เครื่องมือนี้ใช้การแยกคำโดยช่องว่าง (Whitespace Tokenization) ซึ่งแม่นยำสำหรับภาษาอังกฤษ แต่ภาษาไทยไม่ใช้ช่องว่างเป็นตัวแบ่งคำ จำนวนคำภาษาไทยจึงอาจไม่ตรง 100% สำหรับการตัดคำไทยที่แม่นยำ ควรใช้ไลบรารี เช่น PyThaiNLP หรือ deepcut | อ้างอิง: Haruechaiyasak C. et al. (2008). LexTo: Thai Lexeme Tokenizer. NECTEC.

ได้ครับ เหมาะสำหรับตรวจสอบจำนวนคำในบทความ รายงาน เรียงความ หรือ Social Media Caption ที่มีข้อจำกัดจำนวนคำ เช่น Twitter/X (280 ตัวอักษร), Instagram Bio (150 ตัวอักษร), Meta Description (155-160 ตัวอักษร) | อ้างอิง: Google Search Central — Meta Description Best Practices (2024).

จากการวิเคราะห์ของ Backlinko (2024) บทความที่ติดหน้าแรก Google มีค่าเฉลี่ย 1,447 คำ อย่างไรก็ตาม คุณภาพเนื้อหาสำคัญกว่าจำนวนคำ Google เน้น E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) มากกว่าความยาว | อ้างอิง: Backlinko (2024). Content Study; Google Search Quality Evaluator Guidelines.