किसी भी टेक्स्ट में कीवर्ड और फ़्रेज़ डेंसिटी का विश्लेषण करें। एकल-शब्द फ़ोकस या लॉन्ग-टेल फ़्रेज़ पैटर्न खोजने के लिए 1-, 2-, और 3-शब्द n-gram के बीच स्विच करें। स्टॉप-वर्ड फ़िल्टरिंग, डेंसिटी बार चार्ट, और CSV एक्सपोर्ट।
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कीवर्ड डेंसिटी किसी शब्द या फ़्रेज़ की गणना को योग्य टोकन की कुल संख्या से विभाजित करके प्राप्त की जाती है, जिसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है। सर्च इंजन अब सटीक डेंसिटी से पेजों को रैंक नहीं करते, लेकिन चरम मान (शीर्ष कीवर्ड के लिए ~3% से काफी ऊपर) अक्सर stuffing का संकेत देते हैं और पठनीयता को नुकसान पहुँचाते हैं।
टूल टेक्स्ट को lowercase करता है, गैर-अक्षर वर्णों को हटाता है, और whitespace पर विभाजित करता है। न्यूनतम लंबाई से छोटे शब्द हटा दिए जाते हैं, और टॉगल चालू होने पर स्टॉप वर्ड फ़िल्टर हो जाते हैं।
1-शब्द डेंसिटी के लिए, प्रत्येक टोकन को सीधे गिना जाता है। 2- और 3-शब्द फ़्रेज़ के लिए, फ़िल्टरिंग के बाद एक sliding window लगातार टोकन को जोड़ता है, फिर प्रत्येक अद्वितीय फ़्रेज़ को गिनता है। डेंसिटी फ़्रेज़ windows की संख्या से विभाजित गणना है।
हरा (≥1%) सार्थक आवृत्ति को चिह्नित करता है। पीला (≥2%) उच्च तरफ है। लाल (≥3%) उस कीवर्ड या फ़्रेज़ के लिए ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन का सुझाव देता है। रंगों को कठोर नियम नहीं, बल्कि दिशानिर्देशों के रूप में लें।
टोकनाइज़ेशन के दौरान संख्याएँ, हाइफ़न, अपॉस्ट्रोफ़ी, और गैर-लैटिन लिपियाँ हटा दी जाती हैं। वर्तमान में केवल अंग्रेज़ी स्टॉप-वर्ड सूची समर्थित है। गैर-अंग्रेज़ी पाठ के लिए स्टॉप-वर्ड फ़िल्टरिंग बंद कर दें।
1-शब्द डेंसिटी प्रत्येक टोकन को व्यक्तिगत रूप से गिनती है: फ़ोकस कीवर्ड को पहचानने के लिए उपयोगी। 2- और 3-शब्द डेंसिटी सटे हुए फ़्रेज़ गिनती हैं, जो कि वह तरीका है जिससे SEO टूल लॉन्ग-टेल पैटर्न की पहचान करते हैं जिनके लिए सर्च इंजन वास्तव में रैंक करते हैं।
