新闻稿关键词密度分析

Press Release Keyword Density Analysis

Analysis Density 1

📐 工作原理与说明
总词数 = 中文字符数 + 英文单词数
关键词密度 = 关键词出现次数 ÷ 总词数 × 100%

Paste the copy and list the keywords to check; the tool computes density as occurrences divided by total words. Chinese is counted per character excluding whitespace, English per contiguous letter run, so mixed-language copy gets a consistent basis. Below 1% the theme is too faint, 1%–3% is the usual sweet spot, 3%–5% is getting dense and above 5% reads as keyword stuffing. Nothing leaves your browser.

📚 深度解析:新闻稿关键词密度分析

💡 常见使用场景

  • 发稿前把正文与核心关键词录进去,算出真正的出现次数与密度,判断是否存在堆砌。
  • 同一篇稿子里放多个同义关键词分别统计,看主题词分布是否均衡、有没有某个词被反复塞入。
  • 把竞品通稿贴进来做同样统计,对比双方的关键词密度口径,作为发稿前的自检参考。
密度偏高要改的位置
一篇 68 个中文字符的短讯中「智能制造」出现 3 次,总词数 68,密度 = 3 ÷ 68 = 4.41%,落在 3%~5% 区间,判为偏密。短稿尤其容易越界,可把其中一次替换成同义表述或代词。
中英混排怎么算
正文 128 字符中有中文 83 字、英文单词 4 个,总词数按「中文字符数 + 英文单词数」计为 87。这种算法对中英混排稿件保持同一口径,不会因为英文按空格分词、中文按字计而失衡。
完全没有出现的关键词
若某个关键词一次都没出现,工具会标记为「未出现」而不是给出 0.00% 的密度评级。这时应检查是否用了中文全角()引号包裹关键词,或关键词本身写成了别名。

❓ 常见问题(FAQ)

密度多少合适?
常见参考是 1%~3% 适宜,低于 1% 主题不够突出,3%~5% 偏密,高于 5% 通常会被读者判为堆砌、也可能被搜索引擎降权。新闻稿的合理密度普遍低于 SEO 落地页,不要照搬页面优化的经验值。
这里的密度和 SEO 密度是一样的算法吗?
口径一致但对象不同。搜索引擎侧通常按网页全文的分词结果计算,本工具按你粘贴的文本实时计算,两者都遵循「出现次数 ÷ 总词数」,但不联网抓取,也不做分词词典匹配,长词组按整串精确匹配计数。
英文关键词大小写不同算不算同一词?
算。工具先按原文精确匹配,若没命中会转成小写再匹配一次,因此「Smart Manufacturing」与「smart manufacturing」会被计为同一个关键词,不会漏记。
⚠️ 使用说明与注意事项
📖关于「新闻稿关键词密度分析」 ▼

📝工具简介

新闻稿关键词密度分析。免费在线工具,纯前端处理,数据不上传,保护隐私安全。

✨功能特点

🎯使用场景