ワード頻度カウンター
任意のテキストで単語の頻度をカウントします。最も一般的な単語を確認し、ストップワードをフィルタリングし、頻度テーブルをエクスポートします。
ワード頻度カウンターの使い方
- 1入力エリアにテキストを貼り付けるか入力します。
- 2カウント別にソートされた単語頻度テーブルを表示します。
- 3ストップワードフィルタリングを切り替えて、意味のある単語に焦点を当てます。
- 4頻度テーブルをエクスポートします。
Zenovayアナリティクス
関連ツール
よくある質問
キーワード密度とは何ですか？▾
キーワード密度はテキスト内でキーワードが出現する回数の総単語数に対する割合です：（キーワード数 / 総単語数）× 100。SEOでは従来1〜3%の密度を目標としていましたが、現代の検索エンジンは単純な密度指標に依存しません。キーワードの詰め込み（密度を人工的に高める）はスパムシグナルです。自然な使用とトピックの関連性に焦点を当ててください。
ストップワードとは何ですか？▾
ストップワードとは、それ自体ではほとんど意味を持たない一般的な機能語です—冠詞（the、a、an）、前置詞（in、on、at）、接続詞（and、but、or）、助動詞（is、are、was）。検索インデックスとテキスト分析でコンテンツワードに焦点を当てるためにフィルタリングされます。ストップワードの正確なリストはアプリケーションと言語によって異なります。
Zipfの法則は単語の頻度とどのように関係していますか？▾
Zipfの法則は、自然言語では任意の単語の頻度が頻度順位に対してほぼ反比例することを述べています。最も一般的な単語は2番目に一般的な単語の2倍、3番目の3倍の頻度で現れます。これは少数の単語が支配的で、ほとんどの単語が稀であることを意味します。ストップワードをフィルタリングした後も、残りの分布はほぼべき乗則に従います。
SEOのためにキーワード密度を分析するにはどうすればよいですか？▾
ページコンテンツを貼り付け、ストップワードフィルタリングを有効にして、上位10〜20語を確認します。ターゲットキーワードは自然に現れるべきです。主要キーワードが0回現れる場合は追加を検討してください。密度が3〜4%を超えると不自然に読める可能性があります。バリエーションと関連用語を確認してください。
TF-IDFとは何ですか？▾
TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）は、多くのドキュメントにわたって用語がどの程度一般的かを重み付けすることで生の頻度を改善します。ドキュメント内に頻繁に現れるが他ではほとんど現れない単語は高いTF-IDFスコアを得ます—そのドキュメントにとって重要である可能性が高いです。どこにでも現れる単語（「the」など）は、頻繁に出現しても低いスコアを得ます。TF-IDFは検索エンジンのランキングとテキスト分類の基礎です。