Wat is een kenniskaart?

A kennis grafiek is een gestructureerde representatie van kennis die beschrijft entiteiten en de relaties daartussen.

Kennisgrafieken zijn een onderdeel van “kennisrepresentatie“, een gebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich bezighoudt met het presenteren van gegevens op een manier die machines in staat stelt te redeneren, problemen op te lossen, beslissingen te nemen en gevolgtrekkingen te maken.

De veelzijdigheid van kennisgrafieken strekt zich uit over verschillende domeinen, met gebruiksscenario's zoals:

Kennisgrafieken stellen machines in staat betekenisvolle kennis uit gegevens te halen door informatie in een machinaal leesbaar formaat te presenteren.

Maar wist u dat u ook een “content”-kennisgrafiek kunt maken die vooral nuttig is voor SEO-initiatieven? Hoewel gestructureerd als een algemene kennisgrafiek, functioneert een inhoudkennisgrafiek als een weergave van de inhoud op uw website.

Deze grafiek kan extern worden gepubliceerd zodat zoekmachines deze kunnen gebruiken, kan worden gebruikt voor interne AI-projecten of kan worden gebruikt om lacunes in de inhoud te identificeren.

Bovendien vormen deze grafieken een robuuste basis voor het ontwikkelen van uitgebreidere marketingkennisgrafieken als u over aanvullende gegevensbronnen beschikt die u daarbij wilt betrekken.

Maar voordat we daarop ingaan, zal dit artikel de basiscomponenten van een kennisgrafiek verkennen, zodat u uw eigen inhoudskennisgrafiek kunt ontwikkelen met behulp van de inhoud op uw website.

Anatomie van een inhoudskennisgrafiek

In zijn eenvoudigste vorm bestaat een kennisgrafiek fundamenteel uit knooppunten en randen.

Nodes entiteiten vertegenwoordigen binnen een kennisgrafiek, en randen verbind deze knooppunten met elkaar en schets de relaties daartussen.

Om volledig te begrijpen hoe een kennisgrafiek werkt, is het belangrijk om te weten welke technologieën nodig zijn om deze te bouwen.

Onze focus in dit gedeelte is om u door de belangrijkste terminologie en functies te leiden die cruciaal zijn voor de ontwikkeling van een robuuste inhoudkennisgrafiek.

Uniforme bronidentificatie (URI)

Op het gebied van kennisgrafieken speelt de Uniform Resource Identifier (URI) een cruciale rol bij het uniek identificeren van entiteiten. Een URI is een onderscheidende reeks tekens die is ontworpen om een ​​specifieke bron op internet te onderscheiden en ondubbelzinnig te maken.

Net als kentekenplaten op auto's die individuele identificatie mogelijk maken ondanks dat veel mensen hetzelfde merk en model delen, vervullen URI's een vergelijkbare functie door te zorgen voor de unieke identificatie van verschillende bronnen te midden van de enorme uitgestrektheid van het internet.

Bij Schema App genereren we HTTPS-URI's voor entiteiten die zijn gedefinieerd in uw Schema Markup, zoals weergegeven in de onderstaande afbeelding. Deze URI's verschijnen in het kenmerk @id. Hiermee kunt u de entiteiten op uw site binnen uw opmaak koppelen en kunnen zoekmachines de entiteiten in uw kennisgrafiek identificeren.

Deze systematische identificatie maakt efficiënte communicatie en toegang tot bronnen op verschillende platforms en technologieën mogelijk. Binnen de context van een kennisgrafiek vertegenwoordigen URI's entiteiten.

Entiteiten

An entiteit, zoals gedefinieerd door Google, duidt op een enkel, uniek, goed gedefinieerd en te onderscheiden ding of idee. Het bezit bepalende kenmerken of attributen zoals grootte, kleur en duur. De ware betekenis van een entiteit komt echter naar voren wanneer deze wordt beschreven in relatie tot andere entiteiten, waardoor er contextuele betekenis aan wordt gegeven.

Dit is waar RDF Triples een cruciale rol spelen en het raamwerk bieden om deze onderling verbonden relaties tussen entiteiten weer te geven in een kennisgrafiek. Maar eerst: wat is RDF?

RDF

RDF, wat staat voor Resource Description Framework, is een gestandaardiseerde methode voor het uitdrukken van gegevens in de vorm van een gerichte grafiek met behulp van subject-predikaat-object-instructies, gewoonlijk 'triples' genoemd.

RDF-triples

De fundamentele eenheid van een kennisgrafiek is de triple. Het bestaat uit twee knooppunten die entiteiten vertegenwoordigen die verbonden zijn door een enkele rand om hun relatie te articuleren. Een drietal, weergegeven als ‘onderwerp-predikaat-object’-statements, illustreert hoe een entiteit (onderwerp) via een specifieke eigenschap (predikaat) naar een andere entiteit of een eenvoudige waarde (object) linkt.

Terwijl deze triples worden gecombineerd, vormen ze onderling verbonden grafieken van hulpbronnen, waarmee de basis wordt gelegd voor een uitgebreide kennisgrafiek. Om betekenis aan de machine te geven, moet u deze triples echter in een machineleesbaar formaat uitdrukken.

U kunt RDF-triples in verschillende formaten uitdrukken, waaronder:

• zeeschildpad
• RDF/XML
• En JSON-LD

Het meest gebruikte formaat is JSON-LD, dat we hier bij Schema App gebruiken.

JSON-LD

JSON-LD, of JSON voor Linked Data, is een serialisatieformaat voor het uitdrukken van RDF-triples. Het is relatief gemakkelijk voor mensen om te lezen en te schrijven, en ook voor machines om te consumeren. Het is ook het schema-opmaakformaat dat de voorkeur heeft voor zoekmachines zoals Google.

Met JSON-LD-code kunnen machines RDF-instructies over entiteiten begrijpen.

Mark van Berkel is bijvoorbeeld auteur voor de Schema App-blog en op zijn auteurspagina staat dat hij werkt voor de organisatie Schema App. Aan de linkerkant ziet u de Schema Markup, uitgedrukt in JSON-LD, die machines vertelt dat Mark van Berkel (Persoon) voor Schema App (Organisatie) werkt. Aan de rechterkant wordt dezelfde code gevisualiseerd als een RDF-triple, die dezelfde entiteiten afbeeldt en de relaties daartussen illustreert.

Ontologieën

Het laatste onderdeel van een kennisgrafiek is een ontologie.

In de informatiewetenschap is een ontologie een “formele, expliciete specificatie van een gedeelde conceptualisatie”, dient in wezen als blauwdruk voor het definiëren van wat er in een datamodel bestaat (dwz de methode voor het beschrijven van de inhoud binnen een database).

Dit model omvat doorgaans drie sleutelelementen.

Ten eerste hebben we klassen, ook wel typen genoemd, die categorieën van entiteiten vertegenwoordigen, zoals een organisatie, gebeurtenisof persoon.

Tweede attributen, ook wel eigenschappen genoemd, worden gebruikt om een ​​entiteit te beschrijven. Een persoonsentiteit kan bijvoorbeeld een naam als een van zijn attributen hebben.

Tenslotte relaties, die ook worden weergegeven door eigenschappen, geven aan hoe de ene entiteit met de andere verbonden is. Deze zijn vergelijkbaar met attributen in die zin dat ze een entiteit beschrijven, maar meer specifiek beschrijven ze hoe één entiteit verbindt naar een andere entiteit.

Een Persoon kan bijvoorbeeld een ouder, kindof collega relatie met een andere persoon die zijn eigen eigenschappen zal hebben.

Er bestaat een grote verscheidenheid aan ontologieën, vocabulaires en woordenlijsten voor het categoriseren en relateren van gegevens Schema.org opvallen als een van de meest gebruikte in SEO. Hoewel het technisch gezien een vocabulaire is en geen strikte ontologie, vervult Schema.org effectief de rol van het beschrijven van categorieën van dingen en de relaties daartussen.

Een Content Knowledge Graph bouwen met Schema.org

Opgericht in 2011 door Google, Bing, Yahoo en Yandex, Schema.org ontstond als een gezamenlijke inspanning om het internet te verbeteren door de introductie van een gestandaardiseerd vocabulaire. Dit initiatief had tot doel de menselijke taal om te zetten in een gestructureerde, machinaal leesbare taal.

Alle grote zoekmachines zouden deze taal ondersteunen, waardoor ze beter in staat zouden zijn zoekopdrachten te matchen met relevante resultaten, wat gunstig zou zijn voor SEO-doeleinden.

Hoewel SEO-strategieën gewoonlijk gebruik maken van Schema.org, reikt het nut ervan verder dan alleen; het kan ook dienen als een robuust hulpmiddel voor het construeren van een kennisgrafiek.

Door gebruik te maken van de woordenschat van Schema.org kunt u de inhoud van uw website organiseren in een grafiek van onderling verbonden entiteiten. Om dit te bereiken kunt u de typen en eigenschappen gebruiken die door Schema.org zijn gedefinieerd om RDF-triples uit te drukken in een machinaal leesbaar formaat zoals JSON-LD, terwijl uw entiteiten worden weergegeven met URI's.

Zie je hoe al deze termen samenkomen?

Door deze samensmelting van elementen ontstaat er effectief een inhoudelijke kennisgrafiek voor uw organisatie.

Maak een Content Knowledge Graph voor uw organisatie

Het ontwikkelen van uw eigen inhoudskennisgrafiek is essentieel voor het optimaliseren van uw semantische SEO strategie. Het bereidt uw inhoud voor op de toekomst van zoeken en leidt verkeer van hogere kwaliteit naar uw site.

Kennisgrafieken stellen zoekmachines in staat kennis af te leiden uit aanvullende contextuele informatie, waardoor hiaten worden overbrugd voor relevantere resultaten. Als zodanig zou dit diepere begrip meer gekwalificeerd verkeer naar uw site moeten leiden en de CTR voor relevante pagina's moeten verhogen.

Bij Schema App zijn we gespecialiseerd in het bouwen en het beheren van inhoudkennisgrafieken door het gebruik van Schema Markup. Onze dynamische auteursoplossingen zorgen ervoor dat uw Schema Markup altijd beschrijvend, onderling verbonden en up-to-date is.

Of u nu Schema Markup integreert in uw SEO-strategie of uw inhoud wilt transformeren in een herbruikbare gegevenslaag, met Schema App bent u aan het juiste adres.

Geïnteresseerd in het bouwen van een inhoudkennisgrafiek voor uw eigen organisatie, maar weet u niet zeker waar u moet beginnen? Schema App verzorgt de technische aspecten, zodat u de vruchten kunt plukken van een goed opgebouwde inhoudskennisgrafiek zonder de technische last op te leggen aan uw interne teams.

Neem vandaag nog contact op met ons team om aan de slag te gaan.

Jasmine is productmanager bij Schema App. Schema App is een end-to-end Schema Markup-oplossing waarmee SEO-teams van ondernemingen Schema Markup kunnen creëren, implementeren en beheren om op te vallen in de zoekresultaten.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.schemaapp.com/schema-markup/the-anatomy-of-a-content-knowledge-graph/