Analisador de Frequência de Palavras — Densidade de Keyword, Bigramas e Trigramas
Cole qualquer texto no analisador de frequência de palavras e veja instantaneamente cada palavra ranqueada por quantas vezes aparece, com contagem, percentual e barra de densidade visual. A ferramenta roda 100% no browser — seu texto nunca sai do dispositivo — e processa artigos, redações, documentação técnica ou manuscritos de até 100.000 palavras sem cadastro ou instalação.
Além da contagem simples, você escolhe entre unigramas (palavras individuais), bigramas (frases de 2 palavras) ou trigramas (frases de 3 palavras) para entender como a linguagem se distribui no seu conteúdo. Ideal para SEO, revisão editorial, análise linguística e verificação de densidade de keyword. Exporte os resultados como CSV ou JSON para análise posterior no Excel, Python ou R.
Como Usar o Analisador de Frequência de Palavras
- Cole seu texto — qualquer conteúdo: artigo de blog, redação, página web, documentação ou transcrição
- Configure os filtros — ative ignorar stop words, escolha o tamanho do n-grama e defina o comprimento mínimo de palavra
- Leia a tabela de frequências — cada termo aparece ranqueado por contagem, com percentual de densidade e barra visual
- Exporte os dados — baixe como CSV ou JSON para análise em qualquer ferramenta
Métricas Principais Explicadas
A análise de frequência de palavras conta quantas vezes cada palavra ou frase aparece e expressa isso como percentual do total de palavras. Essa métrica é a base de decisões em SEO, revisão de conteúdo e pesquisa linguística.
Densidade de keyword — (contagem ÷ total de palavras) × 100. O intervalo saudável para keywords primárias em SEO é 1–2,5%. Abaixo de 0,5% pode sinalizar cobertura temática insuficiente; acima de 3% pode acionar alertas de keyword stuffing nos algoritmos do Google.
Type-Token Ratio (TTR) — palavras únicas ÷ total de palavras × 100. TTR de 60% significa que 60% das palavras do texto são distintas, não repetidas. TTR abaixo de 40% em textos longos costuma indicar escrita repetitiva e de baixa qualidade.
N-gramas — unigramas ("conteúdo"), bigramas ("marketing de conteúdo"), trigramas ("estratégia de marketing digital"). A análise de bigramas e trigramas revela quais frases de múltiplas palavras dominam o texto — frequentemente mais útil que contar palavras individuais para fins de SEO.
Stop words — palavras funcionais muito comuns (o, a, de, que, em) que carregam pouco significado semântico. Filtrá-las revela o vocabulário que realmente define o tema do conteúdo.
Casos de Uso Comuns
- Auditoria de conteúdo para SEO: verifique se sua keyword primária atinge densidade de 1–2,5% e se aparece como frase natural em bigramas, não apenas como palavras isoladas espalhadas pelo texto.
- Identificar palavras excessivamente repetidas: uma palavra aparecendo 40+ vezes em 1.000 palavras é sinal vermelho. Use a lista de frequências para substituir sinônimos e melhorar a diversidade vocabular. O TTR quantifica isso antes da publicação.
- Análise de texto acadêmico: identifique temas dominantes em transcrições de entrevistas ou respostas de pesquisa. Exporte para CSV e processe com Python (pandas) ou R.
- Revisão de redação: verifique se os termos-chave do argumento aparecem com frequência adequada e se a diversidade vocabular atende padrões acadêmicos.
- Auditoria de documentação técnica: encontre jargão excessivamente repetido em documentações de API, READMEs ou manuais de usuário.
Perguntas Frequentes
O que é um analisador de frequência de palavras?
É uma ferramenta que conta quantas vezes cada palavra (ou frase) aparece em um texto e calcula sua frequência relativa como percentual do total de palavras. Usado por profissionais de SEO para verificar densidade de keywords, por escritores para identificar termos repetidos, e por pesquisadores para estudar padrões de linguagem em corpora. Toda a análise roda no browser — nenhum texto é enviado a servidores.
Qual é a densidade ideal de keyword para SEO?
A maioria dos profissionais de SEO indica 1–2,5% como faixa saudável para keywords primárias. Abaixo de 0,5% pode sinalizar cobertura temática insuficiente. Acima de 3% pode acionar penalizações de keyword stuffing nas atualizações de Conteúdo Útil e E-E-A-T do Google. Mais importante que um percentual específico é a keyword aparecer naturalmente nos locais estratégicos: título, H1, primeiras 100 palavras, subtítulos e conclusão.
O que são stop words e quando devo filtrá-las?
Stop words são palavras funcionais muito comuns (o, a, de, que, em, e, para) que carregam pouco significado semântico. Filtrá-las revela o vocabulário que define o tema do texto. Para análise SEO, sempre filtre stop words — sem isso, os principais resultados serão "o", "a", "de", tornando os dados inúteis. Para pesquisa linguística onde palavras funcionais importam, mantenha-as ativas.
Qual a diferença entre bigramas, trigramas e unigramas?
Unigramas são palavras individuais. Bigramas são sequências de 2 palavras ("marketing de conteúdo", "densidade de keyword"). Trigramas são sequências de 3 palavras ("estratégia de conteúdo digital"). Para SEO, analisar bigramas e trigramas é frequentemente mais valioso que unigramas — as buscas são tipicamente frases, e confirmar que sua phrase-alvo aparece como unidade natural (não só palavras isoladas) dá uma imagem mais precisa da relevância temática.
O que é Type-Token Ratio (TTR) e por que importa?
TTR = (palavras únicas ÷ total de palavras) × 100. Um texto com 600 palavras únicas em 1.000 palavras tem TTR de 60%. TTR maior indica diversidade vocabular maior, o que correlaciona com escrita de maior qualidade e mais natural. Para conteúdo de formato longo (1.000+ palavras), TTR abaixo de 40% frequentemente sinaliza escrita repetitiva que pode prejudicar legibilidade e sinais de qualidade de conteúdo nos buscadores.
Meu texto é enviado para algum servidor?
Não. Toda a análise é executada no seu browser usando JavaScript. Seu texto — incluindo rascunhos privados, conteúdo de clientes ou documentos confidenciais — nunca é transmitido para nenhum servidor nem armazenado em lugar nenhum. A ferramenta funciona offline depois que a página carregou.
Como exporto os resultados?
Clique em CSV para baixar um arquivo compatível com planilhas (Excel, Google Sheets) com rank, termo, contagem e densidade de cada termo. Clique em JSON para dados estruturados compatíveis com Python, JavaScript, R e qualquer pipeline de análise. Os dois formatos incluem todos os termos da análise completa, não apenas os visíveis na tela pelo limite de exibição configurado.
Recursos
- Lei de Zipf — Wikipédia — o princípio matemático por trás da distribuição de frequência de palavras: a palavra mais comum aparece aproximadamente o dobro de vezes que a segunda mais comum, e assim por diante.
- Google Search Central — Políticas contra spam — definição oficial do Google sobre keyword stuffing e como afeta o ranqueamento em buscas.
