Knowledge Graph je strukturirana baza podataka koja čuva informacije o entitetima (ljudi, mesta, stvari, pojmovi) i relacijama između njih. Pretraživači i AI sistemi koriste knowledge graphs da razumeju i povežu informacije.
Knowledge Graphs omogućavaju AI sistemima da razumeju da "Apple" može da se odnosi na kompaniju ili voće na osnovu konteksta, da povezuju srodne pojmove i entitete, da odgovaraju na složene upite koji zahtevaju razumevanje relacija i da pružaju tačne informacije o entitetima.
Za GEO, prisustvo u Knowledge Graph-u je važno. Brendovi, proizvodi i osobe koji su prepoznati kao entiteti u knowledge graphs najverovatnije će biti tačno predstavljeni u AI odgovorima.
Ključni faktori
- Entity recognition
- Wikipedia presence
- Schema markup
- Consistent information
- Authority signals
Primeri
- Google Knowledge Graph povezuje kompaniju sa njenim proizvodima, osnivačima i konkurentima
- AI sistem koristi knowledge graph da razume da se "CEO Tesle" odnosi na određenu osobu
- Pretraga za "iPhone" vraća informacije iz Knowledge Graph-a o Apple-u
Pitanja koja ljudi postavljaju
Kako se moj brend pojavljuje u Knowledge Graph-u?
Pojavite se u Knowledge Graph-u kreiranjem Wikipedia/Wikidata unosa, implementacijom schema markup-a, obezbeđivanjem pominjanja u validnim izvorima, održavanjem konzistentnih informacija na celom webu i izgradnjom prepoznatljivosti entiteta.
Zašto je Knowledge Graph važan za AI?
AI sistemi koriste knowledge graphs da razumeju entitete i relacije. Brendovi koji su prepoznati kao entiteti najverovatnije će biti tačno predstavljeni. Prisustvo u knowledge graph-u jača signale autoriteta.
Mogu li da utičem na informacije u Knowledge Graph-u?
Možete indirektno da utičete na informacije u Knowledge Graph-u održavanjem tačnih informacija na zvaničnim izvorima (veb stranica, Wikipedia), implementacijom schema markup-a i obezbeđivanjem konzistentnosti na svim digitalnim prisustvima.
Da li svi AI sistemi imaju knowledge graphs?
Većina velikih AI sistema koristi neki oblik strukturiranog znanja, bilo sopstvene knowledge graphs ili integracijom postojećih (kao što je Wikidata). Pristup se razlikuje, ali princip ostaje: strukturirano znanje poboljšava AI razumevanje.