지식 정보란 무엇입니까?

A 지식 그래프 설명하는 지식의 구조화된 표현이다. 엔티티 그리고 그들 사이의 관계.

지식 그래프는 '지식 표현"는 기계가 추론, 문제 해결, 의사 결정 및 추론에 참여할 수 있도록 데이터를 제시하는 인공 지능(AI) 분야입니다.

지식 그래프의 다양성은 다음과 같은 사용 사례를 통해 다양한 도메인으로 확장됩니다.

지식 그래프는 기계가 읽을 수 있는 형식으로 정보를 제공함으로써 기계가 데이터에서 의미 있는 지식을 추출할 수 있도록 해줍니다.

하지만 SEO 이니셔티브에 특히 유용한 "콘텐츠" 지식 그래프를 만들 수도 있다는 사실을 알고 계셨나요? 일반 지식 그래프처럼 구성되어 있지만 콘텐츠 지식 그래프는 웹 사이트의 콘텐츠를 나타내는 역할을 합니다.

이 그래프는 검색 엔진이 소비할 수 있도록 외부에 게시하거나, 내부 AI 프로젝트에 사용하거나, 콘텐츠 격차를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

또한, 이러한 그래프는 폴더에 추가하려는 추가 데이터 소스가 있는 경우 보다 광범위한 마케팅 지식 그래프를 개발하기 위한 강력한 기반을 구축합니다.

하지만 이에 대해 알아보기 전에 이 문서에서는 웹 사이트의 콘텐츠를 사용하여 자신만의 콘텐츠 지식 그래프를 개발할 수 있도록 지식 그래프의 기본 구성 요소를 살펴보겠습니다.

콘텐츠 지식 그래프 분석

가장 간단한 형태의 지식 그래프는 기본적으로 노드와 에지로 구성됩니다.

노드 지식 그래프 내의 엔터티를 나타냅니다. 가장자리 이러한 노드를 상호 연결하여 노드 간의 관계를 설명합니다.

지식 그래프의 작동 방식을 완전히 이해하려면 이를 구축하는 데 필요한 기술을 아는 것이 중요합니다.

이 섹션의 초점은 강력한 콘텐츠 지식 그래프 개발에 중요한 주요 용어와 기능을 안내하는 것입니다.

URI(Uniform Resource Identifier)

지식 그래프 영역에서 URI(Uniform Resource Identifier)는 엔터티를 고유하게 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. URI는 웹의 특정 리소스를 구별하고 명확하게 하기 위해 설계된 고유한 문자열입니다.

많은 사람들이 동일한 제조사와 모델을 공유하더라도 개인 식별이 가능한 자동차 번호판과 유사하게, URI는 광대한 인터넷 속에서 다양한 리소스의 고유한 식별을 보장함으로써 유사한 기능을 수행합니다.

Schema App에서는 아래 이미지와 같이 스키마 마크업에 정의된 엔터티에 대한 HTTPS URI를 생성합니다. 이러한 URI는 @id 속성에 나타납니다. 이를 통해 마크업 내에서 사이트의 엔터티를 연결할 수 있고 검색 엔진이 지식 그래프에서 엔터티를 식별할 수 있습니다.

이러한 체계적인 식별을 통해 다양한 플랫폼과 기술 전반에 걸쳐 효율적인 통신과 리소스 액세스가 가능해졌습니다. 지식 그래프의 맥락에서 URI는 엔터티를 나타냅니다.

엔터티

An 실재는 Google에서 정의한 대로 하나의 고유하고 잘 정의되어 구별 가능한 사물이나 아이디어를 나타냅니다. 크기, 색상, 지속 시간과 같은 특징이나 속성을 정의합니다. 그러나 개체의 진정한 의미는 개체가 다른 개체와 관련하여 설명되어 문맥상 의미를 부여할 때 나타납니다.

RDF Triples가 중추적인 역할을 수행하여 지식 그래프 내 엔터티 간의 상호 연결된 관계를 나타내는 프레임워크를 제공하는 곳입니다. 하지만 먼저 RDF란 무엇일까요?

RDF

RDF는 Resource Description Framework의 약자로 흔히 '트리플'이라고 불리는 주어-술어-객체 서술문을 사용해 데이터를 방향성 그래프 형태로 표현하는 표준화된 방식입니다.

RDF 트리플

지식 그래프의 기본 단위는 트리플이다. 이는 관계를 표현하기 위해 단일 가장자리로 연결된 엔터티를 나타내는 두 개의 노드로 구성됩니다. "주어-술어-객체" 문으로 표현되는 트리플은 특정 속성(술어)을 통해 엔터티(주어)가 다른 엔터티 또는 단순 값(객체)에 어떻게 연결되는지 보여줍니다.

이러한 트리플이 결합되면 상호 연결된 리소스 그래프가 형성되어 포괄적인 지식 그래프의 기반이 마련됩니다. 그러나 기계에 의미를 제공하려면 이러한 트리플을 기계가 읽을 수 있는 형식으로 표현해야 합니다.

다음을 포함하여 다양한 형식으로 RDF 트리플을 표현할 수 있습니다.

• 터틀
• RDF/XML
• 그리고 JSON-LD

가장 널리 채택되는 형식은 JSON-LD이며 여기 Schema App에서 활용합니다.

JSON-LD

JSON-LD(Linked Data용 JSON)는 RDF 트리플을 표현하기 위한 직렬화 형식입니다. 인간이 읽고 쓰기가 상대적으로 쉽고, 기계가 소비하기도 쉽습니다. 또한 Google과 같은 검색 엔진에서 선호되는 스키마 마크업 형식이기도 합니다.

JSON-LD 코드를 통해 기계는 엔터티에 대한 RDF 문을 이해할 수 있습니다.

예를 들어 Mark van Berkel은 Schema App 블로그의 작성자이며 그의 작성자 페이지에는 Schema App 조직에서 근무한다고 나와 있습니다. 왼쪽에는 Mark van Berkel(Person)이 Schema App(Organization)에서 일한다는 것을 기계에 알려주는 JSON-LD로 표현된 Schema Markup이 있습니다. 오른쪽에는 RDF 트리플로 시각화된 동일한 코드가 있으며, 동일한 엔터티를 묘사하고 이들 간의 관계를 보여줍니다.

온톨로지

지식 그래프의 마지막 구성요소는 온톨로지입니다.

정보과학에서 온톨로지는 “공유된 개념에 대한 공식적이고 명시적인 사양”는 본질적으로 데이터 모델에 존재하는 것(즉, 데이터베이스 내의 콘텐츠를 설명하는 방법)을 정의하기 위한 청사진 역할을 합니다.

이 모델은 일반적으로 세 가지 핵심 요소를 포함합니다.

먼저, 우리는 수업, 유형이라고도 하며 다음과 같은 항목의 범주를 나타냅니다. 조직, event및 사람.

두 번째로, 속성, 즉 속성은 엔터티를 설명하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Person 엔터티는 속성 중 하나로 이름을 가질 수 있습니다.

마지막으로, 관계속성으로도 표시되는 은 한 엔터티가 다른 엔터티에 연결되는 방식을 설명합니다. 이는 엔터티를 설명한다는 점에서 속성과 유사하지만 더 구체적으로 설명하면 한 엔터티가 어떻게 작동하는지 설명합니다. 커넥트 다른 실체에게.

예를 들어, Person은 다음을 가질 수 있습니다. 부모의, 아이및 동료 자신만의 속성을 갖게 될 다른 사람과의 관계.

데이터를 분류하고 연관시키기 위한 다양한 온톨로지, 어휘 및 용어집이 존재합니다. Schema.org SEO에서 가장 널리 사용되는 것 중 하나입니다. 기술적으로는 엄격한 존재론이 아닌 어휘이지만 Schema.org는 사물의 범주와 사물 간의 관계를 설명하는 역할을 효과적으로 수행합니다.

Schema.org로 콘텐츠 지식 그래프 구축

2011년 Google, Bing, Yahoo, Yandex가 설립한 회사입니다. Schema.org 표준화된 어휘를 도입하여 웹을 향상시키려는 공동 노력으로 나타났습니다. 이 계획은 인간의 언어를 체계적이고 기계가 읽을 수 있는 언어로 바꾸는 것을 목표로 했습니다.

모든 주요 검색 엔진은 이 언어를 지원하여 검색어를 관련 결과와 일치시키는 기능을 향상시켜 SEO 목적에 유리하게 만듭니다.

SEO 전략은 일반적으로 Schema.org를 사용하지만 그 유용성은 그 이상으로 확장됩니다. 또한 지식 그래프를 구성하기 위한 강력한 도구 역할을 할 수도 있습니다.

Schema.org 어휘를 활용하면 웹사이트 콘텐츠를 상호 연결된 엔터티의 그래프로 구성할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 Schema.org에서 정의한 유형과 속성을 활용하여 RDF 트리플을 JSON-LD와 같은 기계가 읽을 수 있는 형식으로 표현하는 동시에 URI로 엔터티를 나타낼 수 있습니다.

이 모든 용어가 어떻게 결합되는지 확인하세요.

이러한 요소의 결합은 조직을 위한 콘텐츠 지식 그래프를 효과적으로 생성합니다.

조직을 위한 콘텐츠 지식 그래프 구축

자신만의 콘텐츠 지식 그래프를 개발하는 것은 콘텐츠 최적화에 필수적입니다. 시맨틱 SEO 전략. 이는 검색의 미래를 위해 콘텐츠를 준비하고 사이트에 더 높은 품질의 트래픽을 유도합니다.

지식 그래프는 검색 엔진이 추가적인 문맥 정보를 통해 지식을 추론할 수 있도록 하여 더 관련성이 높은 결과를 얻기 위한 격차를 해소합니다. 따라서 이러한 더 깊은 이해는 귀하의 사이트에 더 많은 적합한 트래픽을 유도하고 관련 페이지에 대한 CTR을 높여야 합니다.

Schema App에서는 구축 및 콘텐츠 지식 그래프 관리 스키마 마크업을 사용하여 당사의 동적 저작 솔루션은 스키마 마크업이 항상 설명적이고 상호 연결되어 있으며 최신 상태를 유지하도록 보장합니다.

스키마 마크업을 SEO 전략에 통합하거나 콘텐츠를 재사용 가능한 데이터 계층으로 변환하려는 경우 Schema App이 도와드립니다.

자신의 조직을 위한 콘텐츠 지식 그래프를 구축하는 데 관심이 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르시나요? Schema App은 기술적인 측면을 처리하므로 내부 팀에 기술적인 부담을 주지 않으면서 잘 구성된 콘텐츠 지식 그래프의 이점을 얻을 수 있습니다.

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Jasmine은 Schema App의 제품 관리자입니다. Schema App은 기업 SEO 팀이 검색에서 눈에 띄도록 스키마 마크업을 생성, 배포 및 관리하는 데 도움이 되는 엔드투엔드 스키마 마크업 솔루션입니다.

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