Knowledge Graph to ustrukturyzowana baza danych, która przechowuje informacje o encjach (ludzie, miejsca, rzeczy, pojęcia) i relacjach między nimi. Wyszukiwarki i systemy AI wykorzystują knowledge graphs do rozumienia i łączenia informacji.
Knowledge Graphs pozwalają systemom AI rozumieć, że "Apple" może odnosić się do firmy lub owocu w zależności od kontekstu, łączyć powiązane pojęcia i encje, odpowiadać na złożone pytania wymagające rozumienia relacji oraz dostarczać dokładnych informacji o encjach.
Dla GEO obecność w Knowledge Graph jest istotna. Marki, produkty i osoby rozpoznawane jako encje w knowledge graphs mają większą szansę na dokładne przedstawienie w odpowiedziach AI.
Kluczowe czynniki
- Entity recognition
- Wikipedia presence
- Schema markup
- Consistent information
- Authority signals
Przykłady
- Knowledge Graph Google łączy firmę z jej produktami, założycielami i konkurentami
- System AI wykorzystuje knowledge graph, aby zrozumieć, że "CEO Tesli" odnosi się do konkretnej osoby
- Wyszukiwanie "iPhone" zwraca informacje z Knowledge Graph o Apple
Pytania, które zadają ludzie
Jak moja marka pojawia się w Knowledge Graph?
Pojaw się w Knowledge Graph, tworząc wpisy w Wikipedia/Wikidata, wdrażając schema markup, zapewniając wzmianki w wiarygodnych źródłach, utrzymując spójne informacje w całym internecie i budując rozpoznawalność encji.
Dlaczego Knowledge Graph ma znaczenie dla AI?
Systemy AI wykorzystują knowledge graphs do rozumienia encji i relacji. Marki rozpoznawane jako encje mają większą szansę na dokładne przedstawienie. Obecność w knowledge graph wzmacnia sygnały autorytetu.
Czy mogę wpływać na informacje w Knowledge Graph?
Możesz pośrednio wpływać na informacje w Knowledge Graph, utrzymując dokładne informacje w oficjalnych źródłach (strona internetowa, Wikipedia), wdrażając schema markup i zapewniając spójność we wszystkich obecnościach cyfrowych.
Czy wszystkie systemy AI mają knowledge graphs?
Większość dużych systemów AI wykorzystuje jakąś formę ustrukturyzowanej wiedzy, czy to własne knowledge graphs, czy integrując istniejące (takie jak Wikidata). Podejście jest różne, ale zasada pozostaje ta sama: ustrukturyzowana wiedza poprawia rozumienie przez AI.