API NLP | API de PNL do Google para analisar e produzir melhor conteúdo

Introdução

O aprendizado de máquina revolucionou a maneira como os profissionais de marketing de conteúdo criam conteúdo. Forneceu informações detalhadas sobre quais robôs de mecanismo de pesquisa realmente rastreiam e como eles entendem a linguagem natural. Escrever conteúdo hoje é muito diferente do que era atrás 15 anos. No passado, conteúdo foi criado para motores de busca, o que foi suficiente para classificar o site em um lugar de destaque. Mas, hoje em dia, conteúdo valioso não é aquele criado especificamente para mecanismos de pesquisa.

De fato, a criação de tal conteúdo pode até ter o efeito oposto e fazer com que seu site seja avaliado como não autorizado e, no pior dos casos, penalizado. Não, o valioso conteúdo de hoje deve enfocar o leitor-alvo e fornecer respostas às suas perguntas. Você deve nutrir o leitor-alvo, fornecendo todos os fundamentos por escrito para que possa resolver o problema que procurou no Google.. Portanto, processadores de aprendizagem de máquina e linguagem natural existem hoje para facilitar este processo. Aqui você encontrará tudo o que precisa saber sobre os fundamentos do processamento de linguagem natural e sua aplicação prática.

O que é processamento de linguagem natural?

Processamento de linguagem natural, ou em breve PNL, é a manipulação automática da linguagem natural (voz e texto) realizada por software. Com o desenvolvimento da linguística computacional, que usa ferramentas de computador para estudar linguística, A PNL se tornou uma parte inevitável de como os mecanismos de pesquisa entendem sobre o que é o conteúdo que você escreveu.

O principal objetivo da PNL é caracterizar e explicar a multiplicidade de observações linguísticas que nos cercam. Relacionado a isso está o lado cognitivo da linguagem, que se trata de compreender e receber a linguagem. As máquinas estão tentando entender a fala e o texto da mesma maneira que os humanos. Portanto, A PNL cobre qualquer tipo de manipulação de linguagem natural por computador. Inclui uma ampla gama de atividades, desde contar a frequência das palavras até comparar diferentes estilos de escrita.

Com o ritmo de desenvolvimento, A PNL está tentando atingir seu objetivo final: compreender expressões humanas completas e ser capaz de dar respostas significativas a elas. Para faze-lo, envolve processamento computacional automático de linguagens humanas que têm algoritmos para entender texto produzido por humanos como entrada e algoritmos que produzem texto de aparência natural como saída.

API Google Cloud NLP

Com a própria API de PNL do Google, entender como os robôs dos mecanismos de pesquisa avaliam a qualidade do texto chega perto de cada analista de conteúdo. A ferramenta usa aprendizado de máquina para revelar a estrutura e o significado do texto. Você pode ver quais informações sobre as pessoas, lugares e eventos extrai o Google e considera relevantes, para que você possa usar essas informações para criar conteúdo que o Google compreenda facilmente e aproxime você do leitor-alvo.

Com a API de PNL do Google, você pode dar uma olhada na análise sintática de um snippet de conteúdo, extrair tokens e frases, identificar classes gramaticais e criar árvores de análise de dependência para cada frase. O que mais, há análise de entidade que identifica entidades dentro do conteúdo e as rotula por tipos: encontro, pessoa, informação de contato, organização, Localização, eventos, produtos e mídia.

Mais tarde, análise de sentimento mostra sua opinião, sentimento ou atitude geral expressa em um bloco de texto com uma pontuação de sentimento. Finalmente, A classificação alfandegária mostra como classifica o conteúdo em mais de 700 categorias predefinidas.

Quem se beneficia mais com o uso da API NLP?

Como você pode concluir do acima, A PNL é usada para entender a estrutura e o significado da linguagem humana, que é então transformado em algoritmos de aprendizado de máquina baseados em regras que resolvem problemas específicos e executam as tarefas desejadas. Os profissionais de marketing de conteúdo, estrategistas e escritores podem usá-lo para entender como os computadores entendem a linguagem humana e usar esse conhecimento ao elaborar sua própria escrita.

Estas são as frases-chave usadas no conteúdo: direcionar a ferramenta NLP API para categorizar o conteúdo de forma adequada. Porém, Não é tão simples. Todas as características semânticas, morfológicas e sintáticas são incluídas no processamento. Os benefícios gerais da API NLP são os seguintes:

• Análise extensiva

  Com a ferramenta, máquinas podem compreender e analisar automaticamente uma grande quantidade de dados de texto não estruturados, de comentários em redes sociais, avaliações, notícia, artigos e muitos mais.

• Classifique as informações em tempo real

  A ferramenta ajuda a máquina a classificar todas as informações sobre o conteúdo em tempo real sem a ajuda de humanos. E o melhor de tudo, é feito rapidamente, preciso e eficiente.

• A la mediro "medir" É um conceito fundamental em várias disciplinas, que se refere ao processo de quantificação de características ou magnitudes de objetos, Fenômenos ou situações. Na matemática, Usado para determinar comprimentos, Áreas e volumes, enquanto nas ciências sociais pode se referir à avaliação de variáveis qualitativas e quantitativas. A precisão da medição é crucial para obter resultados confiáveis e válidos em qualquer pesquisa ou aplicação prática.... del nicho

  O fato de você poder usar a ferramenta API da PNL para entender como ela avalia o conteúdo específico para suas necessidades e critérios é o que a torna uma ferramenta de ponta.. Lembre-se de que você está desenvolvendo tanto que pode compreender uma linguagem complexa e específica do setor, incluindo sarcasmo e palavras mal usadas.

Como funciona a API NLP?

É um processo complexo, mas para explicá-lo simplesmente, deve-se notar que a ferramenta transforma o texto em uma unidade compreensível por máquina ao vetorizar o texto. Mais tarde, los datos de TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... y los resultados esperados se envían a los algoritmos de aprendizaje automático para que se puedan realizar asociaciones entre las entradas y las salidas. A partir daqui, máquinas usam métodos de análise estatística para construir seus próprios “banco de conhecimento”. Para entender isso completamente, você também deve saber o que é a classificação do texto e como ela fornece os dados necessários.

Exemplos de análises práticas

Vamos dar uma olhada em como um pedaço de texto é analisado com a ferramenta.

Usemos esto como un extractoO extrato é uma substância obtida pela concentração de compostos de origem vegetal, animal ou mineral. Usado em uma variedade de aplicações, como a indústria alimentícia, Farmacêutica e Cosmética. Os extratos podem ser apresentados na forma líquida, em pó ou sob a forma de tinturas, e sua produção envolve técnicas como maceração, Destilação ou extração por solvente. Seu uso permite aproveitar as propriedades benéficas dos ingredientes originais de uma maneira mais adequada..:

“Desde o advento da globalização, o ambiente em que uma empresa opera está em constante mudança. Um componente importante do ambiente de negócios é o ambiente tecnológico. A tecnologia, também, como todos sabemos, está em constante mudança, atualizando com as novas tendências que chegam todos os dias.

Portanto, é imperativo que as empresas entendam e acompanhem as tendências de tecnologia para sobreviver no mercado.

Algo que tem dominado o setor de TI é o aprendizado de máquina e a inteligência artificial.. AI e ML têm inúmeros aplicativos que podem atualizar e transformar a maneira como sua empresa opera..

Então, se sua empresa atua ou não no setor de TI, é essencial que os líderes de negócios estejam cientes das tendências de IA e ML e possam acompanhar o ritmo e as mudanças do ambiente de negócios “.

Retirado do artigo Quick Guide to the AI ​​and Machine Learning Universe for Business Leaders no DataPeaker Blog.

Análise de entidade

Análise de sentimentos

Análise de sintaxe

Categorização

Como você pode ver nas imagens acima, o conteúdo é analisado em 4 categorias: entidades, sentindo-me, sintaxe e categorias. Analytics fornece insights sobre como o conteúdo escrito é percebido por processos de aprendizado de máquina e como ele é alimentado para robôs de mecanismo de pesquisa. Todos os dados que são analisados ​​com a ferramenta são rastreados pelos crawlers do mecanismo de busca e recebem a informação sobre o que são e para quem se destinam.. O que mais, rastreadores podem determinar a confiabilidade e autenticidade do conteúdo da análise.

A oportunidade para qualquer pessoa explorar como a API de PNL visualiza o conteúdo e a entende fornece feedback para essas pessoas que desejam criar um conteúdo otimizado pronto para fornecer informações valiosas para o público-alvo. É um ciclo em que os profissionais de marketing de conteúdo podem participar e aproveitar o conhecimento sobre como funciona o aprendizado de máquina..

Comparação de duas peças escritas no mesmo nicho

Agora, vamos dar um passo mais investigativo: vamos dar uma olhada em dois exemplos do texto escrito em dois sites diferentes, como eles são analisados ​​com a API NLP e qual deles funciona melhor no SERP.

Resumo 1:

"A aprendizagem de máquina é o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.. ML é uma das tecnologias mais excitantes que se teria encontrado.. Como pode ser visto a partir do nome, dá o computador que o torna mais semelhante aos humanos: A capacidade de aprender. Aprendizado de máquina está sendo usado ativamente, talvez em muito mais lugares do que você poderia esperar “.

Resumo 2 :

"Os algoritmos de aprendizagem de máquina são responsáveis pela grande maioria dos avanços e aplicações de IA que você ouve falar.. (Para mais informações, ver o nosso primeiro fluxograma em “O que é IA??”)

Qual é a definição de machine learning??

Algoritmos de aprendizagem de máquina usam estatísticas para encontrar padrões em grandes quantidades * De dados. E os dados, aqui, abranger muitas coisas: números, palavras, imagens, Cliques, O que quer que seja. Se ele pode ser armazenado digitalmente, pode ser inserido em um algoritmo de aprendizagem de máquina.

Machine learning é o processo que alimenta muitos dos serviços que usamos hoje: sistemas de recomendação, como o da Netflix, YouTube e Spotify; mecanismos de busca como Google e Baidu; feeds de mídia social como Facebook e Twitter; assistentes de voz como Siri e Alexa. A lista continua.”

E é assim que ambos os resultados funcionam na SERP.

Como você pode ver, o resultado contido no Extrato 1 é avaliado melhor do que o resultado com o Extrato 2 na primeira página do Google. Observe como a API da PNL analisou o conteúdo e como o Extrato 1 pontuações mais altas em magnitude e como, embora ambos os extratos são para “aprendizado de máquina”, são classificados de forma diferente: o primeiro em Negócios & Industrial com uma pontuação de 0.56 enquanto o segundo é a Ciência / Ciência da Computação com uma pontuação de 0.83. A diferença na categorização orienta o analista de conteúdo a ver o que a escrita é apropriada para os negócios e a ciência.. Levando isso em consideração, o escritor de conteúdo saberá que tipo de conteúdo produzir.

Principais descobertas

O que deve ser levado em conta e o que deve ser prestado atenção ao usar a API NLP?

você deve saber que o api nlp tem uma versão demo que você pode tentar. Porém, sua implementação e uso não é gratuito. Sem considerar, os benefícios são enormes. Isso facilita muito a forma como os profissionais de marketing de conteúdo entendem como as máquinas entendem a linguagem humana e usam esse conhecimento para criar conteúdo tanto para o público-alvo quanto para robôs de mecanismos de busca.. Recomenda-se fortemente aproveitar suas características e ferramentas analíticas.

Branko Ilishev

Co-fundador e chefe de SEO na Clique inteligente, SEO e Agência Web que oferece soluções digitais para ajudar os proprietários de sites de negócios a superar seus concorrentes e ganhar mais participação de mercado com um site de alta conversão e poderosas estratégias de SEO.

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