A tudásgrafikonok régóta léteznek, és értékesnek bizonyultak a közösségi média oldalain, a kulturális örökséget őrző intézményekben és más vállalkozásokban.
A tudásgráf egy szabványos szókincs segítségével meghatározott entitások közötti kapcsolatok gyűjteménye.
Értelmes módon strukturálja az adatokat, így nagyobb hatékonyságot és pontosságot tesz lehetővé az információk lekérésében.
A LinkedIn például tudásgráfot használ a tagjaira, munkaköreire, beosztásaira és egyéb entitásaira vonatkozó adatok strukturálására és összekapcsolására. Tudásdiagramja segítségével javítja ajánlási rendszereit, keresési funkcióit és egyéb termékeit.
A Google tudásdiagramja egy másik jól ismert tudásdiagram, amely a tudáspaneleket és a mai keresési tapasztalatainkat szolgálja.
Az elmúlt években különösen a tartalomismereti grafikonok váltak egyre népszerűbbé a marketingiparban a szemantikus SEO és az AI-vezérelt keresési tapasztalatok térnyerése miatt.
Mi az a tartalmi tudásgráf?
A tartalmi tudásgráf a tudásgráf speciális típusa.
Ez egy strukturált, újrafelhasználható adatréteg a webhelyén lévő entitásokról, azok attribútumairól, valamint a webhelyen és azon kívül található egyéb entitásokkal való kapcsolatukról.
A tartalomismereti grafikonon a webhelyen lévő entitások és kapcsolataik egy szabványosított szókincs, például a Schema.org segítségével definiálhatók, és a Resource Description Framework (RDF) hármasával fejezhetők ki.
Az RDF-hármasokat „alany-predikátum-objektum” utasításként ábrázolják, és azt illusztrálják, hogy egy entitás (alany) hogyan kapcsolódik egy másik entitáshoz vagy egy egyszerű értékhez (objektum) egy adott tulajdonságon (predikátumon) keresztül.
Például én, Martha van Berkel, a Schema App-nak dolgozom. Ez egyszerű szövegben van feltüntetve webhelyünkön, és a Schema.org segítségével ezt JSON-LD-ben fejezhetjük ki, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék az entitásokról szóló RDF-utasításokat.
A webhely tartalma tele van egymással kapcsolatban álló entitásokkal.
Amikor a Sémajelölést használja a webhelyen lévő entitások és más entitásokkal való kapcsolataik leírására, akkor azokat lényegében RDF-hármasként fejezi ki, amelyek a tartalomismereti grafikont alkotják.
Persze lehet, hogy egy kicsit leegyszerűsítjük a folyamatot, mivel van még néhány lépés a tartalomismereti grafikon létrehozásához.
Mielőtt azonban elkezdené egy tartalomismereti grafikon felépítését, meg kell értenie, miért épít egyet, és hogyan profitálhat belőle csapata.
A tartalmi tudásgráfok szemantikai megértést tesznek lehetővé a keresőmotorok számára
Az elmúlt néhány évben a keresőmotorok a lexikális keresésről a szemantikai keresésre váltottak. Ez azt jelenti, hogy a kulcsszavak kevesebb, a releváns entitások pedig jobban illeszkednek.
Ez a szemantikai megértés még előnyösebb az olyan mesterséges intelligencia által vezérelt keresőmotorok korában, mint a Gemini, SearchGPT és mások.
Tartalomismereti diagramja bemutatja a webhelyén és az interneten lévő entitások közötti összes kapcsolatot, ami a keresőmotorok számára nagyobb kontextust és a webhelyen említett témák és entitások megértését biztosítja.
A tartalmi tudásdiagramon belüli entitásokat összekapcsolhatja a külső hiteles tudásbázisokban, például a Wikipediában, a Wikidatában és a Google Tudásgráfjában található ismert entitásokkal is.
Ezt entitáshivatkozásnak nevezik, és még több kontextust adhat a webhelyén említett entitásokhoz, még jobban egyértelművé téve őket.
A tartalomismereti diagram végső soron lehetővé teszi a keresőmotorok számára, hogy egyértelműen megértsék az Ön tartalmainak relevanciáját a felhasználó keresési lekérdezése szempontjából, ami pontosabb és hasznosabb keresési eredményeket eredményez a felhasználók számára, valamint minősített forgalmat szervezete számára.
A tartalmi tudásgrafikonok csökkenthetik a mesterséges intelligencia hallucinációit
A SEO-n túl a tartalomismereti grafikonok is kulcsfontosságúak az AI teljesítményének javításához. Ahogy a vállalkozások egyre több mesterségesintelligencia-technológiát alkalmaznak, például az AI chatbotokat, a mesterséges intelligencia hallucinációi elleni küzdelem ma már a siker kulcstényezője.
Míg a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) mintákat és valószínűségeket használhatnak a válaszok generálására, hiányzik belőlük a tények ellenőrzésének képessége, ami hibás vagy spekulatív válaszokat eredményez.
A tartalomismereti grafikonok viszont megbízható adatforrásokból, például az Ön webhelyéből épülnek fel, biztosítva az információk hitelességét és pontosságát.
Ez azt jelenti, hogy a SEO ösztönzésére létrehozott tartalomismereti grafikon újra felhasználható az LLM-ek strukturált, ellenőrzött, domain-specifikus tudásának megalapozására, csökkentve a hallucinációk kockázatát.
A tartalomismereti grafikonok a szervezetéhez kapcsolódó entitásokról szóló tényadatokban gyökereznek, így kiváló adatforrást jelentenek a tartalmi betekintéshez.
A tartalmi tudásgrafikonok tartalmi stratégiákat hozhatnak létre
A kiváló minőségű tartalom a nagyszerű SEO egyik alappillére. A tartalommarketingesek azonban gyakran kihívás elé állítják, hogy kitalálják, hol vannak a hiányosságok a meglévő tartalmaikban azokról az entitásokról és témákról, amelyekre forgalmat szeretnének generálni.
A tartalomismereti grafikonok képesek a tartalommal foglalkozó csapatok számára holisztikus képet nyújtani entitásaikról, hogy hasznos betekintést nyerjenek tartalmi stratégiájuk megalapozásához. Merüljünk mélyebbre.
Szerezzen holisztikus képet az entitásokról a tartalomban
Hagyományosan a tartalommarketing csapatok manuálisan auditálták, vagy táblázatokat vagy relációs adatbázisokat (táblázatokat, sorokat és oszlopokat) használtak tartalmuk kezelésére. A relációs adatbázis problémája a szemantikai jelentés hiánya.
Például egy táblázat rögzítheti egy cikk címét, URL-jét, szerzőjét, metaleírását, szószámát és témáját. Az egyszerű szöveges cikkekben említett entitásokat azonban nem tudja rögzíteni.
Ha szeretné tudni, hogy webhelye mely oldalain említenek meg egy régi terméket, amelyet már nem biztosít, akkor ezeknek az oldalaknak az azonosítása nehéz és nagyon kézi feladat.
A tartalomismereti grafikonok viszont többdimenziós kategorizációs rendszert biztosítanak a tartalomhoz.
Ha a Schema.org szókincs használatával készült, a részletes típusok és tulajdonságok lehetővé teszik a különböző tartalomelemek közötti kapcsolatok rögzítését entitások és taxonómia alapján.
Például egy blogbejegyzés a webhelyén valószínűleg blogbejegyzésként jelenik meg a tartalomismereti diagramon olyan tulajdonságokkal, mint szerző, kiadó, említések, közzététel dátuma, módosítás dátuma, közönség, idézetek stb.
Ezek a tulajdonságok összekapcsolják a blogcikket (egy entitást) a webhelyén meghatározott más entitásokkal. Egy adott cikk szerzője egy olyan személy, akit esetleg a Szerző oldalon definiált.
A cikk megemlíthet olyan terméket vagy szolgáltatást, amelyet webhelye más oldalain definiált.
Azon marketingcsapatok számára, amelyeknek nagy mennyiségű tartalmat kell kezelniük, a tartalom tartalmi tudásdiagrammá történő strukturálása holisztikusabb képet nyújthat a tartalomról és az entitásokról.
Könnyedén végezhet tartalom-ellenőrzést, hogy megtudja, mi található a webhelyén anélkül, hogy manuálisan ellenőrizné a webhelyet vagy frissítene egy táblázatot.
Ez cserébe lehetővé teszi, hogy könnyedén végezzen tartalomelemzést, és mélyebb betekintést nyerjen a tartalomba.
Szerezzen mélyebb betekintést a tartalomba
A tartalomismereti grafikonja által nyújtott holisztikus nézet segítségével könnyedén ellenőrizheti a tartalmat és az entitásokat, hogy azonosítsa a hiányosságokat és a tartalmi stratégia javításának lehetőségeit.
1. példa: Erősíteni szeretné az EEAT-t webhelyén bizonyos szerzők számára. Tartalomismereti diagramja a következőket mutatja be:
- Az összes tartalom, amelyet a szerző létrehozott, szerkesztett vagy amelyhez hozzájárult.
- Hogyan kapcsolódik a szerző az Ön szervezetéhez és más elismert entitásokhoz.
- A szerző szerepe, beosztása, díjai, megbízólevelei és bizonyítványai.
Ez az egységes nézet átfogó áttekintést nyújthat csapatának erről a szerzőről, és azonosíthatja azokat a tartalmi lehetőségeket, amelyekkel javíthatja a szerző aktuális tekintélyét az Ön webhelyén.
2. példa: Szervezete el akarja távolítani webhelyéről a COVID-19 protokollok minden említését.
Lekérdezheti a tartalomismereti diagramot, hogy azonosítsa a „COVID-19” témát megemlítő múltbeli tartalmat, és értékelje az egyes említések relevanciáját és szükségességét, mielőtt eltávolítaná azokat a tartalomból.
Ez a célzott megközelítés lehetővé teheti csapata számára, hogy finomítsa a tartalmat anélkül, hogy túl sok időt fektetne a manuális felülvizsgálatba.
Mivel a Schema.org segítségével felépített tartalomismereti grafikonok RDF-hármasként vannak kifejezve, a SPARQL lekérdezési nyelv segítségével megtudhatja, hogy egy adott entitás mely oldalakon szerepel, vagy mennyi tartalommal rendelkezik egy adott entitáson vagy témán.
Ez segít csapatának megválaszolni olyan stratégiai kérdéseket, mint például:
- Mely entitások nincsenek képviselve a webhely tartalmában?
- Hol lehet további tartalmat létrehozni az entitás lefedettségének javítása érdekében?
- Milyen meglévő tartalmakat kellene javítani?
A SEO és a mesterséges intelligencia előnyein túlmenően a tartalomismereti grafikonok segíthetik a tartalommarketing csapatokat a tartalomelemzés hatékonyabb és pontosabb elvégzésében.
Ideje elkezdeni befektetni a tartalmi tudásgrafikonokba
Napjainkban a tartalomismereti grafikonok elmozdulást jelentenek a tartalomkészítésről mint tartalommenedzseri feladatról a SEO szakemberek számára kínált lehetőség felé, hogy olyan összekapcsolt tartalmi adatforrást hozzanak létre, amely megválaszolja a kérdéseket és azonosítja a tartalomkezelő csapat lehetőségeit.
Ez egy kulcsfontosságú technológia azoknak a szervezeteknek, amelyek szeretnének megkülönböztetni magukat az egyre összetettebb digitális környezetben.
A tartalomismereti grafikonokba való befektetéssel a szervezet a SEO és a tartalomoptimalizálás élvonalába kerül, és eszközöket biztosít a holnap kihívásaiban való eligazodáshoz.
És minden a szemantikus sémajelölés megvalósításával kezdődik a webhelyen.
További források:
