¿Qué es un gráfico de conocimiento y por qué debería importarle?

Nota: El siguiente artículo te ayudará: ¿Qué es un gráfico de conocimiento y por qué debería importarte?

En este video aprenderemos sobre grafos de conocimiento.

Explico qué son los gráficos de conocimiento y por qué todos los especialistas en marketing digital deberían preocuparse por ellos.

En resumen, un gráfico de conocimiento pone sus datos en contexto a través de enlaces y metadatos semánticos.

Google comenzó a crear y usar su Knowledge Graph para permitir la transición de cadenas a cosas.

Esto les ha ayudado a alejarse de solo representar texto y comprender mejor los conceptos.

Los gráficos de conocimiento están teniendo un tremendo impacto en el SEO, los especialistas en marketing de contenido y los especialistas en marketing digital en toda la web.

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Transcripción del vídeo:

En este video, analizamos qué es un gráfico de conocimiento y por qué debemos preocuparnos por él.

Esto es muy cierto para la comunidad de SEO, pero también está teniendo un gran impacto en los especialistas en marketing de contenido y en los especialistas en marketing digital en toda la web.

A medida que estos se vuelven más importantes, las máquinas tienen una mejor comprensión de quiénes somos y de qué estamos hablando.

Esto garantiza que nuestros sitios web no solo estén optimizados para la búsqueda, sino que también nos permite brindar una mejor experiencia de usuario para los visitantes y clientes de nuestro sitio web.

¿Qué es un gráfico de conocimiento?

Creo que es una buena definición y es de ontotext.com.

Dicen: “Un gráfico de conocimiento representa una colección de descripciones interconectadas de entidades del mundo real.” Estos son objetos, eventos y conceptos que existen en lo que se llama la “base de conocimiento”.

Un gráfico de conocimiento pone estos datos en contexto a través de enlaces y metadatos semánticos.

Esta es una forma de proporcionar un marco para la integración, la unificación, el análisis y el intercambio de datos.

Después de leer esta definición, entiendo que es un poco intensa, pero es una muy buena definición.

Vamos a desglosarlo un poco más.

Un gráfico de conocimiento representa la colección de conceptos de los que estamos hablando y luego los vincula para que podamos crear nuevos conceptos y nuevos entendimientos y realmente agregar otra capa de información.

Esto normalmente se aplica a las máquinas.

Piense como los rastreadores de Google u otros rastreadores que buscan información, pero si tenemos esa información, podemos hacer más conexiones.

Nos permite obtener mejores análisis.

Nos permite compartir nuestra información en más formas que solo texto o solo enlaces.

Agregaremos más contexto conectándolos y creando uno gráfico de conocimiento.

¿Cómo afectan los gráficos de conocimiento a la búsqueda?

Google comenzó a crear y usar su gráfico de conocimiento para permitir la transición de cadenas a cosas a medida que la empresa se alejaba del texto sin formato y trataba de comprender los conceptos.

Aquí es donde la idea de entidades comenzó a entrar en juego cuando se trataba de SEO.

Anunciaron esto en 2012, por lo que muchos de nosotros podemos estar comenzando a entender cómo usar esto nosotros mismos.

Dado que los gráficos de conocimiento no son solo cosas que pueden usar Microsoft, Bing o Google Search, o algunos de esos otros grandes jugadores, podemos usarlos nosotros mismos.

A medida que observamos cómo Google adoptó su gráfico de conocimiento y lo usó en la búsqueda, estas son algunas cosas que nos destacan.

Tiene algunos de estos mapas amplios conocidos como paneles de conocimiento y tenemos uno aquí para el gráfico de conocimiento.

Verás que contiene imágenes y contenido resumido.

Y justo debajo de eso, también vemos resultados.

De hecho, puede hacer clic más.

Si luego miro otro término, vemos aún más información.

Así que echemos un vistazo a la comunicación.

Nuevamente vemos este resumen, pero luego también vemos algunos conceptos relacionados con el mismo.

¿Por qué es importante? maneras de comunicarse.

Tenemos un soltero, que es una palabra interesante, y luego tenemos adjetivos.

También miramos libros.

Google dice que está bien, cuando se trata de comunicación, tenemos muchos datos y conexiones que la gente podría estar buscando libros.

Y luego otra información que podemos buscar: información, idioma, idioma, orientación.

Y hay 10 más.

Hay una variedad de información.

Luego, también podemos ver en los paneles de conocimiento qué tipo de empresa se recupera de su gráfico de conocimiento.

Esto es Apple.

Tenemos un resumen sobre la empresa.

Tenemos cotizaciones de acciones, quién fundó la empresa y dónde tiene su sede.

También vemos más información sobre la empresa, cosas como soporte, batería y declaración de misión.

Luego vemos sus productos debajo.

Puede ir aún más abajo y comenzar a encontrar más conexiones, así como sus perfiles sociales y personas que también se buscan.

Knowledge Graph hizo posible cosas como esta en la Búsqueda de Google.

Esto hace que la búsqueda sea mucho más atractiva para el usuario y le proporciona más información directamente en la consulta de búsqueda.

¿Por qué es eso importante?

El propósito original del Panel de conocimiento de Google era ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscaban y comprender la intención.

Sobre esto, nosotros y muchas personas en Internet hemos hablado mucho sobre encontrar la intención correcta y crear contenido que coincida con la intención del usuario.

La segunda opción era resumir el contenido relevante.

Como puede ver, han hecho esto para todas estas consultas, generalmente utilizando el resumen de la página de Wikipedia.

Y luego también quieren ofrecer información más profunda sobre las consultas de búsqueda, que también puede ver hoy en los paneles de conocimiento, donde puede hacer clic más profundamente en el contenido, tal vez descubrir cosas que no sabía, tal vez descubrir conexiones que no conocía. de, o reduzca su búsqueda para llegar realmente a la intención original de por qué comenzó a buscar.

Esto es de enorme importancia.

De hecho, podemos usar estos ejemplos de Knowledge Graph aquí, estos paneles dentro de la búsqueda, para comprender un poco lo que está sucediendo en la consulta de búsqueda del usuario y todos los datos que se han agregado detrás de escena y que Google nos está dando ahora en orden. para ubicarnos en un nicho y encontrar el contenido correcto que necesitamos producir para nuestros usuarios finales.

El Gráfico de conocimiento de Google nos brinda un gran potencial de clasificación, no solo en el Panel de conocimiento, sino también en otras partes de los SERP.

Esto nos da una comprensión más profunda de cómo interactúan nuestros usuarios.

También nos da una comprensión más profunda de cómo los motores de búsqueda entienden nuestras búsquedas.

Podemos usar esta información para crear contenido dirigido y crear contenido que coincida con la intención.

Pero también podemos hacer esto para crear nuestro propio Knowledge Graph para enriquecer nuestros sitios web tanto para nuestros usuarios como para los motores de búsqueda.

La ventaja de los gráficos de conocimiento

Una muy buena cita de un blog de Word Lift es: “Piense en el gráfico de conocimiento detrás de su sitio web como un andamiaje que permite a los rastreadores y bots acceder a su contenido de manera más inteligente y eficiente”. sus resultados de búsqueda, puede crear un gráfico de conocimiento que describa el contenido de su sitio web de manera que las máquinas entiendan de qué se trata realmente.

Añadimos contexto para que “nuestro contenido web sea contenido conectado”.

Esta es una cita de Andrea Volpini, el CEO de WordLift.

Nuestro contenido está vinculado a través de enlaces.

Por lo general, eso es lo que hace que Internet funcione.

En su forma más simple, puede crear un gráfico de conocimiento haciendo lo siguiente: defina las entidades y los conceptos de los que se trata usted o su sitio web, cree páginas con URL únicas para cada uno de ellos y luego comience a anotar su contenido para conectarlos a todos. para empezar a construir esas relaciones.

Puedes hacer esto manualmente.

Requiere mucho trabajo.

Requiere mucho aprendizaje.

Hacerlo bien requiere muchos procesos, porque una de las claves es que no solo necesita datos vinculados o entidades vinculadas, sino también datos abiertos vinculados, que son datos a los que pueden acceder las bases de datos y los rastreadores, a través de Internet en general.

Y eso es lo que fortalece sus datos.

Esto permite que sus datos se utilicen de manera más eficiente.

Hay cosas que puede hacer para crear esto usted mismo si tiene la perspicacia técnica.

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Otra opción es utilizar una herramienta.

Así es como usamos WordLift en algunos de nuestros sitios web.

Aquí estamos usando WordPress, pero WordLift también funciona en algunos otros dominios.

También tienen una implementación de JavaScript.

Pero dentro de WordLift realmente se puede ver bastante bien.

Esta es una página “Acerca de nosotros” en uno de los sitios web operados por nosotros.

Y como puede ver, los enlaces azules siguen apareciendo aquí.

WordLift en realidad miró la web abierta vinculada y extrajo conceptos de entidades familiares.

Decía: “Oye, necesitas crear estas entidades en tu sitio, crear estos URI en tu sitio y crear estas conexiones”. Simplemente hago clic en él para definir los conceptos por los que quiero ser conocido y comenzar a construir mi propio conocimiento. Grafico.

Empecé a crear esto en el backend simplemente haciendo clic aquí.

Y ahora que estamos ampliando nuestro vocabulario para construir nuestra base de datos, podemos usar esta información para ampliar aún más nuestro sitio.

Lo llevaré detrás de escena muy rápidamente y le mostraré un poco más sobre cómo funciona esto.

Aquí hay un artículo con el que hemos hecho algo de lo mismo, pero ese es un artículo en el sitio.

Y a medida que se ejecuta WordLift, comienza a agrupar estas entidades.

Estos son clasificadores de contenido.

Son cosas que se conocen en la web y se pueden definir.

Y luego podemos agregarlos a nuestro sitio web para decir: Eso es exactamente lo que queremos decir.

A medida que revisamos nuestro contenido, WordLift rastrea nuestro contenido por nosotros.

Luego comienza a resaltar las cosas que puede ver.

El procesamiento del lenguaje natural se utiliza para este propósito.

Aquí veo que algunos de estos pueden no ser tan útiles para mi contenido, así que no necesito hacer clic en ellos.

Hago clic y agrego los que son útiles, que son útiles para agregar ese contexto y esos términos, esas entidades que quiero que sean parte de mi gráfico de conocimiento.

Ahora cada uno de estos se almacena con una URL única en el vocabulario de mi sitio web.

Eso se inyecta en esta página como datos estructurados, es decir, marcado de schema.org, que apunta a estas URL abiertas vinculadas que los rastreadores pueden usar para comprender el contexto y también muestran a qué me refiero cuando hablo de un tema específico. concepto.

Así es como lo etiquetamos en el backend, pero ahora veamos cómo se ve desde la perspectiva del usuario en el frontend y cómo ve el rastreador estos datos estructurados.

Aquí tenemos el artículo en la interfaz, y puedes ver que tenemos enlaces aquí.

Aparecerán estos pequeños iconos resumiendo la información que tenemos.

Si un usuario está leyendo este artículo y desea obtener más información sobre los datos estructurados, puede hacer clic o pasar el mouse sobre el enlace y WordLift proporcionará este resumen de contexto aquí en la página.

Entonces podemos usarlos para la información del usuario.

Aquí aprenderás qué son los datos estructurados.

No tienes que hacer clic en nada.

Ahora hay este enlace allí si quieren ir a la página en sí, pero también se lo mostramos en la interfaz, lo cual es algo realmente genial para los usuarios, ya que pueden pasar el cursor sobre todo y obtenerlo todo. el contexto que necesitan.

Pero aquí es donde sucede la verdadera magia.

Cuando extraemos la información RDF detrás de la página, se nos presentan los datos abiertos vinculados y el Gráfico de conocimiento que se crea usando WordLift debajo de nuestro sitio web.

Puede ver aquí que tenemos entidades y cada una de estas entidades tiene sus URL individuales.

Estas URL individuales describen las diferentes cosas de las que hablamos en nuestro sitio web.

Los diferentes conceptos que hemos cubierto aquí, ya sea software de aplicación, fragmentos destacados o búsqueda de imágenes de Google, verá aquí que tenemos títulos y nombres alternativos para cada una de estas entidades, para cada una de estas entidades tenemos una descripción y luego el igual que Izquierda.

Estos son los registros abiertos vinculados a los que agregamos estos conceptos para ayudar a los motores de búsqueda y rastreadores a comprender el contenido de nuestro sitio.

Estos son los datos enriquecidos que podemos poner en un gráfico de conocimiento para que los lean los motores de búsqueda.

Esta es información legible por máquina.

Esto está diseñado para las propias máquinas y les permite comprender mejor los conceptos de nuestro sitio.

Y como puede ver aquí, utiliza el vocabulario de schema.org para marcarlos en el archivo RDF.

En lugar de desarrollarlo usted mismo, lo que por supuesto puede hacer, WordLift realmente ayuda a suavizarlo.

Hay otras cosas que podemos hacer para seguir usándolo y enriquecer aún más nuestro Knowledge Graph.

Aquí es donde entran en juego los datos estructurados.

Hicimos muchos videos sobre datos estructurados en este canal, pero también creé un curso muy accesible, ya seas alguien que ha estado en datos estructurados por un tiempo o si no tienes idea de qué son los datos estructurados. pero recién estoy comenzando y quiero usar estas características ricas no solo un panel de conocimiento sino también preguntas frecuentes y búsqueda de imágenes y cualquier otra forma en que podamos marcar mejorar nuestra información para ayudar a las máquinas a comprenderla mejor y asegurar mejores posiciones en la búsqueda.

Creé este curso para guiarlo paso a paso a través del curso.

Tenemos un generador y le ofrecemos varias formas de agregarlo a su sitio web y asegurarse de obtener los resultados que desea.

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Si tiene alguna pregunta, por favor hágamelo saber.

Comenta abajo.

Nos encantaría seguir apoyándote en tu camino.

Y hasta la próxima feliz marketing.

Nota del editor: esta página se publicó y actualizó originalmente en enero de 2021.