Графы знаний существуют уже давно и доказали свою ценность в социальных сетях, учреждениях культурного наследия и других предприятиях.

Граф знаний — это совокупность отношений между сущностями, определяемыми с использованием стандартизированного словаря.

Он структурирует данные осмысленным образом, обеспечивая большую эффективность и точность получения информации.

LinkedInнапример, использует граф знаний для структурирования и связывания данных о своих членах, должностях, должностях и других объектах. Он использует свой граф знаний для улучшения своих систем рекомендаций, функций поиска и других продуктов.

График знаний Google — это еще один известный граф знаний, который лежит в основе панелей знаний и нашего современного поиска.

В последние годы графы знаний контента, в частности, становятся все более популярными в маркетинговой индустрии из-за роста семантического SEO и опыта поиска на основе искусственного интеллекта.

Что такое граф знаний контента?

Граф знаний контента — это специализированный тип графа знаний.

Это структурированный, многократно используемый уровень данных об объектах на вашем веб-сайте, их атрибутах и ​​их отношениях с другими объектами на вашем веб-сайте и за его пределами.

В графе знаний контента сущности на вашем веб-сайте и их отношения могут быть определены с использованием стандартизированного словаря, такого как Schema.org, и выражены в виде троек Resource Description Framework (RDF).

Тройки РДФ представлены в виде операторов «субъект-предикат-объект» и иллюстрируют, как сущность (субъект) связана с другой сущностью или простым значением (объектом) через определенное свойство (предикат).

Например, я, Марта ван Беркель, работаю в Schema App. Это указано в виде обычного текста на нашем веб-сайте, и мы можем использовать Schema.org, чтобы выразить это в формате JSON-LD, который позволяет машинам понимать утверждения RDF об сущностях.

Содержимое вашего веб-сайта наполнено объектами, связанными друг с другом.

Когда вы используете разметку схемы для описания сущностей на вашем сайте и их отношений с другими сущностями, вы, по сути, выражаете их как тройки RDF, которые формируют граф знаний вашего контента.

Конечно, мы могли бы немного упростить процесс, поскольку для создания графа знаний контента нужно выполнить еще несколько шагов.

Но прежде чем приступить к созданию графика знаний о контенте, вы должны понять, почему вы его создаете и какую пользу от него может извлечь ваша команда.

Графики знаний контента обеспечивают семантическое понимание для поисковых систем

За последние несколько лет поисковые системы перешли от лексического поиска к семантическому. Это означает меньшее соответствие ключевых слов и большее соответствие соответствующих объектов.

Такое семантическое понимание становится еще более полезным в эпоху поисковых систем, управляемых искусственным интеллектом, таких как Gemini, SearchGPT и других.

График знаний вашего контента демонстрирует все связи между объектами на вашем веб-сайте и в Интернете, что предоставляет поисковым системам более широкий контекст и понимание тем и объектов, упомянутых на вашем веб-сайте.

Вы также можете связать объекты в своем графе знаний контента с известными объектами, найденными во внешних авторитетных базах знаний, таких как Википедия, Викиданные и График знаний Google.

Это известно как связывание сущностей, и оно может добавить еще больше контекста к сущностям, упомянутым на вашем сайте, еще больше устранив их неоднозначность.

Пример привязки объекта к внешним авторитетным базам знаний с помощью разметки Schema (изображение автора, ноябрь 2024 г.)

Граф знаний о контенте в конечном итоге позволяет поисковым системам четко понимать релевантность вашего контента поисковому запросу пользователя, что приводит к более точным и полезным результатам поиска для пользователей и качественному трафику для вашей организации.

Графы знаний контента могут уменьшить галлюцинации ИИ

Помимо SEO, графы знаний контента также имеют решающее значение для повышения производительности ИИ. Поскольку предприятия внедряют все больше технологий искусственного интеллекта, таких как чат-боты с искусственным интеллектом, борьба с галлюцинациями искусственного интеллекта теперь становится ключевым фактором успеха.

Хотя большие языковые модели (LLM) могут использовать закономерности и вероятности для генерации ответов, им не хватает возможности проверять факты, что приводит к ошибочным или спекулятивным ответам.

С другой стороны, графики знаний контента строятся на основе надежных источников данных, таких как ваш веб-сайт, что обеспечивает достоверность и точность информации.

Это означает, что график знаний контента, который вы создали для продвижения SEO, также можно повторно использовать для обоснования LLM на структурированных, проверенных, специфичных для предметной области знаниях, снижая риск галлюцинаций.

Графики знаний о контенте основаны на фактической информации об объектах, связанных с вашей организацией, что делает их отличным источником данных для анализа контента.

Графы знаний о контенте могут стимулировать стратегии контента

Высококачественный контент — один из краеугольных камней хорошего SEO. Однако контент-маркетологам часто приходится выяснять, где есть пробелы в существующем контенте, касающемся объектов и тем, по которым они хотят привлечь трафик.

Графики знаний о контенте могут предоставить командам, занимающимся контентом, целостное представление о своих объектах, чтобы получить полезную информацию для обоснования своей контент-стратегии. Давайте погрузимся глубже.

Получите целостное представление об объектах вашего контента

Традиционно команды контент-маркетинга вручную проверяют или используют электронные таблицы или реляционные базы данных (таблицы, строки и столбцы) для управления своим контентом. Проблема с реляционной базой данных заключается в отсутствии у нее семантического значения.

Например, таблица может содержать заголовок, URL-адрес, автора, метаописание, количество слов и тему статьи. Однако он не может фиксировать объекты, упомянутые в простой текстовой статье.

Если вы хотите знать, на каких страницах вашего веб-сайта в настоящее время упоминается старый продукт, который вы больше не предоставляете, идентифицировать эти страницы сложно и очень вручную.

С другой стороны, графики знаний контента предоставляют многомерную систему категоризации вашего контента.

При построении с использованием Словарь Schema.orgподробные типы и свойства позволяют фиксировать связи между различными частями контента на основе сущностей и таксономии.

Например, сообщение в блоге на вашем веб-сайте, скорее всего, будет отображаться на вашем графике знаний контента как Публикация в блоге со свойствами типа автор, издатель, упоминает, датаОпубликовано, датаИзменено, аудитория, цитатыи многое другое.

Эти свойства связывают статью вашего блога (объект) с другими объектами, которые вы определили на своем сайте. Автором конкретной статьи является человек, которого вы могли определить на странице «Автор».

В вашей статье может упоминаться продукт или услуга, которые вы указали на других страницах вашего сайта.

Пример диаграммы знаний контента, показывающей, как сообщение в блоге связано с другими объектами через свойства Schema.org (изображение автора, ноябрь 2024 г.)

Для маркетинговых команд, которым приходится управлять большими объемами контента, структурирование вашего контента в виде диаграммы знаний контента может дать вам более целостное представление о вашем контенте и объектах.

Вы можете легко выполнить аудит контента, чтобы узнать, что существует на вашем веб-сайте, без проверки сайта вручную или обновления электронной таблицы.

Это, в свою очередь, позволяет вам с легкостью выполнять анализ контента и получать более глубокое понимание вашего контента.

Получите более глубокое понимание вашего контента

Благодаря целостному представлению, обеспечиваемому графиком знаний о контенте, вы можете легко проверить свой контент и объекты, чтобы выявить пробелы и возможности для улучшения вашей контент-стратегии.

Пример 1: Вы хотите усилить EEAT для конкретных авторов на своем сайте. График знаний о контенте будет демонстрировать:

• Весь контент, который этот автор создал, отредактировал или внес свой вклад.
• Как автор связан с вашей организацией и другими известными организациями.
• Роль автора, должность, награды, полномочия и сертификаты.

Это единое представление может предоставить вашей команде широкий обзор этого автора и определить возможности контента для повышения тематического авторитета автора на вашем сайте.

Пример 2: Ваша организация хочет удалить со своего веб-сайта все упоминания о протоколах COVID-19.

Вы можете запросить свой график знаний о контенте, чтобы определить прошлый контент, в котором упоминается тема «COVID-19», и оценить релевантность и необходимость каждого упоминания, прежде чем удалять его из вашего контента.

Такой целенаправленный подход позволит вашей команде улучшить контент, не тратя слишком много времени на проверку вручную.

Поскольку графы знаний контента, построенные с помощью Schema.org, выражаются в виде троек RDF, вы можете использовать язык запросов SPARQL, чтобы узнать, на каких страницах упоминается конкретный объект или сколько у вас контента по определенному объекту или теме.

Это поможет вашей команде ответить на такие стратегические вопросы, как:

• Какие объекты не представлены в содержании вашего сайта?
• Где можно создать дополнительный контент для улучшения охвата объектов?
• Какой существующий контент следует улучшить?

Помимо преимуществ SEO и AI, графики знаний о контенте могут помочь командам контент-маркетинга выполнять анализ контента с большей эффективностью и точностью.

Пришло время начать инвестировать в графы знаний контента

Сегодня графики знаний о контенте представляют собой переход от представления о создании контента как о работе контент-менеджера к возможности для специалистов по SEO создавать взаимосвязанный источник данных о контенте, который отвечает на вопросы и определяет возможности для команды, занимающейся контентом.

Это важнейшая технология для организаций, стремящихся выделиться на фоне все более сложного цифрового ландшафта.

Инвестиции в графики знаний о контенте теперь ставят вашу организацию на передний план в области SEO и оптимизации контента, предоставляя вам инструменты для решения задач завтрашнего дня.

И все начинается с внедрения разметки семантической схемы на вашем сайте.

Дополнительные ресурсы:

Рекомендованное изображение: optimarc/Shutterstock