Frequência de Palavras & Densidade

Frequência de Palavras & Densidade

Conte a frequência de palavras, analise a densidade de palavras-chave e n-gramas em tempo real. Filtre stop words, evite repetições e exporte relatórios em CSV.

Cenários Pré-configurados
Entrada de Texto
2.5%
Tamanho Mín. (letras)
Stop Words Personalizadas
Palavras: 82Caracteres: 631Linhas: 1Frases / Sentenças: 5
Tempo de Leitura: 25 seg
Total de Palavras6782 Total de Palavras Brutas
Palavras Distintas54Palavras Únicas
Razão Tipo-Token (TTR)80.6%Razão Tipo-Token (TTR)
Comprimento Médio das Palavras7.2Caracteres por Palavra
Mais Frequentes
Limite de Exibição ≤ 2.5%
#1keyword
5 ocorrências
7.46%
#2search
5 ocorrências
7.46%
#3density
3 ocorrências
4.48%
#4engine
2 ocorrências
2.99%
#5target
2 ocorrências
2.99%
#6topic
2 ocorrências
2.99%
#7algorithmic
1 ocorrências
1.49%
#8article
1 ocorrências
1.49%
#9authoritative
1 ocorrências
1.49%
#10balanced
1 ocorrências
1.49%
Diagnóstico do Texto: Vocabulário Amplo e Diversificado
Status do Analisador
Total de Palavras67
Palavras Distintas54
Taxa de Diversidade Lexical80.6%
Referência técnica e guia de arquitetura

Frequência de Palavras & Densidade SEO — Guia de referência

Conte a frequência de palavras, analise a densidade de palavras-chave e inspecione frases de 1-gram a 3-gram instantaneamente. Filtre stopwords, detecte termos repetitivos e exporte relatórios em CSV.

Frequência de Palavras & Densidade SEO — Guia de referência — Arquitetura em memória do lado do cliente e fluxo de dados
Frequência de Palavras & Densidade SEO — Guia de referência — Arquitetura em memória do lado do cliente e fluxo de dados

Parâmetros-chave e controles

Regime de Filtragem de Stopwordsperfil de exclusão em linguagem natural

Exclui palavras funcionais de alta frequência (artigos, preposições, conjunções e verbos auxiliares) para isolar o vocabulário semântico real. Listas padrão de stopwords em português eliminam de 150 a 200 conectivos gramaticais, que costumam representar de 40% a 50% do volume total de um texto cotidiano.

Padrão: Português (175 Stopwords)
Janela de Agrupamento N-Gramsequenciamento de grupos de termos

Examina sequências contínuas de termos para revelar frases repetidas. Um 1-gram monitora vocábulos isolados, um 2-gram destaca pares como modificadores descritivos e um 3-gram identifica expressões idiomáticas recorrentes e clichês ao longo do seu rascunho.

Padrão: 1-Gram (Palavras Isoladas)
Limiar de Razão Tipo-Token (TTR)índice de diversidade lexical

Mede a variedade de vocabulário dividindo os termos únicos pelo número total de palavras do texto. Redações e artigos informativos equilibrados mantêm uma pontuação entre 0,40 e 0,65; valores abaixo de 0,35 indicam redação redundante, enquanto índices acima de 0,75 refletem prosa técnica densa e especializada.

Padrão: 0,50 (Não Ficção Padrão)
Limite Seguro de Densidade de Palavras-Chavepercentual de ocorrência alvo

Calcula a participação percentual exata do termo de foco principal em relação à extensão total do documento. O padrão editorial recomendado para SEO varia de 1,0% a 2,5%; ultrapassar 3,0% torna a leitura robótica e arrisca penalidades algorítmicas por repetição artificial.

Padrão: 2,5% de Densidade Máxima

Dicas profissionais e melhores práticas

Linha de Base Linguística da Lei de Zipf

A fala e a escrita humana seguem naturalmente a Lei de Zipf, na qual a segunda palavra mais frequente surge aproximadamente com metade da frequência da primeira, e a terceira com um terço. Se uma palavra conceitual chave quebrar essa curva natural de decaimento e invadir as três primeiras posições junto a conectivos comuns, seu artigo soará travado e maçante para os leitores.

Distorção de Extensão na Razão Tipo-Token

A pontuação de diversidade de vocabulário cai naturalmente à medida que o texto se estende, pois os conectivos gramaticais se repetem enquanto novos conceitos se estabilizam. Ao avaliar ensaios longos com mais de 1.000 palavras, compare a diversidade em blocos consistentes de 400 palavras ou adote fórmulas ajustadas por raiz para não penalizar capítulos aprofundados.

Estratégia de Intercalação de Stopwords em N-Grams

Nunca remova palavras de ligação antes de analisar combinações de duas ou três palavras; caso contrário, você gerará fragmentos artificiais como 'treino maratona ritmo' em vez de 'treino para uma maratona'. Colete primeiro os padrões de frases do texto original inalterado e só então descarte agrupamentos formados unicamente por termos funcionais.

Lematização em Motores de Busca e Agrupamento Temático

Os rastreadores de busca agrupam variações lexicais como 'lanche saudável', 'lanches saudáveis' e 'alimentação saudável' em uma única entidade semântica. Distribua sinônimos naturais ao longo do conteúdo em vez de repetir a mesma frase idêntica, garantindo que a presença temática cumulativa permaneça com segurança na faixa de 1,5% a 2,5%.

Armadilhas comuns e solução de problemas

⚠️Termos com hífen e apóstrofos divididos em fragmentos desconexos

Expressões com apóstrofo e termos compostos com hífen (como 'bem-estar' ou 'guarda-chuva') podem ser fragmentados por limpadores de pontuação excessivamente agressivos. A detecção adequada de fronteiras linguísticas preserva esses compostos unidos como termos únicos, mantendo a contagem fiel à percepção real do leitor.

⚠️Pronomes comuns e verbos auxiliares sufocando os termos centrais

Se pronomes do dia a dia (como 'eles', 'nosso', 'isso') dominarem o topo da tabela de frequência, certifique-se de que a Filtragem de Stopwords está ativada. Para termos repetitivos específicos do seu projeto (como 'seção', 'clique' ou 'capítulo'), adicione-os à lista de exclusão personalizada.

⚠️Textos curtos com menos de 100 palavras exibindo diversidade lexical artificialmente alta

Amostras muito breves não fornecem volume estatístico suficiente para o cálculo de variedade vocabular, gerando índices enganosos acima de 0,85. Amplie o texto para pelo menos 250 palavras a fim de obter um reflexo fidedigno da verdadeira riqueza do seu vocabulário.

Perguntas frequentes (FAQ)

Como calcular a frequência de palavras e a densidade de palavras-chave?▼

A densidade de palavras-chave é obtida dividindo a quantidade de vezes que a palavra-chave aparece pelo número total de palavras do documento e multiplicando por 100: Densidade = (Contagem do Termo / Total de Palavras) * 100%. Por exemplo, em um artigo de 800 palavras no qual a expressão foco aparece 16 vezes, a densidade exata é (16 / 800) * 100 = 2,0%.

Qual é a porcentagem ideal de densidade de palavras-chave para SEO?▼

A faixa ideal para termos de busca primários situa-se entre 1,0% e 2,5%. Manter a densidade nesse intervalo sinaliza forte relevância temática sem acionar filtros de qualidade, enquanto percentuais superiores a 3,0% ou 3,5% correm sério risco de punição pelas diretrizes do Google Search Essentials por prática abusiva de repetição (keyword stuffing).

Qual é a diferença entre frequência de palavras e frequência de n-grams?▼

A frequência de palavras contabiliza termos individuais isolados, sem considerar o contexto imediato, enquanto a frequência de n-grams quantifica sequências contínuas de múltiplos termos. Um 1-gram mede palavras avulsas, um 2-gram analisa combinações de dois termos como 'tênis de corrida' e um 3-gram rastreia expressões de três termos como 'frequência cardíaca máxima', identificando vícios de linguagem e temas centrais.

O que é a Razão Tipo-Token (TTR) e qual é uma boa pontuação?▼

A Razão Tipo-Token (Type-Token Ratio ou TTR) mensura a variedade vocabular dividindo o número de palavras únicas (tipos) pelo total de palavras corridas (tokens): TTR = Palavras Únicas / Total de Palavras. Para publicações gerais, artigos acadêmicos e redações entre 400 e 1.000 palavras, um índice saudável situa-se entre 0,45 e 0,65; índices abaixo de 0,40 indicam vocabulário repetitivo, enquanto valores acima de 0,70 evidenciam uma redação rica e expressiva.

Como a Lei de Zipf se aplica à frequência de palavras em um texto?▼

A Lei de Zipf é um princípio linguístico fundamental que estabelece que a frequência de uma palavra é inversamente proporcional à sua classificação no ranking de ocorrências (a frequência é proporcional a 1 / posição no ranking). Em textos naturais em português, o vocábulo mais frequente (como 'de' ou 'o') representa cerca de 6% a 7% de todas as palavras, o segundo ('a' ou 'que') cerca de 3,5%, e o terceiro cerca de 2,5%, servindo como padrão matemático para identificar inserções forçadas ou artificiais de palavras-chave.

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