Els Knowledge Graphs , també coneguts com a gràfics de coneixement, han revolucionat la manera com interactuem amb la informació a la web.
Aquestes eines programàtiques s’encarreguen de modelar i organitzar grans quantitats de dades, permetent als usuaris accedir a informació rellevant de manera ràpida i precisa.
els Knowledge Graphs han millorat l’experiència de cerca, permetent que Google entengui la intenció darrere de les consultes dels usuaris i proporcioni informació rellevant de manera més eficaç.
En aquest article us explicarem què són els Knowledge Graphs, com funcionen i com han transformat la cerca a Google.
Els “Knowledge Graphs” o “Grafs de Coneixement” són una tecnologia avançada de representació del coneixement que s’utilitza per organitzar i connectar informació de manera significativa en línia. Aquests grafs es van desenvolupar inicialment per Google i s’han convertit en una part fonamental del motor de cerca i d’altres aplicacions.
En essència, un Knowledge Graph és una base de dades que emmagatzema informació sobre entitats del món real (com a persones, llocs, esdeveniments, conceptes, etc.) i les relacions entre elles.
Aquestes entitats i relacions es representen en un format estructurat, cosa que permet als ordinadors entendre el significat i el context de la informació.
Des de la seva introducció el 2012, els Knowledge Graphs google han tingut un impacte significatiu en la manera com realitzem cerques a Google. Abans, les cerques es basaven en paraules clau, i els resultats eren una llista denllaços rellevants. Amb els Knowledge Graphs, els resultats de cerca són molt més rics i contextualitzats.
Quan fem una cerca a Google, és probable que ens trobem amb un Tauler de coneixement al costat dret dels resultats de cerca.
Aquest panell mostra informació important sobre l’entitat buscada, com ara una breu descripció, dades clau, imatges relacionades i enllaços a fonts addicionals. Això ens permet obtenir informació de manera ràpida i sense haver de visitar diverses pàgines web.
Els Knowledge Graphs funcionen mitjançant la recopilació i l’organització de dades de diverses fonts. Google fa servir algoritmes d’aprenentatge automàtic per extreure informació de la web i construir relacions entre diferents entitats. Aquestes relacions es basen en l‟anàlisi de patrons i la comprensió del context.
A mesura que els usuaris interactuen amb els Knowledge Graphs, Google millora contínuament la seva comprensió del context i les intencions de cerca. Això permet que els resultats de cerca siguin cada cop més precisos i rellevants.
Tot i que hi pot haver diferents enfocaments per construir un gràfic de coneixement, generalment segueix una estructura jeràrquica i de relacions que organitza la informació de manera significativa. Aquí hi ha una descripció general de l’estructura típica d’un gràfic de coneixement:
En el nivell més bàsic, un gràfic de coneixement es compon d’entitats o conceptes que representen objectes, idees o temes al món real. Aquestes entitats poden ser persones, llocs, esdeveniments, termes, objectes, etc.
Cada entitat al gràfic de coneixement pot tenir atributs i propietats associats que en descriuen les característiques. Per exemple, un “autor” pot tenir atributs com “nom”, “data de naixement” i “nacionalitat”.
Les entitats estan interconnectades mitjançant relacions. Les relacions representen les connexions o les associacions entre les entitats. Per exemple, la relació “és l’autor de” connecta una entitat “autor” amb una entitat “llibre”.
En molts casos, les entitats sorganitzen en una jerarquia o taxonomia. Això vol dir que algunes entitats són més generals i altres més específiques. Per exemple, “animal” pot ser una entitat general, mentre que “gos” i “gat” són entitats més específiques que s’ubiquen sota “animal” a la jerarquia.
Les relacions en un gràfic de coneixement no sols connecten entitats, sinó que també poden tenir atributs o valors semàntics associats. Aquests atributs aporten context addicional a les relacions.
Per exemple, una relació “va actuar” entre una entitat “actor” i una entitat “pel·lícula” podria tenir un atribut de “paper” que descriu el personatge interpretat per l’actor en aquesta pel·lícula.
Un gràfic de coneixement pot contenir connexions complexes i multilaterals, cosa que significa que una entitat pot estar relacionada amb múltiples altres entitats de diverses formes.
Cada entitat i relació al gràfic sol estar classificada i etiquetada de manera que sigui fàcilment reconeixible i accessible per al seu ús en aplicacions i sistemes de cerca.
L’estructura del gràfic de coneixement pot variar segons el domini o el propòsit. Exemples de gràfics de coneixement ben coneguts inclouen el Graf de Coneixement de Google, que es fa servir per millorar els resultats de cerca, i Wikidata, una base de dades col·laborativa de coneixement oberta.
Aquests gràfics de coneixement poden ser utilitzats per alimentar aplicacions intel·ligència artificial, sistemes de recomanació i molt més.
Els google knowledge graph també tenen un impacte significatiu al SEO. Perquè una entitat aparegui al Knowledge Graph de Google, cal proporcionar dades estructurades precises a través del marcatge d’esquema.
Això permet a Google comprendre i mostrar informació rellevant en lloc de simples enllaços blaus als resultats de cerca.
algunes de les estratègies que poden ajudar a que una entitat aparegui al Knowledge Graph de Google.
Els Knowledge Graphs també ofereixen nombrosos beneficis per a les empreses:
A més, els Knowledge Graphs preparen les empreses per al futur en complir els estàndards del W3C i permetre la reutilització d’ontologies i gràfics de la indústria. Això proporciona una base sòlida per a aplicacions d’intel·ligència artificial i assegura el control total dels gràfics de coneixement.
Els Knowledge Graphs es fan servir en una àmplia varietat d’indústries i sectors. Empreses farmacèutiques, companyies de telecomunicacions, serveis de TI i govern només són alguns exemples de com els Knowledge Graphs han millorat l’eficiència i la qualitat de la informació en diferents contextos.
A mesura que avança la tecnologia i la comprensió de les dades, els Knowledge Graphs seguiran evolucionant i exercint un paper cada cop més important a les nostres vides digitals.
La seva capacitat per organitzar i contextualitzar grans quantitats d’informació els converteix en eines valuoses en un món cada cop més impulsat per les dades.
En resum, els Knowledge Graphs han transformat la manera com interactuem amb la informació a la web. La seva capacitat per organitzar dades, proporcionar respostes ràpides i millorar la precisió dels resultats de cerca ha fet que siguin una part integral de la nostra experiència en línia.
A mesura que la tecnologia continua avançant, és probable que vegem encara més avenços en els Knowledge Graphs i el seu impacte a les nostres vides digitals.
Nosaltres som Kiwop, agència de màrqueting digital i desenvolupament web , Esperem que aquesta informació hagi estat valuosa i aclaridora per a vostè en relació amb el tema dels Knowledge Graphs.
Si teniu més preguntes o necessiteu ajuda, no dubteu a fer-nos saber. Estem aquí per proporcionar informació addicional i ajudar-lo en qualsevol consulta que pugui tenir.
Si vols tenir la web que desitges o augmentar la visibilitat online de la teva marca, sabem com fer-ho.
Comencem avui?
Deixa un comentari