เครื่องนับความถี่ของคำ (Word Frequency Counter)
บรรณาธิการเนื้อหาจำเป็นต้องตรวจสอบว่าโพสต์บล็อกใช้คำสำคัญเป้าหมายบ่อยกว่าคำว่า “the” หรือ “and” จริงหรือไม่ และมีคำใดที่ถูกใช้บ่อยจนดูเหมือนเป็นรูปแบบการใช้คำที่ซ้ำซากหรือไม่ โปรแกรมนี้จะประมวลผลข้อความของคุณ โดยกรองคำที่ไม่มีความหมายตามภาษา (stopwords) รวมถึงแยกรูปแบบคำต่างๆ เป็นรากคำ (stemming) หากต้องการ และแสดงรายชื่อคำทั้งหมดพร้อมจำนวนครั้งที่ปรากฏและเปอร์เซ็นต์ของคำทั้งหมด จากนั้นคัดลอกคำที่มีความถี่สูงสุด 50 คำไปยังตารางสเปรดชีต ก็จะได้รายงานการวิเคราะห์ข้อความที่มีคุณภาพ
วิธีการนับความถี่ของคำ
-
1
วางข้อความ
ไม่ว่าจะเป็นข้อความสั้นๆ ในทวีต หรือบทหนึ่งในหนังสือก็ตาม สิ่งที่ยาวกว่านั้นมักให้ข้อมูลได้มากกว่า
-
2
กำหนดค่าตัวกรอง
คำห้ามใช้ต่อภาษา ความยาวขั้นต่ำ การเพิกเฉยตัวเลข การเปิด/ปิดฟังก์ชันการแยกรากคำ
-
3
การดำเนินการ
โทเค็นจะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถจัดการได้ กำหนดรูปแบบตัวอักษรให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน และนับจำนวนของแต่ละโทเค็น
-
4
ดูรายชื่อผลลัพธ์ที่จัดอันดับไว้
ตารางแสดงจำนวนคำ สัดส่วน และค่าเปอร์เซ็นต์ สามารถเรียงลำดับและส่งออกเป็นไฟล์ CSV ได้
ลักษณะของผลลัพธ์คืออะไร
สำหรับโพสต์บล็อกทั่วไปที่มีความยาว 1,500 คำ โดยได้มีการกรองคำหยุด (stopwords) และดำเนินการแยกรากคำ (stemming):
| อันดับ | คำ | จำนวน | เปอร์เซ็นต์ของทั้งหมด |
|---|---|---|---|
| 1 | การตลาด | 47 | 3.1% |
| 2 | แคมเปญ | 38 | 2.5% |
| 3 | ผู้ชม | 29 | 1.9% |
| 4 | อีเมล | 27 | 1.8% |
| … |
หากคำที่คุณต้องการให้ปรากฏในอันดับแรกไม่ได้อยู่ใน 5 อันดับแรก แสดงว่าโพสต์นั้นอาจไม่เน้นคำสำคัญนั้นอย่างเพียงพอ หากคำที่คุณไม่ได้มีเจตนาจะใช้กลับปรากฏอยู่ในอันดับแรก ก็อาจเป็นเพราะพฤติกรรมพูดซ้ำโดยไม่รู้ตัว
เป้าหมายด้านความหนาแน่นของคีย์เวิร์ด SEO
แนวทางด้าน SEO ในปัจจุบันมีความยืดหยุ่นมากกว่าเมื่อเทียบกับปี 2015
- ร้อยละ 1–2 สำหรับคำสำคัญหลักถือว่าเพียงพอแล้ว
- 0.5–1% สำหรับคำสำคัญรองหรือคำศัพท์ LSI
- มีความเสี่ยงมากกว่า 3% ที่จะถูกจัดว่าเป็นการใส่คำสำคัญเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคำนั้นดูไม่เหมาะสมในบริบท คำสำคัญเป้าหมายควรปรากฏในชื่อเรื่อง หัวข้อระดับ H1 ย่อหน้าแรก และอย่างน้อยหนึ่งหัวข้อย่อย โดยไม่คำนึงถึงความหนาแน่นของเนื้อหา
ในอันดับปี 2026 คุณภาพเหนือกว่าความหนาแน่นอย่างชัดเจน
การแยกรากคำและการแปลงรูปคำให้เป็นรูปเดียวกัน
- การตัดส่วนปลายคำ (อัลกอริทึมของพอร์เตอร์): ตัดส่วนปลายคำ เช่น
running,runs,ranเป็นrunวิธีนี้รวดเร็ว แต่บางครั้งอาจสร้างคำที่ไม่ถูกต้องได้ เช่นhappily→happili - ฟังก์ชัน Lemmatising จะแปลงรูปแบบคำในพจนานุกรมให้เป็นรูปแบบใหม่ เช่น
better→goodซึ่งให้ความแม่นยำมากขึ้น แต่ต้องใช้พจนานุกรมภาษาเป็นพื้นฐาน
เครื่องมือนี้รองรับการแยกรากคำแบบพอร์เตอร์สำหรับภาษาอังกฤษ และการแยกรากคำขั้นพื้นฐานสำหรับภาษาโรแมนส์ ส่วนการแปลงคำให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน (lemmatising) มีให้ใช้งานเฉพาะสำหรับภาษาอังกฤษเท่านั้น
กรณีการใช้งานที่เกินกว่า SEO
- การแก้ไขเนื้อหาเพื่อป้องกันการใช้คำซ้ำๆ มากเกินไป: ควรตรวจหาคำว่า “just”, “really”, “actually” ที่ถูกใช้เพียงเพื่อเติมเต็มในร่างแรก
- ระดับการอ่าน: คำศัพท์ที่ใช้บ่อยบ่งชี้ถึงการนำคำศัพท์กลับมาใช้ซ้ำ; การใช้สารานุกรมคำศัพท์จะช่วยทำให้การกระจายของคำศัพท์สม่ำเสมอมากขึ้น
- การตรวจสอบเนื้อหา: การวิเคราะห์ความถี่ในการโพสต์บทความบล็อกจำนวน 100 บทความจะช่วยให้คุณเห็นได้ว่าหัวข้อใดที่คุณนำเสนอบ่อยกว่าที่คิดไว้
- การเขียนเชิงวิชาการ: ตรวจสอบว่าแนวคิดหลักของข้อความสรุปเรื่อง (thesis statement) ปรากฏซ้ำอย่างต่อเนื่องในแต่ละบทหรือไม่
คำถามที่พบบ่อย
เครื่องนับคำจะแสดงจำนวนคำทั้งหมดในบทความของคุณ ซึ่งอยู่ที่ 1,500 คำ ส่วนเครื่องนับความถี่จะแสดงจำนวนครั้งที่คำแต่ละคำปรากฏ โดยคำว่า “marketing” ปรากฏถึง 47 ครั้ง เครื่องมือแต่ละชนิดเหมาะสำหรับโจทย์ที่แตกต่างกัน
ในการวิเคราะห์ความหนาแน่นของข้อมูลสำหรับ SEO การแยกรากคำ (stemming) มักสะท้อนสิ่งที่เครื่องมือค้นหาทำได้ดีที่สุด เช่น Google จะจัดว่าคำว่า “run”, “running” และ “ran” เป็นคำที่เกี่ยวข้องกัน ในขณะที่สำหรับการวิเคราะห์เชิงวรรณกรรม รูปแบบคำที่ตรงกันจะช่วยรักษาลักษณะเฉพาะทางรูปแบบการเขียนไว้
โดยค่าเริ่มต้นจะเป็นไม่เปิด หากต้องการให้ข้อมูลแจกแจงในรูปแบบดิบรวมคำว่า “the”, “and”, และ “of” ให้เปิด/ปิดตัวเลือก “include stopwords” การแสดงผลนี้มีประโยชน์ต่อความอ่านง่าย แต่อาจรบกวนการวิเคราะห์เนื้อหา
ไม่ การแปลงข้อมูลเป็นโทเคนและการนับจำนวนจะดำเนินการภายในเบราว์เซอร์ของคุณเอง