關鍵字密度，是一篇文字中，某個特定詞語或片語所占全部字詞的百分比，計算方式是把該詞語的出現次數，除以可辨識字詞單位的總數，再乘以 100。這個公式很直接：密度 = (出現次數 ÷ 總字詞數) × 100，其中「總字詞數」指的是分詞器所能辨識的每一段 Unicode 字母或數字序列，而不只是某個工具決定要顯示在頻率表裡的那些字詞。要準確找出關鍵字密度，把你想檢查的可見文字貼進一個以瀏覽器為基礎的計數工具，選擇性地輸入一個你想追蹤重複次數的確切片語，讓這個工具回報總字詞數、不重複字詞數、出現頻率最高的詞，以及選擇性的連續片語出現次數，而且全都使用同一個公開揭露的分母。畫面上出現的百分比，是關於你文案的描述性證據，而不是一個要刻意去湊出來的目標。一份透明的報表，能讓你發現無意間的重複、缺漏的術語，或編輯上的失衡；而一個隱藏的分母，則恰恰掩蓋了它所宣稱要量測的那件事。
關鍵字密度公式量測的是什麼
關鍵字密度回答的是一個很窄的問題：在你的文字中，每一個可被辨識的字詞裡，某個特定詞語占了多大的比例？這個公式很直接：密度 = (出現次數 ÷ 總字詞數) × 100。兩個數字都來自同一次分詞過程，這意味著只要改變你計算字詞的方式，密度就會跟著改變。一段含有 800 個字詞單位、其中某個關鍵字出現 16 次的文字，會得到 16 ÷ 800 × 100 = 2 個百分點。同樣出現 16 次，如果放在 500 個字詞單位裡，就會得到 3.2 個百分點，即使文字本身完全沒有改變。因此，這個百分比是同一個來源中兩個計數值之間的比例，而不是文字本身單獨具有的屬性。
分母，正是大多數陽春工具最容易出錯的部分。一份在計算分母之前，就先過濾掉短字詞或剔除常見詞的頻率報表，會悄悄把顯示出來的百分比灌水。一個透明的工具，會把每一個可辨識的字詞單位都計入分母，只在顯示層過濾哪些列要出現，這也是為什麼關鍵字密度檢查工具（Keyword Density Checker）會保留一個獨立的「最小字詞長度」控制項，它只會影響表格的呈現方式，永遠不會影響底層的總數。
為什麼分母必須保持誠實
分母是把一個原始計數轉換成百分比的那個唯一數字，而一個不誠實的分母，會把百分比變成虛構的數字。有三種行為，能讓它在各種輸入下都保持誠實：
- 每一個可辨識的字詞單位都會計入。無論這個字詞有沒有出現在顯示出來的頻率表裡，它對總數的貢獻方式都一樣。
- 大小寫不會改變計數結果。Red、red 與 RED 都會合併成同一列，因為比對是不分大小寫的，透過 Unicode 小寫轉換來完成。
- 內部的撇號會留在字詞單位裡面。像 don't 或 l'été 這樣的形式，會維持成單一單位，因此縮寫詞與帶重音符號的詞，會被算成一個字，而不會被拆成兩個或三個。
沒有這些保證，同一段文字的兩份報表，就可能對同一個片語得出不一樣的結果，這會讓任何建立在這些數字上的編輯決策，變成純粹的猜測。
| 分詞器的行為 | 對計數結果代表什麼 |
|---|---|
| 連在一起的 Unicode 字母或數字 | 算成一個字詞單位 |
| 內部的直式或印刷體撇號 | 留在字詞單位內部（例如 don't、l'été） |
| 標點符號、破折號、符號、空白 | 視為字詞單位之間的分隔符 |
| 同一個字的不同大小寫寫法 | 合併成一列、合併成一個計數 |
| 因「最小字詞長度」而被隱藏的短字詞單位 | 仍計入分母，只是不出現在可見表格中 |
如何逐步找出關鍵字密度
從一段寫好的文字，得到一個值得信任的密度數字，每次最快的路徑都一樣：貼上、設定、檢視。
- 貼上你想檢查的可見文字。把最終定稿的可見文案放進輸入區。避免複製導覽選單、頁尾、側邊欄，以及重複出現的版型內容，因為這些字詞會成為分母的一部分，並扭曲百分比。這個檢查工具的上限是 500,000 個字元，遇到空白或不含任何字詞單位的內容，會直接拒絕，而不是回傳一份會誤導人的零值報表。
- 選擇性地輸入一個確切的關鍵字或片語。輸入你想追蹤重複次數的連續片語。查詢字串所遵循的分詞規則，與正文完全相同，因此比對是精確且不分大小寫的，片語之間的比對結果也可能重疊。
- 為顯示出來的單字列選擇最小字詞長度。數值設得越高，表格中隱藏的短字詞列就越多。這項設定改變的是顯示出來的報表，而不是分母：無論這項篩選設定為何，總字詞數與密度都仍然包含每一個可辨識的字詞單位，因此把最小長度設為二，只會隱藏單一字元的列，並不會假裝這些字詞單位在原文中不存在。
- 選取「檢查關鍵字密度」。頁面接著會回報總字詞數、不重複的正規化字詞數、出現頻率最高的 50 個符合條件的字詞，以及選擇性片語的密度，全都使用公開揭露的同一個分母。
- 檢視計數結果與周圍的文字內容。把這些百分比當成關於你文案的描述性證據，而不是一個目標。閱讀含有這些重複詞語的句子，判斷這種重複是刻意為之，還是無意間發生的，並依讀者的需求修改文案，而不是為了這項指標而修改。
如何解讀頻率表
頻率表是大多數讀者第一眼會瀏覽的部分，因此它顯示哪些欄位很重要。三條規則決定了會顯示什麼，以及該如何解讀它。
- 各列依計數由高到低排序，計數相同時再依字母順序排列。表格最上方是符合條件的字詞中最常見的那一個；可見部分的最下方則是第 50 個。排序是確定性的，因此對同一段文字重複執行兩次分析，會得到相同的順序。
- 最多顯示 50 個詞。這樣能讓介面在筆記型電腦螢幕上維持可讀性。總數與不重複計數，仍然涵蓋完整的輸入內容，因此你看不到的那些列，並沒有從分析結果中消失。
- 密度等於出現次數除以總字詞單位數再乘以 100。單字的密度，使用該字的出現次數。片語的密度，則使用該片語連續出現的次數，不會再除以可能的起始位置數量，也不會再乘以片語的長度。
以測試句「Red blue red. RED green blue red-blue.」為例。分詞器找到總共八個字詞。Red 出現四次，因此它的密度是 4 ÷ 8 × 100 = 50 個百分點。Blue 出現三次，因此它的密度是 3 ÷ 8 × 100 = 37.5 個百分點。Green 出現一次，因此它的密度是 1 ÷ 8 × 100 = 12.5 個百分點。確切片語「red blue」出現兩次，依照所公開的分母，得到片語密度 2 ÷ 8 × 100 = 25 個百分點。表格中的每一個百分比，都是把「出現次數 ÷ 總字詞單位數 × 100」套用到你正在看的那一列上。
解讀結果時三個常見的誤區
一個密度數字很容易被誤讀，因為它背後的數學看起來很簡單，但寫作的情境並不簡單。
- 過濾會灌高百分比。如果某份報表在計算分母之前，先移除掉常見的短詞，剩下的百分比就會往上升。在對你的草稿下任何結論之前，先確認要比較的報表，用的是同一套分詞器與同一個分母。
- 為了湊到某個目標而重複某個片語，只會讓文案變差。搜尋引擎評估的是實用性、是否滿足使用者意圖、原創性、結構、連結、聲譽，以及許多其他訊號。為了湊到某個數字百分比而加入某個片語，可能會被解讀成關鍵字堆砌，而Google 的垃圾內容政策就明確把關鍵字堆砌列為一種操縱手法。
- 在不知道對方分詞器的情況下比較競爭對手的密度。兩個網站對同一段文字，可能會回報不同的百分比，因為它們的分詞器對撇號、破折號，或帶重音符號的字元處理方式不同。把競爭對手的數字，當成近似值，而不是目標值來看待。
密度什麼時候有幫助、什麼時候會誤導人
密度最有用的時候，是它揭露出你在寫作時沒有注意到的某件事。一個你沒意識到自己已經寫了八次的詞、一個出現在兩個段落、卻沒出現在第三個段落的品牌名稱、一個因為周遭詞彙貧乏而過度依賴單一片語的段落——這些正是一份透明的報表會揭露出來的型態。這些百分比可以當成關於你草稿的證據，而不是判決。
當密度變成一個你刻意去湊的目標時，它最沒有用，因為每一個為了把百分比推高而加進去的字，都是為了這項指標而選的字，而不是為讀者選的字。最乾淨的工作流程，是貼上最終的可見文案、輸入你真正在意的確切片語、執行分析，並閱讀周圍的句子，而不是只憑百分比行事。比較不同修改版本時，使用同一套分詞器與同一個分母，讓數字在各版本之間保持可比較性。把人類編輯的判斷，以及實際的搜尋成效數據，看得比任何單一的密度數字更重要，並記住這個百分比是關於你文案的描述性證據，而不是一份提升排名的處方。
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