知識グラフとは何ですか？

A 知識グラフ を説明する知識の構造化表現です。 エンティティ そしてそれらの間の関係。

ナレッジグラフは「」の一部です。知識表現これは、機械が推論、問題解決、意思決定、推論を行えるようにデータを提示することを扱う人工知能 (AI) の分野です。

ナレッジ グラフの多用途性はさまざまなドメインに広がり、次のような使用例が含まれます。

ナレッジ グラフは、機械が読み取り可能な形式で情報を提示することで、機械がデータから意味のある知識を抽出できるようにします。

しかし、SEO の取り組みに特に役立つ「コンテンツ」ナレッジ グラフも作成できることをご存知ですか?一般的なナレッジ グラフのように構造化されていますが、コンテンツ ナレッジ グラフは Web サイト上のコンテンツを表すものとして機能します。

このグラフは、検索エンジンが利用できるように外部に公開したり、内部 AI プロジェクトに使用したり、コンテンツのギャップを特定するために使用したりできます。

さらに、これらのグラフは、追加のデータ ソースを追加したい場合に、より広範なマーケティング知識グラフを開発するための強固な基盤を確立します。

その説明に入る前に、この記事では、Web サイト上のコンテンツを使用して独自のコンテンツ ナレッジ グラフを開発できるようにするためのナレッジ グラフの基本コンポーネントについて説明します。

コンテンツナレッジグラフの構造

最も単純な形式では、ナレッジ グラフは基本的にノードとエッジで構成されます。

Nodes ナレッジ グラフ内のエンティティを表現し、 エッジ これらのノードを相互接続し、ノード間の関係を示します。

ナレッジ グラフがどのように機能するかを完全に理解するには、ナレッジ グラフを構築するために必要なテクノロジを知ることが重要です。

このセクションでは、堅牢なコンテンツ ナレッジ グラフの開発に重要な主要な用語と機能について説明することに重点を置いています。

統一リソース識別子 (URI)

ナレッジ グラフの領域では、Uniform Resource Identifier (URI) がエンティティを一意に識別する上で重要な役割を果たします。 URI は、Web 上の特定のリソースを区別し、曖昧さをなくすために設計された独特の文字列です。

多くの人が同じメーカーやモデルを共有しているにもかかわらず、個人を識別できる車のナンバー プレートと同様に、URI は、広大なインターネットの中でさまざまなリソースの一意の識別を保証することで同様の機能を果たします。

Schema App では、以下の図に示すように、スキーマ マークアップで定義されたエンティティの HTTPS URI を生成します。これらの URI は @id 属性に表示されます。これにより、マークアップ内でサイト上のエンティティをリンクでき、検索エンジンがナレッジ グラフ内のエンティティを識別できるようになります。

この体系的な識別により、さまざまなプラットフォームやテクノロジーにわたる効率的な通信とリソースへのアクセスが可能になります。ナレッジ グラフのコンテキスト内では、URI はエンティティを表します。

エンティティ

An エンティティGoogle の定義では、単一の、ユニークで、明確に定義され、区別可能な物やアイデアを指します。サイズ、色、持続時間などの定義的な特性や属性を持っています。ただし、エンティティの真の重要性は、他のエンティティとの関連で説明され、文脈上の意味が与えられるときに現れます。

ここで RDF トリプルが重要な役割を果たし、ナレッジ グラフ内のエンティティ間の相互接続関係を表すフレームワークを提供します。まず最初に、RDF とは何でしょうか?

RDF

RDF は Resource description Framework の略で、一般に「トリプル」と呼ばれる主語、述語、目的語のステートメントを使用して有向グラフの形式でデータを表現するための標準化された方法です。

RDFトリプル

ナレッジ グラフの基本単位はトリプルです。これは、単一のエッジによって接続されたエンティティを表す 2 つのノードで構成され、それらの関係を明確に示します。 「主語-述語-目的語」ステートメントとして表されるトリプルは、エンティティ (主語) が特定のプロパティ (述語) を通じて別のエンティティまたは単純な値 (オブジェクト) にどのようにリンクするかを示します。

これらのトリプルが結合すると、リソースの相互接続されたグラフが形成され、包括的なナレッジ グラフの基礎が築かれます。ただし、マシンに意味を与えるには、これらのトリプルをマシンが読み取り可能な形式で表現する必要があります。

RDF トリプルは、次のようなさまざまな形式で表現できます。

• カメ
• RDF/XML
• そしてJSON-LD

最も広く採用されている形式は JSON-LD で、Schema App ではこれを使用しています。

JSON-LD

JSON-LD (JSON for Linked Data) は、RDF トリプルを表現するためのシリアル化形式です。人間にとっては読み書きが比較的簡単で、機械にとっても利用が容易です。これは、Google などの検索エンジンで推奨されるスキーマ マークアップ形式でもあります。

JSON-LD コードを使用すると、マシンはエンティティに関する RDF ステートメントを理解できます。

たとえば、Mark van Berkel は Schema App ブログの著者であり、彼の著者ページには、Schema App という組織で働いていることが記載されています。左側は、Mark van Berkel (個人) がスキーマ アプリ (組織) で働いていることをマシンに伝える JSON-LD で表現されたスキーマ マークアップです。右側は、これと同じコードを RDF トリプルとして視覚化したもので、これらの同じエンティティを描写し、それらの間の関係を示しています。

オントロジー

ナレッジ グラフの最後のコンポーネントはオントロジーです。

情報科学では、オントロジーは「共有された概念化の正式で明示的な仕様」は、基本的に、データ モデルに存在するもの (つまり、データベース内のコンテンツを記述する方法) を定義するための青写真として機能します。

通常、このモデルには 3 つの重要な要素が含まれています。

まず、 クラスタイプとも呼ばれ、エンティティのカテゴリを表します。 組織, イベントまたは 人.

第二に、 属性、別名プロパティは、エンティティを記述するために使用されます。たとえば、人物エンティティは属性の 1 つとして名前を持っている場合があります。

最後に、 の関係もプロパティによって表され、あるエンティティが別のエンティティにどのように接続されるかを示します。これらはエンティティを記述するという点で属性に似ていますが、より具体的には、1 つのエンティティがどのように動作するかを記述します。 コネクト 別のエンティティに。

たとえば、ある人は 親, 子または 同僚 独自の属性を持つ他の人との関係。

データを分類および関連付けるために、さまざまなオントロジー、語彙、用語集が存在します。 Schema.org SEO で最も広く使用されているものの 1 つとして際立っています。 Schema.org は技術的には語彙であり、厳密なオントロジーではありませんが、物事のカテゴリーとそれらの間の関係を記述する役割を効果的に果たします。

Schema.org を使用したコンテンツ ナレッジ グラフの構築

2011 年に Google、Bing、Yahoo、Yandex によって設立されました。 Schema.org 標準化された語彙を導入することでウェブを強化するための共同作業として誕生しました。この取り組みは、人間の言語を構造化された機械可読言語に変換することを目的としていました。

すべての主要な検索エンジンがこの言語をサポートし、検索クエリと関連する結果を照合する機能が向上し、SEO の目的に有益になります。

SEO 戦略では一般的に Schema.org が使用されますが、その有用性はそれだけではありません。また、ナレッジ グラフを構築するための強力なツールとしても機能します。

Schema.org ボキャブラリーを活用すると、Web サイトのコンテンツを相互接続されたエンティティのグラフに整理できます。これを実現するには、Schema.org で定義された型とプロパティを利用して、エンティティを URI で表現しながら、JSON-LD などの機械可読形式で RDF トリプルを表現できます。

これらすべての用語がどのように組み合わされるかがわかりますか?

この要素の統合により、組織のコンテンツ ナレッジ グラフが効果的に作成されます。

組織のコンテンツ ナレッジ グラフを構築する

独自のコンテンツナレッジグラフを開発することは、コンテンツを最適化するために不可欠です。 セマンティックSEO 戦略。将来の検索に向けてコンテンツを準備し、サイトへの高品質なトラフィックを促進します。

ナレッジ グラフにより、検索エンジンは追加のコンテキスト情報を通じて知識を推測し、ギャップを埋めてより関連性の高い結果を得ることができます。したがって、このより深い理解により、サイトへのトラフィックがより多くなり、関連ページの CTR が向上するはずです。

Schema App では、構築と コンテンツナレッジグラフの管理 スキーママークアップの使用を通じて。当社のダイナミック オーサリング ソリューションは、スキーマ マークアップが常に記述的で相互接続され、最新であることを保証します。

スキーマ マークアップを SEO 戦略に統合している場合でも、コンテンツを再利用可能なデータ レイヤーに変換したい場合でも、Schema App が対応します。

独自の組織向けにコンテンツ ナレッジ グラフを構築することに興味がありますが、どこから始めればよいかわかりませんか? Schema App は技術的な側面を処理するため、社内チームに技術的な負担を強いることなく、適切に構築されたコンテンツ ナレッジ グラフのメリットを享受できます。

今すぐチームにご連絡ください。.

Jasmine は Schema App のプロダクト マネージャーです。 Schema App は、エンタープライズ SEO チームが検索で目立つようにスキーマ マークアップを作成、展開、管理するのに役立つエンドツーエンドのスキーマ マークアップ ソリューションです。

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• 情報源： https://www.schemaapp.com/schema-markup/the-anatomy-of-a-content-knowledge-graph/