Semalt: Razumijevanje Googleovog grafikona znanja i kako to funkcionira



Da bismo Googleu olakšali razumijevanje vašeg web sadržaja, važno je da razumijemo kako utjecati na teme na grafikonu znanja. Semalt je web mjesto posvećeno pružanju najboljih usluga za svoje klijente, što znači razumijevanje svega vezanog uz SEO. Kao tvrtka koja se fokusira i na web dizajn i web razvoj, SEO ugrađujemo u svaki aspekt web stranice. To je, naravno, uključivalo razumijevanje Googleovih grafikona znanja.

Po čemu su grafovi znanja posebni?

Bez grafa znanja tražilici, posebno Googleu, bilo bi teško koristiti strukturirane podatke za entitete. Oznake i semantički podaci zauzvrat pomažu u povezivanju ideja i koncepata, olakšavajući ih pretvaranje u strukturirane podatke koje možemo koristiti za popunjavanje ili utjecaj na Googleov grafikon znanja.

Kao SEO profesionalci, naša je dužnost razumjeti načine na koje možemo utjecati na ove teme na grafikonu, tako da možemo utjecati na značajne promjene u Googleovom razumijevanju njihovog sadržaja.

Kao stručnjaci za SEO, razumijemo kako utjecati na teme na grafikonu kako bismo utjecali na značajne promjene u Googleovom razumijevanju sadržaja našeg klijenta.

Što je Googleov grafikon znanja?

Grafove znanja smatramo presjekom između baze podataka i enciklopedije. Programeri se na svaki članak u grafikonu znanja odnose kao na entitet ili kao temu u Googleovim člancima usmjerenim prema kupcima.

Entitet može biti apsolutno sve. Kao i kod većine baza podataka, i ona ima svoj jedinstveni identifikator koji ponekad vidite u Googleovim URL-ovima. Izgleda ovako: [kgmid=/ g/11f0vfyswk & hl], naziv parametra "kgmid" može se, međutim, mijenjati ovisno o vrsti entiteta.

O entitetu obično postoji više izjava:
  • Naslov ili ime (poput "George Bush").
  • Vrsta ili tipovi (poput "osoba").
  • Opis (poput "nekada je bio predsjednik Sjedinjenih Država").
  • Popis URL-ova slika (obično povezan s pravima na upotrebu).
  • Detaljan opis (tekst objašnjenja s URL-om izvora).
Google, međutim, navodi da, iako bi podaci s gornjeg popisa mogli biti dostupni izravno u njihovom API-ju za pretraživanje, ti su podaci interno znatno uvećani.

Dakle, u gornjem primjeru podaci mogu uključivati ​​i datum kada je Bush rođen i umro; može uključivati ​​da je bio oženjen Barbarom Bush. U njemu se mogu spomenuti neka njegova postignuća u uredu i tako dalje.

Uz sve pružene informacije, postaje lakše vidjeti kako nema velike razlike u usporedbi s člankom iz enciklopedije. Razlika je, međutim, u tome što su sve činjenice kategorizirane u polja poput "Broj godina u uredu", strojevima je lakše povezati točke između tema. Strojevi također olakšavaju pristup pravim informacijama gotovo trenutno kada osoba podnese zahtjev. Na primjer, ako pretražite tko je bio oženjen Georgeom Bushom? Trebali biste vidjeti ovo:


Višeznačnost

Širom svijeta postoji mnogo grafova znanja, a Googleov graf znanja samo je jedan od ovih mnogo grafova. Ostali grafovi znanja uključuju Wikidata.org, dbpedia.com i još mnogo toga. Zapravo, bilo koji oblik podataka koji je polustrukturiran može se opisati kao grafikon znanja, zbog čega se baze podataka poput IMDB-a ili enciklopedije nazivaju grafikonima znanja.

U početku je Google gradio svoj grafikon znanja iz drugih skupova podataka, uključujući CIA Factbook i Wikipediju. Čuli smo i glasine da Googleova ploča znanja može funkcionirati i kao njezin grafikon znanja. To je međutim netočno i treba ga zanemariti. Iako ploča znanja ponekad predstavlja podskup podataka na grafikonu, oni nisu ista stvar.

Ploča znanja može funkcionirati i kao vizualni prikaz stavki podataka povezanih putem Googleovog grafikona znanja. Googleov grafikon znanja, međutim, manje je vizualni zapis o temama.

Konačna točka koju želimo razdvojiti je sama terminologija. Općenito, grafikon znanja o ključnim riječima sastoji se od entiteta ili tema. Radi jasnoće, primijetili smo da Google više voli koristiti izraz "teme" s obzirom na to da je to izraz koji neprestano koriste u svojoj javnoj dokumentaciji.

Tema je prilagođenija korisnicima, ali je također otežala razumijevanje kada se Google odnosi na teme ili entitete.

Vrste tema entiteta

Općenito, entiteti dobivaju vrste tema. Ovo bi mogla biti osoba; Događaj; Organizacija, mjesto ili država. Ako entitet nije niti jedan od ovih, označen je kao "Stvar". Nadamo se da će Google nastaviti razvijati nove vrste unosa kako bismo rjeđe koristili "Stvari". API za obradu prirodnog jezika koji koristi Google pruža vitalne tragove koji nas potiču da se zapitamo koriste li se zapravo mnoge vrste tema. Međutim, postoji nekoliko drugih vrsta entiteta koji se mogu naći na Googleovoj stranici za programere API-ja za pretraživanje grafikona znanja. Trenutno se čini da Google nije u stanju kategorizirati onoliko entiteta koliko ih je naveo. Nadamo se da će se to s vremenom promijeniti.

Osim toga, samo oko 20% entiteta prepoznaje algoritam obrade prirodnog jezika koji koristi Google u usporedbi s njihovom javnom ponudom.

Prednosti grafikona znanja

Organiziranjem informacija o svijetu u teme postaje lakše indeksirati i indeksirati web stranice i web stranice koje tražilice koriste. Uključuju raznolikost, mjerilo, integritet i brzinu.

Prednosti skaliranja

O broju web stranica na Internetu vrlo je diskutabilna tema. Iako neki mogu tvrditi da ih je bezbroj, broj web stranica najvjerojatnije pada u bilijune, a taj se broj svakodnevno povećava velikom brzinom. Suprotno tome, broj tema koje mi kao ljudi razumijemo znatno je manji i taj broj raste daleko nižom brzinom.

To ukazuje na nepravilno dupliciranje istih ideja podijeljenih u nekoliko sadržaja koje pronađete na Internetu. Sortiranjem detalja o temi pomoću polustrukturiranog sustava podaci na Internetu mogu zauzeti manji prostor i ne bi se toliko duplicirali.

Prednosti različitih izvora podataka

Pohranjivanjem informacija o temi citiranje više izvora podataka postaje mnogo lakše i više ne morate ponovno slati korisnike na istu web stranicu. To nam govori da Google može i prikuplja istaknute detalje o temama i prikazuje ih pomoću zaslona ili gomile nekoliko drugih medija, ali na poboljšani način za korisnikov upit ili korisnika.

U teoriji, informacije o temi mogu se ponekad dobiti iz izvora izvan Interneta.

Prednost integriteta informacija

Iako je poznato da Googleov grafikon znanja ponekad sadrži pogreške i činjenične netočnosti, njime ponekad manipuliraju loši glumci ili SEO profesionalci. Međutim, ovaj pristup ima prednost u pružanju Googleu jedne točke istine. Međutim, to možda nije slučaj za kontroverzne teme.

Nova činjenica o bilo kojoj temi mora proći kroz nekoliko procesa provjere da bi se mogla dodati na Googleov grafikon znanja. No, malo je vjerojatno da će Google otvoreno raspravljati o tim pragovima.

S negativne strane, jedna točka istine može biti sklona pristranosti ili smanjiti raznolikost informacija ako su sami izvori podataka već lažni.

Pogodnosti pretraživanja podataka

Zahvaljujući razvrstavanju informacija prema njihovim temama, Google je dohvatio podatke mnogo brže i korisnici koji možda traže iglu informacija u plastu sijena web stranica.

Gdje se koristi Googleov grafikon znanja?

Za mnoge korisnike Androida i pametnih telefona grafikon znanja uglavnom se koristi za značajku "otkrivanja" na njihovim početnim zaslonima. Google koristi podatke o ponašanju korisnika da bi razumio koje su vam teme najvažnije i mogu pomoći korisnicima da pronađu te povezane teme na temelju njihove povijesti korištenja.

Googleovi trendovi također su još jedno mjesto na kojem korisnici mogu pronaći zanimljive teme. Od tog trenutka Google može navesti koje su teme usko povezane. Međutim, trenutni dokazi sugeriraju da se ti podaci trenutno prikupljaju povlačenjem drugih pretraživanja istog korisnika, što može dovesti do iskakanja neočekivanih povezanih tema.

Kao i na ploči, kada korisnik upiše upit za pretraživanje na koji se može odgovoriti pomoću grafikona znanja, dobit ćete i vrhunske rezultate pretraživanja. Ti rezultati često zasjenjuju ključne rezultate pretraživanja koji na kraju guraju veze do očeva web stranica.

Ovi se odgovori također prikazuju na način na koji Google može koristiti za pružanje odgovora korisnicima koji koriste glasovno pretraživanje.

Zaključak

Teme su vrlo vidljive u pretraživanju slika, tako da možete pronaći relevantne informacije iz pretraživanja pomoću slike odgovarajućeg mjesta ili osobe.

Ovo je izvrstan primjer načina na koji se grafovi znanja koriste kao spremišta za druge izvore podataka, osim web stranica.

mass gmail