Intégration Google Natural Language MakeAutomatiser Google Natural Language avec Make.
Et si chaque avis client était trié avant même d'être lu ? L'intégration Google Natural Language Make apporte 6 modules d'action pour analyser du texte. Ce guide s'adresse aux équipes support, marketing et ops : il t'emmène de la connexion à un premier scénario qui tourne.
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À quoi sert l'intégration Google Natural Language Make ?
Elle confie à Google la lecture de tes textes. Make envoie un message, un avis ou un article à l'API de Google, qui renvoie son thème, son ton et les noms qu'il cite. Le tout se monte dans un scénario, l'automatisation que tu construis dans Make, avec des modules : chaque module est une brique qui fait une seule analyse.
Des articles rangés sans les ouvrir. Pour un média ou un blog d'entreprise, Classify a Document attribue une catégorie à chaque texte reçu. La rubrique se remplit toute seule.
Des avis lus produit par produit. Une boutique en ligne reçoit un avis qui salue la livraison mais descend l'emballage. Analyze Entity Sentiment repère chaque élément cité et le ton qui lui est associé, là où une note globale mélangerait tout.
Des mails clients classés par humeur. Branché derrière ta boîte de réception, Analyze Sentiment signale les messages négatifs pour qu'un humain les traite en premier.
Ce que Make ne fait pas ici : l'app n'a aucun déclencheur. Google Natural Language ne lance jamais un scénario, le texte vient toujours d'une autre app ou d'une planification. La doc Make de l'app est par ailleurs signalée comme rédigée par IA : vérifie un point sensible dans la documentation de Google. n8n propose souvent le même type de nœud, et le comparatif n8n vs Make t'aide à choisir. Pour prendre l'éditeur en main, passe par la Formation Make, et pour anticiper la facture, lis Combien coûte Make.
Comment connecter Google Natural Language à Make ?
- 01
Activer l'API côté Google
Il te faut un compte Google Cloud actif, avec l'API Cloud Natural Language activée. Dans la console, va dans APIs and Services puis Credentials, clique sur Create Credentials et choisis OAuth client ID.
- 02
Récupérer les identifiants
Si Google demande une URI de rappel, colle
https://www.integromat.com/oauth/cb/google-natural-language. Deux valeurs s'affichent ensuite, le Client ID et le Client secret : copie-les toutes les deux. - 03
Créer la connexion dans Make
Ajoute un module Google Natural Language à ton scénario et clique sur Create a connection. La connexion, c'est ton compte Google relié une fois pour toutes à Make. Donne-lui un nom dans Connection name si tu veux, puis colle tes identifiants.
Ton premier scénario avec Google Natural Language
ObjectifQuand un nouvel avis arrive dans une autre app, Make demande à Google Natural Language son thème et les noms qu'il cite.
- 01
Créer le scénario
Depuis la page Scenarios, crée un scénario et clique sur le +. Google Natural Language n'ayant pas de déclencheur, le premier module vient de l'app qui reçoit tes avis : un formulaire, une boîte mail.
- 02
Ajouter Classify a Document
Clique sur le + à droite de ce premier module, cherche Google Natural Language et prends Classify a Document. Crée la connexion, puis glisse le texte de l'avis reçu dans le module.
- 03
Enchaîner Analyze Entities
Ajoute Analyze Entities juste après, avec le même texte. Chaque bundle, c'est-à-dire chaque avis qui passe d'un module à l'autre, repart avec un thème et la liste des noms cités.
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Tester avec Run once
Clique sur Run once. Make exécute le scénario une seule fois et t'affiche ce que chaque module a reçu. Pratique pour vérifier le résultat avant de t'y fier.
- 05
Planifier et activer
Ouvre l'horloge du premier module pour régler la planification, toutes les 15 minutes par défaut, puis active le scénario. Chaque passage d'un module sur un bundle compte comme une opération sur ton plan.
Que sait faire Google Natural Language dans Make ?
Google Natural Language te donne 6 modules. Pour chacun : ce qu'il fait pour toi, le moment où tu le choisis, et ce qu'il faut surveiller.
Analyze Entities
ActionDans Make“Searches entities in the text along with entity types, salience, mentions for each entity, and other properties.”
Repère les noms propres et les objets cités dans un texte (personnes, entreprises, lieux, produits) et précise leur type, leur poids dans le texte et chaque endroit où ils apparaissent.
Analyze Entity Sentiment
ActionDans Make“Searches entities in the text and analyzes sentiment associated with each entity and its mentions.”
Mesure le ton associé à chaque élément cité, et non au texte entier. Un client ravi du vendeur mais déçu du prix ? Le module sépare les deux avis.
Analyze Sentiment
ActionDans Make“Analyzes the sentiment of the provided text.”
Indique si un texte, pris dans son ensemble, penche vers le positif ou le négatif. C'est le moyen le plus direct de faire remonter un client mécontent au milieu des messages ordinaires.
Analyze Syntax
ActionDans Make“Analyzes the syntax of the text and provides sentence boundaries and tokenization along with part of speech tags, dependency trees, and other properties.”
Découpe un texte en phrases et en mots, donne la nature grammaticale de chaque mot et montre comment ils dépendent les uns des autres. Bref, la grammaire brute du texte.
Classify a Document
ActionDans Make“Classifies a document into categories.”
Range un texte dans une catégorie de contenu. Tu sais tout de suite de quoi parle une demande ou un article, sans l'avoir lu.
Make an API Call
ActionDans Make“Performs an arbitrary authorized API call.”
Appelle n'importe quel point de l'API Google Natural Language avec la connexion déjà en place. Il couvre ce que les cinq autres modules ne proposent pas.
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