Счётчик Частоты Слов Онлайн
Анализируйте частоту слов в тексте прямо в браузере — без отправки данных.
Зачем это нужно
Частота слов: быстрый текстовый анализ
SEO и контент
Анализируйте плотность ключевых слов и повторения в ваших текстах.
Полная конфиденциальность
Текст обрабатывается в браузере. Данные не передаются на сервер.
Экспорт в CSV
Скачайте таблицу частотности для анализа в Excel или Google Sheets.
Мгновенно
Анализ обновляется в реальном времени при вводе.
Как это работает
Три шага — никаких сложностей
Вставьте текст
Введите или вставьте текст для анализа частоты слов.
Просмотрите результаты
Инструмент показывает все уникальные слова и количество их вхождений, отсортированных по частоте.
Экспортируйте данные
Скопируйте таблицу или скачайте результаты в формате CSV для дальнейшего анализа.
FAQ
Остались вопросы?
Слова разделяются пробелами и знаками препинания. Стоп-слова (предлоги, союзы, артикли) можно исключить при необходимости. По умолчанию сравнение регистронезависимо: «Москва» и «москва» считаются одним словом.
Да. Список стоп-слов можно настроить: по умолчанию включены наиболее распространённые служебные слова русского и английского языков. Исключение стоп-слов позволяет сосредоточиться на значимом контенте и выявить ключевые темы текста.
Практические применения: SEO-анализ ключевых слов на странице, проверка плотности ключевых слов в статьях, стилистический анализ текста (выявление повторений), лингвистические исследования, анализ тональности по частоте позитивных и негативных слов, подготовка облаков слов.
Без лемматизации «работа», «работу», «работой» считаются разными словами. Полноценный лингвистический анализ требует лемматизатора для конкретного языка. Для большинства практических задач базовый подсчёт без лемматизации достаточно информативен.
Ограничений нет — только доступная оперативная память браузера. Для анализа книг, статей и больших документов инструмент работает без проблем.
Анализ частоты слов: от лингвистики до SEO
Частотный анализ слов — один из базовых методов вычислительной лингвистики. Закон Ципфа (1935) описывает эмпирическую закономерность: в любом естественном языке частота слова обратно пропорциональна его рангу в частотном списке. Самое частое слово встречается примерно вдвое чаще второго, втрое чаще третьего и т. д. Это распределение наблюдается в текстах на всех известных языках.
В SEO анализ частоты слов помогает оценить «плотность ключевых слов» — метрику, которую поисковые системы учитывают при оценке релевантности страницы запросу. Google рекомендует естественное распределение ключевых слов без искусственного нагромождения (keyword stuffing). Инструменты вроде Google Search Console и Semrush используют частотный анализ как часть более сложных алгоритмов.
В Data Science частотный анализ — начальный этап NLP (Natural Language Processing) пайплайнов: построение TF-IDF матриц, создание словарей для векторных представлений (word embeddings), анализ тональности. Библиотеки NLTK (Python) и spaCy предоставляют продвинутые инструменты с лемматизацией и морфологическим анализом.