Herramienta de Keywords y Frases

1. Añade tu texto

   Pégalo en el cuadro o suelta un archivo .txt, .md, .csv, .html, .docx, .odt o .rtf. Todo se lee en tu dispositivo y nada se sube.

2. Elige cómo se ordenan los resultados

   Frecuencia ordena por cuántas veces aparece una palabra. Relevancia usa RAKE, que puntúa una frase por la compañía que llevan sus palabras, así que el tema del documento suele subir por encima de lo que solo se repite.

3. Ajusta los filtros

   Fija el tamaño de la lista y la longitud mínima, cambia la lista de palabras vacías a tu idioma y decide si los dígitos, apóstrofos y guiones forman parte de una palabra.

4. Comprueba una palabra clave objetivo

   Escribe el término que estás optimizando para ver su recuento, su densidad y si aparece dentro de las primeras 100 palabras.

5. Exporta

   Descarga la lista completa como texto plano o lista de palabras. CSV y JSON incluyen todas las columnas, y un lote de documentos se descarga como un único archivo comprimido.

Descubre qué enfatiza realmente un texto: qué términos lo sostienen, con qué densidad aparecen, qué frases se repiten y si el término que estás optimizando aparece lo bastante pronto. Nada sale de tu dispositivo, así que es seguro ejecutarlo sobre borradores sin publicar y trabajo de clientes.

Ventajas

• Lista ordenada: ve qué se repite, con recuentos y densidad uno al lado del otro.
• Ranking por relevancia: saca a la luz el tema del documento, no solo su palabra más frecuente.
• Frases: secuencias de 2 a 5 palabras, un tamaño o todos a la vez.
• Ubicación: sabe si un término aparece en las primeras 100 palabras.
• Seguimiento de objetivo: comprueba directamente el recuento, la densidad y la posición de una palabra clave.
• Exportación: texto, lista de palabras, CSV o JSON, siempre la lista completa.

El texto se lee una sola vez a una forma compacta, y cada filtro que cambias después reordena esa forma en lugar de releer el texto. Por eso la lista se actualiza tan rápido como mueves un deslizador, incluso en un documento largo.

Qué hace la herramienta

• Tokenizar: dividir en los límites de letras y números Unicode; los apóstrofos y guiones unen palabras cuando se lo pides.
• Contar: sumar cada palabra distinta, unificando mayúsculas salvo que actives la extracción sensible a mayúsculas.
• Filtrar: descartar palabras por debajo de la longitud mínima y las de la lista de vacías elegida.
• Ordenar: por frecuencia o por puntuación de relevancia RAKE, y quedarse con las N primeras.
• Frasear: contar secuencias de 2 a 5 palabras sobre el mismo flujo, nunca a través de la puntuación.
• Medir: densidad, posición de la primera aparición y marca de aparición temprana en cada fila.

La densidad son las apariciones divididas entre el total de palabras, en porcentaje. Es el número con el que abren la mayoría de las herramientas de keywords, y resulta más útil que un recuento bruto porque es comparable entre documentos de distinta longitud: seis menciones en un post de 300 palabras y seis en una guía de 3.000 son cosas muy distintas.

Qué significan las cifras

• La misma fórmula que usan los comprobadores de densidad habituales, así que una cifra de aquí es comparable con una de allí.
• Google no publica ningún objetivo de densidad. Cualquier umbral que leas, incluido el de abajo, es una convención editorial, no una regla.
• Por encima de un 3% para una palabra suelta, o un 2% para una frase, es donde las herramientas SEO sugieren convencionalmente revisar. Esas filas llevan una marca.
• Por debajo de 200 palabras el cociente lo domina el número de palabras, así que no se marca nada: en una nota de 20 palabras cada palabra presente está al 5%.
• Una densidad alta no es automáticamente un error. Una entrada de glosario sobre un término lo repite con razón.

Ordenar por frecuencia responde a "qué se repite", que a menudo no es de lo que trata el documento. El ranking por relevancia usa RAKE, un método de documento único que no necesita corpus: corta el texto en frases candidatas en las palabras vacías y la puntuación, y puntúa cada palabra según con qué frecuencia aparece dentro de frases largas en lugar de sola.

Cuándo usar cada uno

• La frecuencia sirve para preguntas de edición: ¿qué estoy usando de más y cuántas veces aparece mi término objetivo?
• La relevancia sirve para la pregunta "¿de qué trata este documento?", que la frecuencia responde mal.
• RAKE premia las palabras que acompañan a otras palabras con contenido, así que los temas de varias palabras suben por encima de términos comunes sueltos.
• La relevancia puntúa alto una frase que aparece una sola vez si sus palabras lo merecen, por eso el recuento se muestra junto a la puntuación en lugar de ocultarse.
• Ninguno de los dos es dato de volumen de búsqueda. Ambos describen el texto que tienes delante.

Dónde aparece un término por primera vez importa tanto como cuántas veces. Cada fila muestra la posición de su primera aparición, contada en palabras, y lleva una marca cuando esa posición cae dentro de las primeras 100 palabras.

Usar la ubicación

• Un término objetivo que aparece por primera vez en la palabra 900 no se está introduciendo, se está mencionando.
• Las primeras 100 palabras son una ventana convencional para una introducción, un resumen o un párrafo de entrada.
• El panel de palabra clave objetivo informa de la misma posición para el término que indiques, incluidos términos de varias palabras.
• Un objetivo de varias palabras se busca como secuencia contigua, así que "extracción de palabras" no coincide con "extracción de las palabras".

Pega texto o suelta un archivo. Todo se lee en tu dispositivo: no hay paso de subida para ninguno de estos formatos, tampoco para los de procesador de textos.

Compatibles y no compatibles

• Texto plano y datos: .txt, .text, .md, .markdown, .csv, .tsv y .log.
• Marcado: .html, .htm y .xml. Se quitan las etiquetas, y se descartan scripts y hojas de estilo para que el código de la página nunca llegue a tu lista.
• Procesadores de texto: .docx, .docm, .dotx, .dotm, .odt, .ott, .rtf y el antiguo .doc, con encabezados, pies, notas, listas y tablas incluidos.
• El texto codificado en UTF-8 o UTF-16 se detecta automáticamente, así que una exportación guardada como Unicode desde un editor de Windows se lee correctamente.
• Los PDF no se leen aquí. La herramienta PDF a texto los extrae, y el resultado se pega directamente en esta página.

Leer la lista con honestidad

• La frecuencia destaca la repetición, que no es lo mismo que la importancia para un lector o para un buscador.
• Usa las frases para detectar repeticiones que una lista de palabras sueltas no puede mostrar.
• Aplica los filtros de vacías y longitud antes de sacar cualquier conclusión: una lista sin filtrar es sobre todo gramática.
• Compara dos borradores ejecutando cada uno y mirando qué se ha movido, en lugar de mirar una sola lista.

Esquemas de artículos, resúmenes de estudio, control de calidad de contenidos, análisis de páginas de la competencia y comprobaciones rápidas de "¿qué he usado de más?".

Casos de uso ideales

• Edición: detectar palabras sobreusadas antes que el lector.
• Redacción: encontrar ecos de frases a lo largo de un texto largo.
• Revisión SEO: comprobar densidad y ubicación de un término objetivo de una sola pasada.
• Docencia: demostrar qué hacen realmente la tokenización y las palabras vacías.
• Privacidad: analizar texto sin publicar o de clientes sin subir nada.
• Preparación: preseleccionar términos antes de llevarlos a una herramienta de investigación.

Cómo se producen las cifras, para que puedas juzgar cuánto valen.

Puntos clave

• Las listas de palabras vacías son listas publicadas completas, no un puñado de palabras: 179 entradas para inglés y listas comparables para español, francés, alemán, portugués e indonesio.
• Una palabra es una secuencia de letras Unicode y, opcionalmente, dígitos; los guiones bajos son separadores, así que snake_case cuenta como dos palabras.
• Las frases nunca cruzan la puntuación, así que dos palabras a ambos lados de un punto no cuentan como frase.
• Aplicar los filtros de palabras a las frases ROMPE la frase en la palabra eliminada en lugar de pegar sus vecinas.
• La densidad usa el total de palabras como denominador, incluidas las que los filtros quitaron de la lista.
• Una frecuencia alta no equivale a importancia temática ni a intención de búsqueda.

Contrasta con tu flujo editorial o SEO en lugar de tratar una sola lista como una respuesta.

Consejos de calidad

• Limpia el marcado a texto plano primero, o abre el .html directamente y deja que la herramienta lo limpie.
• Prueba varios valores de longitud mínima; el adecuado depende del idioma.
• Cambia la lista de palabras vacías al idioma del texto, no al de la interfaz.
• Lee densidad y ubicación juntas: una mención temprana con densidad baja suele valer más que una tardía con densidad alta.
• En código o registros, espera que dominen los identificadores; eso es el texto, no un fallo del recuento.

Cuándo no confiar en ello

• Lematización o derivación: "correr" y "corriendo" se cuentan como palabras distintas.
• Informes de palabras clave con validez legal, médica o de cumplimiento.
• Demanda de búsqueda, competencia o intención, que ninguna herramienta basada solo en texto puede conocer.
• Idiomas que no separan las palabras con espacios, donde un recuento por límites de palabra no es significativo.

Flujo de trabajo recomendado

• Extrae primero con ranking por relevancia para ver de qué trata el documento, y luego cambia a frecuencia para auditar la repetición.
• Indica tu palabra clave objetivo y comprueba su densidad y ubicación antes de editar nada.
• Contrasta con el comprobador de legibilidad, el analizador de texto y el contador de frecuencia de palabras.
• Valida la lista corta con una herramienta de investigación específica para intención y demanda.

La tokenización se basa en reglas, no en lingüística, así que no lematiza y asume que las palabras se separan con espacios o puntuación. La versión gratuita abre documentos de hasta 10 MB; Pro se limita a tu propio dispositivo y encola hasta 20 documentos a la vez. La página necesita JavaScript y, a partir de ahí, todo funciona sin conexión.

Para una visión más completa de un borrador, combina este extractor con el analizador de texto, el contador de frecuencia de palabras, el comprobador de legibilidad y el contador de palabras.

El recuento se ejecuta fuera del hilo principal, así que la página sigue respondiendo mientras se analiza un documento largo, y cambiar un filtro reordena los resultados existentes en lugar de releer el texto.

• Analizador de texto
• Contador de palabras
• Comprobador de legibilidad
• Combinar textos
• Frecuencia de palabras
• Estadísticas de texto
• Eliminar líneas duplicadas
• Dividir texto
• PDF a texto
• Word a texto