Contador de Frequência de Palavras
Os editores de conteúdo precisam saber se um post de blog realmente usa sua palavra-chave alvo mais do que “o” ou “e”, e se alguma palavra é usada com tanta frequência que parece um tiques. Este contador processa seu texto, filtra palavras de parada por idioma, opcionalmente agrupa variantes de palavras e lista cada palavra de conteúdo com sua contagem e porcentagem do total de palavras. Copie as 50 principais para uma planilha e você terá um relatório de análise de texto respeitável.
Como contar a frequência de palavras
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1
Cole o texto
Qualquer coisa, desde um tweet até um capítulo de livro. Quanto mais longo, mais informativo.
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2
Configure os filtros
Palavras de parada por idioma, comprimento mínimo, ignorar dígitos, stemming ligado/desligado.
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3
Processar
A ferramenta tokeniza, normaliza a caixa e conta cada token.
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4
Navegue pelos resultados classificados
Tabela de palavra, contagem e porcentagem, classificável e exportável como CSV.
Como é a saída
Para um post de blog típico de 1500 palavras, palavras de parada filtradas, stemmed:
| Classificação | Palavra | Contagem | % do total |
|---|---|---|---|
| 1 | marketing | 47 | 3.1% |
| 2 | campanha | 38 | 2.5% |
| 3 | audiência | 29 | 1.9% |
| 4 | 27 | 1.8% | |
| … |
Se a palavra que você queria classificar não está entre as 5 principais, o post provavelmente não está focado o suficiente nessa palavra-chave. Se uma palavra que você não pretendia está no topo, você tem um tiques verbal inconsciente.
Metas de densidade de palavras-chave de SEO
A orientação atual de SEO é mais permissiva em comparação a 2015:
- 1-2% para a palavra-chave principal é suficiente.
- 0.5-1% para palavras-chave secundárias ou termos LSI.
- Mais de 3% corre o risco de ser sinalizado como excesso de palavras-chave, especialmente se o termo parecer não natural no contexto.
- A palavra-chave alvo deve aparecer no título, H1, primeiro parágrafo e pelo menos um subtítulo, independentemente da densidade do corpo.
Qualidade supera densidade por uma ampla margem nas classificações de 2026.
Stemming e lematização
- Stemming (algoritmo de Porter) corta terminações de palavras:
running,runs,ran→run. Rápido, mas às vezes produz palavras não existentes (happily→happili). - Lematização retorna formas de dicionário:
better→good. Mais preciso, mas requer um dicionário de idiomas.
A ferramenta suporta stemming de Porter para inglês e stemming básico para línguas românicas. A lematização está disponível apenas para inglês.
Casos de uso além do SEO
- Edição para uso excessivo. Identificando “apenas”, “realmente”, “na verdade” como preenchimento em rascunhos iniciais.
- Nível de leitura. Palavras de conteúdo de alta frequência indicam reutilização de vocabulário; uma passagem de dicionário achata a distribuição.
- Auditorias de conteúdo. Executar frequência em 100 posts de blog mostra quais tópicos você cobre mais do que percebe.
- Escrita acadêmica. Verificando se os conceitos-chave da declaração de tese realmente se repetem pelos capítulos.
Perguntas frequentes
Um contador de palavras fornece totais: 1.500 palavras na sua peça. Um contador de frequência fornece contagens por palavra: “marketing” aparece 47 vezes. Ferramentas diferentes para perguntas diferentes.
Para análise de densidade de SEO, o stemming geralmente reflete melhor o que os motores de busca fazem — o Google relaciona “run”, “running” e “ran” como relacionados. Para análise literária, formas exatas preservam escolhas estilísticas.
Por padrão, não. Ative “incluir palavras de parada” se você quiser a distribuição bruta incluindo “o”, “e”, “de”. Essa visão é útil para legibilidade, mas distrai na análise de conteúdo.
Não. Toda tokenização e contagem acontece no seu navegador.