Semalt: Google ცოდნის დიაგრამის გაგება და მისი მუშაობის წესი



იმისათვის, რომ Google- მა გააცნოს თქვენი ვებ-შინაარსი, მნიშვნელოვანია, რომ ჩვენ გვესმოდეს, თუ როგორ უნდა მოახდინოთ გავლენა ცოდნის გრაფაში თემებზე. Semalt არის ვებსაიტი, რომელიც ემსახურება საუკეთესო მომსახურებას მისი კლიენტებისათვის, რაც ნიშნავს SEO- სთან დაკავშირებული ყველაფრის გაგებას. როგორც კომპანია, რომელიც ფოკუსირებულია როგორც ვებ – დიზაინზე, ასევე ვებ – გვერდის შექმნაზე, ჩვენ ვიცავთ SEO– ს ვებ – გვერდის ყველა ასპექტში. ეს, რა თქმა უნდა, მოიცავდა Google Knowledge გრაფიკის გაგებას.

რით არის გამორჩეული ცოდნის გრაფიკები?

ცოდნის გრაფიკის გარეშე, საძიებო სისტემას, განსაკუთრებით Google- ს, გაუჭირდებოდა სტრუქტურირებული მონაცემების გამოყენება სუბიექტებისთვის. ნიშნები და სემანტიკური მონაცემები, თავის მხრივ, ხელს უწყობს იდეებისა და კონცეფციების დაკავშირებას, რაც აადვილებს მათ სტრუქტურულ მონაცემებად გარდაქმნას, რომელთა საშუალებითაც შეგვიძლია Google- ის ცოდნის გრაფიკის შევსება ან გავლენა იქონიოთ.

როგორც SEO პროფესიონალები, ჩვენი ვალია გავიგოთ გზები, რომელთა საშუალებითაც შეგვიძლია ამ თემებზე გავლენა მოახდინოთ დიაგრამაზე, ასე რომ, ჩვენ შეგვიძლია გავლენა გავუწიოთ მნიშვნელოვან ცვლილებებს Google- ში მათი შინაარსის გაგებაში.

როგორც SEO პროფესიონალებს, ჩვენ გვესმის, თუ როგორ უნდა მოახდინოს გავლენა გრაფიკის თემებზე, რათა გავლენა მოახდინოს მნიშვნელოვან ცვლილებებზე Google- ში ჩვენი კლიენტის შინაარსის გაგებაში.

რა არის Google Knowledge Graph?

მიგვაჩნია, რომ ცოდნის გრაფიკები წარმოადგენს მონაცემთა ბაზასა და ენციკლოპედიას გადაკვეთას. დეველოპერები თითოეულ სტატიას ცოდნის გრაფაში მოიხსენიებენ, როგორც სუბიექტი ან თემა Google- ის მომხმარებლების წინაშე მდგარი სტატიების მიხედვით.

სუბიექტი შეიძლება იყოს აბსოლუტურად ყველაფერი. როგორც მონაცემთა უმეტესობა, მას აქვს თავისი უნიკალური იდენტიფიკატორი, რომელსაც ზოგჯერ Google– ის URL– ებშიც ნახავთ. როგორც ჩანს, ასე გამოიყურება: [kgmid=/ g/11f0vfyswk & hl], პარამეტრის სახელი "kgmid" შეიძლება შეიცვალოს ობიექტის ტიპის მიხედვით.

ჩვეულებრივ, არსებობს მრავალი განცხადება სუბიექტის შესახებ:
  • სათაური ან სახელი (როგორიცაა "ჯორჯ ბუში").
  • ტიპი ან ტიპები (მაგალითად, "პიროვნება").
  • აღწერა (მაგალითად, ”ერთხელ იყო შეერთებული შტატების პრეზიდენტი”).
  • სურათის URL- ების ჩამონათვალი (ჩვეულებრივ ასოცირდება გამოყენების უფლებებთან).
  • დეტალური აღწერა (ზოგიერთი განმარტებითი ტექსტი წყაროს URL– ით).
თუმცა, Google აცხადებს, რომ ზემოთ მოცემულ ჩამონათვალში მოცემული ინფორმაცია შეიძლება ხელმისაწვდომი იყოს მათი ძიების API– ში, მაგრამ ეს მონაცემები მნიშვნელოვნად იზრდება შინაგანად.

ზემოთ მოყვანილ მაგალითში მონაცემები შეიძლება მოიცავდეს ბუშის დაბადების და გარდაცვალების თარიღს; ეს შეიძლება მოიცავდეს იმას, რომ იგი დაქორწინებული იყო ბარბარა ბუშზე. აქ შეიძლება აღინიშნოს მისი ზოგიერთი მიღწევა ოფისში და ა.შ.

მოწოდებული ინფორმაციის საშუალებით, უფრო ადვილი ხდება იმის დანახვა, თუ რამდენად დიდი განსხვავება არ არის ენციკლოპედიის სტატიასთან შედარებით. განსხვავება ისაა, რომ რადგან ყველა ფაქტი იყოფა ისეთ სფეროებში, როგორიცაა "თანამდებობებზე წლების რაოდენობა", მანქანებს უადვილდებათ წერტილების ერთმანეთთან დაკავშირება. მანქანებს ასევე უადვილდებათ სწორი ინფორმაციის მიღება თითქმის მყისიერად, როდესაც ადამიანი თხოვნით მიმართავს. მაგალითად, თუ მოძებნით ვინ იყო დაქორწინებული ჯორჯ ბუშზე? თქვენ უნდა ნახოთ ეს:


ბუნდოვანება

მსოფლიოში მრავალი ცოდნის გრაფიკია და Google- ის ცოდნის გრაფიკი ამ მრავალი გრაფიკიდან მხოლოდ ერთია. სხვა ცოდნის დიაგრამებში შედის Wikidata.org, dbpedia.com და ა.შ. მართლაც, მონაცემთა ნებისმიერი ფორმა, რომელიც ნახევრად სტრუქტურირებულია, შეიძლება შეფასდეს, როგორც ცოდნის გრაფიკი, რის გამოც მონაცემთა ბაზები, როგორიცაა IMDB ან ენციკლოპედიები, მოიხსენიებიან ცოდნის გრაფიკად.

თავდაპირველად, Google- მა შექმნა თავისი ცოდნის გრაფიკი მონაცემთა სხვა ნაკრებებიდან, მათ შორის CIA Factbook და Wikipedia. ჩვენ ასევე მოვისმინეთ ჭორები იმის შესახებ, რომ Google- ის ცოდნის პანელს ასევე შეუძლია ფუნქციონირება როგორც მისი ცოდნის გრაფიკი. ეს არასწორია და არ უნდა იქნეს გათვალისწინებული. მიუხედავად იმისა, რომ ცოდნის პანელი ზოგჯერ წარმოადგენს მონაცემთა ქვეჯგუფს გრაფაში, ისინი არ არიან იგივე.

ცოდნის პანელს ასევე შეუძლია ფუნქციონირება როგორც Google- ის ცოდნის გრაფიკის საშუალებით დაკავშირებული მონაცემთა ერთეულების ვიზუალური გამოსახვა. Google- ის ცოდნის გრაფიკი ნაკლებად ვიზუალური ჩანაწერია თემების შესახებ.

საბოლოო პუნქტი, რომლის გარკვევასაც ვცდილობთ, არის თავად ტერმინოლოგია. საერთოდ, საკვანძო სიტყვების ცოდნის გრაფიკი შედგენილია სუბიექტების ან თემებისგან. სიცხადის მიზნით, ჩვენ შევამჩნიეთ, რომ Google ურჩევნია გამოიყენოს ტერმინი "თემები" იმის გათვალისწინებით, რომ ეს არის ტერმინი, რომელსაც ისინი მუდმივად იყენებენ თავიანთ საჯარო დოკუმენტაციაში.

თემა უფრო მოსახერხებელი უნდა იყოს მომხმარებლისთვის, მაგრამ ასევე გაუჭირდა გაგება, როდესაც Google ეხება თემებს ან ობიექტებს.

სუბიექტის თემის ტიპები

საერთოდ, სუბიექტებს ეძლევათ თემის ტიპები. ეს შეიძლება იყოს ადამიანი; ღონისძიება; ორგანიზაცია, ადგილი ან ქვეყანა. თუ ერთეული არ არის რომელიმე მათგანი, მას შეაფასებენ, როგორც "რამ". იმედია, Google გააგრძელებს შესვლის ახალი ტიპების შემუშავებას, ასე რომ, ჩვენ "ნივთებს" ნაკლებად ვიყენებთ. Google– ის მიერ გამოყენებული ბუნებრივი ენის დამუშავების API გთავაზობთ სასიცოცხლო მნიშვნელობას, რაც გვაიძულებს დავინტერესდეთ, გამოიყენება თუ არა მრავალი თემის ტიპი. ამასთან, Google- ის Knowledge Graph search API დეველოპერის გვერდზე კიდევ რამდენიმე ობიექტის ტიპია ნაპოვნი. ამჟამად Google, როგორც ჩანს, ვერ ახერხებს იმდენი ობიექტის კატეგორიზაციას, რამდენიც ჩამოთვალა. იმედი გვაქვს, რომ დროთა განმავლობაში ეს შეიცვლება.

გარდა ამისა, სუბიექტების მხოლოდ 20% აღიარებულია ბუნებრივი ენის დამუშავების ალგორითმის მიერ, რომელსაც Google იყენებს Google- ის მიერ მათი შეთავაზების შედარებისას.

ცოდნის გრაფიკის უპირატესობები

მსოფლიოს ინფორმაციის თემებად ორგანიზებით, უფრო ადვილი ხდება ვებსაიტებისა და ვებსაიტების მოძიება და ინდექსირება, რომლებიც საძიებო სისტემებს იყენებენ. ეს მოიცავს მრავალფეროვნებას, მასშტაბს, მთლიანობას და სიჩქარეს.

მასშტაბის უპირატესობები

ინტერნეტის ვებ – გვერდების რაოდენობა მეტად სადავო თემაა. მიუხედავად იმისა, რომ ზოგი შეიძლება ამტკიცებს, რომ ისინი უთვალავია, ვებ – გვერდების რაოდენობა, სავარაუდოდ, ტრილიონობით მოდის და ეს რიცხვი ყოველდღიურად ფართო ტემპებით ფართოვდება. ამის საპირისპიროდ, ჩვენ, როგორც ადამიანებს, გაგებული თემების რაოდენობა მნიშვნელოვნად მცირეა და მათი რიცხვი იზრდება ბევრად დაბალი ტემპით.

ეს მიუთითებს ერთი და იგივე იდეების უზომო დუბლირებაზე, რომელიც გაზიარებულია ინტერნეტში არსებულ რამდენიმე შინაარსზე. ნახევრად სტრუქტურირებული სისტემის გამოყენებით თემის დეტალების დახარისხებით, ინტერნეტში განთავსებულ ინფორმაციას შეუძლია უფრო მცირე ადგილი დაიკავოს და არც ისე დუბლირებული იყოს.

მონაცემთა სხვადასხვა წყაროს ქონის უპირატესობები

თემის შესახებ ინფორმაციის შენახვით, მონაცემთა მრავალი წყაროს მითითება უფრო მარტივდება და თქვენ აღარ მოგიწევთ მომხმარებლების ხელახლა გაგზავნა იმავე ვებგვერდზე. ეს გვეუბნება, რომ Google- ს შეუძლია და შეაგროვებს აშკარა დეტალებს თემების შესახებ და აჩვენოს ისინი ეკრანის ან რამდენიმე სხვა საშუალების გამოყენებით, მაგრამ მომხმარებლის მოთხოვნის ან მომხმარებლის გაუმჯობესებული მეთოდით.

თეორიულად, თემის შესახებ ინფორმაცია შეიძლება ზოგჯერ ინტერნეტის გარეთ არსებული წყაროებიდან იყოს მიღებული.

ინფორმაციის მთლიანობის სარგებელი

მიუხედავად იმისა, რომ ცნობილია, რომ Google Knowledge Graph ზოგჯერ შეიცავს შეცდომებს და ფაქტობრივ უზუსტობებს, ზოგჯერ მას მანიპულირებენ ცუდი მსახიობები ან SEO პროფესიონალები. ამასთან, ამ მიდგომას აქვს ის სარგებელი, რომ Google- ს ერთი ჭეშმარიტი წერტილი მიაწოდოს. ამასთან, ეს შეიძლება არ იყოს სადავო თემების შემთხვევაში.

ახალმა ფაქტმა ნებისმიერი თემის შესახებ უნდა გაიაროს გადამოწმების რამდენიმე პროცესი, სანამ Google- ის ცოდნის გრაფიკს დაემატება. მაგრამ ნაკლებად სავარაუდოა, რომ Google ღიად განიხილავს ამ ზღურბლებს.

უარყოფითი მხარეა ის, რომ სიმართლის ერთი წერტილი შეიძლება იყოს მიკერძოებული ან შეამციროს ინფორმაციის მრავალფეროვნება, თუ მონაცემთა წყაროები უკვე გაყალბებულია.

ინფორმაციის მოძიების სარგებელი

ინფორმაციის თემების დალაგების წყალობით, ინფორმაციის მიღება გაცილებით უფრო სწრაფად გახდა როგორც Google- ის, ისე მომხმარებლების მიერ, რომლებიც შესაძლოა ინფორმაციის ნემსს ეძებენ ვებგვერდების თივის საცავში.

სად გამოიყენება Google- ის ცოდნის გრაფიკი?

Android- ისა და სმარტფონების მრავალი მომხმარებლისთვის ცოდნის გრაფიკი ძირითადად გამოიყენება მათი სახლის ეკრანებზე მისი "აღმოჩენის" მახასიათებლისთვის. Google იყენებს ინფორმაციას მომხმარებლის ქცევის შესახებ იმის გასაგებად, თუ რომელი თემები არის ყველაზე მნიშვნელოვანი თქვენთვის და მათ დაეხმარება მომხმარებლებს იპოვონ დაკავშირებული თემები მათი გამოყენების ისტორიიდან გამომდინარე.

Google– ის ტენდენციები ასევე სხვა ადგილია, სადაც მომხმარებლებს შეუძლიათ საინტერესო თემების პოვნა. ამ მომენტიდან Google- ს შეუძლია მიუთითოს თუ რომელი თემები მჭიდრო კავშირშია ერთმანეთთან. ამასთან, ამჟამინდელი მტკიცებულებები მიანიშნებს, რომ ამ მონაცემების შეგროვება ხდება იმავე მომხმარებლის მიერ სხვა ძებნის შედეგად, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მოულოდნელი დაკავშირებული თემების გაჩენა.

როგორც პანელის შემთხვევაში, როდესაც მომხმარებელი აკრეფს საძიებო მოთხოვნას, რომელზეც შეიძლება პასუხის გაცემა ცოდნის გრაფიკის გამოყენებით, თქვენ ასევე მიიღებთ ძიების მაღალხარისხიან შედეგებს. ხშირად, ეს შედეგები დაჩრდილავს ძიების ძირითად შედეგებს, რომლებიც საბოლოოდ უბიძგებს ვებსაიტების მამების ხაზს.

ეს პასუხები ასევე ნაჩვენებია ისე, რომ Google- მა გამოიყენოს მომხმარებლებისთვის პასუხის გაცემა, ვინც ხმოვან ძიებას იყენებს.

დასკვნა

თემები ძალზე თვალსაჩინოა სურათების ძიებაში, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ შესაბამისი ინფორმაცია ძებნისგან შესაბამისი ადგილის ან ადამიანის სურათის გამოყენებით.

ეს არის შესანიშნავი მაგალითი იმისა, თუ როგორ ხდება ცოდნის დიაგრამების გამოყენება საცავებში სხვა მონაცემთა წყაროების გარდა, ვებ – გვერდების გარდა.