Keyword Density Analyzer

Ein Keyword-Density-Analyzer scannt deinen Text und gibt die häufigsten Phrasen zusammen mit ihrem Dichte-Prozentsatz zurück. Anders als ein Density-Checker, bei dem du die Ziel-Phrase zuerst angibst, entdeckt ein Analyzer, welche Phrasen dein Artikel tatsächlich betont. Du fügst den Content ein, das Tool zählt einzelne Wörter, Zweiwortsätze und Dreiwortsätze, ordnet sie dann nach Häufigkeit. Unser Analyzer nimmt den Text in Dein Text (oder eine URL, die wir fetchen), mit Stopwords ignorieren standardmäßig aktiviert, damit Füllwörter wie der, und, von ausgeschlossen sind. Wähle Sprache, damit Stopword-Erkennung zu deinem Content passt. Die Ausgabe hat drei Tabellen: 1-Gram (einzelne Wörter), 2-Gram (Zweiwortsätze), 3-Gram (Dreiwortsätze). Jeder Eintrag zeigt Anzahl, Dichte-Prozentsatz und ein TF-IDF-Gewicht, sodass du sehen kannst, welche Phrasen echtes thematisches Signal tragen versus beiläufige Wiederholung. Ein 2.000-Wort-Blog-Beitrag zeigt typischerweise 15 bis 20 aussagekräftige 2-Grams in den Top-Ergebnissen. Weniger als 10 deutet auf dünne thematische Abdeckung hin.

Keyword-Dichte ist der Anteil der Gesamtwörter in deinem Content, die einer Ziel-Phrase entsprechen. Ein 1.500-Wort-Artikel mit Content-Brief 15-mal verwendet, liegt bei 1% Dichte. Google veröffentlicht keine ideale Dichte und hat gesagt, dass sie kein direktes Ranking-Signal ist. Was Google bestraft, ist Keyword-Stuffing: unnatürliche Wiederholung, die Spam-Filter auslöst. Die nützliche Rolle der Dichte in modernem SEO ist als Diagnostik. Eine 3%-Dichte auf deinem primären Keyword bedeutet, dass du über-gestopft bist. Eine 0,3%-Dichte bedeutet, dass die Seite das Thema nicht klar signalisiert. Zwischen diesen Extremen ist Dichte weniger wichtig als semantische Abdeckung. Die 2-Gram- und 3-Gram-Tabellen in unserem Analyzer zeigen, welche Phrasen du tatsächlich betonst. Kombiniere dies mit unserem LSI-Keyword-Generator, um thematische Lücken zu schließen. Seiten, die in den Top-drei-Positionen ranken, zeigen typischerweise primäre Keyword-Dichte zwischen 0,8% und 1,8%, mit 6 bis 10 verwandten Begriffen bei messbarer Dichte neben dem primären.

Füge deinen Text in Dein Text ein oder drop eine URL ein und wir fetchen den Seiten-Body mit abgestreifter Navigation und Footer. Lass Stopwords ignorieren aktiviert für eine sauberere Rangliste. Stelle Sprache ein, um deinen Content abzustimmen, damit Stopword-Erkennung korrekt funktioniert. Wir unterstützen Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch und Niederländisch. Klick Analysieren. Du bekommst drei Tabellen: Single-Word-Häufigkeit, 2-Gram-Häufigkeit, 3-Gram-Häufigkeit. Jeder Eintrag zeigt rohe Anzahl, Dichte-Prozentsatz und TF-IDF-Gewicht. Lies die Top-zehn-Einträge in der 2-Gram-Tabelle. Diese Phrasen sind das, worum es in deinem Artikel tatsächlich geht. Wenn dein beabsichtigtes Keyword nicht in den Top-fünf ist, signalisiert der Artikel das Thema nicht klar. Wenn eine Füllwort-Phrase dominiert, verdünnst du das Signal. Um bestimmte Phrasen gegen einen Zielbereich zu überprüfen, verwende unseren Keyword-Density-Checker. Die Analyse ist in unter 4 Sekunden für Artikel bis zu 3.000 Wörtern abgeschlossen.

Teile die Anzahl der Häufigkeiten einer Phrase durch die Gesamtwortanzahl, dann multipliziere mit 100. Ein Keyword, das 10-mal in einem 500-Wort-Artikel erscheint, ergibt 10 geteilt durch 500, mal 100, gleich 2% Dichte. Für Multi-Wort-Phrasen zähle jeden genauen Match als ein Vorkommen. Content-Brief verwendet fünfmal zählt als fünf, nicht zehn (auch wenn es zwei Wörter enthält). Die Wortanzahl umfasst alle Wörter, es sei denn, du entfernst zuerst Stopwords. Unser Analyzer handhabt beides, mit Stopwords ignorieren den Nenner umschaltet. Wenn Stopwords ignoriert werden, der, und, von, ein werden aus dem Zähler-Pool (sie würden niemals dein Keyword sein) und aus der Gesamtanzahl entfernt. Das verschiebt typischerweise die Dichten um 30 bis 40% gegenüber der rohen Zählung, was besser widerspiegelt, was Suchmaschinen tatsächlich wiegen. Die rohe Mathematik ist einfach aber mühsam für lange Artikel. Tools machen es in unter einer Sekunde.

Für die meisten Inhalte, strebe 0,5% bis 2% auf deiner primären Phrase an. Unter 0,5% ist das Thema-Signal schwach. Über 3% kennzeichnen Googles Spam-Filter Over-Optimierung. Produktseiten können 1,5% bis 2,5% laufen, weil Marken- und Produktnamen natürlich wiederholt werden. Long-Form-Guides sitzen am besten bei 0,8% bis 1,5%. Redaktionelle Inhalte laufen bei 0,3% bis 0,8%, weil der Schreibstil natürlich niedrigere Keyword-Häufigkeit trägt. Die echte Frage ist nicht, welche Dichte zu erreichen ist, sondern ob deine 2-Gram- und 3-Gram-Tabellen den Thema-Cluster abdecken. Ein 1% primär mit fünf semantischen Nachbarn bei 0,3% jeweils outperformt ein 2% primär mit keinen verwandten Begriffen. Die Top-zehn-Einträge in der 2-Gram-Tabelle von unserem Analyzer sollten wie eine Thema-Gliederung lesen, nicht eine wiederholte Phrase. Verwende unseren LSI-Keyword-Generator, um semantische Nachbarn zu finden. In einer Studie von 2023 mit 10.000 Top-Ranking-Seiten hatten 78% primäre Dichte zwischen 0,7% und 1,9%, aber 95% hatten mindestens 5 verwandte Begriffe mit messbarer Häufigkeit.

TF-IDF steht für Term Frequency Inverse Document Frequency. Es misst, wie wichtig eine Phrase für dein Dokument ist im Vergleich zu wie häufig diese Phrase im Web ist. Eine Phrase mit hohem TF-IDF erscheint oft in deinem Artikel, aber selten in allgemeinen Inhalten, was bedeutet, dass sie starkes Thema-Signal trägt. Eine Phrase mit niedrigem TF-IDF erscheint überall oft, daher trägt sie schwaches Signal, selbst wenn die Dichte hoch ist. TF-IDF hilft dir, aussagekräftige Wiederholung von generischem Füllwort zu trennen. Unser Analyzer zeigt TF-IDF-Gewicht neben Dichte-Prozentsatz in den 1-Gram-, 2-Gram- und 3-Gram-Tabellen. Lies die Top-zehn-Einträge nach TF-IDF-Gewicht, nicht nach roher Dichte. Die TF-IDF-Anführer sind die tatsächlichen Thema-Signale deines Artikels. In der Praxis könnte eine Phrase wie Marketing-Automatisierung 0,12 TF-IDF in einer Software-Bewertung erzielen, während die besten 0,02 erzielen, weil jede Bewertung sie verwendet. Konzentriere deine Edits auf die hohen TF-IDF-Phrasen. Diese treiben Relevanz mehr an als rohe Keyword-Anzahl.

Weil rohe Wortanzahl in Englisch von Füllwort dominiert wird. In jedem Artikel werden der, und, von, ein, zu die Häufigkeitsliste anführen. Sie sagen dir nichts über das Thema. Mit Stopwords ignorieren aktiviert werden diese Wörter aus sowohl der Rangliste als auch dem Dichte-Nenner entfernt. Du siehst echte Content-Wörter an der Spitze. Schalte es nur aus, wenn du Text für stilistische Besonderheiten analysierst (wie Übernutzung von sehr oder wirklich) oder für nicht-standard-Content, wo deine Stopword-Liste nicht anwendbar ist. Stimme Sprache mit deinem Content ab, damit das Tool die richtige Stopword-Liste verwendet. Englische Stopwords sind anders als Spanisch oder Deutsch. Die Sprache falsch zu bekommen erzeugt verzerrte Rankings. Die Standard-Einstellungen (Stopwords aktiviert, Englische Sprache) funktionieren für 90% der Use-Cases. Übersteige nur, wenn du einen bestimmten Grund hast. In einem typischen 1.500-Wort-Blog-Beitrag macht der Wort etwa 6% aller Wörter aus. Dieses Rauschen begräbt die echten Thema-Signale, die du auditieren musst.

Beginne mit der 2-Gram-Tabelle. Die Top-zehn Zweiwortsätze sollten wie eine Thema-Gliederung lesen. Wenn dein Artikel über Content-Marketing ist, erwarte Phrasen wie Content-Marketing, Marketing-Strategie, Content-Erstellung, Suchmaschine, Blog-Beitrag in den Top-zehn. Wenn du generische Phrasen siehst wie der Artikel, des, in diesem, ist dein Artikel dünne auf thematischer Substanz. Die 3-Gram-Tabelle offenbart Phrasier-Besonderheiten. Ein dominantes 3-Gram wie oben auf oder als Ergebnis signalisiert Füllwort, das gekürzt werden könnte. In gutem SEO-Content sind die Top-drei 3-Grams thema-spezifisch (wie Suchmaschinen-Optimierung). Verwende die Tabellen, um Edits zu leiten. Dünnes Thema-Signal bedeutet, dass du spezifischere Sprache brauchst. Zu viel Füllwort bedeutet, dass du es kürzen musst. Unser Word-Counter zeigt auch übernutzte Wörter für einen Stil-Audit. Als Referenz hat ein starker SEO-Artikel typischerweise 7 bis 9 seiner Top-zehn 2-Grams direkt mit dem primären Thema verwandt.

Verwende den Analyzer, wenn du sehen möchtest, welche Phrasen dein Artikel tatsächlich betont. Füge den Text ein, bekommst du die Top-1-Gram-, 2-Gram- und 3-Gram-Häufigkeiten. Am besten zum Auditieren bestehender Inhalte, zum Erkennen unbeabsichtigter Übernutzung, zum Entdecken semantischer Abdeckung und zum Finden von Füllwort-Phrasen zum Schneiden. Verwende den Checker, wenn du deine Ziel-Phrasen bereits kennst und sie gegen einen empfohlenen Bereich messen möchtest. Am besten zum Schreiben nach Brief, zum Bestätigen der primären Keyword-Dichte, zum Tracken mehrerer sekundärer Keywords in einem Lauf. Unser Keyword-Density-Checker nimmt ein primäres Keyword und eine Liste von LSI-Begriffen, dann gibt Dichte pro Keyword mit eine Positions-Heatmap zurück. In der Praxis verwenden Schreiber beide. Analyzer zuerst, um zu sehen, wo der Artikel steht. Checker zweite, um zu bestätigen, dass dein Rewrite die Ziel-Bereiche auf bestimmten Phrasen traf. Der Analyzer entdeckt unbeabsichtigte Keyword-Muster. Ein Checker validiert, dass deine Ziel-Keywords die geplanten Dichten erreichen. Führe den Analyzer auf Konkurrenten-Seiten aus, um ihre Keyword-Strategie reverse-engineert, bevor du deine eigene schreibst.

Drei wahrscheinliche Ursachen. Erstens, Stopwords verzerren die Zählung. Schalte Stopwords ignorieren ein und Füllwörter verschwinden aus der Rangliste. Wenn du bereits Stopwords angeschaltet hattest, könnte die Stopword-Liste für deine Sprache einige Funktionswörter nicht enthalten. Zweitens, Phrase-Matching. Der Analyzer zählt genaue Phrasen, daher sind Content-Brief und Content-Briefe separate Einträge. Wenn dein beabsichtigtes Keyword mehrere natürliche Varianten hat, können ihre individuellen Zählungen jeweils niedriger aussehen als die Summe. Summiere sie von Hand oder geben Varianten in unserem Keyword-Density-Checker für einen kombinierten View ein. Drittens, die Eingabe umfasst Navigation oder Boilerplate. Wenn du eine URL eingefügt hast, entfernen wir Nav und Footer. Wenn du rohes HTML eingefügt oder gescrapte Inhalte mit Menüs hast, sind die häufigsten Phrasen Navigations-Labels. Füge nur den Artikel-Body ein. Singular- und Plural-Varianten teilen die Zählung, also addiere beide für die echte Gesamtzahl. Überprüfe für Multi-Wort-Keywords alle Varianten, um die echte Häufigkeit zu sehen.