Phân tích văn bản đi xa hơn đếm: không chỉ bài dài bao nhiêu mà còn lặp chữ nào, câu nào quá dài, từ khoá xuất hiện dày hay thưa, bản sửa khác bản gốc ở đâu. Nhóm này có 10 công cụ cho người làm nội dung, biên tập viên và người viết prompt, tất cả hiểu tiếng Việt theo cụm 2–4 tiếng thay vì tách từng chữ như công cụ tiếng Anh.
Các chỉ số ở đây là đèn báo để đọc lại bài, không phải điểm số để chạy theo.
Phân tích văn bản cho SEO: đo để đọc lại, không để nhồi
Mật độ từ khoá, độ dài bài và số heading chỉ cho biết bài lệch khỏi mức thường gặp, không quyết định thứ hạng.
Kiểm tra mật độ từ khoá đếm cả cụm như “máy lọc nước” và cảnh báo khi một cụm vượt 3 %. Tôi dùng con số đó để tìm chỗ viết vụng, lặp cụm mà người đọc thấy khó chịu, chứ không đẩy mật độ lên cho đủ. Kiểm tra độ dài bài SEO so số chữ với khoảng thường gặp theo loại bài, còn đếm từ theo heading cho thấy mục nào quá mỏng.
Phân tích văn bản cho biên tập và viết
Biên tập viên cần thấy chỗ lặp và câu dài trước khi đọc kỹ từng câu.
Tìm từ lặp tô sáng chữ hoặc cụm lặp lại trong vài chục tiếng, kể cả đại từ “tôi”, “bạn” hay bị lặp. Kiểm tra câu dài đánh dấu câu trên 25 chữ và đoạn quá dài. Độ dễ đọc cho điểm theo một công thức nội bộ, công khai ngay dưới kết quả để bạn tự đánh giá có nên tin hay không.
Sinh viên sửa luận văn theo góp ý của thầy cô dùng so sánh văn bản để thấy chữ nào đã thay, thêm hay xoá, kèm tỉ lệ giống nhau. Người viết prompt dài cho ChatGPT, Claude hay Gemini có công cụ ước lượng token và chi phí, đếm ngay trên máy.
Mọi công cụ phân tích văn bản trong nhóm dùng danh sách hư từ tiếng Việt như “và”, “của”, “là” để không đếm chúng thành từ khoá, và bạn bật tắt được tuỳ chọn này. Kết quả tính hoàn toàn trên máy, kể cả khi dán bài chưa đăng của khách hàng.
Trước khi phân tích, nên có số chữ chính xác bằng đếm từ; nếu bài dán từ web, chạy công cụ trong nhóm xử lý văn bản để bỏ khoảng trắng thừa, tránh sai số.