關鍵字密度是指一段文字中，由單一詞彙或精確詞組所佔的比例，計算方式是將該詞彙或詞組的出現次數除以已識別詞彙總數，再乘以 100。 檢查關鍵字密度就是對你的草稿執行這項計算，讓你能透過一個透明的分母，看到每個詞彙實際出現的頻率，而不是憑記憶猜測。關鍵字密度檢查工具正好在目前的瀏覽器分頁中執行這項工作：你貼上可見的文字，可以選擇性地輸入一個你想檢查重複次數的精確詞組，設定在頻率表中允許出現的單字列最短長度，然後讀取前 50 個合格詞彙的次數與百分比，以及詞組結果。頁面上每個百分比都使用相同的分母 ── 也就是所有已識別的詞彙 ── 這是在不悄悄放大某一個數字的情況下，比較篩選後表格與單一詞組的唯一方法。斷詞處理會將 Unicode 字母與數字視為詞彙字元，因此帶有變音符號與非拉丁字母的文字仍可被計算，而標點符號、連字號與空白則會切分詞彙。像 don't 或 l’été 這類詞彙內部的撇號會保留在同一詞彙中，因此所有格與縮寫形式不會被切分成誤導性的片段。
報告實際計算了什麼，又省略了什麼
這份報告涵蓋四個相互搭配的數字：詞彙總數、唯一標準化詞彙數、出現頻率最高的前 50 個合格單字，以及選擇性的連續詞組。詞彙總數是頁面上每個百分比所使用的單一分母，包括詞組百分比在內。唯一詞彙數代表你貼上文字的詞彙量。前 50 個詞彙的表格是依出現次數排序的檢視畫面，列的顯示與否由最短長度設定控制，因此非常短的詞彙可以被隱藏，但不會改變總數。
其他關鍵字工具常會內建的幾項功能，在這裡被刻意省略。沒有停用詞清單，沒有詞幹提取或詞形還原，沒有語言偵測，沒有 HTML 樣板移除器，沒有同義詞擴展，沒有搜尋量查詢，也沒有即時 URL 抓取或 JavaScript 渲染。文字也不會被傳送給 AI 模型；分析完全在開放的瀏覽器分頁中執行。這些省略很重要，因為上述每一項功能都需要一個該工具未內建的、特定語言或語料庫的參考資料。例如，停用詞清單會在不知情的情況下移除常見的短詞，悄悄改變分母所包含的內容。透過讓斷詞規則保持可見且基於規則，報告就能保持可重現性：同樣的文字貼兩次，會得到相同的數字。
如何透過三個步驟檢查關鍵字密度
- 貼上你想檢查的可見文字。 開啟關鍵字密度檢查工具，複製你草稿的主要內容 ── 不要包含導覽列、頁尾、側邊欄或重複的樣板 ── 然後貼到文字區域中。輸入上限為 500,000 字元；空白或無詞彙的內容會被拒絕，而不會產生誤導性的零報告。如果你也想檢查某個特定的多字詞組，請在選擇性的查詢欄位中輸入該精確詞組。
- 選擇最短詞彙長度並執行分析。 設定單字列在表格中出現前所需的最短字元數。例如，設定為二就會隱藏只有一個字元的列。按下按鈕開始分析。斷詞處理會使用 Unicode 規則將文字轉為小寫，以標點符號、連字號、符號與空白進行切分，並保留詞彙內部的直撇號或排版撇號。
- 閱讀次數與上下文，而不僅僅是百分比。 查看詞彙總數、唯一詞彙數、前 50 個詞彙的表格，以及選擇性的詞組結果。將每個百分比視為描述性的證據：4.2% 的比例代表該精確詞彙佔你貼上文字中所有已識別詞彙的 4.2%。閱讀重複詞彙周圍的句子，判斷這樣的重複是否自然或過度。
單字與詞組密度如何共用同一個分母
單字表格與詞組結果在比對方式上有所不同，但共用同一個分母，因此你可以直接比較而無需重新計算。單字密度是該詞彙的次數除以詞彙總數，再乘以 100。詞組則以相同規則進行斷詞、作為連續序列進行比對、允許重疊，並以出現次數除以詞彙總數再乘以 100 來回報。詞組百分比並非除以可能的起始位置數，也未乘以詞組長度，這代表在詞彙總數相同的情況下，出現次數相同的兩字詞組與五字詞組會產生相同的百分比。
| 比較面向 | 單字密度 | 詞組密度（選擇性查詢） |
|---|---|---|
| 比對單位 | 一個標準化詞彙 | 連續詞彙序列，可重疊 |
| 大小寫敏感度 | 透過 Unicode 小寫處理，不分大小寫 | 透過 Unicode 小寫處理，不分大小寫 |
| 分母 | 所有已識別的詞彙 | 所有已識別的詞彙 |
| 列篩選的影響 | 被隱藏的列仍計入分母 | 列篩選不適用於詞組結果 |
| 顯示列數上限 | 前 50 個合格單字 | 一個專屬列 |
最後一列在解讀結果時很重要：從表格中隱藏短詞，並不代表這些詞在原文中不存在。詞彙總數仍包含每個已識別的詞彙，因此即使你提高最短長度設定，百分比仍可與先前的草稿進行比較。
解讀密度報告：實作範例
請看這個句子：「Red blue red. RED green blue red-blue.」斷詞器計算出 8 個詞彙總數：red、blue、red、red、green、blue、red、blue。「Red」出現 4 次，因此其密度為 4 ÷ 8 × 100 = 50%。「Blue」出現 3 次，為 3 ÷ 8 × 100 = 37.5%。「Green」出現 1 次，為 1 ÷ 8 × 100 = 12.5%。精確詞組「red blue」作為連續序列出現 2 次 ── 一次在句子開頭，一次在結尾 ── 因此其詞組密度為 2 ÷ 8 × 100 = 25%。
以連字號連接的「red-blue」會被連字號切分為兩個詞彙，因此每個部分會被分開計算。這類細節常會讓預期連字號複合詞應算作一個詞的讀者感到意外，這也是為什麼這款檢查工具會以淺白語言說明其斷詞規則，而不是將其視為實作細節。
比較草稿而不扭曲數字
當你修改時，請以相同的最短長度設定將相同文字再次送入檢查工具，以確保比較有效。該工具不會儲存修訂版本，因此每次執行都是獨立的，但由於規則是確定性的，可重現性很高：先轉為小寫，再斷詞，再計數，最後除以詞彙總數。如果你在不同草稿之間切換最短長度，百分比本身不會改變，但表格內容會改變，這可能讓原本清晰的比較顯得不一致。如需更深入了解公式如何與選擇性詞組互動，請參閱精準計算關鍵字密度。
何時應讓密度影響文案，何時不應
密度是一種描述性訊號，而非目標。搜尋引擎會權衡實用性、意圖滿足度、原創性、結構、連結、信譽及許多其他訊號；單一百分比並不代表提升排名的方法。Google 的垃圾內容政策文件將關鍵字堆砌描述為以難以閱讀且不提供價值的方式，在頁面中塞入大量詞彙或數字，並將重複使用相同的詞彙或詞組列為觸發此分類的因素之一。面對高百分比最有用的做法，是閱讀周圍的句子，判斷這樣的重複是否有助於讀者，並只重寫那些感覺機械的部分。
這份報告在凸顯三個特定編輯問題時最為有用。第一，不慎重複了你原本只想提及一兩次的詞組。第二，遺漏了你實際上想納入的術語，這可以透過表格中的「缺席」而非「過多」來發現。第三，主題所需的詞彙與從樣板或你忘記刪減的早期段落中混入的詞彙之間的不平衡。請將百分比視為這些判斷的證據，而非指示。
取得乾淨密度數據的實用習慣
幾個習慣能讓報告保持誠實。只貼上最終草稿的主要內文，不要包含導覽選單、頁尾文字、重複的作者簡介或訪客看不到的標記。先在不使用最短長度篩選的情況下執行一次分析以確認總數，再提高篩選門檻以聚焦於較長的詞彙，同時不喪失可比性。在決定重寫之前，一定要閱讀任何重複詞彙的原始句子，因為上下文能解釋百分比無法說明的頻率。如果你在不同草稿之間切換語言，請記得斷詞處理具有 Unicode 感知能力，但其餘規則 ── 分母、排序方式、選擇性詞組 ── 保持不變，因此只要使用相同的最短長度設定，法文句子與英文句子就能在同一個比較軸上進行比較。
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