Исследуйте роль графов знаний о содержании в улучшении вашей маркетинговой стратегии и улучшении поиска информации с помощью структурированных данных.
Графы знаний существуют уже давно и доказали свою ценность в социальных сетях, учреждениях культурного наследия и других предприятиях.
Граф знаний — это совокупность связей между сущностями, определенными с помощью стандартизированного словаря.
Он структурирует данные содержательным способом, обеспечивая большую эффективность и точность в получении информации. в индустрии маркетинга из-за роста семантического SEO и поиска, управляемого ИИ.
Что такое Content Knowledge Graph?
Граф знаний о содержимом — это специальный тип графа знаний.
Это структурированный, многократно используемый уровень данных объектов на вашем веб-сайте, их атрибутов и связей с другими объектами на вашем веб-сайте и за его пределами.
В графе знаний содержимого объекты на вашем веб-сайте и их связи можно определить с помощью стандартизированного словаря, например Schema.org, и выразить в виде троек Resource Description Framework (RDF).
Например, я, Марта ван Беркель, работаю в Schema App. На нашем сайте это указано обычным текстом, и мы можем использовать Schema.org, чтобы выразить это в JSON-LD, что позволяет машинам понимать RDF-заявления о сущности.
Изображение, на котором показано, как содержимое переводится на Schema.org с помощью JSON-LD, который образует связанный график RDF-троек (Изображение от автора, ноябрь 2024 г.)
Содержимое вашего веб-сайта наполнено объектами, которые связаны между собой.
Когда вы используете разметку схемы для описания сущностей на вашем сайте и их связей с другими сущностями, вы, по сути, выражаете их в виде троек RDF, которые формируют ваш граф знаний о содержимом.< /p>
Конечно, мы можем немного упростить процесс, поскольку есть еще несколько шагов для создания графика знаний о содержимом.
Но прежде чем начать строить график знаний о содержимом, вы должны понять, зачем вы его создаете и какую пользу ваша команда может от этого получить.
Графы знаний содержимого обеспечивают семантическое понимание для поисковых систем
За последние несколько лет поисковые системы перешли от лексического к семантическому поиску. Это означает меньше совпадений ключевых слов и больше совпадений релевантных объектов.
Это семантическое понимание еще более полезно в эпоху поисковых систем, управляемых ИИ, таких как Gemini, SearchGPT и др.
Ваш график знаний о содержимом демонстрирует все связи между объектами на вашем веб-сайте и в Интернете, что предоставляет поисковым системам лучший контекст и понимание тем и объектов, упомянутых на вашем веб-сайте.
Вы также можете связать сущности в своей графе знаний содержимого с известными сущностями, найденными во внешних авторитетных базах знаний, таких как Wikipedia, Wikidata и Google knowledge Graph.
Это известно как связывание сущностей, и оно может добавить еще больше контекста к сущностям, упомянутых на вашем сайте, еще больше устраняя их неоднозначность.
Пример связывания сущности с внешними авторитетными базами знаний с помощью Schema Markup (Изображение автора, ноябрь 2024 г.)
Ваш график знаний о содержимом позволяет поисковым системам четко понять релевантность вашего содержимого поисковому запросу пользователя, что приводит к более точным и полезным результатам поиска для пользователей и квалифицированному трафику для вашей организации.
Графы знаний содержимого могут уменьшить галлюцинации ШИ
Кроме SEO, графики знаний о содержании также имеют решающее значение для улучшения производительности ИИ. Поскольку компании внедряют больше технологий искусственного интеллекта, таких как чат-боты искусственного интеллекта, борьба с галлюцинациями искусственного интеллекта теперь является ключевым фактором успеха.
Хотя большие языковые модели (LLM) могут использовать шаблоны и вероятности для генерирования ответов, им не хватает возможности проверки фактов, что приводит к ошибочным или спекулятивным ответам.
С другой стороны, графики знаний о содержимом строятся из надежных источников данных, таких как ваш веб-сайт, обеспечивающий достоверность и точность информации.
Это означает, что граф знаний о содержимом, который вы создали для стимулирования поисковой оптимизации, также можно повторно использовать для базирования LLM в структурированных, проверенных, предметно-специальных знаниях, уменьшая риск галлюцинаций.
Недавнее исследование data.world показало, что использование графа знаний корпоративной базы данных SQL повышает точность до 54% (с 16%).
Графики знаний о содержимом базируются на фактической информации об объектах, связанных с вашей организацией, что делает их отличным источником данных для анализа содержимого.
Графы знаний о содержимом могут стимулировать стратегии по содержанию
Графы знаний о содержимом могут предоставить командам из контента целостное представление о своих объектах, чтобы получить полезную информацию для формирования стратегии контента. Давайте’погрузимся глубже.
Получите целостное представление о сущности в вашем содержимом
Традиционно группы контент-маркетинга вручную проверяли или использовали электронную таблицу или реляционную базу данных (таблицы, строчки и столбцы) для управления своим содержимым. Проблема с реляционной базой данных заключается в ее отсутствии семантического значения.
Например, таблица может содержать название, URL-адрес, автора, метаописание, количество слов и тему статьи. Однако он не может охватить сущности, упомянутые в статье с открытым текстом.
Если вы хотите знать, на каких страницах вашего веб-сайта сейчас упоминается старый продукт, который вы больше не предоставляете, определить эти страницы сложно и очень ручно.
С другой стороны, графики знаний о содержимом обеспечивают многомерную систему категоризации вашего содержимого.
При создании с использованием словаря Schema.org подробные типы и свойства позволяют охватить связи между разными частями содержимого на основе сущностей и таксономии.
Например, сообщение в блоге на вашем веб-сайте, скорее всего, будет отображаться на вашем графе знаний о содержимом как BlogPosting с такими свойствами, как автор, издатель, упоминание, дата публикации, дата смены, аудитория, цитирование и т.д.
Эти свойства соединяют статью вашего блога (сущность) с другими сущностями, которые вы определили на своем сайте. Автором конкретной статьи является лицо, которое вы могли определить на странице автора.
В вашей статье может упоминаться продукт или услуга, которые вы определили на других страницах вашего сайта.
Пример графика знаний о содержимом, показывающий, как публикация блога связана с другими объектами через свойства Schema.org (Изображение от автора, ноябрь 2024 г.)
Для маркетинговых команд, которые должны управлять большими объемами содержимого, структурирование вашего содержимого в графе знаний о содержимом может дать вам более целостное представление о вашем содержимом и сущности.
Вы можете легко выполнить аудит содержимого, чтобы узнать, что существует на вашем веб-сайте, не проверяя сайт вручную или не обновляя электронную таблицу.
Это, в свою очередь, позволяет с легкостью выполнять анализ содержимого и получать более глубокое понимание содержимого.
Получите более глубокое понимание содержимого
Благодаря целостному представлению, предоставленному вашим графом знаний о содержимом, вы можете легко проверить свое содержимое и сущности, чтобы выявить пробелы и возможности улучшить свою стратегию по содержимому.
<сильный>Пример 1:Вы хотите усилить свой E-E-A-T для конкретных авторов на вашем сайте. Ваш график знаний содержимого будет демонстрировать:
- Все содержимое, которое этот автор создал, отредактировал или внес вклад.
- Как автор связан с вашей организацией и другими известными организациями.
- Роль автора, должность, награды, полномочия и сертификаты.
Это унифицированное представление может предоставить вашей команде широкое представление об этом авторе и определить возможности содержимого для повышения авторитета автора на вашем сайте.
Пример 2: Ваша организация хочет удалить все упоминания о протоколах COVID-19 с вашего сайта.
Вы можете запросить свой граф знаний о содержимом, чтобы определить прошедшее содержимое, в котором упоминается тема “COVID-19” и оцените релевантность и необходимость каждого упоминания, прежде чем удалять его из своего содержимого.
Этот целенаправленный подход может позволить вашей команде усовершенствовать свое содержимое, не тратя слишком много времени на проверку вручную.
Поскольку графики знаний о содержимом, созданные с помощью Schema.org, выражаются в виде троек RDF, вы можете использовать язык запросов SPARQL, чтобы узнать, на каких страницах упоминается конкретная сущность или сколько содержимого у вас есть на конкретном сущности или тему.
Это поможет вашей команде ответить на такие стратегические вопросы, как:
- Какие сущности не представлены в содержимом вашего веб-сайта?
- Где можно создать дополнительное содержимое для улучшения покрытия сущностей?
- Какое существующее содержимое следует улучшить?
Кроме преимуществ SEO и искусственного интеллекта, графики знаний о контенте могут помочь командам контент-маркетинга выполнять анализ контента с большей эффективностью и точностью.
Пора начать инвестировать в диаграммы знаний содержимого
Сегодня графики знаний о контенте представляют переход от представления о создании контента как о работе контент-менеджера к возможности для профессионалов с SEO создать взаимосвязанный источник данных содержимого, отвечающий на вопросы и определяющий возможности для команда содержимого.
Это важная технология для организаций, стремящихся выделиться во все более сложной цифровой среде.
Инвестирование в графики знаний о содержимом теперь позиционирует вашу организацию в авангарде поисковой оптимизации и оптимизации содержимого, давая вам инструменты для навигации завтрашних вызовов.
И все начинается с внедрения разметки семантической схемы на вашем сайте.