Google API 可以凸显出有关 Google 如何对网站进行分类的线索，以及如何调整内容以改进搜索结果的方法。
作为一名技术性的搜索引擎优化人员，我一直在寻找以新颖的方式使用数据的方法，以更好地了解 Google 如何对网站进行排名。我最近研究了 Google 的 自然语言 API 能否更好地揭示 Google 是如何分类网站内容的。
尽管有 开源 NLP 工具，但我想探索谷歌的工具，前提是它可能在其他产品中使用同样的技术，比如搜索。本文介绍了 Google 的自然语言 API，并探究了常见的自然语言处理（NLP）任务，以及如何使用它们来为网站内容创建提供信息。
了解数据类型
首先，了解 Google 自然语言 API 返回的数据类型非常重要。
实体
实体Entities是可以与物理世界中的某些事物联系在一起的文本短语。命名实体识别Named Entity Recognition（NER）是 NLP 的难点，因为工具通常需要查看关键字的完整上下文才能理解其用法。例如，同形异义字homographs拼写相同，但是具有多种含义。句子中的 “lead” 是指一种金属：“铅”（名词），使某人移动：“牵领”（动词），还可能是剧本中的主要角色（也是名词）？Google 有 12 种不同类型的实体，还有第 13 个名为 “UNKNOWN”（未知）的统称类别。一些实体与维基百科的文章相关，这表明 知识图谱 对数据的影响。每个实体都会返回一个显著性分数，即其与所提供文本的整体相关性。
实体
情感
情感Sentiment，即对某事的看法或态度，是在文件和句子层面以及文件中发现的单个实体上进行衡量。情感的得分score范围从 -1.0（消极）到 1.0（积极）。幅度magnitude代表情感的非归一化non-normalized强度；它的范围是 0.0 到无穷大。
情感
语法
语法Syntax解析包含了大多数在较好的库中常见的 NLP 活动，例如 词形演变lemmatization、词性标记part-of-speech tagging 和 依赖树解析dependency-tree parsing。NLP 主要处理帮助机器理解文本和关键字之间的关系。语法解析是大多数语言处理或理解任务的基础部分。
语法
分类
分类Categories是将整个给定内容分配给特定行业或主题类别，其置信度confidence得分从 0.0 到 1.0。这些分类似乎与其他 Google 工具使用的受众群体和网站类别相同，如 AdWords。
分类
提取数据
现在，我将提取一些示例数据进行处理。我使用 Google 的 搜索控制台 API 收集了一些搜索查询及其相应的网址。Google 搜索控制台是一个报告人们使用 Google Search 查找网站页面的术语的工具。这个 开源的 Jupyter 笔记本 可以让你提取有关网站的类似数据。在此示例中，我在 2019 年 1 月 1 日至 6 月 1 日期间生成的一个网站（我没有提及名字）上提取了 Google 搜索控制台数据，并将其限制为至少获得一次点击（而不只是曝光impressions）的查询。
该数据集包含 2969 个页面和在 Google Search 的结果中显示了该网站网页的 7144 条查询的信息。下表显示，绝大多数页面获得的点击很少，因为该网站侧重于所谓的长尾（越特殊通常就更长尾）而不是短尾（非常笼统，搜索量更大）搜索查询。
所有页面的点击次数柱状图
为了减少数据集的大小并仅获得效果最好的页面，我将数据集限制为在此期间至少获得 20 次曝光的页面。这是精炼数据集的按页点击的柱状图，其中包括 723 个页面：
部分网页的点击次数柱状图
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