ستساعدك المقالة التالية: تعرف على الرسم البياني المعرفي لـ Google وكيف يعمل
يمكن أن تساعد الرسوم البيانية المعرفية محركات البحث مثل Google في الاستفادة من البيانات المنظمة حول الموضوعات.
وتساعد البيانات الدلالية والترميز بدورها في ربط المفاهيم والأفكار، مما يسهل تحويلها إلى بيانات منظمة لملء الرسم البياني المعرفي لـ Google.
يحتاج محترفو تحسين محركات البحث (SEO) إلى فهم كيفية التأثير على الموضوعات في الرسم البياني إذا أرادوا إحداث تغيير ذي معنى في فهم Google لمحتواها.
ما هو الرسم البياني المعرفي لجوجل؟
أحب أن أفكر في الرسم البياني للمعرفة باعتباره تقاطعًا بين الموسوعة وقاعدة البيانات. يُطلق على كل مقال اسم “كيان” من قبل المطورين، أو “موضوع” في مقالات Google الموجهة للعملاء.
يمكن أن يكون الموضوع عن أي شيء. مثل معظم قواعد البيانات، فهي تحتوي على معرف فريد يمكنك رؤيته أحيانًا في عناوين URL الخاصة بـ Google. شيء مثل: [kgmid=/g/11f0vfyswk&hl]، على الرغم من أن اسم المعلمة “kgmid” يمكن أن يتغير وفقًا لنوع الموضوع.
عادة ما تكون هناك عبارات متعددة حول الموضوع:
- اسم أو تصنيف (مثل “إلفيس بريسلي”).
- نوع أو أنواع (مثل “الشخص”).
- وصف (قل “مغني”).
- قائمة بعناوين URL للصور (عادةً مع حقوق الاستخدام المرتبطة بها).
- وصف تفصيلي (عادةً ما يكون بعض النص مع عنوان URL للمصدر).
ومع ذلك، تذكر Google أيضًا أنه على الرغم من أن المعلومات الواردة في القائمة أعلاه قد تكون متاحة مباشرة في واجهة برمجة تطبيقات البحث الخاصة بها، إلا أنها تزيد من هذه البيانات بشكل كبير داخليًا.
لذا فإن الموضوع، في هذه الحالة، قد يتضمن أيضًا تاريخ ميلاد ووفاة إلفيس.
يمكن القول أنه كان متزوجا من بريسيلا بريسلي.
قد تشمل أعماله الفنية “Hound Dog”.
وتطول القائمة.
يمكنك أن ترى كيف أن هذا لا يختلف كثيرًا عن مقالة الموسوعة، ولكن نظرًا لأن كل الحقائق موجودة في مجالات مثل “متزوج من”، يصبح من الأسهل بكثير على الآلة ربط النقاط بين المواضيع.
كما يدعم الجهاز في استرجاع المعلومات الصحيحة في الوقت المناسب عندما يسأل الشخص (على سبيل المثال). “من كان متزوجا من إلفيس بريسلي؟”
مثال على استفادة Google من الرسم البياني المعرفي الخاص بها
مهم Note على توضيح
هناك العديد من الرسوم البيانية المعرفية في العالم. الرسم البياني للمعرفة في Google هو واحد فقط. وتشمل المواقع الأخرى dbpedia.com، وWikidata.org، وInlinks.net (الكشف الكامل: شركتي).
في الواقع، يمكن وصف أي بيانات شبه منظمة بأنها رسم بياني معرفي، بما في ذلك الموسوعات أو قواعد البيانات مثل IMDB.
من المعروف أن جوجل قامت ببناء الرسم البياني المعرفي الخاص بها في البداية من مجموعات البيانات الأخرى بما في ذلك ويكيبيديا وكتاب حقائق وكالة المخابرات المركزية.
هناك أيضًا فكرة خاطئة مفادها أن لوحة المعرفة الخاصة بـ Google هي الرسم البياني للمعرفة الخاص بـ Google. ليس هذا هو الحال، على الرغم من أن بطاقة المعلومات قد تمثل مجموعة فرعية من البيانات في الرسم البياني.
لوحة المعرفة عبارة عن تصور لعناصر البيانات المتصلة من خلال الرسم البياني للمعرفة من Google، ولكن الرسم البياني للمعرفة من Google عبارة عن سجل أقل وضوحًا حول الموضوعات.
توضيح نهائي في المصطلحات. يوصف الرسم البياني المعرفي عمومًا بأنه يتكون من “الكيانات” ولكن Google تميل إلى الإشارة إلى الكيانات باسم “الموضوعات” في وثائقها العامة.
تعد هذه كلمة “سهلة الاستخدام” أكثر ولكنها قد تجعل من الصعب معرفة متى يشير Google إلى الكيانات على وجه التحديد. هذه المقالة سوف تستخدم العبارات بالتبادل.
أنواع موضوعات الكيان
يتم إعطاء أي كيان بشكل عام نوع الموضوع. قد يكون شخصًا؛ منظمة؛ حدث؛ المكان أو البلد.
إذا لم يكن أيًا من هذه، فعادةً ما يتم تصنيفه ببساطة على أنه “شيء”، على الرغم من أن أنواع الكيانات قد تستمر في تطويرها بواسطة Google.
توفر واجهة برمجة التطبيقات لمعالجة اللغات الطبيعية من Google أدلة تشير إلى أنه يتم استخدام العديد من أنواع الكيانات، مثل “العمل الفني” و”سلع المستهلك”.
تم إدراج العديد من الكيانات الأخرى في صفحة مطور Knowledge Graph Search API الخاصة بهم، ولكن يبدو أن Google حاليًا ضعيف جدًا في تصنيف العديد من الكيانات بشكل صحيح.
بالإضافة إلى ذلك، تشير الأبحاث الأولية التي تجريها شركتي أسبوعيًا إلى ذلك أقل من 20% من الكيانات هي كيانات معترف بها في خوارزمية معالجة اللغات الطبيعية الخاصة بشركة Google والتي يتم إرجاعها في عروضها العامة.
بعض فوائد الرسم البياني المعرفي (لجوجل)
من خلال تنظيم معلومات العالم حسب الموضوع، بدلاً من الزحف إلى صفحات الويب ومواقع الويب وفهرستها ببساطة، يمكن لمحرك البحث الاستفادة من العديد من الفوائد. وتشمل هذه الحجم والتنوع وسلامة المعلومات والسرعة.
فائدة التحجيم
يعد عدد صفحات الويب موضوعًا مثيرًا للجدل بشدة، وبينما يجادل الكثيرون بأنها لا تعد ولا تحصى، فهي بالتأكيد بالتريليونات وتتوسع بمعدل هائل كل يوم.
وعلى النقيض من ذلك، فإن عدد المواضيع التي تفهمها البشرية أقل بكثير (ربما يصل إلى مئات المليارات) وينمو بمعدل أقل بكثير.
وهذا يعني أن هناك ازدواجية مفرطة أفكار في المحتوى الموجود على الويب.
من خلال تخزين المعلومات حول موضوع ما بطريقة شبه منظمة، تأخذ المعلومات العالمية مساحة أقل بكثير وتكون بها ازدواجية أقل بكثير.
فائدة تنوع مصادر البيانات
يتيح تخزين المعلومات حول موضوع ما لـ Google الاستشهاد بمصادر بيانات متعددة، بدلاً من إرسال المستخدم دائمًا إلى صفحة ويب واحدة.
وهذا يعني أن Google يمكنها جمع الحقائق البارزة حول موضوع ما وعرضها على الشاشة أو من خلال وسائط أخرى بطريقة أكثر ملاءمة للمستخدم أو لاستعلام المستخدم.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن نظريًا الحصول على معلومات حول موضوع ما من مصادر أخرى خارج الإنترنت.
فائدة سلامة المعلومات
في حين أن الرسم البياني المعرفي لـ Google لا يزال يحتوي على معلومات غير دقيقة وأخطاء وقد يكون مفتوحًا للتلاعب من قبل محترفي تحسين محركات البحث أو الجهات الفاعلة السيئة، فإن هذا النهج له فائدة تزويد Google “بنقطة واحدة من الحقيقة” – على الأقل بالنسبة للموضوعات غير المثيرة للجدل.
قد يتعين على حقيقة جديدة حول موضوع ما اجتياز بعض حدود الجودة قبل إضافتها إلى الرسم البياني المعرفي، ولكن من غير المرجح أن تتم مناقشة هذه الحدود بشكل علني بواسطة Google.
على الجانب السلبي، يمكن لنقطة واحدة من الحقيقة أن تقلل من تنوع المعلومات ويمكن أن تكون عرضة للتحيز إذا كانت مصادر البيانات الأساسية نفسها متحيزة.
فوائد استرجاع المعلومات (السرعة).
من خلال تنظيم المعلومات حسب الموضوع، يصبح استرداد المعلومات أسرع بكثير – سواء من خلال Google أو من خلال المستخدم الذي يبحث عن إبرة في كومة قش.
كيف يعمل: أين ترى الرسم البياني للمعرفة المستخدم في Google
بعد توضيح كيف أن لوحة المعرفة ليست هي نفسها الرسم البياني المعرفي نفسه، فإنها تظل الاستخدام الأكثر صراحة للرسم البياني المعرفي بالنسبة لمعظم محترفي تحسين محركات البحث.
ومع ذلك، بالنسبة للعديد من مستخدمي الهواتف الذكية التي تعمل بنظام Android، فإن الاستخدام الأكثر شيوعًا للرسم البياني للمعرفة هو في الواقع ميزة “الاكتشاف” الموجودة على شاشتهم الرئيسية كل يوم.
يمكن أن يستخدم Google معلومات حول سلوكك لفهم الموضوعات التي تهمك ويمكنه عرض الموضوعات ذات الصلة بناءً على سجل المستخدم.
يمكن أيضًا رؤية المواضيع في مؤشرات Google.
من هنا، يقدم Google أيضًا إشارة إلى الموضوعات التي قد تكون مرتبطة ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض، على الرغم من أنه يبدو أن هذه البيانات تم جمعها حاليًا من خلال سحب عمليات بحث أخرى أجراها نفس المستخدمين، مما قد يؤدي أحيانًا إلى قوائم مواضيع ذات صلة غير متوقعة إلى حد ما.
المواضيع ذات الصلة في مؤشرات Google لا تعتمد على الدلالات
توفر Google أيضًا واجهة برمجة تطبيقات بحث الرسم البياني المعرفي كما هو موضح أعلاه، وتظهر الكيانات في مخرجات واجهة برمجة التطبيقات NLP الخاصة بها.
بحث جوجل: بالإضافة إلى لوحة المعرفة، عندما تكتب سؤالاً في بحث Google ويمكن الإجابة عليه باستخدام الرسم البياني المعرفي، فإنك تحصل أيضًا على عرض غني في SERPS. وهذا غالبًا ما يكون على حساب نتائج البحث الأساسية، مما يؤدي إلى دفع الروابط إلى مواقع الويب إلى أسفل الصفحة.
وتكون هذه الإجابات أيضًا بتنسيق يمكن لـ Google استخدامه في البحث الصوتي. تعتبر لقطة شاشة Priscilla مثالاً على ذلك:
تظهر الكيانات أيضًا بشكل كبير في بحث الصور، وغالبًا ما يتم تجميع الصور حول شخص بارز أو مكان معين.
يعد هذا مثالًا ممتازًا لكيفية استخدام الرسم البياني المعرفي ليكون بمثابة مستودع لمصادر البيانات الأخرى غير صفحات الويب.
المزيد من الموارد:
