Knowledge Graph je strukturirana baza podatkov, ki shranjuje informacije o entitetah (ljudje, kraji, stvari, pojmi) in razmerjih med njimi. Iskalniki in AI sistemi uporabljajo knowledge graphs za razumevanje in povezovanje informacij.
Knowledge Graphs omogočajo AI sistemom, da razumejo, da se "Apple" lahko nanaša na podjetje ali sadje glede na kontekst, da povezujejo sorodne pojme in entitete, da odgovarjajo na kompleksna vprašanja, ki zahtevajo razumevanje razmerij, in da zagotavljajo natančne informacije o entitetah.
Za GEO je prisotnost v Knowledge Graph pomembna. Blagovne znamke, izdelki in osebe, ki so prepoznane kot entitete v knowledge graphs, so bolj verjetno natančno predstavljene v AI odgovorih.
Ključni dejavniki
- Entity recognition
- Wikipedia presence
- Schema markup
- Consistent information
- Authority signals
Primeri
- Googlov Knowledge Graph povezuje podjetje z njegovimi izdelki, ustanovitelji in konkurenti
- AI sistem uporablja knowledge graph, da razume, da se "CEO Tesle" nanaša na določeno osebo
- Iskanje za "iPhone" vrne informacije iz Knowledge Graph o Applu
Vprašanja, ki jih ljudje postavljajo
Kako se moja blagovna znamka pojavi v Knowledge Graph?
V Knowledge Graph se pojavite z ustvarjanjem Wikipedia/Wikidata vnosov, implementacijo schema markup, zagotavljanjem omemb v verodostojnih virih, ohranjanjem doslednih informacij po vsem spletu in gradnjo prepoznavnosti entitete.
Zakaj je Knowledge Graph pomemben za AI?
AI sistemi uporabljajo knowledge graphs za razumevanje entitet in razmerij. Blagovne znamke, ki so prepoznane kot entitete, so bolj verjetno natančno predstavljene. Prisotnost v knowledge graph krepi signale avtoritete.
Ali lahko vplivam na informacije v Knowledge Graph?
Na informacije v Knowledge Graph lahko posredno vplivate z ohranjanjem natančnih informacij v uradnih virih (spletna stran, Wikipedia), implementacijo schema markup in zagotavljanjem doslednosti v vseh digitalnih prisotnostih.
Ali imajo vsi AI sistemi knowledge graphs?
Večina velikih AI sistemov uporablja neko obliko strukturiranega znanja, bodisi lastniške knowledge graphs bodisi z vključevanjem obstoječih (kot je Wikidata). Pristop se razlikuje, a načelo ostaja: strukturirano znanje izboljšuje AI razumevanje.