自然语言处理（NLP）彻底改变了内容营销人员创作内容的方式。它深入洞察了搜索引擎爬虫的工作原理以及它们如何理解自然语言。与15年前相比，今天的写作内容大不相同。过去，内容是为搜索引擎创建的，这足以使网站排名靠前。但现在，有价值的内容不再是专门为搜索引擎制作的。实际上，创建这样的内容甚至可能产生相反的效果，使网站被评估为不权威，在最坏的情况下——受到惩罚。不，今天有价值的内容必须将目标读者放在焦点，并回答他们的问题。它必须通过提供书面形式的所有要素来培养目标读者，以便他们可以解决他们在谷歌上搜索的问题。因此，机器学习和自然语言处理器今天存在以简化这一过程。以下是需要了解的自然语言处理基础知识及其实际应用的一切。
自然语言处理，简称NLP，是由软件自动处理自然语言（语音和文本）。随着计算语言学的发展，它使用计算机科学工具来研究语言学，NLP成为了搜索引擎理解所写内容的关键部分。NLP的主要目标是描述和解释周围的众多语言观察结果。与此相关的是语言的认知方面，这与理解和接收语言有关。机器正试图以与人类相同的方式理解语音和文本。因此，NLP涵盖了任何类型的计算机处理自然语言。它包括广泛的活动——从计算单词频率到比较不同的写作风格。
随着发展的步伐，NLP正试图实现其最终目标——理解完整的人类话语，并能够对它们做出有意义的回应。为此，它涉及自动计算处理人类语言，这些算法能够理解人类产生的文本作为输入，并产生看起来自然的文本作为输出。
谷歌的NLPAPI使得了解搜索引擎爬虫如何评估文本质量变得更加接近每个内容分析师。该工具使用机器学习揭示文本的结构和含义。可以看到谷歌提取并认为相关的关于人、地点和事件的信息，以便可以利用这些见解来制作谷歌容易理解的内容，并让更接近目标读者。
使用谷歌的NLP API，可以查看内容片段的句法分析，提取标记和句子，识别词性并为每个句子创建依存解析树。还有实体分析，它识别内容中的实体并按类型对它们进行标记：日期、人物、联系信息、组织、位置、事件、产品和媒体。然后，情感分析显示了文本块中表达的总体意见、感觉或态度，并附有情感分数。最后，自定义分类显示了它如何将内容分类到700多个预定义类别中。
从上述内容可以得出结论，NLP用于理解人类语言的结构和含义，然后将其转化为基于规则的、机器学习算法，以解决特定问题并执行所需的任务。内容营销人员、策略师和作家可以使用它来了解计算机如何理解人类语言，并在撰写自己的文章时利用这些知识。
这一切都与内容中使用的关键词短语有关——它们指导NLP API工具对内容进行适当的分类。然而，情况并非如此简单。所有语义、形态和句法特征都包含在处理中。NLP API的一般好处如下：
广泛的分析
使用该工具，机器可以自动理解和分析大量非结构化文本数据，从社交媒体上的评论、评论、新闻、文章等。
实时排序信息
该工具帮助机器在没有人类帮助的情况下实时整理所有关于内容的信息。最重要的是，这一切都可以快速、准确、高效地完成。
定制化
可以使用NLPAPI工具来了解它是如何根据需求和标准评估内容的，这使得它成为一个最先进的工具。请记住，它正在被如此多地开发，以至于可以理解复杂的行业特定语言，包括讽刺和误用词。
NLP API的工作原理是什么？
这是一个复杂的过程，但要简单解释，应该知道该工具通过使用文本向量化将文本转换为机器可理解的单元。然后，训练数据和预期输出被馈送到机器学习算法，以便可以建立输入和输出之间的关联。从这里开始，机器使用统计分析方法构建自己的“知识库”。要完全理解这一点，还应该知道什么是文本分类以及它如何提供必要的数据。
让看看如何使用工具分析一段文本。
“自从全球化的出现以来，企业运营的环境一直在不断变化。商业环境的一个重要组成部分是技术环境。众所周知，技术也在不断变化，每天都有新趋势出现。
因此，企业必须理解并跟上技术趋势，才能在市场上生存。
在IT行业中引起风暴的一件事是机器学习和人工智能。AI和ML有无数的应用，可以升级和转变业务运作方式。
所以，无论业务是否在IT行业，商业领袖都必须了解AI和ML趋势，并能够跟上商业环境的步伐和变化。”
摘自Analytics Vidhya博客文章“商业领袖的AI和ML宇宙快速指南”。
实体分析
情感分析
句法分析
分类
从上面的图片中可以看出，内容在四个类别中进行了分析：实体、情感、句法和类别。分析提供了机器学习处理如何感知书面内容以及如何将其提供给搜索引擎爬虫的见解。所有使用该工具分析的数据实际上都被搜索引擎爬虫抓取，并接收有关其是什么以及其目标受众的信息。此外，爬虫还能够根据分析确定内容的可靠性和真实性。
任何人都可以探索NLPAPI如何看待内容并理解它，这为想要创建优化内容以提供有价值信息给目标受众的人提供了反馈。这是一个内容营销人员可以参与并利用机器学习工作原理洞察的循环。
现在，让采取更具调查性的步骤——让看看两个不同网站上的两篇文本如何使用NLP API进行分析，以及哪一个在搜索引擎结果页面（SERP）中表现更好。
摘录1：
“机器学习是赋予计算机在没有被明确编程的情况下学习的能力的研究领域。ML是人们可能遇到的最令人兴奋的技术之一。正如从名字中可以看出的那样，它使计算机更类似于人类：
学习的能力。机器学习今天正在积极使用，也许在比人们预期的更多的地方。”
“机器学习算法负责听到的人工智能进步和应用的绝大多数。（有关更多背景信息，请查看关于“什么是AI？”的第一个流程图）
机器学习的定义是什么？
机器学习算法使用统计学在大量数据中找到模式。在这里，数据包含很多东西——数字、文字、图像、点击等。如果它可以被数字化存储，就可以输入到机器学习算法中。
机器学习是驱动今天使用的许多服务的过程——像Netflix、YouTube和Spotify这样的推荐系统；像谷歌和百度这样的搜索引擎；像Facebook和Twitter这样的社交媒体Feed；像Siri和Alexa这样的语音助手。列表还在继续。”
正如所看到的，包含摘录1的结果在谷歌的第一页上比包含摘录2的结果排名更好。请注意NLP API如何分析内容，以及摘录1如何在幅度上得分更高，尽管两个摘录都是关于“机器学习”，但它们被分类为不同的类别——第一个在商业与工业中得分为0.56，而第二个在科学/计算机科学中得分为0.83。分类的差异使内容分析师看到哪篇写作适合商业和科学。考虑到这一点，内容将知道要制作什么样的内容。
使用NLP API时应该注意和关注什么？
应该知道NLP API有一个可以试用的演示版本。然而，它不是免费实施和使用的。尽管如此，好处是巨大的。它极大地促进了内容营销人员理解机器如何理解人类语言，并利用这些知识创建内容，既针对目标受众，也针对搜索引擎爬虫。强烈建议利用其特性和分析工具。
SmartClick的联合创始人兼SEO负责人，SmartClick是一家提供数字解决方案的SEO和网络机构，帮助企业网站所有者超越竞争对手，通过高转化率的网站和强大的SEO策略获得更多的市场份额。
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