Плотность ключевых слов
Оригинальное название: keyword density
Коротко
Доля, которую ключевое слово или фраза занимает в тексте страницы: число употреблений, делённое на общее количество слов, обычно в процентах.
Что такое «Плотность ключевых слов»
Метрика родилась в эпоху, когда поисковики оценивали текст во многом по частоте слов. Оптимизаторы искали «правильный» процент, при котором страница ранжируется лучше всего, и подгоняли под него тексты. Универсального значения так и не нашли, а с развитием алгоритмов понимания языка сама идея подгонки потеряла смысл. Сегодня плотность — диагностический показатель: она помогает заметить перекос, но не служит целью.
Как считают
Формула простая: число вхождений ключа делится на число слов и умножается на 100. В тексте из 800 слов, где «натяжной потолок» встречается 8 раз, плотность этой фразы — 1%. Для фраз из нескольких слов сервисы считают по-разному: одни делят на общее количество слов, другие учитывают длину фразы, поэтому цифры разных инструментов несопоставимы.
const text = document.querySelector('article').innerText.toLowerCase();
const words = text.match(/[а-яёa-z0-9-]+/g) || [];
const key = 'потолок';
const hits = words.filter(w => w === key).length;
console.log((hits / words.length * 100).toFixed(2) + '%');
Такой подсчёт находит только точную форму слова. «Потолка», «потолки», «потолочный» он пропустит — и в этом главная слабость метрики для русского языка.
Почему проценты обманывают
Поисковики приводят слова к начальной форме, учитывают синонимы и связанные понятия — об этом подробнее в статье про стемминг. Текст с плотностью 0,5% по точной фразе может быть насыщен темой куда сильнее, чем текст с 3%, где одно словосочетание просто повторяется. Кроме того, важно расположение: слово в заголовке и первом абзаце весит больше, чем в середине пятого.
На что смотреть вместо этого
- Есть ли основной запрос в title, H1 и начале текста — без повторов в каждом предложении.
- Раскрыты ли подтемы, которые раскрывают страницы из топа: характеристики, цены, сроки, частые вопросы.
- Встречаются ли тематические слова, без которых текст о предмете не обходится, — на этом построен латентно-семантический анализ.
- Нет ли фразы, которая бросается в глаза при чтении. Если есть, это уже переспам, какой бы процент ни показал сервис.

