词频计数器
步 1 / 4
Word frequency counter
内容编辑需要确认博客文章中目标关键词的实际使用频率是否高于“the”或“and”，并判断是否存在某个词汇因出现过于频繁而显得生硬（类似语法错误）。该工具可对文本进行分析处理：按语言过滤停用词、可选地整合词形变体，并列出每个内容词的出现次数及其占总词数的比例。将排名前50的词汇复制到电子表格中，即可生成一份高质量的文本分析报告。
如何统计词频
-
1
粘贴文本
内容可以是推文，也可以是书籍章节；篇幅越长，信息量越大。
-
2
配置过滤器
每种语言的停用词数量、最小长度、忽略数字、词干化开关。
-
3
流程；过程
工具会对每个标记进行分词处理、统一大小写格式，并统计每个标记的数量。
-
4
浏览排序后的结果
词汇表、词频及百分比统计表，支持排序并可导出为CSV格式。
输出内容示例
对于一篇典型的1500字博客文章，已对停用词进行过滤并提取词干：
| 排名 | Word | 数量 | 占总数百分比 |
|---|---|---|---|
| 1 | 营销 | 47 | 3.1% |
| 2 | 活动 | 38 | 2.5% |
| 3 | 观众数量 | 29 | 1.9% |
| 4 | 电子邮件 | 27 | 1.8% |
| … |
如果你希望排名靠前的关键词未能进入前五名，说明该帖子可能对该关键词的关注度不足；若出现非预期关键词位居榜首，则可能存在无意识的语言习惯性表达。
SEO 关键词密度目标值
与2015年相比，当前的SEO指南更为宽松：
- 对于主要关键词而言，1–2%的占比已经足够了。
- 对于次要关键词或LSI术语，比例为0.5–1%。
- 风险超过3%会被标记为关键词堆砌，尤其是当该术语在上下文中显得不自然时。 目标关键词应出现在标题、H1层级、首段以及至少一个小标题中，无论正文内容密度如何。
在2026年的排名中，质量远胜于数量。
根词提取与词形还原
- 词干提取（Porter算法）可处理词尾：
running、runs、ran→run。该方法速度较快，但有时会产生非词结果（例如happily→happili）。 - 词形转换可返回词典形式：
better→good。结果更为准确，但需使用语言词典。
该工具支持英语的波特词干提取以及罗曼语族语言的基础词干提取。词形还原功能仅适用于英语。
超越 SEO 的应用场景
- **针对过度使用进行修改。**在初稿中识别出作为填充词使用的“just”、“really”和“actually”。
- **阅读难度等级。**高频词汇表明词汇被重复使用；使用同义词词典可使分布趋于均匀。
- 内容审核。 对100篇博客文章的发布频率进行分析，可发现您涉及的主题数量远超您的预期。
- **学术写作。**核查论点陈述中的核心概念是否在各章节中反复出现。
常见问题
词频统计器可显示总词数：您的文章中共有1,500个单词；词频统计器则可显示每个单词出现次数：“marketing”一词共出现47次。不同工具适用于不同的分析需求。
在SEO密度分析中，词干提取通常能体现搜索引擎的优势——谷歌会将“run”、“running”和“ran”视为相关词汇进行匹配；而在文学分析中，精确词形则能保留风格特征。
默认为否。如需在原始分布中包含“the”、“and”、“of”等词，可切换“包含停用词”选项。此视图有助于提升可读性，但可能影响内容分析的准确性。
不。所有分词和计数操作均在您的浏览器中完成。