Penghitung Frekuensi Kata
Editor konten perlu tahu apakah sebuah posting blog benar-benar memakai kata kunci targetnya lebih sering daripada “the” atau “and”, dan apakah ada kata yang dipakai begitu sering hingga terbaca seperti kebiasaan. Penghitung ini memproses teks Anda, menyaring stopword menurut bahasa, opsional menggabungkan varian kata via stemming, dan mencantumkan setiap kata konten dengan hitungan dan persentasenya dari total kata. Salin 50 teratas ke spreadsheet dan Anda punya laporan analisis-teks yang layak.
Cara menghitung frekuensi kata
-
1
Tempel teks
Dari tweet sampai bab buku. Lebih panjang lebih informatif.
-
2
Konfigurasikan filter
Stopword per bahasa, panjang min, abaikan digit, stemming aktif/nonaktif.
-
3
Proses
Tool men-tokenisasi, menormalkan huruf besar/kecil, dan menghitung tiap token.
-
4
Telusuri hasil terperingkat
Tabel kata, hitungan, dan persentase, dapat diurutkan dan diekspor sebagai CSV.
Seperti apa keluarannya
Untuk posting blog 1500-kata tipikal, stopword disaring, di-stem:
| Peringkat | Kata | Hitungan | % dari total |
|---|---|---|---|
| 1 | marketing | 47 | 3.1% |
| 2 | campaign | 38 | 2.5% |
| 3 | audience | 29 | 1.9% |
| 4 | 27 | 1.8% | |
| … |
Jika kata yang Anda inginkan untuk diperingkatkan tidak ada di 5 teratas, posting itu mungkin kurang fokus pada kata kunci tersebut. Jika kata yang tidak Anda maksudkan berada di puncak, Anda punya kebiasaan verbal tak sadar.
Target kepadatan kata kunci SEO
Panduan SEO saat ini lebih pemaaf dibandingkan 2015:
- 1-2% untuk kata kunci utama sudah cukup.
- 0.5-1% untuk kata kunci sekunder atau istilah LSI.
- Di atas 3% berisiko ditandai sebagai keyword stuffing, terutama jika istilahnya terasa tidak alami dalam konteks.
- Kata kunci target harus muncul di judul, H1, paragraf pertama, dan setidaknya satu subjudul, terlepas dari kepadatan badan teks.
Kualitas mengalahkan kepadatan dengan margin lebar dalam peringkat 2026.
Stemming dan lemmatising
- Stemming (algoritma Porter) memotong akhiran kata:
running,runs,ran→run. Cepat, tetapi kadang menghasilkan non-kata (happily→happili). - Lemmatising mengembalikan bentuk kamus:
better→good. Lebih akurat tetapi membutuhkan kamus bahasa.
Tool mendukung stemming Porter untuk Inggris dan stemming dasar untuk bahasa Roman. Lemmatising hanya tersedia untuk Inggris.
Kasus penggunaan di luar SEO
- Mengedit untuk pemakaian berlebih. Mendeteksi “just”, “really”, “actually” sebagai pengisi pada draf pertama.
- Tingkat baca. Kata konten berfrekuensi tinggi menandakan pemakaian ulang kosakata; satu putaran tesaurus meratakan distribusi.
- Audit konten. Menjalankan frekuensi di 100 posting blog menunjukkan topik mana yang Anda bahas lebih banyak dari yang Anda sadari.
- Penulisan akademik. Memeriksa apakah konsep kunci pernyataan tesis benar-benar berulang di seluruh bab.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Penghitung kata memberi total: 1.500 kata dalam tulisan Anda. Penghitung frekuensi memberi hitungan per-kata: “marketing” muncul 47 kali. Tool berbeda untuk pertanyaan berbeda.
Untuk analisis kepadatan SEO, stemming biasanya lebih mencerminkan apa yang dilakukan mesin pencari — Google mencocokkan “run”, “running”, dan “ran” sebagai terkait. Untuk analisis sastra, bentuk eksak mempertahankan pilihan gaya.
Secara default tidak. Aktifkan “sertakan stopword” jika Anda ingin distribusi mentah termasuk “the”, “and”, “of”. Tampilan itu berguna untuk keterbacaan tetapi mengganggu untuk analisis konten.
Tidak. Semua tokenisasi dan penghitungan terjadi di browser Anda.