¿Qué es un gráfico de conocimiento?
A gráfico de conocimiento Es una representación estructurada del conocimiento que describe entidades y las relaciones entre ellos.
Los gráficos de conocimiento son parte de "representación del conocimiento“, un campo de la Inteligencia Artificial (IA) que se ocupa de presentar datos de una manera que permita a las máquinas participar en el razonamiento, la resolución de problemas, la toma de decisiones y la inferencia.
La versatilidad de los gráficos de conocimiento se extiende a varios dominios, con casos de uso que incluyen:
Los gráficos de conocimiento permiten a las máquinas extraer conocimientos significativos de los datos al presentar información en un formato legible por máquina.
¿Pero sabías que también puedes crear un gráfico de conocimiento de "contenido" que sea particularmente útil para iniciativas de SEO? Aunque está estructurado como un gráfico de conocimiento general, un gráfico de conocimiento de contenido funciona como una representación del contenido de su sitio web.
Este gráfico se puede publicar externamente para que lo consuman los motores de búsqueda, emplearse para proyectos internos de inteligencia artificial o usarse para identificar brechas de contenido.
Además, estos gráficos establecen una base sólida para desarrollar gráficos de conocimiento de marketing más extensos si tiene fuentes de datos adicionales que le gustaría incorporar.
Pero antes de entrar en eso, este artículo explorará los componentes básicos de un gráfico de conocimiento para permitirle desarrollar su propio gráfico de conocimiento de contenido utilizando el contenido de su sitio web.
Anatomía de un gráfico de conocimiento de contenido
En su forma más simple, un gráfico de conocimiento consta fundamentalmente de nodos y aristas.
Nodes representar entidades dentro de un gráfico de conocimiento, y bordes interconectar estos nodos, delineando las relaciones entre ellos.
Para comprender completamente cómo funciona un gráfico de conocimiento, es importante conocer las tecnologías necesarias para construirlos.
Nuestro objetivo en esta sección es guiarlo a través de la terminología y las funciones clave que son fundamentales para el desarrollo de un gráfico de conocimiento de contenido sólido.
Identificador uniforme de recursos (URI)
En el ámbito de los gráficos de conocimiento, el Identificador uniforme de recursos (URI) juega un papel crucial en la identificación única de entidades. Un URI es una cadena distintiva de caracteres diseñada para distinguir y eliminar la ambigüedad de un recurso específico en la web.
De manera similar a las placas de los automóviles que permiten la identificación individual a pesar de que muchas personas comparten la misma marca y modelo, los URI cumplen una función similar al garantizar la identificación única de varios recursos en medio de la vasta extensión de Internet.
En Schema App, generamos URI HTTPS para entidades definidas en su Schema Markup, como se muestra en la imagen a continuación. Estos URI aparecen en el atributo @id. Le permiten vincular las entidades de su sitio dentro de su marcado y permiten a los motores de búsqueda identificar las entidades en su gráfico de conocimiento.
Esta identificación sistemática permite una comunicación eficiente y el acceso a recursos a través de diferentes plataformas y tecnologías. Dentro del contexto de un gráfico de conocimiento, los URI representan entidades.
Entidades
An entidad, tal como lo define Google, denota una cosa o idea única, única, bien definida y distinguible. Posee características o atributos definitorios como tamaño, color y duración. Sin embargo, el verdadero significado de una entidad emerge cuando se describe en relación con otras entidades, dándole significado contextual.
Aquí es donde RDF Triples juega un papel fundamental, proporcionando el marco para representar estas relaciones interconectadas entre entidades dentro de un gráfico de conocimiento. Pero primero, ¿qué es RDF?
RDF
RDF, que significa Marco de descripción de recursos, es un método estandarizado para expresar datos en forma de gráfico dirigido utilizando declaraciones de sujeto-predicado-objeto, comúnmente conocidas como "triples".
Triples RDF
La unidad fundamental de un gráfico de conocimiento es el triple. Consta de dos nodos que representan entidades conectadas por un solo borde para articular su relación. Representado como declaraciones “sujeto-predicado-objeto”, un triple ilustra cómo una entidad (sujeto) se vincula con otra entidad o un valor simple (objeto) a través de una propiedad específica (predicado).
A medida que estos triples se combinan, forman gráficos de recursos interconectados, sentando las bases para un gráfico de conocimiento integral. Sin embargo, para dar significado a la máquina, debes expresar estos tripletes en un formato legible por máquina.
Puede expresar tripletas RDF en una variedad de formatos, que incluyen:
- salvar las
- RDF / XML
- y JSON-LD
El formato más adoptado es JSON-LD, que utilizamos aquí en Schema App.
JSON-LD
JSON-LD, o JSON para datos vinculados, es un formato de serialización para expresar tripletas RDF. Es relativamente fácil para los humanos leer y escribir y también para las máquinas consumir. También es el formato de marcado de esquema preferido por motores de búsqueda como Google.
El código JSON-LD permite a las máquinas comprender declaraciones RDF sobre entidades.
Por ejemplo, Mark van Berkel es autor del blog Schema App y su página de autor indica que trabaja para la organización Schema App. A la izquierda está el marcado de esquema expresado en JSON-LD que indica a las máquinas que Mark van Berkel (Persona) trabaja para Schema App (Organización). A la derecha está este mismo código visualizado como un triple RDF, que representa estas mismas entidades e ilustra las relaciones entre ellas.
Ontologías
El último componente de un gráfico de conocimiento es una ontología.
En Ciencias de la Información, una ontología es un “especificación formal y explícita de una conceptualización compartida”, que básicamente sirve como modelo para definir lo que existe en un modelo de datos (es decir, el método para describir los contenidos dentro de una base de datos).
Este modelo suele abarcar tres elementos clave.
Primero tenemos privadas, también conocidos como tipos, que representan categorías de entidades como un organización, eventoo persona.
En segundo lugar, atributos, también conocidas como propiedades, se utilizan para describir una entidad. Por ejemplo, una entidad Persona podría poseer un nombre como uno de sus atributos.
Y por último, relaciones, que también están representados por propiedades, delimitan cómo una entidad se conecta con otra. Son similares a los atributos en que describen una entidad, pero más específicamente, describen cómo una entidad conecta a otra entidad.
Por ejemplo, una persona puede tener un con el futuro bebé, sus hijoso colega relación con otra Persona que tendrá atributos propios.
Existe una amplia variedad de ontologías, vocabularios y glosarios para categorizar y relacionar datos, con Schema.org destacándose como uno de los más utilizados en SEO. Si bien técnicamente es un vocabulario y no una ontología estricta, Schema.org cumple efectivamente el papel de describir categorías de cosas y las relaciones entre ellas.
Creación de un gráfico de conocimiento de contenido con Schema.org
Fundada en 2011 por Google, Bing, Yahoo y Yandex, Schema.org Surgió como un esfuerzo colaborativo para mejorar la web mediante la introducción de un vocabulario estandarizado. Esta iniciativa tenía como objetivo transformar el lenguaje humano en un lenguaje estructurado y legible por máquina.
Todos los principales motores de búsqueda admitirían este lenguaje, mejorando su capacidad para hacer coincidir las consultas de búsqueda con resultados relevantes, lo que lo hace beneficioso para fines de SEO.
Si bien las estrategias de SEO comúnmente emplean Schema.org, su utilidad va más allá; también puede servir como una herramienta sólida para construir un gráfico de conocimiento.
Aprovechar el vocabulario de Schema.org le permite organizar el contenido de su sitio web en un gráfico de entidades interconectadas. Para lograr esto, puede utilizar los tipos y propiedades definidos por Schema.org para expresar tripletas RDF en un formato legible por máquina como JSON-LD, mientras representa sus entidades con URI.
¿Ves cómo se combinan todos estos términos?
Esta combinación de elementos crea efectivamente un gráfico de conocimiento de contenido para su organización.
Construya un gráfico de conocimiento de contenido para su organización
Desarrollar su propio gráfico de conocimiento de contenido es esencial para optimizar su SEO semántico estrategia. Prepara su contenido para el futuro de las búsquedas y genera tráfico de mayor calidad a su sitio.
Los gráficos de conocimiento permiten a los motores de búsqueda inferir conocimientos a través de información contextual adicional, cerrando brechas para obtener resultados más relevantes. Como tal, esta comprensión más profunda debería generar tráfico más calificado a su sitio y aumentar el CTR de las páginas relevantes.
En Schema App, nos especializamos en construir y gestionar gráficos de conocimiento de contenido mediante el uso de Schema Markup. Nuestras soluciones de creación dinámica garantizan que su marcado de esquema sea siempre descriptivo, interconectado y actualizado.
Ya sea que esté integrando Schema Markup en su estrategia de SEO o aspire a transformar su contenido en una capa de datos reutilizable, Schema App lo tiene cubierto.
¿Está interesado en crear un gráfico de conocimiento de contenido para su propia organización pero no está seguro de por dónde empezar? La aplicación Schema maneja los aspectos técnicos, lo que le permite aprovechar los beneficios de tener un gráfico de conocimiento de contenido bien construido sin imponer una carga técnica a sus equipos internos.
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Jasmine es la directora de producto de Schema App. Schema App es una solución integral de Schema Markup que ayuda a los equipos de SEO empresariales a crear, implementar y administrar Schema Markup para destacarse en las búsquedas.
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- Fuente: https://www.schemaapp.com/schema-markup/the-anatomy-of-a-content-knowledge-graph/
