大量關鍵字密度檢查會以單一固定的分母，比對貼上的長篇草稿中每一個詞，而關鍵字密度檢查工具每次可接受最多 500,000 字元的貼上文字。「大量」指的是輸入規模，並非獨立的模式：沒有擷取 URL、沒有分頁批次清單，也不需要呼叫 API——你只需貼上一大段文字，就能讀取一份透明的頻率報告。每個顯示百分比的分母，都是貼上內容中已辨識詞彙標記的總數，因此當草稿從一段文字擴充為完整文章時，每個數字仍能相互比較。由於分析完全在當前的瀏覽器分頁中執行，檢查長篇草稿時無需將檔案上傳到遠端伺服器，即使文件長達數千字也能維持工作流程在本地端完成。
關鍵字密度檢查中「大量」的意義
對大多數編輯審閱而言，「大量」只是指單一文件大於一兩段文字。一篇長篇部落格文章、產品分類頁面、逐字稿或章節草稿都可能長達數千字，而將完整內容一次貼入單一分析中，能讓分母保持穩定。這種穩定性至關重要，因為密度百分比只有在以同一個分母來比較不同版本時才有意義；若將草稿拆成數個區塊再平均結果，產生的數字意義會與該詞在原文中的實際占比不同。
關鍵字密度檢查工具將「大量」視為輸入規模，而非平行處理功能。沒有 URL 佇列、沒有競爭對手的批次清單，也沒有可呼叫的 API 端點。你只需貼上一段文字，可選擇輸入一個想追蹤其重複次數的精確詞組，即可讀取單一份頻率報告。如果貼上內容超過 500,000 字元的上限，分析會以該上限作為邊界，而不是回傳誤導性的部分計數，以維持分母的完整性。
關鍵字密度檢查工具如何處理大量貼上內容
文字貼上後，檢查工具會透過 Unicode 小寫轉換將整份輸入轉為小寫，並以分詞規則逐字處理，規則接受 Unicode 字母與數字，加上詞彙內部可有可無的直式或印刷體撇號。標點符號、破折號、符號與空白會分隔詞彙標記，這代表像 "red-blue" 這類詞會被計算為兩個詞彙標記（"red" 與 "blue"），而 "don't" 或 "l'été" 這類縮寫或含撇號的詞則會保持為單一單位。分詞刻意採用機械化方式：沒有停用詞清單、沒有詞幹提取、沒有詞形還原、沒有語言偵測，也沒有同義詞展開，因為這些處理各自需要針對特定語料庫與語言的參考集。
分析會將每個已辨識的詞彙標記計入總詞數與不重複詞數，並作為每個百分比的分母。一個獨立的「最短詞長」控制項只會篩選哪些單詞資料列會出現在頻率表中；底層的計數與分母不會受影響。在大量貼上的情境中，這種區隔很重要：將單字元詞彙篩選值設為「2」會隱藏 "a" 或 "I" 等資料列，但這些詞彙標記仍會計入總詞數以及任何顯示的單詞密度，因此百分比不會默默膨脹。表格本身最多顯示 50 列，依數量降冪排序，數量相同時再依字母順序排列以確保結果一致，而總計與不重複計數仍涵蓋完整輸入。
分詞規則一覽
| 檢查工具會做的事 | 檢查工具不會做的事 |
|---|---|
| 將 Unicode 字母與數字視為詞彙標記 | 套用停用詞清單或任何語言專屬的篩選 |
| 保留詞彙內部的直式或印刷體撇號 (don't, l'été) | 進行詞幹提取、詞形還原或同義詞展開 |
| 透過 Unicode 小寫轉換進行大小寫不敏感的對應 | 偵測語言或推測詞性 |
| 在標點、破折號、符號與空白處切分 | 移除 HTML 標記、導覽列或頁尾樣板 |
| 將每個詞彙標記計入總計、不重複數與百分比分母 | 將分母限制在顯示的 50 列 |
三步驟執行大量關鍵字密度檢查
- 將要檢查的可見文字貼入輸入區。請排除導覽選單、頁尾文字、重複的樣板以及任何標記——緩衝區中只應保留你要評估的內文。輸入上限為 500,000 字元，足以在 關鍵字密度檢查工具上一次執行長篇草稿。
- 可選擇輸入一個想追蹤其重複次數的精確關鍵字或詞組，並為單詞頻率列選擇「最短詞長」。設定為 2 會隱藏 "a" 與 "I" 等單字元資料列，但不會將其從分母中移除。
- 選擇 Check keyword density 並讀取報告：總詞數、不重複的標準化詞彙標記、最多 50 個最高頻的合格單詞及其數量與百分比，以及——若有輸入精確詞組——該詞組的數量與密度。請使用相同的分詞器與分母來比較不同版本，而非僅憑百分比判斷。
為何百分比是描述性而非規範性的
某詞的單詞密度等於該詞的出現次數除以總詞彙標記數再乘以 100。精確連續查詢的詞組密度使用相同的分母——也就是已辨識詞彙標記的總數——因此在一個 8 詞句中位置 7–8 命中詞組時，產生的詞組密度為 12.5%，而非依詞組長度或起始位置調整後的不同數字。詞組匹配可能重疊，而本工具明確不保證達到特定密度能改善搜尋排名。
搜尋引擎會評估實用性、意圖滿足度、原創性、結構、連結、聲譽以及其他許多訊號。Google 公布的垃圾內容政策指引將關鍵字堆砌描述為以造成負面使用者體驗的方式在頁面上塞入關鍵字，而本檢查工具本身並不聲稱任何特定百分比是安全或最佳的目標。請將報告視為描述性證據：它能凸顯意外的重複、遺漏的術語或編輯上的失衡，而周圍的句子仍是你真正應該修改的單位。對於希望更仔細了解計算過程的讀者，透明計算逐步說明更深入地涵蓋相同的分母行為。
解讀長篇草稿的頻率表
50 列上限讓介面即使在面對非常長的貼上內容時仍易於閱讀，這代表單次執行不會回傳文件中的每個詞，但會回傳數量最高的 50 個詞彙以及其下穩定的分母。如果目標詞沒有出現在前 50 名中，這件事本身就是有用的資訊：要嘛該詞在草稿中確實罕見，要嘛草稿夠長，導致其他詞占據了表格頂端。精確詞組資料列不受該上限限制，因此即使你輸入的詞組不會進入前 50 名，仍會被計數並回報。
以文件中測試句 "Red blue red. RED green blue red-blue." 為例，分詞器在將 "red-blue" 依破折號切分為兩個詞後，總共找到 8 個詞彙標記。Red 出現四次（Red, red, RED, red），占總數的 50%；blue 出現三次（blue, blue, blue），占 37.5%；green 出現一次，占 12.5%。精確詞組 "red blue" 作為大小寫不敏感的連續序列匹配了兩次——在詞彙標記位置 1–2 與位置 7–8——在文件所述分母下 2 ÷ 8 × 100，得出詞組密度 25%。這些數字是報告為審閱所回傳的證據；周圍的內文才決定如何改寫。
報告中使用的密度公式
| 數量 | 公式 | 備註 |
|---|---|---|
| 單詞密度 | (詞彙數 ÷ 總詞彙標記數) × 100 | 分母包含每個已辨識的詞彙標記，包括被「最短詞長」篩選隱藏者。 |
| 詞組密度 | (出現次數 ÷ 總詞彙標記數) × 100 | 大小寫不敏感地匹配連續且可重疊的序列；不依詞組長度或起始位置調整。 |
| 不重複詞數 | 不同標準化詞彙標記的計數 | 與總詞彙標記數分開回報，以便兩個數字皆可見。 |
何時在多個版本間重新執行檢查
最有用的比較是在同一篇文章的兩個草稿之間。在結構性改寫前後貼上相同的最終可見內容，輸入相同的精確詞組，並在同一個固定分母下讀取數量與密度的差異。如果目標詞組的百分比上升，請檢視周圍的句子而非數字——在你未打算重複的詞組上出現較高密度，通常代表某個段落產生了自我回音，而這正是本工具設計來凸顯的失衡。如果數字下降，可能代表草稿對你實際需要的詞彙著墨過少；報告不會告訴你哪個方向正確，只會告訴你目前草稿的內容為何。
由於整個分析在當前的瀏覽器分頁中執行，並不會將貼上的文字傳送給 AI 模型或遠端端點，因此檢查不應離開裝置的草稿是合理的，但任何共用裝置仍存在一般的實體存取風險。為了進行有效的審閱，請僅貼上最終的可見文字，輸入想要檢查重複情況的精確詞組，執行分析，並讓人類的編輯判斷凌駕於任何孤立的密度數字之上——報告能幫助你察覺模式，但不會決定改寫方向。