недостатки: бесплатно можно проверить текст длиной до 10000 символов или 3 проверки в день, API платный.

Заходим на сайт Content-Watch, вставляем текст и жмем «Проверить».

Если нужно проверить текст на сайте, нужно добавить домен в ячейку «Игнорировать сайт».

Ждем результат. Готово.

ETXT — программа для проверки уникальности

Еще одна отличная программа для проверки уникальности. Можно использовать наравне с предыдущими.

Плюсы: простой, быстрый, есть доступ онлайн, можно проверять картинки, есть пакетная проверка.

Недостатки: нужно устанавливать.

Скачиваем программу, устанавливаем ее и задаем настройки. 

Выставляем настройки аналогичные Advego Plagiatus.

Вставляем текст и выбираем метод проверки уникальности. Тут их несколько: стандартная, экпресс, глубокая и на рейрайт. Выбираем нужный тип.

Вот такие результаты получили:

Пакетная проверка в ETXT

Есть ситуации, когда нужно проверить уникальность большего количества фрагментов сразу. Например, агентство прислало на проверку 50 текстов и, чтобы не тратить время даром, можно провести пакетную проверку и отсеять часть на доработку:

1. Скачиваем ETXT и выставляем настройки, как описано выше.
2. Выбираем «Пакетная проверка» на панели инструментов. Задаем настройки: директорию, откуда будут браться тексты, и две директории для сохранения проверенных текстов по заданному условию. Выбираем тип проверки и наслаждаемся процессом.

Шаг 3. Проверка использования ключевых слов в тексте

На этапе создания технического задания специалист подбирает ключевые слова и фразы для копирайтера. В зависимости от назначения текста требования к использованию ключей варьируются.

Чтобы быстро проверить ключевые слова в тексте можно использовать одну из программ:

«Семантический анализ текста» — онлайн-инструмент от Advego.

Заходим на ресурс, вставляем в форму готовый текст и нажимаем на кнопку «Проверить». 

Практически мгновенно получаем статистику использования фраз в тексте с такими общими показателями: 

Важно обратить внимание на показатели:

• «Семантическое ядро текста» — таблица показывает частоту использования всех слов в тексте, включая фразы. Оптимально ориентироваться на 3-3,5% (для ключевой фразы и/или слова). Естественно, если вы пишите текст о лодках, ключ «лодка» будет встречаться в тексте чаще всех остальных слов;
• «Вода» — примерное процентное количество слов без смысловой нагрузки. Если «воды» относительно много (более 70%) — тщательнее перечитайте текст. Сам показатель очень условный и ориентироваться на какой-либо числовой порог не стоит;
• «Классическая тошнота» — коэффициент, показывающий заспамленность текста самым повторяющимся словом. Нужно обращать внимание, но ориентироваться на числовой порог не нужно;
• «Академическая тошнота» — показатель характеризует «естественность текста». Если в статье много различных повторов слов —показатель академической тошноты будет большим;

Таблица «Слова» показывает частоту отдельных слов из текста (здесь фраз не будет). Используется аналогично «Семантическому ядру»;Блок «Стоп-слова» показывает статистику использования в тексте слов без самостоятельного значения (предлоги, например).

Семантический анализ текста онлайн — инструмент от istio.com

Заходим на ресурс, вставляем текст в поле и жмем кнопку «Анализ».

Результаты анализа показывают частоту использования ключевых слов в тексте. Общие показатели текста: количество символов, количество слов, водность, тошнота.

Значение параметров здесь немного отличается от Advego, но смысл тот же. Подробнее можно почитать на официальной странице справки сервиса.

Все показатели частотности ключевых фраз очень приблизительны — на них можно ориентироваться при беглом первичном анализе текста, но вывод о качестве текста может сделать только специалист после вычитки.

Использование ключей в тексте также можно проверить ручным методом через функцию «Поиск» любого текстового редактора.

Самый важный показатель качества при проверке текста на вхождение ключевых фраз (или слов) — его читабельность. Если в процессе вычитки текста, чтобы понять текст, вам пришлось перечитать фразу несколько раз — предложение нужно переписывать. Главное, помнить, что текст пишется для читателя.

Шаг 4. LSI-копирайтинг. Проверка использования LSI

LSI-копирайтинг ( latent semantic indexing — латентно-семантическое индексирование) — это слова, задающие тематику, за исключением ключевых фраз. Прочитав список этих слов, сразу становится понятно, о чем текст, хотя ни одного ключа в списке нет.

Например, в поиске вбивается слово «плита». Плита — слишком неоднозначный ключ, если рассматривать только его, но, подключив LSI «кухонная, газовая, конфорки, электрическая, техника, доставка», становится понятно, что речь идет о кухонной плите, а не, к примеру, о бетонной.

Существует несколько популярных бесплатных методов для подбора LSI-ключей.

Поисковые подсказки и рекомендации поисковиков

Их можно собирать непосредственно из выдачи.

А можно использовать автоматические сервисы, например, Serpstat.

Парсинг подсветок из Инструментов Арсенкина

Сервис бесплатный, но нужна регистрация.

Загружаем список ключевых слов, выбираем регион (не всегда это важно, например, в Москве и Киеве термин «кухонная плита» означает одно и тоже), глубину проверки и жмем «Найди мне подсветки».

Результаты показывают самые частые слова в сниппетах. Убираем мусор и используем в нашем тексте.

SEO-анализ текста от Megaindex

Этот сервис выдает не просто список слов, а автоматическое техническое задание на написание текста. Его лучше использовать в качестве вспомогательного инструмента.

1. Выбираем поисковую систему и регион.
2. Вводим ключ или ключевые фразы и жмем «Показать».
3. Результаты чистим и убираем мусорные.

Шаг 5. Вычитка текста

Самый важный этап проверки текста. При вычитке обязательно нужно внимательно и вдумчиво перечитывать текст. Если вы несколько раз перечитываете фразы или предложения, — смело переписывайте их заново или выбрасывайте.

Всегда нужно учитывать целевую аудиторию сайта. Например, текст написанный для молодых мамочек и для мужчин-рокеров будет иметь абсолютно разную стилистическую окраску.

Плотность ключевых слов, соответствие тематике, водность и тошнота — все эти показатели не дают точную оценку, в отличие от вычитки.

Главное правило на этом этапе — текст должен легко восприниматься, фразы не должны «резать слух» и статья должна быть интересной.

Вывод

Проверка текстов — процесс творческий и для него не существует шаблонов и универсальных правил. Проверяйте основные параметры, но обязательно руководствуйтесь здравым смыслом.

Основные этапы проверки текстов:

1. Проверка тезисного плана — после вычитки текста, все тезисы должны быть освещены в статье.
2. Проверка уникальности — не тратьте время на неуникальный контент, пользы от него все равно не будет.
3. Проверка ключевых слов — ключи должны использоваться в тексте, но без фанатизма.
4. LSI — если пишите текст для своего читателя, используете их даже без списка от сеошника.

Если вы используете другие варианты проверки, делитесь ими в комментариях. Всем хороших читабельных текстов, недорого цена в Киеве и Украине с доставкой.

Проверка ключевых слов онлайн: как найти, сервисы

Проверка ключевых слов онлайн осуществляется с помощью специальных сервисов в интернете. Она необходима для формирования технического задания копирайтеру, выявления тематического набора слов в текстах конкурентов и других действий, способствующих поисковому продвижению веб-ресурса.

Проверка ключевых слов является одной из самых полезных для каждого оптимизатора.

Для чего нужны ключевые слова в тексте

Это поисковые запросы, которые наиболее полно раскрывают содержимое сайта или текста.

Ключи должны гармонично входить в структуру веб-площадки, указывать на ее тематику. Их можно использовать не только в прямой, но и в разбавочной форме (склонять, дополнять предлогами, другими фразами).

Ключи необходимы для:

• прицельной текстовой оптимизации документа;
• контроля результатов работы;
• повышения релевантности страницы;
• внутренней перелинковки сайта;
• правильной классификации веб-площадки поисковыми роботами;
• создания анкор-листа, который необходим для увеличения объема ссылочной массы с внешних площадок.

Простыми словами, ключи — это фразы, которые пользователи вносят в адресную или поисковую строку браузера, чтобы найти информацию.

Как найти

Поиск ключей — это важная задача как для информационных сайтов, так и для интернет-магазинов. От качества подбора слов зависят ранжирование страницы поисковыми роботами и, как следствие, эффективность бизнеса.

Вордстат — бесплатный сервис поисковой системы Яндекс.

Искать ключевые слова и фразы можно с помощью специальных онлайн-сервисов:

1. «Яндекс.Вордстат». Инструмент удобнее всего использовать вместе с расширением Yandex Wordstat Helper, которое делает сбор и сортировку ключей более удобными.
2. Планировщика Google. Бесплатный инструмент позволяет подобрать новые ключевые слова, узнать конкурентность, создать поисковые кампании на основе исследования запросов.
3. «Букварис». Сервис помогает найти большее количество ключей с указанием частотности в точном соответствии.

Далее необходимо объединить все ключи, собранные с помощью 3 сервисов, занести их в общую таблицу, удалить дубликаты, названия компаний конкурентов, другие регионы и т.д.

В результате должны остаться только релевантные запросы, которые потом будут использованы для создания семантического ядра.

Через какие сервисы можно проверить вхождения ключевых слов

Понять, какие изменения необходимо внести в текст для его поисковой оптимизации, помогут специальные онлайн-сервисы.

Сегодня SEO-специалисты пользуются такими ресурсами, как:

1. Istio.com. Сервис определяет ключевые запросы, рассчитывает их плотность.
2. Site-submit.com. Считается сложным инструментом для новичков, но часто бывает незаменим.
3. Advego.ru. Простой сервис. Позволяет проверить плотность ключевых фраз. Главный недостаток ресурса — необходимость ручного добавления текста (придется копировать с сайта и вставлять в форму проверки).
4. Seop.ru. Отличительная особенность площадки — проверка плотности слов (без учета стоп-слов) не только в тексте, но и в метатегах.
5. Seotxt.com. Сервис обеспечивает подробный анализ плотности ключей: в тексте, тегах и метатегах.
6. Be1.ru. Отличается способом расчета плотности запросов: количество вхождений слова делится на число лемм. Такая методика часто завышает значение плотности в проверенном документе.

Istio.com определяет ключевые запросы.

Пошаговая инструкция по проверке вхождений ключевиков

Начинающим SEO-специалистам целесообразно пользоваться простым и удобным сервисом istio.com.

Пошаговый алгоритм действий по проверке вхождений ключевых фраз выглядит так:

• на странице сервиса выбрать меню «Анализ текста», вставить документ в поле;
• в меню «Список ключевых слов» указать их;
• кликнуть на кнопку «Выделение ключей»;
• выбрать подменю «Карта» для выделения частотных фраз.

Работать с ресурсом можно без регистрации и авторизации. На Istio нет ограничений по символам для проверки.

Способы определения нужных ключей для повышения ранжирования

Сегодня добиться релевантности страницы только с помощью онлайн-сервисов практически невозможно.

Поэтому СЕО-специалисты используют дополнительные методы поиска:

1. Прикрепление. Необходимо ввести в Google запрос + «Википедия», «Вконтакте» или другой ресурс, на котором часто ищут информацию пользователи.
2. Подглядывание в автозаполнении поисковиков. При заполнении поисковой строки «Гугл» или «Яндекс» подсказывают запрос и его вариации. Предлагаемые варианты основаны на запросах пользователя, регулярно обновляются, учитывают язык и географическое положение. Автозаполнение — это хорошее место для нахождения релевантных ключей и «хвостов» запросов.
3. «Популярные запросы». Необходимо выполнить поиск по запросу в «Гугле» или «Яндексе», перейти в низ страницы и выбрать подходящие ключи.
4. Анализ сайта конкурентов. Следует ввести фразу в поисковую строку, перейти по первому результату в органике, проанализировать использование ключей в тегах, метатегах, тексте.

Лучшие онлайн-сервисы для проверки текстов на вхождение ключевых слов

Наибольшей востребованностью у СЕО-специалистов пользуются такие веб-ресурсы, как:

1. «Пиксель Тулс». Онлайн-платформа для SEO-оптимизации и комплексного продвижения сайтов. Инструментарий платформы позволяет проверять вхождения ключевых слов, производить поиск запросов, по которым сайт поднимается в топ-100, формировать релевантную семантику, техническое задание автору веб-контента. Есть платный и бесплатный тарифы.
2. Advego.com. Сервис предлагает набор инструментов для SEO-специалистов, копирайтеров и веб-мастеров. Онлайн-площадка позволяет получить данные по семантическому ядру (количеству и частоте слов), плотности запросов.
3. Miratext.ru. Ресурс популярен у авторов и заказчиков, т.к. позволяет выполнить быструю проверку документа. Принцип работы сервиса прост: нужно вставить в поле текст, прописать ключи, нажать «Проверить».

Начинающему SEO-специалисту следует иметь в виду, что не существует универсального веб-ресурса для работы с ключевыми запросами онлайн. Каждая площадка предпочтительна для решения определенных задач.

( Пока оценок нет )

Сервисы для проверки плотности ключевых слов на странице

В данном обзоре представлены он-лайн сервисы для проверки плотности ключевых слов на странице. Данный показатель нужно проверять, чтобы убедиться: текст не переспамлен ключевыми словами и плотность нужных слов на странице позволит сайту находиться в ТОПе поисковых систем.

В общем случае плотность ключевых слов не должна превышать 5%, но в ряде тематик она может быть выше.

Бесплатные онлайн сервисы для проверки плотности ключевых слов

1. http://istio.com/rus/text/analyz/ — хороший сервис для анализа контента на сайте. При расчете плотности может допускать небольшие погрешности, из-за того, что не знает некоторых слов и считает их словоформы за разные слова. Сервис сам загружает текст с указанного URL, что очень удобно. На наш взгляд, выдает наиболее корректный результат для SEO-специалистов.
2. http://seop.ru/services/page_analyzer_2.html – наиболее полный анализ контента: проверяет плотность слов не только в тексте, но и в мета-тегах. Также проверяет заголовок на релевантность тексту на странице. Загружает текст с указанного URL автоматически. В отличие от сервиса Istio.com, считает плотность без учета стоп-слов, из-за чего показатель плотности получается несколько выше, чем при учете стоп-слов. Как считать плотность ключевых слов на сайте – с учетом стоп-слов или нет – каждый SEO решает сам.
3. http://advego.ru/text/seo/ — на этом сервисе можно проверить плотность ключевых слов, но текст приходится добавлять вручную (копировать с сайта). Это не удобно. Плюс сервиса – проверка текста на наличие грамматических ошибок.
4. http://seobuilding.ru/keyword-density-analyzer.php – проверяет плотность ключей, не только слов, но и популярных фраз, которые встречаются в тексте. В сервисе можно задавать дополнительные настройки – это плюс, но новичкам может быть сложно разобраться с параметрами проверки – это минус. Сервис может загружать текст с указанного URL.
5. http://seogift.ru/content-analiz – сервис считает плотность каждой словоформы (например, словоформы работа и работы понимаются сервисом как 2 разных слова и для каждого плотность считается отдельно). На наш взгляд, расчет плотности по такому алгоритму не совсем корректен.
6. http://site-submit.com.ua/ru/servis_analizing – сервис показывает плотность слов без учета словоформ и иногда считает за слова странные сочетания (например, два слова «июля 2014» посчитал как одно). Пользоваться сервисом для SEO-целей сложно.
7. http://seotxt.com/service/content_analyzer/ — достаточно подробный анализ плотности ключей. После введения url сайта показывает все данные в виде таблички, в которой отображается наличие слов в наиболее важных тегах (Title, description, keywords, h2, h3, B, I, A и ALT). Минусы сервиса: разные словоформы считаются как разные слова, стоп-слова не учитываются.
8. http://be1.ru/stat/ — сервис позволяет проверить основные параметры сайта (тИЦ, PR и ряд других) и в том числе рассчитывает количество слов в тексте, количество уникальных слов и плотность, но последний параметр считается «хитро»: берется отношение числа вхождений слова к числу лемм, которые встречаются в тексте. На наш взгляд, такая методика расчета завышает показатель плотности.

Программы для анализа плотности слов

Кроме он-лайн сервисов для анализа контента на сайте, существуют программы, выполняющие подобные функции. Наиболее известными из них являются:

• Semonitor – мощная программа для решения SEO-задач. В этой программе есть html-анализатор, именно он позволяет проверить плотность ключевых слов на страницах сайта. Программа является платной, цена зависит от версии и количества компонентов. Демо-версию можно скачать на сайте semonitor.ru
• CS Yazzle – программа позволяет собирать внешние ссылки на сайт, анализировать уровень конкуренции по запросам и выполнять ряд других функций, в том числе — выполнять проверку частотности слов на странице. Программа платная, скачать ее можно с сайта yazzle.ru

Мы описали наиболее популярные сервисы для проверки плотности ключевых слов. Формулы расчета плотности у разных сервисов отличаются, как и получаемые результаты. По какой методике считать плотность, учитывать или нет стоп-слова, считать плотность каждой словоформы в отдельности или нет – каждый SEO специалист должен решить сам.

Найдите ключевые слова с помощью бесплатного инструмента подсказки ключевых слов WordStream

Узнайте, как найти прибыльные ключевые слова

Если вы ведете бизнес, то, вероятно, у вас есть веб-сайт. А это означает, что вам нужно найти ключевые слова для включения в контент вашего веб-сайта, чтобы ваша аудитория могла найти ваш сайт с помощью поисковых систем. Вам также нужны ключевые слова для проведения поисковых рекламных кампаний. Но какие ключевые слова вам следует использовать?

Средство поиска ключевых слов или инструмент исследования ключевых слов — это полезный инструмент для определения ключевых слов или конкретных слов и фраз, которые пользователи поисковых систем вводят для поиска продуктов или услуг, предлагаемых вашим бизнесом.Поиск этих ключевых слов имеет решающее значение для вашего успеха в мире поискового маркетинга — если вы не знаете, как люди (то есть потенциальные клиенты) ищут ваш веб-сайт, как вы можете помочь им найти его?

С помощью правильных инструментов подсказки ключевых слов вы можете найти сотни релевантных ключевых слов, включая как популярные ключевые слова, так и менее конкурентоспособные ключевые слова с длинным хвостом, для таргетинга в своих маркетинговых кампаниях. Это важно, потому что вам нужен баланс типов ключевых слов, чтобы обеспечить достаточный объем трафика для роста, а также получить квалифицированный трафик, который действительно будет конвертироваться.

Инструмент предложения ключевых слов WordStream — это инструмент, необходимый для поиска наиболее подходящих ключевых словосочетаний. Это быстро, действенно и, что самое главное, бесплатно.

Использование WordStream для поиска ключевых слов

Чтобы начать поиск ключевых слов способом WordStream, попробуйте наш бесплатный инструмент подсказки ключевых слов.

WordStream Keyword Finder предоставляет сотни релевантных ключевых слов, а также полезные данные по ключевым словам, которые помогают оптимизировать ваши поисковые кампании, такие как объем поиска, конкуренция ключевых слов и ориентировочная стоимость ключевого слова.

Что теперь? Не просто находите ключевые слова, будьте организованы

Еще один недостаток обычного бесплатного поисковика ключевых слов: он просто выдает список ключевых слов, часто в произвольном порядке, и вы сами по себе в рамках всей организации.

WordStream не просто находит ключевые слова; Это помогает вам сгруппировать ключевые слова, что имеет решающее значение для успеха поиска, будь то платный или обычный.

Группировка ключевых слов, которые вы найдете при поиске ключевых слов, приносит пользу вашему исследованию, так как способствует:

• Лучшим объявлениям PPC : вам будет намного проще написать конкретные и привлекательные текстовые объявления для небольших групп объявлений, отсортированных по релевантности.Это приводит к более высокому рейтингу кликов и увеличению конверсий.
• Лучшие целевые страницы : Точно так же тесно связанные группы ключевых слов поощряют создание конкретных информативных целевых страниц для привлечения органического трафика из поисковых систем.
• Снижение затрат : Высокий CTR и продемонстрированная релевантность улучшают ваш показатель качества, что означает, что вы тратите меньше средств на лучшее позиционирование рекламы и большее количество показов при более низкой стоимости приобретения.

Как видите, группировка ключевых слов — это не дополнительная работа; это обязательное условие для высокоэффективных и недорогих кампаний поискового маркетинга.

После того, как ваши ключевые слова разделены на небольшие семантически связанные группы, вы можете предпринять меры, чтобы начать видеть реальные результаты с точки зрения трафика и прибыли, определяемой PPC. И вы можете делать все это на платформе WordStream, потому что это не просто поиск по ключевым словам, это действенное решение для ключевых слов. Преобразование групп ключевых слов в группы объявлений, написание текстовых объявлений, создание целевых страниц для сегментирования ключевых слов — эти задачи буквально на расстоянии одного клика.

Что делать, если я не клиент WordStream? Могу ли я найти прибыльные ключевые слова?

Да! Вы по-прежнему можете использовать бесплатный инструмент подсказки ключевых слов WordStream для поиска ключевых слов.Это:

• Точный и актуальный : Мы индексируем более миллиарда уникальных ключевых слов с данными, которым можно доверять.
• Fast : Free Keyword Tool от WordStream обеспечивает почти мгновенные результаты.
• Бесплатно : Не бить дохлую лошадь, но наш инструмент всегда совершенно бесплатно .

Лучший способ поиска ключевых слов: попробуйте WordStream сегодня

Не соглашайтесь на статические инструменты поиска ключевых слов, которые возвращают обобщенные, часто нерелевантные результаты.Убедитесь, что вы нашли ключевые слова, которые подходят для вашего бизнеса. Узнайте больше о WordStream: подпишитесь на бесплатную пробную версию.

Интернет Текст в Интернете: поиск по ключевым словам

Поиск по ключевым словам

Поиск информации в Интернете всегда был одним из самых
сложные дела из-за количества информации и
разнообразие инструментов, используемых для доставки.
Но каждый раз, когда разрабатывались новые информационные инструменты,
люди создали способы поиска информации
пространства, которые создают эти инструменты.(См. Чистые пространства).

Поиск по ключевым словам похож на просмотр
страницы книги или словаря, чтобы найти
информация, основанная на слове. Это слово может быть темой или термином
(например, фотосинтез) или собственное имя (например, Бен Франклин, IBM или Айова).
Обычно в бумажной книге вы используете указатель, чтобы найти
где в книге упоминается это слово.

Поисковые системы в Интернете
спросить у вас ключевое слово или слова, которые вы ищете
для.
Поиск
Затем движок ищет в своей базе данных интернет-ресурсы.
которые содержат ваше поисковое слово (а).Инструмент поиска делает записи в своей базе данных, периодически
«сканирование» Интернета или Интернета в поисках информации и записи
содержимое веб-страниц.

Инструменты поиска, которые сканируют Интернет
раньше назывались пауками, а теперь называются поисковыми системами.

Сегодня есть
Верхнее ключевое слово
инструменты поиска, доступные для использования.
Они в основном основаны на Интернете.
Хороший ресурс для чтения — это
Поиск
Учебник по движку от Pandia.

Некоторые люди предпочитают одну поисковую систему другой, потому что
его особенности или потому, что они уже привыкли к его использованию.Например, многим нравится простота
Google
интерфейс.

Вся информация не только в общедоступном Мире
Однако широкая паутина. Ты можешь
узнать о том, что было названо «скрытой сетью» или
«глубокая сеть» — специализированные базы данных, которые могут быть доступны в Интернете,
но не
исследованы пауками или
общедоступный для широкой публики
без комиссии.

В древности (до 1995 г.)
люди искали в Интернете с помощью инструментов
такие как «Суслик», «Арчи», «Вероника», «WAIS» и другие.Сегодня эти инструменты в основном устарели, и
Интернет стал доминирующей формой
распространения и поиска информации в Интернете.

Вы можете узнать больше о современном и древнем
Интернет-инструменты
для поиска и обмена информацией в Интернете.

Руководство по поиску ключевых слов в тексте

Извлечение ключевых слов — это автоматизированный процесс извлечения наиболее релевантных слов и выражений из текста.

Но как вы можете использовать его для использования существующих бизнес-данных?

Прочтите это руководство от начала до конца, добавьте его в закладки для дальнейшего использования или переходите к темам, которые привлекают ваше внимание:

1. Что такое извлечение ключевых слов?
2. Как работает извлечение ключевых слов?
3. Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов
4. Инструменты, ресурсы и учебные пособия для извлечения ключевых слов

Давайте начнем!

Извлечение ключевого слова (также известное как определение ключевого слова или анализ ключевого слова ) — это метод анализа текста, который автоматически извлекает из текста наиболее часто используемые и наиболее важные слова и выражения.Это помогает обобщить содержание текстов и распознать основные обсуждаемые темы.

Извлечение ключевых слов использует искусственный интеллект (ИИ) машинного обучения с обработкой естественного языка (НЛП), чтобы разбить человеческий язык так, чтобы его могли понимать и анализировать машины. Он используется для поиска ключевых слов в любом тексте: в обычных документах и ​​бизнес-отчетах, комментариях в социальных сетях, онлайн-форумах и обзорах, новостях и многом другом.

Представьте, что вы хотите проанализировать тысячи онлайн-обзоров о вашем продукте.Извлечение ключевых слов помогает вам просеять весь набор данных и получить слова, которые лучше всего описывают каждый отзыв, за считанные секунды. Таким образом, вы можете легко и автоматически видеть, что ваши клиенты упоминают чаще всего, экономя часы вашей команды на часах ручной обработки.

Давайте посмотрим на пример:

Этот инструмент для извлечения ключевых слов легко обнаруживает наиболее упоминаемые атрибуты ( мобильная версия ; веб-версия ) в отзывах клиентов.

Вы можете использовать средство извлечения ключевых слов для извлечения отдельных слов ( ключевых слов ) или групп из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз ).

Попробуйте использовать средство извлечения ключевых слов ниже, используя свой собственный текст, чтобы выделить отдельные слова ( ключевых слов ) или группы из двух или более слов, составляющих фразу ( ключевых фраз ).

Тест с собственным текстом

Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX. Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост.Извлечь текст

Вы заметите, что ключевые слова уже присутствуют в исходном тексте. Это основное различие между извлечением ключевых слов и назначением ключевых слов, которое заключается в выборе ключевых слов из списка контролируемого словаря или классификации текста с использованием ключевых слов из заранее определенного списка.

Облака слов или облака тегов — еще один пример извлечения ключевых слов. Они показывают визуализацию наиболее часто используемых слов текста в группах слов. Ниже представлено облако слов из онлайн-обзоров Black:

.

Чем больше слово или фраза появляется в тексте, тем крупнее они будут в визуализации облака слов.Попробуйте этот бесплатный генератор облака слов прямо сейчас, чтобы узнать, как извлечь из текста важные ключевые слова.

Другие типы извлечения ключевых слов включают распознавание именованных сущностей, которое включает извлечение сущностей (имен, местоположения, адресов электронной почты) из текста. Например, этот онлайн-инструмент для извлечения имен автоматически извлекает имена из текста.

Изучите другие типы извлечения ключевых слов, когда вы зарегистрируетесь в MonkeyLearn бесплатно.

Почему так важно извлечение ключевых слов?

С функцией извлечения ключевых слов вы можете найти самые важные слова и фразы в огромных наборах данных за считанные секунды.Эти слова и фразы могут дать ценную информацию о темах, о которых говорят ваши клиенты.

Учитывая, что более 80% данных, которые мы генерируем каждый день, являются неструктурированными — это означает, что они не организованы заранее определенным образом, что чрезвычайно затрудняет анализ и обработку — предприятиям необходимо автоматическое извлечение ключевых слов, чтобы помочь им обрабатывать и анализировать данные о клиентах в более эффективным способом.

Какой процент отзывов клиентов говорит что-то, связанное с ценой? Сколько из них говорят о UX? Эти идеи могут помочь вам сформировать бизнес-стратегию на основе данных, определив, что клиенты считают важными, аспекты вашего продукта, которые необходимо улучшить, и что клиенты говорят о ваших конкурентах, среди прочего.

В академическом мире извлечение ключевых слов может быть ключом к поиску релевантных ключевых слов в массивных наборах данных (например, новых статьях, статьях или журналах) без необходимости фактически читать весь контент.

Независимо от области вашей деятельности инструменты извлечения ключевых слов являются ключом, который поможет вам автоматически индексировать данные, резюмировать текст или создавать облака тегов с наиболее репрезентативными ключевыми словами. Некоторые из основных преимуществ извлечения ключевых слов включают:

Масштабируемость

Автоматическое извлечение ключевых слов позволяет анализировать столько данных, сколько вы хотите.Да, вы можете читать тексты и определять ключевые термины вручную, но это займет очень много времени. Автоматизация этой задачи дает вам возможность сосредоточиться на других частях вашей работы.

Согласованные критерии

Извлечение ключевых слов действует на основе правил и предопределенных параметров. Вам не придется сталкиваться с несоответствиями, которые часто встречаются при ручном анализе текста.

Анализ в реальном времени

Вы можете извлекать ключевые слова из сообщений в социальных сетях, отзывов клиентов, опросов или заявок в службу поддержки в режиме реального времени, а также получать информацию о том, что говорят о вашем продукте по мере их появления, и следить за ними с течением времени .

Извлечение ключевых слов упрощает задачу поиска релевантных слов и фраз в неструктурированном тексте. Сюда входят электронные письма, сообщения в социальных сетях, чаты и любые другие типы данных, которые не организованы каким-либо заранее определенным образом.

Извлечение ключевых слов может автоматизировать рабочие процессы, такие как пометка входящих ответов на опросы или ответы на срочные запросы клиентов, что позволяет сэкономить огромное количество времени. Он также предоставляет действенные, основанные на данных аналитические данные, которые помогают принимать более обоснованные бизнес-решения.Но самое лучшее в моделях извлечения ключевых слов — это то, что их легко настроить и реализовать.

Существуют различные методы, которые можно использовать для автоматического извлечения ключевых слов. От простых статистических подходов, которые обнаруживают ключевые слова путем подсчета частоты слов, до более продвинутых подходов к машинному обучению, которые создают еще более сложные модели, изучая предыдущие примеры.

В этом разделе мы рассмотрим различные подходы к извлечению ключевых слов, уделяя особое внимание моделям на основе машинного обучения.

Простые статистические подходы

Использование статистики — один из простейших методов определения основных ключевых слов и ключевых фраз в тексте.

Существуют различные типы статистических подходов, в том числе частота слов, словосочетания и совместная встречаемость, TF-IDF (сокращенно частота — обратная частота документа) и RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов).

Эти подходы не требуют обучающих данных для извлечения наиболее важных ключевых слов из текста.Однако, поскольку они полагаются только на статистику, они могут упускать из виду релевантные слова или фразы, которые упоминаются один раз, но все же должны считаться релевантными. Давайте подробно рассмотрим некоторые из этих подходов:

Частота слов

Частота слов состоит из перечисления слов и фраз, которые чаще всего повторяются в тексте. Это может быть полезно для множества целей, от выявления повторяющихся терминов в наборе обзоров продуктов до выяснения наиболее распространенных проблем при взаимодействии со службой поддержки клиентов.

Тем не менее, частотные подходы рассматривают документы как простой «мешок слов», оставляя в стороне важные аспекты, связанные со значением, структурой, грамматикой и последовательностью слов. Синонимы, например, не могут быть обнаружены этим методом извлечения ключевых слов, что приводит к упущению очень ценной информации.

Словосочетания и совпадения

Также известные как статистика N-грамм, словосочетания и сочетания слов помогают понять семантическую структуру текста и считать отдельные слова одним.

Словосочетания часто сочетаются друг с другом. Наиболее распространенными типами словосочетаний являются биграммы (два термина, которые появляются рядом, например, «обслуживание клиентов», «видеозвонки» или «уведомление по электронной почте») и триграммы (группа из трех слов, например, «простой в использовании»). или «каналы социальных сетей»).

С другой стороны, совпадения относятся к словам, которые имеют тенденцию встречаться в одном и том же корпусе. Они не обязательно должны быть смежными, но у них есть смысловая близость.

TF-IDF

TF-IDF означает термин «частота — обратная частота документа» , формула, которая измеряет, насколько важно слово для документа в наборе документов.

Этот показатель вычисляет, сколько раз слово встречается в тексте (частота термина ), и сравнивает его с частотой обратного документа (насколько редко или часто встречается это слово во всем наборе данных).

Умножение этих двух величин дает оценку TF-IDF для слова в документе. Чем выше оценка, тем более актуально слово для документа.

Алгоритмы TD-IDF находят несколько применений в машинном обучении. Фактически, поисковые системы используют варианты алгоритмов TF-IDF для ранжирования статей на основе их релевантности определенному поисковому запросу.

Когда дело доходит до извлечения ключевых слов, этот показатель может помочь вам определить наиболее релевантные слова в документе (те, которые имеют более высокие оценки) и рассматривать их как ключевых слов . Это может быть особенно полезно для таких задач, как маркировка заявок в службу поддержки или анализ отзывов клиентов.

Во многих из этих случаев слова, которые чаще встречаются в группе документов, не обязательно являются наиболее релевантными. Точно так же слово, которое появляется в одном тексте, но не встречается в остальных документах, может быть очень важно для понимания содержания этого текста.

Допустим, вы анализируете набор данных обзоров Slack:

Такие слова, как , это , , если , , , , это или , то, что , вероятно, будут одними из самых частых. Тогда будет много связанных с контентом слов с высокой частотой, таких как сообщение , команда , сообщение или продукт . Однако эти слова не содержат подробных сведений о содержании каждого отзыва.

Благодаря алгоритму TF-IDF вы можете взвесить важность каждого термина и извлечь ключевые слова, которые лучше всего резюмируют каждый отзыв.В случае Slack они могут извлекать более конкретные слова, такие как многоканальный , пользовательский интерфейс или мобильное приложение .

RAKE

Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (RAKE) — это хорошо известный метод извлечения ключевых слов, который использует список стоп-слов и разделителей фраз для обнаружения наиболее релевантных слов или фраз в фрагменте текста.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Извлечение ключевого слова не так уж и сложно.Существует множество библиотек, которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов. Одно из них — быстрое автоматическое извлечение ключевых слов.

Первое, что делает этот метод, — разбивает текст на список слов и удаляет стоп-слова из этого списка. Это возвращает список так называемых слов содержимого .

Предположим, наш список стоп-слов и разделителей фраз выглядит следующим образом:

стоп-слов = [ это , не , , , там , это , может , вы , с , из , те , после , все , один ]
разделители = [., , ]

Тогда наш список из 8 слов содержания будет выглядеть так:

content_words = [ ключевое слово , извлечение , сложный , много , библиотеки , справка , быстрый , автоматический ]

Затем алгоритм разбивает текст на разделители фраз и стоп-слова для создания возможных выражений. Итак, возможные ключевые фразы будут следующими:

Извлечение ключевого слова — это не то, что сложно, в конце концов.Существует многих библиотек , которые могут помочь вам с извлечением ключевых слов . Быстрое автоматическое извлечение ключевых слов — одно из них.

После разделения текста алгоритм создает матрицу совпадений слов. Каждая строка показывает, сколько раз данное слово содержимого встречается вместе с каждым другим словом содержимого во фразах-кандидатах. В приведенном выше примере матрица выглядит так:

После того, как матрица построена, словам присваивается оценка.Эта оценка может быть вычислена как степень слова в матрице (то есть сумма количества совпадений этого слова с любым другим содержательным словом в тексте), как частота слов (то есть число раз слово появляется в тексте), или как градусов слова, деленное на его частоту .

Если бы мы вычислили оценку степени, разделенную на оценку частоты для каждого слова в нашем примере, они бы выглядели так:

Этим выражениям также присваивается оценка, которая вычисляется как сумма индивидуальных оценок слов.Если бы мы посчитали оценку фраз, выделенных полужирным шрифтом выше, они бы выглядели так:

Если два ключевых слова или ключевые фразы появляются вместе в одном и том же порядке более двух раз, новая ключевая фраза создается независимо от того, сколько игнорируемых слов содержит ключевая фраза в исходном тексте. Оценка этой ключевой фразы вычисляется так же, как и оценка отдельной ключевой фразы.

Ключевое слово или ключевая фраза выбирается, если ее оценка относится к наивысшим T-баллам, где T — количество ключевых слов, которые вы хотите извлечь.Согласно исходной статье, T по умолчанию составляет одну треть слов содержания в документе.

В приведенном выше примере метод возвратил бы 3 основных ключевых слова, которые, согласно определенному нами баллу, были бы , быстрое автоматическое извлечение ключевых слов (13,33), извлечение ключевых слов, (5,33) и . много библиотек (4.0).

Лингвистические подходы

Методы извлечения ключевых слов часто используют лингвистическую информацию о текстах и ​​словах, которые они содержат.Иногда морфологическая или синтаксическая информация (например, часть речи слов или отношения между словами в грамматическом представлении предложений зависимостей) используется для определения того, какие ключевые слова следует извлечь. В некоторых случаях определенные PoS получают более высокие оценки (например, существительные и словосочетания), поскольку они обычно содержат больше информации о текстах, чем другие категории.

Некоторые другие методы используют маркеры дискурса (т. Е. Фразы, которые организуют дискурс в сегменты, например, однако или более того) или семантическую информацию о словах (например,грамм. оттенки значения данного слова). Эта статья может стать хорошим введением в то, как эту информацию можно использовать в методах извлечения ключевых слов.

Но это еще не вся информация, которую можно использовать для извлечения ключевых слов. Также можно использовать совпадение слов, например, слова, которые встречаются вместе с тематическими словами (как показано в этой статье).

Большинство систем, использующих какую-либо лингвистическую информацию, превосходят те, которые этого не делают. Мы настоятельно рекомендуем вам попробовать некоторые из них при извлечении ключевых слов из ваших текстов.

Подходы на основе графиков

Наиболее популярным подходом на основе графиков является модель TextRank, которую мы представим позже в этом посте. Граф можно определить как набор вершин со связями между ними.

Текст можно представить в виде графика по-разному. Слова можно рассматривать как вершины, которые соединены направленным ребром (то есть односторонней связью между вершинами). Эти ребра могут быть помечены, например, как отношение, которое слова имеют в дереве зависимостей.В других представлениях документов могут использоваться неориентированные края, например, при представлении совпадений слов.

Если бы слова были представлены числами, неориентированный граф выглядел бы так:

Ориентированный граф выглядел бы немного иначе:

Основная идея в извлечении ключевых слов на основе графа всегда одна и та же: измерение важности вершины основано на показателях, которые принимают во внимание некоторую информацию, полученную из структуры графа, для извлечения наиболее важных вершин.

После того, как граф построен, пора определить, как измерить важность вершин. Существует множество различных вариантов, большинство из которых рассматриваются в этой статье. Некоторые методы позволяют измерять так называемый угол градусов вершины.

Степень вершины равна количеству ребер или соединений, которые попадают в вершину (также известному как входная степень), плюс количество ребер, начинающихся в вершине (также известное как выходная степень ), деленное на максимальная степень (равная количеству вершин в графе минус 1).Это формула для вычисления степени вершины:

D _v = (D _v ⁱⁿ + D _v ^out ) / (N — 1)

Некоторые другие методы измеряют количество ближайших вершин к заданной вершине (которая известна как размер соседства ).

Независимо от того, какая мера выбрана, для каждой вершины будет счет, который определит, следует ли ее извлекать как ключевое слово или нет.

В качестве примера возьмем следующий текст:

Автоматически ₁ на основе графика ₂ ключевое слово ₃ извлечение ₄ просто ₅ просто ₆ . Документ ₇ представлен ₈ как график ₉ , и оценка ₁₀ дается ₁₁ каждой из вершин ₁₂ в графе ₁₃ . В зависимости от ₁₄ от результата ₁₅ вершины ₁₆ , в качестве ключевого слова ₁₈ может быть выбрано ₁₇ .

Если бы мы должны были измерить размер окрестности для приведенного выше примера в графе зависимостей, который включает только слова содержания (пронумерованные в тексте от 1 до 18), извлеченная ключевая фраза была бы , автоматическое извлечение ключевых слов на основе графа , поскольку размер соседства заглавного существительного , извлечение (что равняется 3/17) является самым высоким.

Подходы к машинному обучению

Системы на основе машинного обучения используются для многих задач анализа текста, включая извлечение ключевых слов.Но что такое машинное обучение? Это подраздел искусственного интеллекта, который создает алгоритмы, способные учиться на примерах и делать собственные прогнозы.

Для обработки неструктурированных текстовых данных системам машинного обучения необходимо разбить их на то, что они могут понять. Но как это делают модели машинного обучения? Преобразуя данные в векторы (набор чисел с закодированными данными), которые содержат различные функции, представляющие текст.

Существуют различные алгоритмы и методы машинного обучения, которые можно использовать для извлечения наиболее релевантных ключевых слов из текста, в том числе вспомогательные векторные машины (SVM) и глубокое обучение.

Ниже приведен один из наиболее распространенных и эффективных подходов к извлечению ключевых слов с помощью машинного обучения:

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) — это статистический подход, который изучает закономерности путем взвешивания различных признаков в последовательности слов, присутствующих в текст.Этот подход учитывает контекст и отношения между различными переменными, чтобы делать свои прогнозы.

Использование условных случайных полей позволяет создавать сложные и богатые шаблоны. Еще одним преимуществом этого подхода является его способность к обобщениям: после обучения модели на примерах из определенной области она может легко применить полученные знания к другим областям.

С другой стороны, чтобы использовать условные случайные поля, вам необходимо иметь сильные вычислительные навыки для расчета веса всех характеристик для всех последовательностей слов.

Когда дело доходит до оценки эффективности экстракторов ключевых слов, вы можете использовать некоторые из стандартных показателей в машинном обучении: точность , точность , отзыв и балл F1 . Однако эти показатели не отражают частичные совпадения; они рассматривают только идеальное соответствие между извлеченным сегментом и правильным прогнозом для этого тега.

К счастью, есть и другие метрики, способные фиксировать частичные совпадения. Примером этого является ROUGE.

ROUGE

ROUGE (вспомогательное исследование, ориентированное на отзыв для оценки сущности) — это семейство показателей, которые сравнивают различные параметры (например, количество перекрывающихся слов) между исходным текстом и извлеченными словами. Параметры включают длину и количество последовательностей и могут быть определены вручную.

Гибридные подходы

Чтобы получить лучшие результаты при извлечении релевантных ключевых слов из текста, вы можете комбинировать два или более подходов, которые мы уже упоминали.

Теперь, когда мы узнали о некоторых доступных вариантах, пришло время узнать обо всех интересных вещах, которые можно сделать с помощью извлечения ключевых слов в самых разных сферах бизнеса, от поддержки клиентов до управления социальными сетями.

Примеры использования и приложения для извлечения ключевых слов

Ежедневно пользователи Интернета создают 2,5 квинтиллиона байт данных. Комментарии в социальных сетях, обзоры продуктов, электронные письма, сообщения в блогах, поисковые запросы, чаты и т. Д.В нашем распоряжении есть всевозможные неструктурированные текстовые данные. Вопрос в том, как нам разобраться в хаосе, чтобы найти то, что имеет отношение к делу?

Извлечение ключевых слов может помочь вам получить наиболее важные ключевые слова или ключевые фразы из заданного текста без необходимости фактически читать одну строку.

Независимо от того, являетесь ли вы менеджером по продукту, пытающимся проанализировать груду обзоров продуктов, менеджером по обслуживанию клиентов, анализирующим взаимодействия с клиентами, или исследователем, которому нужно просмотреть сотни онлайн-статей по определенной теме, вы можете использовать извлечение ключевых слов для легко понять, о чем идет речь.

Благодаря извлечению ключевых слов команды могут быть более эффективными и в полной мере использовать возможности данных. Вы можете попрощаться с ручными и повторяющимися задачами (сэкономив бесчисленное количество человеческих часов) и получить доступ к интересной информации, которая поможет вам преобразовать неструктурированные данные в ценные знания.

Хотите знать, что можно анализировать при извлечении ключевых слов? Вот несколько распространенных вариантов использования и приложений:

1. Мониторинг социальных сетей
2. Мониторинг бренда
3. Обслуживание клиентов
4. Отзывы клиентов
5. Бизнес-аналитика
6. Оптимизация поисковых систем (SEO)
7. Аналитика продуктов
8. Управление знаниями

Мониторинг социальных сетей

Люди используют социальные сети, чтобы выражать свои мысли, чувства и мнения на самые разные темы, от спортивного мероприятия до политического кандидата или от последнего шоу на Netflix до последнего обновления программного обеспечения для iPhone.

Для компаний отслеживание разговоров в социальных сетях с использованием извлечения ключевых слов дает уникальную возможность понять свою аудиторию, улучшить свои продукты или принять быстрые меры для предотвращения кризиса PR.

Извлечение ключевых слов может дать конкретные примеры того, что люди говорят о вашем бренде в социальных сетях. Подбирайте ключевые слова, чтобы следить за тенденциями, проводить исследования рынка, отслеживать популярные темы и следить за своей конкуренцией.

Во время выборов в США в 2016 году мы проанализировали миллионы твитов, в которых упоминались Дональд Трамп и Хиллари Клинтон, и использовали извлечение ключевых слов, чтобы выделить наиболее релевантные слова и фразы, появившиеся в положительных и отрицательных упоминаниях.

Мониторинг бренда

Мы живем в эпоху репутации. Потребители читают в среднем 10 онлайн-обзоров, прежде чем доверяют местному бизнесу, что доказывает, насколько важно для компаний отслеживать разговоры вокруг своего бренда в онлайн-мире. Интернет-репутация выходит за рамки социальных сетей и включает упоминания и мнения, выраженные в блогах, форумах, сайтах обзоров и новостных агентствах.

Когда вам приходится иметь дело с большими объемами данных, такими как бесконечные комментарии на сайтах обзоров, таких как Capterra или G2 Crowd, важно, чтобы компании нашли способ автоматизировать процесс анализа данных.

Извлечение ключевых слов может быть мощным союзником в этой задаче, позволяя легко определять наиболее важные слова и фразы, упоминаемые пользователями, и получать интересную информацию и ключи для улучшения продукта.

Например, вы можете взглянуть на самые негативные отзывы о вашем продукте и извлечь ключевые слова, наиболее часто связанные с ними. Если часто встречаются такие выражения, как медленный ответ или длительное время ожидания , это может указывать на необходимость сократить время отклика службы поддержки клиентов.

Вы также можете объединить извлечение ключевых слов с анализом тональности, чтобы получить более ясную перспективу не только того, о чем говорят люди, но также того, как они говорят об этих вещах.

Например, вы можете обнаружить, что в ваших обзорах продуктов часто упоминается служба поддержки клиентов . Анализ настроений поможет вам понять, как люди упоминают эту конкретную тему. Ваши клиенты имеют в виду плохое обслуживание клиентов? Или, наоборот, выражают свое удовлетворение вашей дружной и отзывчивой командой?

Недавно мы объединили различные методы анализа текста для анализа набора обзоров Slack на Capterra.Мы использовали анализ настроений, чтобы классифицировать мнения как положительных , отрицательных или нейтральных . Затем определение тем позволило нам классифицировать каждое из этих мнений по различным темам или аспектам, например, Служба поддержки клиентов , Цена , Простота использования и т. Д.

Наконец, мы использовали извлечение ключевых слов, чтобы получить представление о том, что о чем говорят люди, когда они высказывают отрицательное мнение о аспекте Производительность-Качество-Надежность ? ».Это наиболее репрезентативные ключевые слова, полученные нами с помощью экстрактора ключевых слов MonkeyLearn:

Эти ключевые слова позволяют нам идентифицировать определенные негативные аспекты, связанные с Производительность-Качество-Надежность , которые могут нуждаться в улучшении, например, время загрузки или уведомлений .

Служба поддержки клиентов

Превосходное обслуживание клиентов может дать вашему бренду конкурентное преимущество. В конце концов, 64% покупателей при покупке чего-либо считают качество обслуживания клиентов более важным, чем цена.

При взаимодействии с компанией клиенты ожидают получения нужной информации в нужное время, поэтому быстрое время отклика может быть одним из ваших самых ценных активов. Но как вы можете быть более эффективными и продуктивными, если каждое утро у вас полно тикетов, которые забивают вашу службу поддержки?

Когда дело доходит до рутинных задач, связанных с маркировкой входящих заявок в службу поддержки или извлечением соответствующих данных, машинное обучение может оказать огромную помощь.

С помощью извлечения ключевых слов группы поддержки клиентов могут автоматизировать процесс маркировки тикетов, экономя десятки часов, которые они могут использовать, чтобы сосредоточиться на реальном решении проблем.В конце концов, это ключ к удовлетворению запросов клиентов.

Как это работает? Модель извлечения ключевых слов просто сканирует наиболее релевантные слова в теме и теле входящих заявок в службу поддержки и назначает самые популярные совпадения как теги.

Благодаря автоматической маркировке входящих заявок группы поддержки клиентов могут легко и быстро определить те, которые им необходимо обработать. Кроме того, они могут сократить время ответа, так как они больше не будут отвечать за теги.

Извлечение ключевых слов также можно использовать для получения релевантной информации из разговоров со службой поддержки клиентов.Клиенты обычно жалуются на цену? Смущают ли они ваш пользовательский интерфейс? Извлечение ключевых слов позволяет получить обзор тем, о которых говорят ваши клиенты.

Вот пример того, как мы использовали машинное обучение для анализа взаимодействия службы поддержки клиентов через Twitter с четырьмя крупными операторами связи. Сначала мы классифицировали твиты для каждой компании на основе их настроений ( положительных , отрицательных , нейтральных ). Затем мы извлекли наиболее релевантные ключевые слова, чтобы понять, о чем говорится в этих твитах.Это привело к некоторым интересным выводам:

• Когда дело доходит до отрицательных комментариев , все компании жалуются на «плохое обслуживание клиентов» , «плохой прием» и «высокие цены» . Однако некоторые ключевые слова были уникальными для каждой компании. Твиты, адресованные T-Mobile, жаловались на качество их «услуги LTE» , а твиты с упоминанием Verizon выражали недовольство их «безлимитным планом» .

• При анализе положительных твитов ключевые слова Verizon относились к «лучшая сеть» , «качественное обслуживание клиентов» , «спасибо» и т. Д. Наконец, мы были удивлены, обнаружив, что ключевые слова T-Mobile часто были имена представителей службы поддержки клиентов, демонстрирующие высокий уровень взаимодействия с их пользователями.

Отзывы клиентов

Онлайн-опросы — это мощный инструмент, позволяющий понять, что ваши клиенты думают о вашем продукте, найти возможности для улучшения и узнать, какие аспекты они больше всего ценят или критикуют.Если вы правильно обработаете результаты опроса, вы будете вооружены твердой информацией для принятия бизнес-решений на основе данных.

Да, вы можете анализировать ответы старомодным способом — читая каждый из них и вручную отмечая результаты. Однако давайте посмотрим правде в глаза, ручная маркировка отзывов — это трудоемкая и крайне неэффективная задача, которая часто приводит к человеческим ошибкам; плюс невозможно масштабировать.

Извлечение ключевых слов — отличный метод, позволяющий легко определять наиболее репрезентативные слова и фразы в ответах клиентов, не просматривая каждое из них вручную.

Вы можете использовать извлечение ключевых слов для анализа ответов NPS и других форм опросов клиентов:

Анализ ответов NPS

Net Promoter Score (NPS) — один из самых популярных способов сбора отзывов клиентов и измерения лояльности клиентов. Клиентов просят оценить продукт или услугу от 0 до 10 на основании вопроса: «какова вероятность, что вы порекомендуете X другу или коллеге?» . Это поможет вам разделить клиентов на промоутеров (9–10 баллов), пассивных (7–8 баллов) и недоброжелателей (баллы 0–6).

Вторая часть опросов NPS — это открытый вопрос, в котором клиентам задается вопрос, почему они выбрали именно такую ​​оценку. Ответ на этот дополнительный вопрос обычно содержит самую важную информацию. Именно здесь мы найдем наиболее интересные и действенные идеи, потому что в нем указаны причины каждой оценки, например, «у вас потрясающий продукт, но невозможность экспортировать данные — убийца!» Эта информация поможет вам понять, что вам нужно улучшить.

Машинное обучение можно использовать для анализа отзывов клиентов различными способами по настроениям, извлечению ключевых слов, определению темы или их комбинации.Вот пример того, как Retently использовали MonkeyLearn для анализа своих ответов NPS. С помощью текстового классификатора они пометили каждый ответ по разным категориям, например Onboarding , Product UI , Ease of Use и Pricing .

Другой пример, однако, показывает, как Promoter.io использовал извлечение ключевых слов для определения релевантных терминов из их ответов NPS. Разница между классификацией текста и извлечением ключевых слов заключается в том, что вместо классификации текста по заранее определенным тегам извлекаются ключевые слова в тексте.Вот основные ключевые слова, которые они извлекли из своих ответов NPS:

Как видите, более 80% клиентов, обозначенных как промоутеры, упомянули ключевые слова, связанные с обслуживанием клиентов: обслуживание , качество , отличный сервис , обслуживание клиентов , отличный сервис и т. Д. Это ясно показывает, что покупатели больше всего любят в продукте, и основные причины их высоких оценок. Напротив, недоброжелатели часто жалуются на телефон и цену , что может означать, что их опросы NPS неправильно отображаются на телефонах и что цена на их продукт выше, чем ожидают клиенты.

Анализируйте опросы клиентов

Существует множество различных инструментов, которые вы можете использовать для получения обратной связи от ваших клиентов, от опросов по электронной почте до онлайн-форм.

SurveyMonkey, например, один из самых популярных инструментов для создания профессиональных опросов. Вы можете использовать его, чтобы получать информацию от своих клиентов, добавляя открытые вопросы и анализируя ответы SurveyMonkey с помощью ИИ. В этом случае извлечение ключевых слов может быть полезно, чтобы легко понять, что ваши клиенты имеют в виду в своих отрицательных или положительных ответах.Например, такие слова, как ошибка , сохранить данные, и , изменения , могут дать вам представление о некоторых технических проблемах, которые необходимо решить.

Еще один инструмент, который поможет вам глубже понять, что думают ваши клиенты, о Typeform. Хотя вы можете использовать различные методы анализа текста для анализа ответов Typeform, извлечение ключевых слов может быть особенно полезным для определения наиболее репрезентативных слов и фраз. Группа слов, таких как стоимость лицензии , дорого, и модель подписки , , может пролить свет, например, на проблемы ценообразования.

Бизнес-аналитика

Извлечение ключевых слов также может быть полезно для бизнес-аналитики (BI), например, для исследования рынка и анализа конкуренции.

Вы можете использовать информацию из всех источников, от обзоров продуктов до социальных сетей, и следить за обсуждениями на интересующие темы. Это может быть особенно интересно, если вы готовитесь к запуску нового продукта или маркетинговой кампании.

Извлечение ключевых слов также может помочь вам понять общественное мнение по поводу актуальной проблемы и его эволюцию с течением времени.Примером этого может быть извлечение релевантных ключевых слов из комментариев к видео на YouTube, посвященных изменению климата и экологическим проблемам, с целью изучения мнений заинтересованных сторон по этой теме. В этом случае ключевые слова обеспечивают контекст того, как проблема сформулирована и воспринимается. В сочетании с анализом настроений можно понять чувства, стоящие за каждым мнением.

Наконец, вы можете использовать извлечение ключевых слов и другие методы анализа текста, чтобы сравнить ваши обзоры продуктов с отзывами о ваших конкурентах.Это позволяет вам получить информацию, которая поможет вам понять болевые точки вашего целевого рынка и принять решения на основе данных для улучшения вашего продукта или услуги.

Посмотрите, как мы проанализировали множество отзывов об отелях на TripAdvisor и использовали извлечение ключевых слов, чтобы найти сходства и различия в словах, используемых для описания отелей в разных городах.

Например, это были 10 основных ключевых слов, взятых из отзывов об отелях Нью-Йорка, с плохим настроением в отношении чистоты :

• Комната
• Ванная комната
• Коврик
• Полотенца
• Постельные клопы
• Кровать
• Отель
• Душ
• Общая ванная
• Стены

При сравнении с ключевыми словами из отелей в других городах мы обнаружили, что жалоба около общих туалетов появилось только в Нью-Йорке.Ключевое слово таракан , с другой стороны, было уникальным для отзывов об отелях Бангкока.

Инструменты визуализации бизнес-аналитики, такие как MonkeyLearn Studio, позволяют собрать все ваши инструменты анализа данных и результаты вместе на единой впечатляющей панели инструментов:

Выше представлен аспектно-ориентированный анализ настроений пользователей MonkeyLearn Studio отзывов клиентов о Zoom. Визуализация показывает отдельные отзывы, сгруппированные по аспектам (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), затем анализируются настроения, чтобы показать, какие аспекты считаются положительными, а какие — отрицательными. Облако слов внизу показывает самые важные ключевые слова, извлеченные из обзоров. Вы можете попробовать общедоступную панель управления MonkeyLearn Studio, чтобы увидеть все, что она может предложить.

Поисковая оптимизация (SEO)

Одной из основных задач поисковой оптимизации (SEO) является определение стратегических ключевых слов, на которые вы должны ориентироваться на своем веб-сайте, чтобы создавать контент.

Существует множество программных инструментов для группировки ключевых слов, доступных для исследования ключевых слов (Moz, SEMrush, Google Trends, Ahrefs, и это лишь некоторые из них).Однако вы также можете воспользоваться извлечением ключевых слов, чтобы автоматически отсеивать контент веб-сайта и извлекать наиболее часто используемые ключевые слова. Например, если вы определите наиболее релевантные ключевые слова, используемые вашими конкурентами, вы сможете найти отличные возможности для написания контента. А когда вы используете методы семантической группировки ключевых слов и кластеризации ключевых слов, чтобы объединить ключевые слова и фразы, которые часто используются вместе, вы получите преимущество перед конкурентами.

Усовершенствования в NLP, такие как Google BERT (двунаправленные представления кодировщика от Transformers), помогают лучше понять взаимосвязь слов в поисковых запросах, чтобы пользователи Google Search могли создавать запросы в более разговорной форме.Панду Наяк из Google объясняет, что BERT может обрабатывать, как слова соотносятся со всеми другими словами в предложении, а не просто обрабатывать их по отдельности. Это позволяет машинному обучению лучше понимать контекст и может быть полезно в SEO, чтобы помочь написать текст, который будет более естественным, чем упаковка ключевых слов или использование шаблонных вопросов / ответов в стиле SEO.

Обзоры продуктов и другие типы пользовательского контента могут быть отличными источниками для поиска новых ключевых слов. В этом исследовании, например, анализируются обзоры продуктов ведущих логистических компаний (таких как DHL или FedEx) и выполняется извлечение ключевых слов для определения стратегических ключевых слов, которые можно использовать для SEO-оптимизации логистической компании.

Аналитика продуктов

Для менеджеров по продуктам данные являются основным фактором поддержки каждого их решения. Обратная связь с клиентами во всех ее формах — от взаимодействия со службой поддержки до публикаций в социальных сетях и ответов на опросы — является ключом к успешной стратегии продукта, основанной на данных.

Но как лучше всего обрабатывать большие объемы данных обратной связи с клиентами и извлекать из них то, что имеет отношение к делу? Извлечение ключевых слов можно использовать для автоматического поиска новых возможностей для улучшения, обнаруживая часто используемые термины или фразы, упоминаемые вашими клиентами.

Допустим, вы анализируете взаимодействие клиентов с вашим программным обеспечением и видите резкий рост числа людей, спрашивающих, как использовать функцию X вашего продукта. Это, вероятно, означает, что функция не ясна и вам следует поработать над улучшением документации, пользовательского интерфейса или пользовательского интерфейса для этой функции.

Управление знаниями

В настоящее время в Интернете доступно больше информации, чем когда-либо прежде, и тем не менее 80% этих данных неструктурированы, то есть дезорганизованы, их трудно искать и трудно обрабатывать.Некоторые области, такие как научные исследования и здравоохранение, сталкиваются с огромными объемами неструктурированной информации и, следовательно, пустой тратой своего огромного потенциала.

Извлечение ключевых слов позволяет всем отраслям открывать новые знания, упрощая поиск, управление и доступ к релевантному контенту.

Практикующим врачам и клиницистам, например, необходимо провести исследования, чтобы найти соответствующие доказательства в поддержку своих медицинских решений. Несмотря на то, что доступно так много данных, трудно найти наиболее актуальные в море медицинской литературы.Автоматическое извлечение наиболее важных ключевых слов и фраз из текста может оказаться большим подспорьем, сэкономив драгоценное время и ресурсы.

Это исследование об использовании извлечения ключевых слов из набора биомедицинских данных, в котором также исследуются возможности обобщения имеющихся данных, чтобы найти наиболее адекватные ответы на сложные вопросы.

Инструменты, ресурсы и учебные пособия для извлечения ключевых слов

Если вам интересно приступить к извлечению ключевых слов, но вы не знаете, с чего начать, здесь вы найдете все необходимые ресурсы для начала.

Во-первых, мы порекомендуем несколько книг и научных статей для более глубокого объяснения методов и алгоритмов извлечения ключевых слов. Затем мы поделимся некоторыми API для извлечения ключевых слов, включая библиотеки с открытым исходным кодом и API SaaS.

Наконец, мы предоставим несколько руководств по извлечению ключевых слов, которые помогут вам начать работу. В некоторых руководствах показано, как запускать извлечение ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом с помощью Python и R. Однако, если вы предпочитаете экономить время и ресурсы, вам может быть полезно попробовать готовое решение.

MonkeyLearn, например, имеет предварительно обученные модели извлечения ключевых слов, в которые вы можете сразу погрузиться. Или узнайте, как создавать свои собственные индивидуальные модели для обнаружения ключевых слов в текстах. Мы проведем вас через этот процесс и поможем построить модель извлечения ключевых слов, адаптированную к вашим потребностям.

Книги и статьи

Если вы ищете более глубокий подход к извлечению ключевых слов, чтение некоторой существующей литературы по этой теме звучит как следующий логический шаг. Все мы знаем, что поиск подходящих книг и статей может быть непосильным.Чтобы помочь вам с этой задачей, мы перечислили некоторые из наиболее интересных материалов, связанных с извлечением ключевых слов. Закладка, чтобы прочитать позже или начать прямо сейчас:

• Извлечение ключевых слов: обзор методов и подходов (Слободан Белига, 2004). В этой статье рассматриваются существующие исследования по извлечению ключевых слов и объясняются различные методы решения этой задачи. Это также относится к основанным на графах методам извлечения ключевых слов.

• Простое неконтролируемое извлечение ключевой фразы с использованием вложения предложений (Камил Беннани-Смайрес, Клаудиу Мусат и др., 2018).В этой статье описывается новый неконтролируемый метод извлечения ключевой фразы, который использует встраивание предложений и может использоваться для анализа больших наборов данных в режиме реального времени.

• Графический подход к автоматическому извлечению ключевых фраз (Ян Инга, Тан Цинпин и др., 2017). С акцентом на графические методы извлечения ключевых слов в этой статье исследуется новый подход к извлечению ключевых фраз, относящихся к основным темам в тексте.

• Автоматическое извлечение ключевых фраз на основе НЛП и статистических методов (Мартин Досталь и Карел Джезек, 2010).В этой статье представлен подход к извлечению ключевых слов с использованием статистических методов и оценки шаблонов на основе Wordnet. Этот метод может быть полезен, если автор не предоставил достаточно ключевых слов (или когда ключевых слов нет вообще).

• Text Mining: приложения и теория (Майкл Берри, 2010). Это отличное введение в различные алгоритмы и методы интеллектуального анализа текста. Алгоритм RAKE, используемый для извлечения ключевых слов, описан в этой книге.

API извлечения ключевых слов

Итак, вы готовы сделать первые шаги по извлечению и анализу ключевых слов.Трудный (и более сложный) путь — разработать всю систему с нуля. Однако есть гораздо более удобное решение: реализовать алгоритмы извлечения ключевых слов с помощью существующих сторонних API.

Споры о выборе и покупке, когда дело доходит до создания пользовательских моделей извлечения ключевых слов и анализа текста: используйте библиотеки с открытым исходным кодом для создания модели или подключения к SaaS API.

Использование библиотек с открытым исходным кодом может быть отличным, если у вас есть опыт работы с данными и кодированием

, но они могут быть дорогостоящими и занимать много времени.Инструменты SaaS, с другой стороны, могут быть реализованы сразу, требуют очень мало кода, стоят намного дешевле и полностью масштабируемы.

API-интерфейсы SaaS

Преимущества использования API-интерфейсов SaaS для извлечения ключевых слов:

• Нет настройки. Использование библиотеки с открытым исходным кодом часто включает настройку всего программного интерфейса. Независимо от того, используете ли вы Python или R, вы должны быть знакомы с языками программирования и устанавливать определенные инструменты и зависимости. С другой стороны, API-интерфейсы SaaS делают работу намного быстрее и проще.
• Без кода. SaaS API — это готовые решения: вам не нужно беспокоиться о таких вещах, как производительность или архитектура. Единственные строки кода, которые вам нужно будет написать, — это те, которые будут вызывать API и получать результаты (обычно 10 строк или меньше).
• Простая интеграция. Вы можете легко интегрировать свой SaaS API с такими инструментами, как Zapier, Excel или Google Sheets, что сделает ваше решение для извлечения ключевых слов еще более мощным.

Вот некоторые из самых популярных SaaS API для инструментов извлечения ключевых слов:

• MonkeyLearn
• IBM Watson
• Amazon Comprehend
• Aylien
• Cortical.io

MonkeyLearn

MonkeyLearn предлагает набор инструментов извлечения ключевых слов SaaS, которые можно вызвать с помощью всего нескольких строк кода и которые легко настроить в соответствии с языком и критериями вашего бизнеса. Попробуйте эти предварительно обученные экстракторы прямо сейчас, чтобы увидеть, как они работают:

API MonkeyLearn чрезвычайно прост для распознавания ключевых слов Python (и многого другого), и, что лучше всего, MonkeyLearn Studio позволяет объединять все эти анализы вместе и автоматически визуализируйте их для получения поразительных результатов — и все это выполняется в едином удобном интерфейсе.

IBM Watson

IBM Watson был создан для работы в различных отраслях с Watson Studio в качестве универсального инструмента для построения моделей извлечения ключевых слов (и других) на любой облачной платформе. Watson Speech-to-Text — это отраслевой стандарт для преобразования записанных и живых голосовых разговоров в письменный текст.

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend предлагает предварительно обученные API извлечения ключевых фраз, которые легко интегрируются в существующие приложения. Поскольку Comprehend внедряется и контролируется Amazon, нет необходимости создавать и обучать модели.

AYLIEN

AYLIEN предлагает три API на семи основных языках программирования: API новостей, API анализа текста и Платформа анализа текста (TAP) с доступом к новостному контенту в реальном времени и возможностью создавать собственные экстракторы ключевых слов для любых нужд.

Cortical.io

Cortical.io — отличный вариант с низким кодом для Java, Python и Javascript. Cortical.io использует «семантические отпечатки пальцев» для создания представления отдельных слов и общего значения текста для оптимальной семантической группировки ключевых слов.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Если вы знаете, как кодировать, вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом для реализации модели извлечения ключевых слов с нуля. Есть несколько библиотек для Python и R, которые могут пригодиться для обнаружения ключевых слов, которые поддерживаются активным сообществом специалистов по науке о данных.

Python

Python — наиболее часто используемый язык программирования в науке о данных, известный своим легко понятным синтаксисом. Широкое распространение Python в сообществе специалистов по науке о данных было вызвано растущим списком библиотек с открытым исходным кодом для математических операций и статистического анализа.У Python есть процветающее сообщество и огромное количество библиотек с открытым исходным кодом для задач анализа текста, включая NLTK, scikit-learn и spaCy.

RAKE

RAKE — старая, но широко используемая библиотека Python для извлечения ключевых слов. Эта библиотека реализует алгоритм быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), как описано в этой статье. Следуйте за реализацией Python.

NLTK

Набор инструментов для естественного языка, также известный как NLTK, является популярной библиотекой с открытым исходным кодом для Python для анализа данных человеческого языка.NLTK предоставляет простые в использовании интерфейсы для построения моделей извлечения ключевых слов, а также полезен для обучения моделей классификации, токенизации, выделения, синтаксического анализа и других задач анализа текста.

RAKE NLTK

RAKE NLTK — это конкретная реализация Python алгоритма быстрого автоматического извлечения ключевых слов (RAKE), который использует NLTK под капотом. Это упрощает расширение и выполнение других задач анализа текста.

Scikit-Learn

Scikit-Learn — одна из наиболее широко используемых библиотек с открытым исходным кодом для машинного обучения.Эта библиотека предоставляет доступные инструменты для обучения моделей НЛП классификации, извлечению, регрессии и кластеризации. Кроме того, он предоставляет другие полезные возможности, такие как уменьшение размерности, поиск по сетке и перекрестная проверка. Scikit-Learn имеет огромное сообщество и значительное количество руководств, которые помогут вам начать работу.

spaCy

Еще одна отличная библиотека НЛП для Python — spaCy. Эта библиотека немного новее, чем NLTK или Scikit-Learn, и специализируется на предоставлении простого способа использования глубокого обучения для анализа текстовых данных.

R

R — наиболее широко используемый язык программирования для статистического анализа. У него также очень активное и полезное сообщество. Популярность R в науке о данных и машинном обучении неуклонно растет, и у него есть несколько отличных пакетов для извлечения ключевых слов.

RKEA

RKEA — это пакет для извлечения ключевых слов и фраз из текста с помощью R. Внутри RKEA предоставляет интерфейс R для KEA, алгоритма извлечения ключевых слов, который изначально был реализован на Java и не зависит от платформы.

Textrank

Textrank — это пакет R для обобщения текста и извлечения ключевых слов. Алгоритм вычисляет, как слова связаны друг с другом, проверяя, следуют ли слова друг за другом. Затем он использует алгоритм PageRank для ранжирования наиболее важных слов текста.

Обучающие программы

Хватит теории, теперь пора попробовать извлечение ключевых слов самостоятельно! Практика ведет к совершенству, это факт, и особенно когда речь идет о машинном обучении.

Здесь вы найдете несколько простых и полезных руководств по созданию вашей первой модели извлечения ключевых слов. Сначала мы поделимся несколькими инструкциями по извлечению ключевых слов с помощью библиотек с открытым исходным кодом, таких как Python и R. Наконец, для тех, кто не имеет навыков программирования или просто хочет начать прямо сейчас, вы можете узнать, как создать экстрактор ключевых слов с помощью MonkeyLearn.

Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом

Библиотеки с открытым исходным кодом великолепны благодаря своей гибкости и возможностям, но иногда бывает трудно начать.Ниже приводится список руководств, которые помогут вам реализовать систему извлечения ключевых слов с нуля с использованием фреймворков с открытым исходным кодом.

Python

RAKE

Если вы ищете пошаговое руководство по использованию RAKE, вам следует ознакомиться с этим руководством. В этом руководстве объясняется, как извлекать ключевые слова и ключевые фразы с нуля с помощью реализации RAKE в Python.

Scikit-learn

Ознакомьтесь с этим руководством, в котором объясняется, как использовать Scikit-learn для извлечения ключевых слов с TF-IDF.Обязательно ознакомьтесь с документацией scikit-learn, в которой также есть ресурсы, которые помогут вам начать работу с этой библиотекой.

SpaCy

Это руководство покажет вам пошаговый процесс извлечения ключевых слов с помощью spaCy. В этом руководстве рассказывается, как генераторы n-грамм и пропуска граммов могут помочь вам сгенерировать потенциальные ключевые слова или фразы из текста. Если вы хотите узнать больше о spaCy, ознакомьтесь с spaCy 101, где простыми словами объясняются наиболее важные концепции spaCy.

R

В этом руководстве вы можете узнать, как использовать пакет RKEA в R для извлечения ключевых слов. В нем рассказывается, как загрузить пакет, как создать модель извлечения ключевых слов с нуля и как использовать ее для анализа текста и автоматического получения ключевых слов.

Учебное пособие по извлечению ключевых слов с помощью MonkeyLearn

Погрузитесь в процесс извлечения ключевых слов с помощью предварительно обученного экстрактора MonkeyLearn. Просто вставьте свой собственный текст и посмотрите, насколько легко его использовать.

Для более подробного анализа следуйте инструкциям ниже, чтобы обучить свой собственный экстрактор ключевых слов — это легко и бесплатно.Ключевые слова субъективны: слово или фраза могут быть релевантными (или нет) в зависимости от контекста и конкретного варианта использования. Иногда вам может потребоваться настроить ключевые слова для вашей конкретной области или области деятельности, чтобы повысить точность.

Вот как создать собственный экстрактор с помощью MonkeyLearn:

1. Создайте новую модель:

На панели управления MonkeyLearn нажмите «Создать модель» и выберите «Экстрактор»:

2. Импортируйте текстовые данные:

Вы можете загрузить файл Excel или CSV или импортировать данные непосредственно из приложения, такого как Twitter, Gmail или Zendesk.В этом примере мы собираемся использовать CSV-файл с отзывами об отелях (набор данных с отзывами об отелях, доступный для загрузки в виде файла CSV в нашей библиотеке данных):

3. Укажите данные для обучения вашей модели:

Выберите столбцы с примерами текста, которые вы хотите использовать для обучения экстрактора ключевых слов:

4. Определите свои теги:

Создайте различные теги для вашего экстрактора ключевых слов в зависимости от типа слов или выражений, которые вам нужно получить из текста.Например, в этом случае мы хотим извлечь два типа ключевых слов из отзывов об отелях:

• Аспект : это слова и выражения, которые относятся к функции или теме, о которых идет речь в обзоре отеля. Например, в следующем обзоре «Кровать действительно удобная» ключевым словом аспекта будет «кровать».
• Качество : это ключевые слова, которые говорят о состоянии или состоянии отеля или одном из его аспектов. В приведенном выше примере «Кровать действительно удобная» ключевым словом качества будет «удобная».

5. Начните обучение экстрактора текста:

Вам нужно пометить несколько слов в тексте, чтобы обучить экстрактор ключевых слов. Как? Установив флажок рядом с соответствующим тегом и выделив соответствующий текст. Таким образом, вы научите свою модель машинного обучения самостоятельно строить связи и делать прогнозы.

После того, как вы отметили несколько примеров, обратите внимание, как средство извлечения текста начинает делать прогнозы самостоятельно:

6.Назовите свою модель:

После того, как вы закончите обучение своему экстрактору ключевых слов, вам нужно будет назвать свою модель:

7. Проверьте свою модель!

Вы можете протестировать свою модель и посмотреть, как она извлекает элементы из невидимых данных. Если вы не удовлетворены результатами, продолжайте тренировать свою модель с большим количеством данных. Чем больше примеров вы загрузите в свой экстрактор ключевых слов, тем точнее будут ваши результаты. Чтобы проверить эффективность средства извлечения ключевых слов, нажмите «Сборка» и просмотрите такие статистические данные, как оценка F1, точность и отзывчивость для каждого из заданных вами тегов:

8.Приведите свою модель в действие:

Подобно тому, что мы видели для предварительно обученных моделей, есть несколько способов начать использовать экстрактор ключевых слов:

• Демо: вам просто нужно вставить текст, и Модель автоматически обнаружит и выделит различные особенности.
• Пакетная обработка: если вы хотите проанализировать несколько фрагментов данных, вы можете загрузить файл CSV или Excel. Модель извлечения ключевых слов добавит в документ новый столбец со всеми прогнозируемыми ключевыми словами.
• API: подключитесь к MonkeyLearn API и получите извлеченные ключевые слова в виде файла JSON.
• Интеграции: вы можете использовать Zapier, RapidMiner, Google Sheets или Zendesk в качестве источника данных и подключить их к MonkeyLearn для процесса извлечения ключевых слов.

Заключительные слова

Извлечение ключевых слов — отличный способ найти то, что уместно в больших наборах данных. Это позволяет предприятиям в любой области автоматизировать сложные процессы, которые в противном случае были бы чрезвычайно трудоемкими и гораздо менее эффективными (а в некоторых случаях совершенно невозможно выполнить вручную).Вы ознакомились с возможностями извлечения ключевых слов для поддержки клиентов, управления социальными сетями, исследования рынка и т. Д. Вы можете получить ценную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений.

Пришло время перейти на новый уровень и начать использовать извлечение ключевых слов, чтобы максимально использовать ваши текстовые данные. Как вы знаете, сделать первые шаги с MonkeyLearn может быть довольно легко. Хотите попробовать? Просто свяжитесь с нами и запросите персонализированную демонстрацию у одного из наших экспертов! Узнайте, как использовать извлечение ключевых слов и еще более продвинутые методы анализа текста, чтобы получить максимальную отдачу от ваших данных.

Инструмент анализа плотности ключевых слов

Использование инструмента анализа плотности ключевых слов

Контент имеет значение не только с точки зрения конечного пользователя, но и с точки зрения поисковой системы. Слова, используемые на веб-странице, включая тип (ключевые слова или стоп-слова), как они используются (отдельно или внутри фраз) и где они используются (текст ссылки или основной текст без ссылки), все могут влиять на значение страница в поиске. Инструмент Keyword Density Analysis Tool , бесплатный инструмент SEO от Internet Marketing Ninjas, позволяет выполнять анализ ключевых слов существующей страницы на вашем веб-сайте.В качестве альтернативы вы даже можете использовать наш бесплатный инструмент для определения плотности ключевых слов, чтобы провести анализ плотности ключевых слов для очень успешного конкурента. Инструмент анализатора плотности ключевых слов чрезвычайно полезен, помогая пользователям уточнить распределение ключевых слов в существующем содержании их сайта.

Чтобы использовать инструмент анализа плотности ключевых слов, введите или вставьте полный URL-адрес в текстовое поле, чтобы просмотреть анализ плотности ключевых слов на этой странице. Инструмент анализа плотности ключевых слов возвращает подробный отчет о текстовом содержании страницы.Отчет, созданный анализатором плотности ключевых слов, включает:

• Количество слов на странице
• Количество связанных слов
• Количество несвязанных слов
• Количество стоп-слов или очень коротких слов, используемых в несвязанном тексте

Инструмент плотности ключевых слов SEO отображает эти данные, за которыми следуют две таблицы, содержащие использование плотности ключевых слов. В первой таблице анализа плотности ключевых слов показаны наиболее часто используемые ключевые слова, встречающиеся во всем тексте, используемом на странице, с разбивкой по нисходящим спискам фраз из одного, двух и трех слов с подсчетом частоты использования для каждое слово или фразу.

Во второй таблице инструмента плотности ключевых слов, являющейся подмножеством первой, инструмент исследования ключевых слов предоставляет данные о плотности ключевых слов специально для несвязанного текста на странице (что важно, поскольку текст ссылки интерпретируется поисковыми системами как описание связанного текста). page, что делает различие текста ключевого слова без ссылки важным аспектом ценности страницы в поиске).

В обеих таблицах, созданных инструментом анализа плотности ключевых слов, показаны 10 первых слов и фраз в каждом столбце.Если доступно больше данных, инструмент плотности ключевых слов SEO отображает ссылку Показать / скрыть внизу столбца, позволяя отображать дополнительные данные.

Какой текст считается

Инструмент Keyword Density Analysis Tool подсчитывает текст, найденный в основном тексте на странице, а также текст, используемый в тегах заголовков. В результате вы можете использовать этот бесплатный инструмент для определения плотности ключевых слов, чтобы увидеть, какие слова и фразы уже часто используются на странице, и отразить эти слова и фразы в наиболее ценных тегах метаданных, таких как теги заголовков и замещающий текст, чтобы улучшить релевантность ключевого слова.

После запуска инструмента плотности ключевых слов вы также можете обнаружить, что вам нужно настроить содержимое страницы, чтобы наиболее важные ключевые слова использовались с разумной частотой, но не до уровня наполнения ключевыми словами, что может привести к штрафам для поисковых систем. Используйте этот бесплатный инструмент для определения плотности ключевых слов, чтобы получить представление о содержании страницы, которое у вас уже есть. Инструмент плотности ключевых слов также может помочь направить ваши усилия по проверке SEO-сайта на получение на странице того, что вы действительно хотите и в чем нуждаетесь.

Internet Marketing Ninjas рада предложить этот бесплатный инструмент для анализа плотности ключевых слов оптимизаторам поисковых систем и веб-мастерам.Если вы нашли инструмент плотности ключевых слов SEO полезным, обязательно ознакомьтесь с другими ценными инструментами SEO, доступными в Интернете.

Список стоп-слов

Стоп-слова — это слова, которые не имеют значения релевантности ключевого слова, и в результате поисковые системы обычно игнорируют их при сканировании и индексировании страницы.

Примечание: После использования инструмента анализа плотности ключевых слов вы можете внести некоторые изменения в содержание вашего веб-сайта. Хотя стоп-слова не придают значения релевантности ключевому слову, убедитесь, что ваш контент на странице написан на обычном языке, предназначенном для читателей.Чрезмерно оптимизированный текст, который представляет собой не более чем список дампа ключевых слов, будет распознаваться алгоритмами сканирования поисковых систем как недружелюбный для человека и может отрицательно повлиять на рейтинг страницы. Хотя полезно использовать указатели на основе результатов бесплатного инструмента определения плотности ключевых слов, всегда пишите текстовый контент на естественном, хорошо сформированном языке специально для вашей целевой аудитории. Алгоритмы поисковых систем больше всего ценят этот тип контента.

Щелкните здесь , чтобы просмотреть образец списка общих слов, которые считаются стоп-словами.

Перезапустите этот инструмент

Если вам нравится этот инструмент, пожалуйста, добавьте его, поставьте лайк, напишите в Твиттере или еще лучше, дайте ссылку на него — Джим

12 лучших бесплатных инструментов для расширенного исследования ключевых слов

Исследование ключевых слов — это не просто «ключевое слово»; речь идет о фразах и вопросах, которые ваша целевая аудитория использует, чтобы найти ответы, продукты и услуги, в которых они нуждаются. Эти фразы и вопросы являются важным компонентом любой формы маркетинговой кампании.

Хотя сбор этих данных может занять очень много времени, когда вы завершите исследование ключевых слов, у вас должна быть ценная информация, которая вам нужна:

• Создание лучших стратегий SEO

• PR кампании

• Идеи содержания — видео, текст, социальные сети и т. Д.

• Исследование аудитории

• Платная реклама

• Локальные поисковые кампании

• Конкурсные исследования

• Ключевые слова и фразы, которые следует игнорировать

• Мозговой штурм

Keyword Magic Tool

Простой в использовании инструмент поиска ключевых слов

Существует множество бесплатных инструментов, которые могут помочь вам собрать эту важную информацию.Я собираюсь разбить 12 инструментов подсказки ключевых слов, которые бесплатны, просты в использовании и полны ценных данных, которые маркетологи и компании могут использовать для улучшения своих маркетинговых стратегий. Вот инструменты подсказки ключевых слов, которые я вам расскажу:

Google Trends поможет вам увидеть относительную популярность ключевых слов, предоставить ценные данные о региональных вариациях и является отличным источником для оценки сезонности и тенденций изменения объема поисковых систем для определенных ключевых слов с течением времени.

Эти данные ценны, потому что они помогут вам не прыгнуть в прошлую тенденцию и позволят вам увидеть, что сейчас важно для пользователей Google.

Вы можете сравнить несколько ключевых слов, чтобы определить интересы аудитории с течением времени.

Google Trends также предоставит вам набор связанных запросов, которые дадут вам дополнительные идеи для исследования ключевых слов, контента и маркетинговых стратегий, а также предоставят вам региональное представление:

Эти данные помогут вам определить интересы ключевых слов / тем по регионам, что является чрезвычайно ценной информацией.

Semrush Keyword Magic Tool — это простой инструмент для исследования ключевых слов, который предоставляет большой объем информации.Бесплатные пользователи могут выполнять 10 запросов в день, но имейте в виду, что каждый запрос в этом инструменте засчитывается в ваш дневной лимит в 10 запросов в аналитике домена и ключевых слов.

Каждый запрос позволяет просматривать ключевые слова с широким соответствием, фразовое соответствие, точное соответствие, родственные и вопросы по ключевым словам.

Для получения дополнительной информации о том, какую информацию вы получаете с помощью бесплатной учетной записи Semrush, ознакомьтесь с этой статьей.

Reddit — это огромная платформа, которую ежедневно используют миллионы людей для обсуждения возникающих проблем, поиска ответов или поиска необходимых им решений.QuestionDB создал огромную базу данных на основе вопросов, заданных на Reddit, которая оценивает релевантность по ключевому слову, а также по категории.

Инструмент рекомендует использовать широкое ключевое слово. Вот краткий набор вопросов, которые люди задавали по поводу термина «барбекю»:

Примечание : Я проверил вопрос «Как приготовить грудинку» и получил только один результат; одно или два слова — как добиться наилучших результатов.

Это отличный инструмент для поиска фраз, о которых вы, возможно, не подумали или забыли.

AnswerThePublic имеет бесплатную версию своего инструмента, и с ее помощью они позволяют вам видеть визуализацию вопросов и фраз, заданных вокруг определенного корневого ключевого слова. Связанные фразы отлично подходят для исследования и размышления. Обратите внимание, что вы должны заплатить за версию Pro, чтобы получить региональную информацию для каждого корневого ключевого слова. Давайте посмотрим, как работает этот инструмент. Они разбивают информацию на связанные вопросы, предлоги, запросы в алфавитном порядке и похожие поисковые запросы.

С ключевым словом «весенние каникулы» они ответили на следующие вопросов по теме :

И запросы с разбивкой по предлогам :

Запросы в алфавитном порядке обеспечивают бесконечное создание идей:

И вы можете увидеть похожих запросов :

Этот инструмент позволяет просматривать данные по ключевым словам с некоторых очень больших платформ.У них есть инструменты исследования ключевых слов для каждого из следующих: Amazon, eBay, Etsy, Walmart, Google, Google Shopping, YouTube и Bing.

Важное примечание : с бесплатной учетной записью вы ограничены 3 поисками в день для каждого инструмента. Вы можете скачать данные для каждого поиска.

Каждый инструмент дает вам обзор ключевых слов, и вы можете выбрать регион в некоторых инструментах. Вот пример ключевых слов для запроса «Nike»:

Инструмент также отображает частотных данных в виде графика.

Я искал «Малыш Йода» с помощью Google Shopping Tool. С помощью этого инструмента вы можете быстро увидеть, какие продукты люди ищут больше всего, связанные с тенденциями:

Если вы ищете вопросы, которые задают люди, Google — отличный ресурс. Если вы вводите запрос со своим ключевым словом, часто отображается раздел под названием «Люди также спрашивают». Выглядит это так:

Здесь вы увидите популярные запросы по ключевым словам, связанные с вашим ключевым словом, которые люди искали в Google.Чем больше записей «Люди также спрашивают» вы нажмете, тем длиннее станет список. Вы можете нажимать на выбранные элементы, пока не получите обширный список связанных вопросов.

Также задано было создано, чтобы помочь маркетологам понять, как тематически сгруппированы вопросы. Эти вопросы могут помочь с ключевыми словами и связанными с ними ключевыми словами, а также подскажут, на какие вопросы следует отвечать в содержании.

Вот несколько вопросов, которые вернулись по запросу «SEO»:

Если вы пишете об услугах SEO, просмотр всех этих вопросов может помочь вам определить, на каких фразах следует сосредоточиться и на какие вопросы отвечать в вашем контенте.

Хотите знать о различиях интересов на разных платформах? Soovle сгенерирует быстрый список основных терминов для Википедии, Google, Amazon, answers.com, YouTube, Bing и Yahoo.

Просто введите ключевое слово, и термины появятся над логотипом каждой платформы:

Автозаполнение YouTube

При поиске на YouTube они предоставляют варианты автозаполнения, связанные с вашим запросом и поисковые запросы пользователей. Вы можете просмотреть каждый из предоставленных запросов и найти ключевые слова, релевантные пользователям.Вы также увидите, что ищут пользователи, что даст вам направление для маркетинговых стратегий.

Вы можете посмотреть каналы конкурентов и получить отличную информацию о ключевых словах и связанных темах, которые хорошо подходят вашей целевой аудитории.

Перейти на их главную страницу канала. Нажмите на видео, затем «отсортируйте по» и выберите «самые популярные»:

Затем вы можете просмотреть, какие видео показали лучшие результаты, и изучить каждое видео на предмет ключевых слов в названии, самом видео и описании.Также просмотрите комментарии — какие фразы обсуждают люди? Сохраните их как возможные ключевые слова.

Вы можете просмотреть всю эту информацию на исходных страницах, но этот инструмент экономит ваше время и дает вам диаграммы, которые вы можете использовать в отчетах.

Этот инструмент позволяет сравнивать URL-адреса и собирать данные о стратегиях использования ключевых слов на других сайтах. Если другой сайт постоянно занимает высокие позиции в рейтинге по вашим запросам, вы можете быстро увидеть его стратегии ключевых слов на странице с первого взгляда.

Какие ключевые слова они используют в заголовках? Какие фразы они используют чаще всего?

Данные анализа на странице показывают много информации о том, как они используют ключевые слова.Сколько ключевых слов на странице, сколько связанных ключевых слов (проверьте текст привязки на этих страницах), ключевых слов в элементах тега заголовка и метаописаниях.

Не нужно объяснять, сколько людей делают покупки на Amazon; мы все знаем, но только представьте, сколько поисковых запросов выполняется на их сайте в день. Ключевые слова, которые они предлагают для автозаполнения, — это кладезь данных, которые может использовать каждый:

Что нужно иметь в виду с данными Google Рекламы , они могут быть несколько смещены в сторону оплаты за клик, но по-прежнему являются отличным источником идей для ключевых слов.Чтобы использовать его для сбора идей ключевых слов для веб-сайта, лучше всего иметь доступ к учетной записи, которая тратит деньги на Google Рекламу. Если у вас нет доступа к такой учетной записи, Google, как правило, предоставляет широкий диапазон трафика по ключевым словам, а не более точные данные.

В моем руководстве по исследованию ключевых слов я привел именно этот пример. Google не всегда предоставляет вам самые точные данные, если вы проводите исследование ключевых слов из аккаунта, который не тратит деньги на Google Рекламу.

На изображении ниже вы можете увидеть результаты для аккаунта, который не тратит деньги на Google Рекламу.Google давал диапазон трафика от 1000 до 10 000 запросов в месяц. Это довольно широкий диапазон, и он не дает точного представления о потенциальном трафике для этого термина.

Теперь давайте посмотрим на данные, взятые из аккаунта, который тратит деньги на Google Рекламу. Google дал более точную оценку количества запросов в месяц — 5400.

Чтобы получить рекомендации по ключевым словам, связанным с вашим сайтом, просто выберите «Откройте для себя новые ключевые слова» и введите URL-адрес своего веб-сайта, и Google Реклама вернет список терминов, которые, по их мнению, имеют отношение к вашему сайту.

Я надеюсь, что эти 12 инструментов помогут вам начать поиск ключевых слов и фраз, которые помогут вам разработать эффективный контент и маркетинговые кампании. Ниже приведены некоторые ресурсы, которые помогут вам расширить ваши стратегии исследования ключевых слов.

Дополнительные ресурсы для исследования ключевых слов:

Как искать ключевое слово на веб-странице: руководство 2019 + инструменты

Приветствие от команды SpySERP! Позвольте нам спросить вас: сколько раз у вас была следующая ситуация: вы выполняете поиск по ПРАВИЛЬНЫМ ключевым словам для статьи, вы проверяете сложность ключевых слов и обращаете внимание на другие SEO-материалы на странице, но … Иногда конкуренты превосходят ваш сайт в поисковой выдаче! И вам нравится «Эй, а у них есть какие-нибудь волшебные ключевые слова?».Они этого не делают.

Откуда мы это знаем? Это просто — вам просто нужно найти их ключевые слова. Но как искать ключевое слово на веб-странице? Как подобрать правильное размещение ключевых слов? Используют ли ваши конкуренты какие-то секретные «проклятия» или они раскрывают один из самых больших SEO-секретов?

Сегодня мы расскажем вам, как искать слова на веб-странице. Все, что вам нужно, это прочитать эту статью и попытаться самостоятельно найти ключевые слова на странице.

Приступим.

Как искать слова на веб-странице: основы

Хорошо, допустим, вам не нужно искать группу конкретных ключевых слов, или вы уже знаете некоторые ключевые слова и хотите узнать плотность ключевых слов на веб-странице.Как ты можешь это сделать?

1. Нажмите Ctrl + F (Windows) или ⌘ Command + F (Mac)
2. Введите слово в поле поиска, чтобы найти его на веб-странице.
3. Проверить наличие ключевого слова и / или количество ключевых слов (плотность) на странице.

Вот и все! А это выглядит так:

Нажмите комбинацию клавиш Mac / Windows, введите ключевое слово и посмотрите результат:

Вы можете использовать этот способ, если вам нужно искать слова на веб-странице по ЛЮБЫМ причинам, а не только для SEO.Но если вам нужно найти ГРУППУ ключевых слов, вы можете использовать некоторые полезные инструменты.

Как искать по ключевому слову на веб-странице

Хорошо, вы не хотите использовать тяжелые инструменты SEO, такие как Ahrefs, SEMRush и т. Д., Для поиска ключевых слов конкурентов на веб-странице.Это проблема? Неа! Потому что теперь мы рассказываем вам, как искать ключевые слова на странице без каких-либо платных инструментов.

1. Средство проверки плотности ключевых слов от SmallSEOTools

Вот ваше простое решение — проверка плотности ключевых слов.Если вы хотите знать, какие ключевые слова появляются на веб-странице, вам нужно поместить ссылку в поле и проверить плотность:

Таким образом, вы найдете на странице хорошо представленные ключевые слова, включая заголовок и описание. Кроме того, вы можете проверить комбинации из 2-3-4 слов — около 60-70% из них будут вашими потенциальными ключевыми словами.

2. Инструмент подсказки ключевых слов IM Ninjas

А вот еще одно похожее решение, рекомендованное одним из ведущих специалистов по поисковой оптимизации — Натаном Готчем.Он называется Internet Marketing Ninjas Keyword Tool. Поскольку вам нужно знать, как искать ключевое слово на веб-странице, этот инструмент даст вам правильный ответ:

Молодцы, ниндзя! Вы показали наши ключевые слова нашим конкурентам 🙂

Вы можете сделать это таким же образом — вам просто нужно ввести URL-адрес в поле поиска, нажать кнопку «Ninja Check» и получить потрясающие результаты.

Хорошо, мы знаем, что вы думаете прямо сейчас:

Эй, вы сказали, что мне не нужны тяжелые инструменты!

Ага, верно. Вы можете использовать инструменты, упомянутые ниже, но чтобы получить БОЛЬШЕ информации о ключевых словах, по которым страница также ранжируется, вы можете использовать бесплатную пробную версию Ahrefs (это всего 7 долларов в неделю).И это поможет вам найти множество вариантов ключевых слов, которые вы можете использовать, чтобы превзойти своих конкурентов.

Просто вставьте URL в поиск и проверьте обычные ключевые слова — мы уверены, что вы найдете много драгоценных камней SEO:

И наконец, но не в последнюю очередь, вот еще один отличный инструмент, который позволяет выполнять анализ URL и проверять наличие ключевого слова на веб-странице.

SEO Checker анализирует заголовок, описание, теги h2-H6, их правильное заполнение и их связь с содержанием веб-страницы. Кроме того, они смотрят на размер всего содержимого и на то, все ли файлы содержимого могут быть загружены и существуют.

Мы надеемся, что теперь вы знаете, как искать ключевое слово на веб-странице и найти способ проверить, какие ключевые слова лучше всего подходят для вашей страницы.Тем не менее, есть вопросы или комментарии? Рад слышать от вас!

Найти текст в документе

Ищете текст в документе? Панель Найти помогает находить символы, слова и фразы. При желании вы также можете заменить его другим текстом.

Если вы находитесь в режиме чтения, переключитесь в режим редактирования, нажав Изменить документ > Изменить в Word Web App .

Чтобы открыть панель Найти из режима редактирования, нажмите Ctrl + F или щелкните Главная> Найти .

Найдите текст, введя его в поле Искать в документе… . Word Web App начнет поиск, как только вы начнете печатать. Чтобы еще больше сузить результаты поиска, щелкните увеличительное стекло и выберите один или оба параметра поиска.

Совет: Если вы не видите увеличительного стекла, щелкните X в конце поля Искать в документе… .Увеличительное стекло появляется снова.

Когда вы вводите документ или вносите изменения, Word Web App приостанавливает поиск и очищает область Найти . Чтобы снова увидеть результаты, щелкните стрелку Следующий результат поиска или Предыдущий результат поиска .

Когда вы закончите поиск, нажмите X в конце поля Искать в документе… .