एपीआई टेक्स्ट या वेबसाइट सामग्री को वर्गीकृत कर सकता है वेब पृष्ठों का विश्लेषण कर सकता है एआई के साथ संक्षेप और संरचित फ़ील्ड उत्पन्न कर सकता है और मानक वेबसाइट मेटाडेटा निकाल सकता है

हाँ वर्गीकरण अंतिम बिंदु एक सार्वजनिक रूप से पहुंच योग्य URL या प्रदान किए गए पाठ को स्वीकार करता है एक स्रोत और उन श्रेणी लेबलों को प्रदान करें जिन्हें आप API के मूल्यांकन के लिए चाहते हैं

2 से 50 श्रेणी लेबल को श्रेणियों की सूची में जोड़ें API प्रदान की गई सामग्री का विश्लेषण करता है और सर्वोत्तम मेल खाने वाली श्रेणी के साथ एक व्याख्या लौटाता है

यह पृष्ठ का शीर्षक AI-जनित सारांश मुख्य बिंदु अनुरोधित संरचित फ़ील्ड समर्थन साक्ष्य रेंडरिंग मोड प्रसंस्करण समय और टोकन उपयोग लौटाता है

हाँ स्कीमा ऑब्जेक्ट पास करें जिसमें 20 फ़ील्ड नाम तक हों प्रत्येक मान एक समर्थित डेटा प्रकार या जानकारी को निकालने के लिए संक्षिप्त निर्देश निर्दिष्ट कर सकता है

हाँ ब्राउज़र रेंडरिंग को सक्षम करने के लिए render="auto" का उपयोग करें जब आवश्यक हो render="always" का उपयोग करके इसे मजबूर करें या तेजी से स्थिर पृष्ठों की प्रोसेसिंग के लिए render="never" का उपयोग करें

मेटाडाटा एंडपॉइंट शीर्षक, विवरण, कीवर्ड, लेखक, भाषा, कनोनिकल यूआरएल, ओपन ग्राफ गुण, ट्विटर कार्ड डेटा और अन्य पृष्ठ मेटाडेटा वापस कर सकता है

नहीं केवल सार्वजनिक रूप से सुलभ HTTP और HTTPS URLs का समर्थन किया जाता है निजी लूपबैक लिंक-स्थानीय और अन्य प्रतिबंधित नेटवर्क गंतव्यों को सुरक्षा के लिए अस्वीकृत किया जाता है

श्रेणी असाइनमेंट के लिए वेबसाइट या पाठ को वर्गीकृत करें एआई के साथ वेबसाइट का विश्लेषण करें सारांश और कस्टम संरचित निकासी के लिए और तेजी से गैर-एआई मेटाडेटा लुकअप के लिए वेबसाइट मेटाडेटा निकालें

API की सदस्यता लें और अधिकरण हेडर में बियरर योजना का उपयोग करके अपना ज़ायला एक्सेस कुंजी शामिल करें API दस्तावेज़ में कोड उदाहरणों में आवश्यक हेडर शामिल है

क्लासिफाई वेबसाइट या टेक्स्ट एंडपॉइंट एक श्रेणी लेबल और तर्क लौटाता है एनालाइज वेबसाइट विथ एआई एंडपॉइंट एक शीर्षक सारांश मुख्य बिंदुओं और संरचित डेटा प्रदान करता है एक्सट्रैक्ट वेबसाइट मेटाडेटा एंडपॉइंट मेटाडेटा प्राप्त करता है जैसे शीर्षक विवरण कीवर्ड और ओपन ग्राफ गुण

मुख्य क्षेत्रों में "सफलता" (बूलियन), "यूआरएल" (स्ट्रिंग), "डेटा" (विशिष्ट मेटाडाटा के साथ ऑब्जेक्ट), "प्रोसेसिंग_एमएस" (समय जो लिया गया), और "उपयोग" (टोकन गिनती) शामिल हैं ताकि वर्गीकरण और विश्लेषण अंत बिंदुओं के लिए। मेटाडाटा उत्तरों में "शीर्षक," "विवरण," और "ओजी" जैसे क्षेत्र शामिल हैं जो ओपन ग्राफ डेटा के लिए हैं

प्रतिक्रिया JSON प्रारूप में संरचित होती हैं प्रत्येक एंडपॉइंट "सफलता" स्थिति लौटाता है इसके बाद संबंधित डेटा एक नेस्टेड "डेटा" वस्तु में होता है उदाहरण के लिए AI के साथ वेबसाइट का विश्लेषण करने वाला एंडपॉइंट "डेटा" वस्तु के भीतर "सारांश" और "मुख्य अंक" शामिल करता है

पैरामीटर एंडपॉइंट के अनुसार भिन्न होते हैं वर्गीकरण के लिए "पाठ" या "यूआरएल" और "श्रेणियाँ" प्रदान करें विश्लेषण के लिए "यूआरएल" और वैकल्पिक "स्कीमा" शामिल करें मेटाडेटा निष्कर्षण के लिए केवल "यूआरएल" की आवश्यकता होती है प्रत्येक पैरामीटर को दस्तावेज़ में निर्दिष्ट अपेक्षित डेटा प्रकारों का पालन करना चाहिए

उपयोगकर्ता वर्गीकरण के लिए श्रेणी लेबल निर्दिष्ट करके अनुरोधों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं विश्लेषण में संरचित डेटा के लिए एक स्कीमा परिभाषित करके या निकालने के लिए विशिष्ट मेटाडेटा क्षेत्रों का चयन करके यह उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित उत्तर देने की अनुमति देता है

विशिष्ट उपयोग मामलों में SEO के लिए सामग्री वर्गीकरण सामग्री प्रबंधन प्रणाली के लिए संक्षेप तैयार करना और सोशल मीडिया साझा करने के लिए मेटाडेटा निकासी शामिल हैं व्यवसाय सामग्री टैगिंग को स्वचालित कर सकते हैं और संरचित डेटा के माध्यम से उपयोगकर्ता जुड़ाव में सुधार कर सकते हैं

डेटा की सटीकता लगातार अपडेट और लाइव वेब पृष्ठों के खिलाफ मान्यता के माध्यम से बनाए रखी जाती है एपीआई वास्तविक समय में सामग्री का विश्लेषण करती है यह सुनिश्चित करते हुए कि निकाले गए मेटाडेटा और सारांश सबसे वर्तमान जानकारी को दर्शाते हैं

यदि परिणाम आंशिक या खाली हैं तो प्रदान की गई URL की पहुंच और सामग्री की जांच करें यदि पृष्ठ पर मेटाडेटा उपस्थित नहीं है तो एपीआई फ़ील्ड के लिए शून्य मान लौटा सकता है अपनी एप्लिकेशन में ऐसे परिदृश्यों को सुचारू रूप से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि हैंडलिंग लागू करें