Tool für Keywords und Phrasen

1. Text hinzufügen

   Fügen Sie ihn in das Feld ein oder ziehen Sie eine .txt-, .md-, .csv-, .html-, .docx-, .odt- oder .rtf-Datei hinein. Alles wird auf Ihrem Gerät gelesen, nichts wird hochgeladen.

2. Ranking wählen

   Häufigkeit sortiert danach, wie oft ein Wort vorkommt. Relevanz nutzt RAKE und bewertet eine Phrase nach der Gesellschaft, in der ihre Wörter stehen — so steigt das Thema des Dokuments in der Regel über das, was sich lediglich wiederholt.

3. Filter einstellen

   Legen Sie Listengröße und Mindestwortlänge fest, stellen Sie die Stoppwortliste auf Ihre Sprache um und entscheiden Sie, ob Ziffern, Apostrophe und Bindestriche zu einem Wort gehören.

4. Ziel-Keyword prüfen

   Geben Sie den Begriff ein, den Sie optimieren, um Anzahl, Dichte und die Frage zu sehen, ob er in den ersten 100 Wörtern vorkommt.

5. Exportieren

   Laden Sie die vollständige Liste als Text oder als reine Wortliste herunter. CSV und JSON enthalten alle Spalten, und ein Stapel von Dokumenten lädt als ein einziges Archiv.

Finden Sie heraus, was ein Text tatsächlich betont: welche Begriffe ihn tragen, wie dicht sie auftreten, welche Phrasen sich wiederholen und ob der Begriff, den Sie optimieren, früh genug erscheint. Nichts verlässt Ihr Gerät, es ist also unbedenklich für unveröffentlichte Entwürfe und Kundenarbeit.

Vorteile

• Sortierte Liste: sehen, was sich wiederholt, mit Anzahl und Dichte nebeneinander.
• Relevanz-Ranking: das Thema des Dokuments zeigen, nicht nur sein häufigstes Wort.
• Phrasen: Folgen aus 2 bis 5 Wörtern, eine Länge oder alle zugleich.
• Platzierung: wissen, ob ein Begriff in den ersten 100 Wörtern vorkommt.
• Zielverfolgung: Anzahl, Dichte und Position eines Keywords direkt prüfen.
• Export: Text, Wortliste, CSV oder JSON — immer die vollständige Liste.

Der Text wird einmal in eine kompakte Form gelesen, und jeder Filter, den Sie danach ändern, sortiert diese Form neu, statt den Text erneut zu lesen. Deshalb aktualisiert sich die Liste so schnell, wie Sie einen Regler bewegen — auch bei einem langen Dokument.

Was das Tool tut

• Zerlegen: an Unicode-Buchstaben- und Zifferngrenzen trennen; Apostrophe und Bindestriche verbinden Wörter, wenn Sie es verlangen.
• Zählen: jedes eigenständige Wort summieren, mit Groß-/Kleinschreibung zusammengefasst, sofern nicht anders eingestellt.
• Filtern: Wörter unterhalb der Mindestlänge und Wörter der gewählten Stoppwortliste verwerfen.
• Sortieren: nach Häufigkeit oder nach RAKE-Relevanzwert, dann die ersten N behalten.
• Phrasieren: Folgen aus 2 bis 5 Wörtern auf demselben Strom zählen, nie über Satzzeichen hinweg.
• Messen: Dichte, Position des ersten Vorkommens und Markierung für frühe Platzierung je Zeile.

Dichte sind Vorkommen geteilt durch die Gesamtzahl der Wörter, als Prozentsatz. Es ist die Zahl, mit der die meisten Keyword-Werkzeuge aufmachen, und sie ist nützlicher als eine reine Anzahl, weil sie zwischen unterschiedlich langen Dokumenten vergleichbar ist: sechs Nennungen in einem 300-Wort-Beitrag und sechs in einem 3.000-Wort-Leitfaden sind sehr verschiedene Dinge.

Was die Zahlen bedeuten

• Dieselbe Formel wie bei den gängigen Dichteprüfern, ein Wert von hier ist also mit einem Wert von dort vergleichbar.
• Google veröffentlicht kein Dichteziel. Jeder Schwellenwert, den Sie lesen — auch der unten — ist eine redaktionelle Konvention, keine Regel.
• Oberhalb von etwa 3 % für ein Einzelwort oder 2 % für eine Phrase raten SEO-Werkzeuge üblicherweise zu einem zweiten Blick. Solche Zeilen tragen eine Markierung.
• Unter 200 Wörtern dominiert die Wortzahl das Verhältnis, deshalb wird nichts markiert: In einer 20-Wort-Notiz liegt jedes vorhandene Wort bei 5 %.
• Eine hohe Dichte ist nicht automatisch falsch. Ein Glossareintrag über einen Begriff wiederholt ihn zu Recht.

Nach Häufigkeit zu sortieren beantwortet „was wiederholt sich“, und das ist oft nicht das Thema des Dokuments. Das Relevanz-Ranking nutzt RAKE, ein Verfahren für ein einzelnes Dokument, das keinen Korpus braucht: Es schneidet den Text an Stoppwörtern und Satzzeichen in Kandidatenphrasen und bewertet jedes Wort danach, wie oft es in längeren Phrasen statt allein steht.

Wann welches

• Häufigkeit passt zu Redaktionsfragen — was verwende ich zu oft, und wie oft kommt mein Zielbegriff vor?
• Relevanz passt zur Frage „worum geht es in diesem Dokument?“, die Häufigkeit schlecht beantwortet.
• RAKE belohnt Wörter, die mit anderen inhaltstragenden Wörtern zusammenstehen, mehrwortige Themen steigen also über einzelne häufige Wörter.
• Relevanz bewertet eine nur einmal vorkommende Phrase so hoch, wie ihre Wörter es verdienen — deshalb steht die Anzahl neben dem Wert und wird nicht verborgen.
• Keines von beidem sind Suchvolumendaten. Beide beschreiben den Text vor Ihnen.

Wo ein Begriff zuerst auftaucht, zählt ebenso wie wie oft. Jede Zeile zeigt die Position ihres ersten Vorkommens, in Wörtern gezählt, und trägt eine Markierung, wenn diese Position in den ersten 100 Wörtern liegt.

Platzierung nutzen

• Ein Zielbegriff, der erst bei Wort 900 auftaucht, wird nicht eingeführt, sondern nur erwähnt.
• Die ersten 100 Wörter sind ein übliches Fenster für Einleitung, Zusammenfassung oder Vorspann.
• Das Ziel-Keyword-Feld meldet dieselbe Position für den von Ihnen genannten Begriff, auch für mehrwortige Begriffe.
• Ein mehrwortiges Ziel wird als zusammenhängende Folge gesucht: „Keyword-Extraktion“ trifft nicht auf „Extraktion von Keywords“ zu.

Text einfügen oder eine Datei ablegen. Alles wird auf Ihrem Gerät gelesen — für keines dieser Formate gibt es einen Upload-Schritt, auch nicht für die Textverarbeitungsformate.

Unterstützt und nicht unterstützt

• Reiner Text und Daten: .txt, .text, .md, .markdown, .csv, .tsv und .log.
• Markup: .html, .htm und .xml. Tags werden entfernt, Skripte und Stylesheets verworfen, damit Seitencode nie in Ihrer Keyword-Liste landet.
• Textverarbeitung: .docx, .docm, .dotx, .dotm, .odt, .ott, .rtf und das ältere .doc — inklusive Kopf- und Fußzeilen, Fußnoten, Listen und Tabellen.
• In UTF-8 oder UTF-16 kodierter Text wird automatisch erkannt, ein als Unicode gespeicherter Export aus einem Windows-Editor wird also korrekt gelesen.
• PDFs werden hier nicht gelesen. Das Werkzeug PDF zu Text extrahiert sie, und das Ergebnis lässt sich direkt hier einfügen.

Die Liste ehrlich lesen

• Häufigkeit hebt Wiederholung hervor, was nicht dasselbe ist wie Bedeutung für einen Leser oder eine Suchmaschine.
• Nutzen Sie Phrasen, um wiederholte Formulierungen zu erkennen, die eine Einzelwortliste nicht zeigen kann.
• Wenden Sie Stoppwort- und Längenfilter an, bevor Sie eine Schlussfolgerung ziehen — eine ungefilterte Liste ist überwiegend Grammatik.
• Vergleichen Sie zwei Entwürfe, indem Sie beide analysieren und ansehen, was sich verschoben hat, statt eine einzelne Liste zu betrachten.

Artikelgliederungen, Lernzusammenfassungen, Content-QA, Analysen von Wettbewerberseiten und schnelle „was habe ich überstrapaziert?“-Prüfungen.

Ideale Anwendungsfälle

• Redigieren: überstrapazierte Wörter erkennen, bevor der Leser es tut.
• Schreiben: Phrasenechos über einen langen Text hinweg finden.
• SEO-Prüfung: Dichte und Platzierung eines Zielbegriffs in einem Durchgang prüfen.
• Lehre: zeigen, was Tokenisierung und Stoppwörter tatsächlich bewirken.
• Datenschutz: unveröffentlichten oder Kundentext ohne Upload analysieren.
• Vorbereitung: Begriffe vorauswählen, bevor sie in ein Recherchewerkzeug gehen.

Wie die Zahlen entstehen, damit Sie beurteilen können, was sie wert sind.

Kernpunkte

• Die Stoppwortlisten sind vollständige veröffentlichte Listen, keine Handvoll Wörter: 179 Einträge für Englisch und vergleichbare Listen für Spanisch, Französisch, Deutsch, Portugiesisch und Indonesisch.
• Ein Wort ist eine Folge von Unicode-Buchstaben und optional Ziffern — Unterstriche sind Trenner, snake_case zählt also als zwei Wörter.
• Phrasen überschreiten niemals Satzzeichen: Zwei Wörter beiderseits eines Punktes zählen nicht als Phrase.
• Werden die Wortfilter auf Phrasen angewendet, BRICHT ein entferntes Wort die Phrase, statt seine Nachbarn zusammenzukleben.
• Die Dichte nutzt die Gesamtzahl der Wörter als Nenner, einschließlich der von den Filtern entfernten.
• Hohe Häufigkeit ist nicht dasselbe wie thematische Bedeutung oder Suchintention.

Gleichen Sie mit Ihrem redaktionellen oder SEO-Ablauf ab, statt eine einzelne Liste als Antwort zu behandeln.

Qualitätstipps

• Bereinigen Sie Markup zuerst zu reinem Text, oder öffnen Sie die .html direkt und lassen Sie das Werkzeug sie bereinigen.
• Probieren Sie mehrere Mindestlängen; die passende hängt von der Sprache ab.
• Stellen Sie die Stoppwortliste auf die Sprache des Textes um, nicht auf die der Oberfläche.
• Lesen Sie Dichte und Platzierung zusammen — eine frühe Nennung mit geringer Dichte schlägt oft eine späte mit hoher.
• Bei Code oder Protokollen dominieren erwartungsgemäß Bezeichner; das ist der Text, kein Fehler der Zählung.

Wann man sich nicht darauf verlassen sollte

• Lemmatisierung oder Stemming: „laufen“ und „laufend“ zählen als verschiedene Wörter.
• Keyword-Berichte mit rechtlicher, medizinischer oder Compliance-Verbindlichkeit.
• Suchnachfrage, Wettbewerb oder Intention — nichts davon kann ein reines Textwerkzeug wissen.
• Sprachen, die Wörter nicht durch Leerzeichen trennen, wo eine Zählung nach Wortgrenzen nicht aussagekräftig ist.

Empfohlener Keyword-Ablauf

• Extrahieren Sie zuerst mit Relevanz-Ranking, um das Thema zu sehen, und wechseln Sie dann zur Häufigkeit, um Wiederholungen zu prüfen.
• Nennen Sie Ihr Ziel-Keyword und prüfen Sie Dichte und Platzierung, bevor Sie etwas ändern.
• Gleichen Sie mit dem Lesbarkeitsprüfer, der Textanalyse und dem Worthäufigkeitszähler ab.
• Prüfen Sie die engere Auswahl mit einem eigenen Recherchewerkzeug auf Intention und Nachfrage.

Die Zerlegung ist regelbasiert statt linguistisch, sie lemmatisiert also nicht und setzt voraus, dass Wörter durch Leerzeichen oder Satzzeichen getrennt sind. Kostenlos öffnen Sie Dokumente bis 10 MB; Pro ist stattdessen durch Ihr eigenes Gerät begrenzt und stellt bis zu 20 Dokumente in die Warteschlange. Die Seite benötigt JavaScript, alles danach läuft offline.

Für ein vollständigeres Bild eines Entwurfs kombinieren Sie diesen Extraktor mit der Textanalyse, dem Worthäufigkeitszähler, dem Lesbarkeitsprüfer und dem Wortzähler.

Das Zählen läuft außerhalb des Hauptthreads, die Seite bleibt also bedienbar, während ein langes Dokument analysiert wird, und das Ändern eines Filters sortiert die vorhandenen Ergebnisse neu, statt den Text erneut zu lesen.

• Textanalyse
• Wortzähler
• Lesbarkeitsprüfer
• Texte zusammenführen
• Worthäufigkeit
• Textstatistik
• Doppelte Zeilen entfernen
• Text aufteilen
• PDF zu Text
• Word zu Text