عداد تكرار الكلمات
يحتاج محررو المحتوى إلى معرفة ما إذا كان منشور المدونة يستخدم الكلمة المفتاحية المستهدفة بشكل أكثر من استخدام كلمتي “the” أو “and”، وما إذا كانت أي كلمة تُستخدم بشكل متكرر لدرجة تبدو وكأنها عادة روتينية (tic). يقوم هذا الأداة بمعالجة نصك، وتصفية الكلمات غير المهمة حسب اللغة، وإمكانية دمج أشكال الكلمات المختلفة معًا، بالإضافة إلى إعداد قائمة بكل كلمة موجودة في النص مع عدد تكراراتها والنسبة المئوية بالنسبة إلى إجمالي الكلمات. قم بنسخ أفضل 50 كلمة إلى جدول بيانات، وستحصل على تقرير تحليل نصي موثوق به.
كيف تحسب تكرار الكلمات؟
-
1
لصق النص
يمكن أن يتراوح النص بين تغريدة وفصل كتاب؛ وكلما كان أطول، زادت معلوماته.
-
2
تصفية التكوينات
الكلمات الممنوعة لكل لغة، الحد الأدنى للطول، تجاهل الأرقام، تفعيل/تعطيل عملية استخلاص الجذور النحاسية.
-
3
العملية
يقوم الأداة بتحويل النص إلى وحدات رمزية، وتصحيح أحرف الكلاسيكية (أحرف كبيرة/صغيرة)، وحساب عدد كل وحدة رمزية.
-
4
تصفح النتائج المرتبة
جدول يحتوي على عدد الكلمات والنسبة المئوية، ويمكن ترتيبه وتصديره بصيغة CSV.
ما يبدو عليه الناتج
بالنسبة لمقالة مدونة نموذجية مكونة من 1500 كلمة، تم تصفية الكلمات التوقفية واستخلاص جذورها:
| الترتيب | الكلمة | العدد | النسبة المئوية من الإجمالي |
|---|---|---|---|
| 1 | التسويق | 47 | 3.1% |
| 2 | حملة | 38 | 2.5% |
| 3 | الجمهور | 29 | 1.9% |
| 4 | بريد إلكتروني | 27 | 1.8% |
| … |
إذا لم تكن الكلمة التي كنت ترغب في تحقيق مرتبة لها ضمن المراكز الخمس الأولى، فمن المحتمل أن المنشور لا يركز بشكل كافٍ على تلك الكلمة المفتاحية. أما إذا ظهرت كلمة لم تكن نيتها استخدامها في المقدمة، فهذا يشير إلى وجود عادة لفظية غير واعية.
أهداف كثافة الكلمات المفتاحية لمحركات البحث
تُعد التوجيهات الحالية في مجال تحسين محركات البحث أكثر تسامحًا مقارنة بتلك الصادرة في عام 2015.
- نسبة 1–2٪ بالنسبة للمفتاح الرئيسي تُعد كافية تمامًا.
- 0.5–1٪ بالنسبة للمصطلحات الثانوية أو مصطلحات LSI.
- تزيد نسبة المخاطر عن 3٪ من أن يتم تصنيف النص على أنه يحتوي على كميات كبيرة من الكلمات المفتاحية، خاصة إذا بدا هذا المصطلح غير طبيعي في السياق. يجب أن تظهر الكلمة المفتاحية المستهدفة في العنوان، والبند H1، والفقرة الأولى، وأحد العناوين الفرعية على الأقل، بغض النظر عن كثافة نص المحتوى.
تتفوق الجودة على الكثافة بفارق كبير في تصنيفات عام 2026.
استخلاص الجذور وتصنيف الكلمات
- استئصال النهايات (خوارزمية بورتر): يقوم بقطع نهايات الكلمات؛ مثلاً:
running،runs،ran→run. هذه الطريقة سريعة، لكنها قد تنتج كلمات غير صحيحة أحيانًا (مثلhappily→happili). - تُعيد عملية “التحويل إلى أشكال القواميس” الأشكال الموجودة في القاموس، مثل:
better→good؛ وهي أكثر دقة، لكنها تتطلب استخدام قاموس لغوي.
يدعم الأداة تقنية استخلاص الجذور (Porter stemming) للغة الإنجليزية، بالإضافة إلى تقنية الاستخلاص الأساسية للغات الرومانسية؛ أما عملية التحويل إلى أشكال لغوية موحدة (Lemmatising) فهي متاحة فقط للغة الإنجليزية.
حالات الاستخدام التي تتجاوز مجال تحسين محركات البحث
- التصحيح بسبب الاستخدام المفرط: اكتشف استخدام عبارات مثل “ فقط “، “ حقًا “، و” في الواقع “ كعبارات تعبئة في المسودات الأولى.
- مستوى القراءة: تشير الكلمات المحتوية ذات التكرار العالي إلى إعادة استخدام المفردات؛ ويؤدي استخدام القاموس إلى تجانس توزيع هذه الكلمات.
- تدقيق المحتوى: يُظهر تكرار نشر المقالات عبر 100 منشور على المدونة المواضيع التي تتناولها بشكل أكثر مما تتخيل.
- الكتابة الأكاديمية: التحقق من أن المفاهيم الأساسية لعرض الفكرة الرئيسية تظهر بشكل متكرر عبر فصول الكتاب.
الأسئلة الشائعة
يُقدِّم عداد الكلمات إجمالي عدد الكلمات في النص، وهو 1500 كلمة؛ بينما يُظهر عداد التكرار عدد مرات ظهور كل كلمة على حدة؛ فمثلاً، تظهر كلمة “marketing” 47 مرة. وتختلف الأدوات المستخدمة باختلاف الأسئلة المطروحة.
في تحليل كثافة محركات البحث، يعكس عملية استخلاص الجذور (stemming) عادةً ما تتميز به هذه المحركات بشكل أفضل؛ فمثلاً، يصنف جوجل الكلمات “run” و“running“ و“ran“ على أنها مرتبطة ببعضها البعض. أما في التحليل الأدبي، فإن الأشكال الدقيقة تحافظ على الاختيارات النمطية المميزة لكل نص.
بشكل افتراضي، لا يتم تفعيل هذا الخيار. قم بتفعيل خيار “تضمين الكلمات المعلقة” إذا كنت ترغب في عرض البيانات الخام التي تتضمن كلمات مثل “the” و“And“ و“of“. هذه النظرة مفيدة لتحسين قابلية القراءة، لكنها قد تشتت الانتباه أثناء تحليل المحتوى.
لا، يتم كل عمليات التجزئة والعد داخل متصفحك.
أدوات ذات صلة
عداد الكلمات
عد الكلمات والرموز والجمل والفقرات مع أخذ وقت القراءة وكثافة الكلمات المفتاحية الرئيسية في الاعتبار بالنسبة للمقالات والمنشورات والنصوص التوضيحية.
عدد كلمات الانتقال
عد كلمات الانتقال مثل "ومع ذلك"، و"وبالتالي"، و"بالإضافة إلى ذلك" في نصك، وقارن بين تلك التي تستخدمها بشكل مفرط وتلك التي تتجاهلها.
عداد الأحرف
احسب عدد الأحرف في أي نص مع المسافات أو بدونها. يتتبع أيضا الكلمات والجمل والفقرات ووقت القراءة.
مُخلط الكلمات
قم بخلط أحرف كل كلمة في النص مع الحفاظ على الحرف الأول والأخير دون تغيير. مثالي للألغاز والألعاب.
مُحوّل PDF إلى Word
حوّل ملفات PDF إلى مستندات Word قابلة للتحرير بالكامل، مع الحفاظ على العناوين والقوائم والصور والجداول. تُعالج ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا تلقائيًا باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR).
مولد كلمات عشوائية
قم بتوليد كلمات إنجليزية عشوائية، وافilterها حسب نوع النطق أو الطول أو مستوى الصعوبة، ثم نسخها بنقرة واحدة.