NLP-API | NLP-API von Google zur Analyse und Erstellung besserer Inhalte

Einführung

Maschinelles Lernen hat die Art und Weise, wie Content-Marketer Inhalte erstellen, revolutioniert. Bereitstellung detaillierter Informationen darüber, was Suchmaschinen-Bots tatsächlich crawlen und wie sie natürliche Sprache verstehen. Das Schreiben von Inhalten ist heute ganz anders als früher 15 Jahre. In der Vergangenheit, Inhalte wurden für Suchmaschinen erstellt, das reichte aus, um die Website an prominenter Stelle zu platzieren. Aber, heute, wertvoller Content ist nicht speziell für Suchmaschinen erstellt.

Eigentlich, die Erstellung solcher Inhalte kann sogar den gegenteiligen Effekt haben und dazu führen, dass Ihre Website als nicht autorisiert bewertet wird und, im schlimmsten Fall, bestraft. Nein, Die heutigen wertvollen Inhalte sollten die Zielleser fokussieren und Antworten auf ihre Fragen geben. Sie sollten die Zielleser fördern, indem Sie alles Wesentliche in schriftlicher Form zur Verfügung stellen, damit Sie das gegoogelte Problem lösen können.. Deswegen, Maschinelles Lernen und Prozessoren für natürliche Sprache existieren heute, um diesen Prozess zu erleichtern. Hier finden Sie alles Wissenswerte über die Grundlagen der Natural Language Processing und deren praktische Anwendung.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung??

Verarbeitung natürlicher Sprache, oder bald NLP, ist die automatische Manipulation natürlicher Sprache (Stimme und Text) durch Software ausgeführt. Mit der Entwicklung der Computerlinguistik, der Computer-Tools verwendet, um Linguistik zu studieren, NLP wurde zu einem unvermeidlichen Bestandteil dafür, wie Suchmaschinen verstehen, worum es in den von Ihnen geschriebenen Inhalten geht.

Das Hauptziel von NLP ist es, die Vielzahl der sprachlichen Beobachtungen, die uns umgeben, zu charakterisieren und zu erklären. Damit verbunden ist die kognitive Seite der Sprache, dass es darum geht, Sprache zu verstehen und zu empfangen. Maschinen versuchen Sprache und Text genauso zu verstehen wie Menschen. Deswegen, NLP umfasst jede Art von Computermanipulation natürlicher Sprache. Beinhaltet eine breite Palette von Aktivitäten, vom Zählen der Worthäufigkeit bis zum Vergleich verschiedener Schreibstile.

Im Rhythmus der Entwicklung, NLP versucht, sein Endziel zu erreichen: vollständige menschliche Ausdrücke verstehen und in der Lage sein, sinnvolle Antworten darauf zu geben. Es zu tun, beinhaltet die automatische computergestützte Verarbeitung menschlicher Sprachen, die über Algorithmen verfügen, um von Menschen erstellten Text als Eingabe zu verstehen, und Algorithmen, die natürlich aussehenden Text als Ausgabe erzeugen.

Google Cloud NLP-API

Mit Googles eigener NLP API, zu verstehen, wie Suchmaschinen-Roboter die Textqualität bewerten, kommt jedem Content-Analysten nahe. Das Tool verwendet maschinelles Lernen, um die Struktur und Bedeutung von Texten aufzudecken. Sie können sehen, welche Informationen über Personen, Orte und Ereignisse extrahiert Google und hält es für relevant, damit Sie diese Informationen verwenden können, um Inhalte zu erstellen, die Google leicht verstehen und dem Zielleser näher bringen können.

Mit der NLP-API von Google, Sie können sich die Syntaxanalyse eines Inhaltsausschnitts ansehen, Token und Sätze extrahieren, Identifizieren Sie Wortarten und erstellen Sie Abhängigkeitsanalysebäume für jeden Satz. Was ist mehr, Es gibt ein Entity-Parsing, das Entitäten innerhalb von Inhalten identifiziert und sie nach Typen kennzeichnet: Datum, Person, Kontaktinformationen, Organisation, Ort, Veranstaltungen, Produkte und Medien.

Später, Sentiment-Analyse zeigt Ihnen Meinung, Stimmung oder allgemeine Einstellung, ausgedrückt in einem Textblock mit einem Stimmungswert. Schließlich, Die Zollklassifizierung zeigt, wie Inhalte in mehr als 700 vordefinierte Kategorien.

Wer profitiert am meisten von der Nutzung der NLP API?

Wie können Sie aus dem oben Gesagten schließen?, NLP wird verwendet, um die Struktur und Bedeutung der menschlichen Sprache zu verstehen, die dann in regelbasierte maschinelle Lernalgorithmen umgewandelt wird, die spezifische Probleme lösen und gewünschte Aufgaben ausführen. Die Content-Marketer, Strategen und Schriftsteller können es verwenden, um zu verstehen, wie Computer die menschliche Sprache verstehen, und dieses Wissen verwenden, um ihre eigenen Schriften zu erstellen.

Dies sind die Schlüsselwortphrasen, die im Inhalt verwendet werden: das NLP-API-Tool anweisen, Inhalte entsprechend zu kategorisieren. Aber trotzdem, Es ist nicht so einfach. Alle semantischen Merkmale, morphologische und syntaktische werden in die Verarbeitung einbezogen. Die allgemeinen Vorteile der NLP-API sind wie folgt:

• Umfangreiche Analyse

  Mit dem Werkzeug, Maschinen können eine große Menge unstrukturierter Textdaten automatisch verstehen und analysieren, aus Kommentaren in sozialen Netzwerken, Bewertungen, Nachrichten, Artikel und vieles mehr.

• Informationen in Echtzeit klassifizieren

  Das Tool hilft der Maschine, alle Informationen über den Inhalt in Echtzeit ohne menschliche Hilfe zu klassifizieren. Und das Beste ist, es ist schnell erledigt, genau und effizient.

• Auf die Nische zugeschnitten

  Die Tatsache, dass Sie das NLP-API-Tool verwenden können, um zu verstehen, wie es bestimmte Inhalte für Ihre Bedürfnisse und Kriterien bewertet, macht es zu einem innovativen Tool.. Denken Sie daran, dass Sie so viel entwickeln, dass Sie die komplexe, branchenspezifische Sprache verstehen können, einschließlich Sarkasmus und missbräuchlicher Worte.

Wie funktioniert die NLP-API?

Es ist ein komplexer Prozess, aber um es einfach zu erklären, Dabei ist zu beachten, dass das Tool den Text durch Vektorisierung des Textes in eine maschinenverständliche Einheit umwandelt. Später, los datos de AusbildungTraining ist ein systematischer Prozess zur Verbesserung der Fähigkeiten, körperliche Kenntnisse oder Fähigkeiten. Es wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie Sport, Aus- und Weiterbildung. Zu einem effektiven Trainingsprogramm gehört auch die Zielplanung, Regelmäßiges Üben und Bewerten der Fortschritte. Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Motivation sind Schlüsselfaktoren, um in jeder Disziplin erfolgreiche und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.... y los resultados esperados se envían a los algoritmos de aprendizaje automático para que se puedan realizar asociaciones entre las entradas y las salidas. Von jetzt an, Maschinen verwenden statistische Analysemethoden, um ihre eigenen zu bauen „Wissensbank“. Um das ganz zu verstehen, Sie sollten auch wissen, was Textklassifikation ist und wie sie die notwendigen Daten liefert.

Praktische Analysebeispiele

Schauen wir uns an, wie ein Textstück mit dem Tool geparst wird.

Usemos esto como un AuszugDer Extrakt ist eine Substanz, die durch Konzentration von Verbindungen pflanzlichen Ursprungs gewonnen wird, tierisch oder mineralisch. Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungen, wie z.B. die Lebensmittelindustrie, Pharma & Kosmetik. Extrakte können in flüssiger Form präsentiert werden, in Pulverform oder als Tinktur, und seine Herstellung erfordert Techniken wie die Mazeration, Destillation oder Lösungsmittelextraktion. Seine Verwendung ermöglicht es, die vorteilhaften Eigenschaften der ursprünglichen Zutaten besser zu nutzen..:

„Seit dem Aufkommen der Globalisierung, Das Umfeld, in dem ein Unternehmen tätig ist, ändert sich ständig. Ein wichtiger Bestandteil des Geschäftsumfelds ist das technologische Umfeld. Die Technologie, auch, wie wir alle wissen, verändert sich ständig, Aktualisierung mit den neuen Trends, die jeden Tag ankommen.

Deswegen, Es ist unerlässlich, dass Unternehmen Technologietrends verstehen und mit ihnen Schritt halten, um auf dem Markt zu bestehen.

Eine Sache, die die IT-Branche im Sturm erobert hat, ist maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.. KI und ML verfügen über unzählige Anwendungen, die die Arbeitsweise Ihres Unternehmens aktualisieren und verändern können..

Dann, ob Ihr Unternehmen im IT-Bereich tätig ist oder nicht, Es ist wichtig, dass Führungskräfte sich der KI- und ML-Trends bewusst sind und mit dem Tempo und den Veränderungen des Geschäftsumfelds Schritt halten können „.

Entnommen aus dem DataPeaker Blog Quick Guide to the AI ​​und Machine Learning Universe for Business Leaders.

Entitätsanalyse

Stimmungsanalyse

Syntaxanalyse

Kategorisierung

Wie Sie in den Bildern oben sehen können, Inhalt wird analysiert in 4 Kategorien: Entitäten, Gefühl, Syntax und Kategorien. Analytics liefert Erkenntnisse darüber, wie geschriebene Inhalte von maschinellen Lernprozessen wahrgenommen werden und wie sie Suchmaschinen-Robotern zugeführt werden. Alle Daten, die mit dem Tool analysiert werden, werden von den Suchmaschinen-Crawlern tatsächlich getrackt und erhalten die Information, was sie sind und für wen sie bestimmt sind.. Was ist mehr, Crawler können die Zuverlässigkeit und Authentizität von Inhalten aus der Analyse ermitteln.

Die Möglichkeit für jeden, zu erkunden, wie die NLP-API Inhalte betrachtet und versteht, gibt diesen Personen Feedback, die optimierte Inhalte erstellen möchten, um wertvolle Erkenntnisse für die Zielgruppen zu liefern. Es ist ein Zyklus, an dem Content-Marketer teilnehmen und das Wissen über die Funktionsweise von maschinellem Lernen nutzen können..

Vergleich zweier Stücke aus derselben Nische

Jetzt, lass uns einen investigativeren Schritt machen: Schauen wir uns zwei Beispiele für den Text an, der auf zwei verschiedenen Websites geschrieben wurde, wie sie mit der NLP-API geparst werden und welche davon in der SERP am besten funktioniert.

Abstrakt 1:

„Maschinelles Lernen ist das Studienfach, das Computern die Möglichkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. ML ist eine der aufregendsten Technologien, auf die man gestoßen wäre. Wie der Name schon sagt, gibt den Computer, der ihn dem Menschen ähnlicher macht: Die Fähigkeit zu lernen. Maschinelles Lernen wird heute aktiv genutzt, vielleicht an viel mehr Orten, als Sie vielleicht erwarten „.

Abstrakt 2 :

„Maschinelle Lernalgorithmen sind für die überwiegende Mehrheit der Fortschritte und Anwendungen der künstlichen Intelligenz verantwortlich, von denen Sie hören.. (Für mehr Hintergrund, Schauen Sie sich unser erstes Flussdiagramm an „Was ist KI??“)

Was ist die Definition von maschinellem Lernen??

Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden Statistiken, um Muster in großen Mengen zu finden * von Dateien. Und die Daten, hier, Sie decken viele Dinge ab: Zahlen, Wörter, Bilder, Klicks, Was auch immer ist. Wenn es digital gespeichert werden kann, kann in einen maschinellen Lernalgorithmus eingespeist werden.

Maschinelles Lernen ist der Prozess, der viele der Dienste antreibt, die wir heute nutzen: Empfehlungssysteme wie die von Netflix, YouTube und Spotify; Suchmaschinen wie Google und Baidu; Social-Media-Feeds wie Facebook und Twitter; Sprachassistenten wie Siri und Alexa. Die Liste geht weiter.“

Und so funktionieren beide Ergebnisse in SERP.

Wie du siehst, das Ergebnis, dass der Extrakt enthält 1 schneidet besser ab als das Ergebnis mit dem Extrakt 2 auf der ersten Seite von Google. Beachten Sie, wie die NLP-API den Inhalt geparst hat und wie der Auszug 1 punktet in der Größenordnung höher und wie, obwohl beide Auszüge für „maschinelles Lernen“, werden anders klassifiziert: der erste im Geschäft & Industriell mit einer Punktzahl von 0.56 während die zweite Wissenschaft ist / Informatik mit einer Punktzahl von 0.83. Der Unterschied in der Kategorisierung führt den Inhaltsanalytiker dazu, zu sehen, welche Schriften für Wirtschaft und Wissenschaft geeignet sind. Berücksichtigen Sie dies, der Inhaltsautor wird wissen, welche Art von Inhalten zu produzieren sind.

Die zentralen Thesen

Was ist bei der Nutzung der NLP API zu beachten und zu beachten?

Sie sollten wissen, dass die NLP-API eine Demoversion hat, die Sie ausprobieren können. Aber trotzdem, seine Implementierung und Nutzung ist nicht kostenlos. Ungeachtet, die Vorteile sind riesig. Es erleichtert Content-Marketern erheblich, wie Maschinen die menschliche Sprache verstehen und nutzen dieses Wissen, um Inhalte sowohl für die Zielgruppe als auch für Suchmaschinen-Bots zu erstellen.. Es wird dringend empfohlen, die analytischen Funktionen und Tools zu nutzen.

Branko Ilishev

Mitgründer und Head of SEO bei Intelligenter Klick, SEO- und Webagentur, die digitale Lösungen anbietet, die kommerziellen Websitebesitzern helfen, ihre Konkurrenten zu übertreffen und mit einer Website mit hoher Konversion und leistungsstarken SEO-Strategien mehr Marktanteile zu gewinnen.

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