O que é um gráfico de conhecimento?

A gráfico de conhecimento é uma representação estruturada do conhecimento que descreve entidades e as relações entre eles.

Os gráficos de conhecimento fazem parte de “representação do conhecimento“, um campo da Inteligência Artificial (IA) que trata da apresentação de dados de uma forma que permite que as máquinas se envolvam no raciocínio, na resolução de problemas, na tomada de decisões e na inferência.

A versatilidade dos gráficos de conhecimento se estende a vários domínios, com casos de uso que incluem:

Os gráficos de conhecimento capacitam as máquinas a extrair conhecimento significativo dos dados, apresentando informações em um formato legível por máquina.

Mas você sabia que também pode criar um gráfico de conhecimento de “conteúdo” que é particularmente útil para iniciativas de SEO? Embora estruturado como um gráfico de conhecimento geral, um gráfico de conhecimento de conteúdo funciona como uma representação do conteúdo do seu site.

Este gráfico pode ser publicado externamente para consumo pelos mecanismos de pesquisa, ser empregado para projetos internos de IA ou ser usado para identificar lacunas de conteúdo.

Além disso, esses gráficos estabelecem uma base robusta para o desenvolvimento de gráficos de conhecimento de marketing mais extensos se você tiver fontes de dados adicionais que gostaria de incluir.

Mas antes de entrarmos nisso, este artigo explorará os componentes básicos de um gráfico de conhecimento para permitir que você desenvolva seu próprio gráfico de conhecimento de conteúdo usando o conteúdo do seu site.

Anatomia de um gráfico de conhecimento de conteúdo

Na sua forma mais simples, um gráfico de conhecimento consiste fundamentalmente em nós e arestas.

Nodes representar entidades dentro de um gráfico de conhecimento, e bordas interligar esses nós, delineando as relações entre eles.

Para entender completamente como funciona um gráfico de conhecimento, é importante conhecer as tecnologias necessárias para construí-lo.

Nosso foco nesta seção é guiá-lo através da terminologia e funções principais que são críticas para o desenvolvimento de um gráfico robusto de conhecimento de conteúdo.

Identificador Uniforme de Recursos (URI)

No domínio dos gráficos de conhecimento, o Uniform Resource Identifier (URI) desempenha um papel crucial na identificação exclusiva de entidades. Um URI é uma sequência distinta de caracteres projetada para distinguir e desambiguar um recurso específico na web.

Semelhante às placas de carros que permitem a identificação individual, apesar de muitas pessoas compartilharem a mesma marca e modelo, os URIs desempenham uma função semelhante, garantindo a identificação única de vários recursos em meio à vasta extensão da Internet.

No Schema App, geramos URIs HTTPS para entidades definidas em seu Schema Markup, conforme mostrado na imagem abaixo. Esses URIs aparecem no atributo @id. Eles permitem que você vincule as entidades do seu site dentro da sua marcação e permitem que os mecanismos de pesquisa identifiquem as entidades no seu gráfico de conhecimento.

Esta identificação sistemática permite uma comunicação eficiente e acesso a recursos através de diferentes plataformas e tecnologias. No contexto de um gráfico de conhecimento, os URIs representam entidades.

Entidades

An entidade, conforme definido pelo Google, denota uma coisa ou ideia única, única, bem definida e distinguível. Possui características ou atributos definidores como tamanho, cor e duração. Contudo, o verdadeiro significado de uma entidade emerge quando ela é descrita em relação a outras entidades, dando-lhe significado contextual.

É aqui que os RDF Triples desempenham um papel fundamental, fornecendo a estrutura para representar essas relações interconectadas entre entidades dentro de um gráfico de conhecimento. Mas primeiro, o que é RDF?

RDF

RDF, que significa Resource Description Framework, é um método padronizado para expressar dados na forma de um gráfico direcionado usando instruções sujeito-predicado-objeto, comumente chamados de “triplos”.

Triplos RDF

A unidade fundamental de um gráfico de conhecimento é o triplo. É composto por dois nós que representam entidades conectadas por uma única aresta para articular seu relacionamento. Representado como declarações “sujeito-predicado-objeto”, um triplo ilustra como uma entidade (sujeito) se liga a outra entidade ou a um valor simples (objeto) por meio de uma propriedade específica (predicado).

À medida que esses triplos se combinam, eles formam gráficos de recursos interconectados, estabelecendo as bases para um gráfico de conhecimento abrangente. Entretanto, para dar significado à máquina, você deve expressar esses triplos em um formato legível por máquina.

Você pode expressar triplos RDF em vários formatos, incluindo:

• Tartaruga
• RDF / XML
• E JSON-LD

O formato mais adotado é JSON-LD, que utilizamos aqui no Schema App.

JSON-LD

JSON-LD, ou JSON para Linked Data, é um formato de serialização para expressar triplos RDF. É relativamente fácil para os humanos lerem e escreverem e também para as máquinas consumirem. É também o formato Schema Markup preferido para mecanismos de pesquisa como o Google.

O código JSON-LD permite que as máquinas entendam instruções RDF sobre entidades.

Por exemplo, Mark van Berkel é autor do blog Schema App e sua página de autor afirma que ele trabalha para a organização Schema App. À esquerda está o Schema Markup expresso em JSON-LD informando às máquinas que Mark van Berkel (Person) trabalha para Schema App (Organization). À direita está esse mesmo código visualizado como um triplo RDF, representando essas mesmas entidades e ilustrando as relações entre elas.

Ontologias

O último componente em um gráfico de conhecimento é uma ontologia.

Na Ciência da Informação, uma ontologia é uma “especificação formal e explícita de uma conceituação compartilhada”, servindo essencialmente como um modelo para definir o que existe em um modelo de dados (ou seja, o método para descrever o conteúdo de um banco de dados).

Este modelo normalmente abrange três elementos principais.

Primeiro, temos aulas, também conhecidos como tipos, representando categorias de entidades como um organização, eventoou pessoa.

Em segundo lugar, atributos, também conhecidas como propriedades, são usadas para descrever uma entidade. Por exemplo, uma entidade Pessoa pode possuir um nome como um de seus atributos.

Por último, relações, que também são representados por propriedades, delineiam como uma entidade se conecta a outra. São semelhantes aos atributos porque descrevem uma entidade, mas, mais especificamente, descrevem como uma entidade conecta para outra entidade.

Por exemplo, uma Pessoa pode ter um principal, criançaou colega relacionamento com outra Pessoa que terá atributos próprios.

Existe uma grande variedade de ontologias, vocabulários e glossários para categorizar e relacionar dados, com Schema.org destacando-se como um dos mais utilizados em SEO. Embora seja tecnicamente um vocabulário e não uma ontologia estrita, Schema.org cumpre efetivamente o papel de descrever categorias de coisas e as relações entre elas.

Construindo um gráfico de conhecimento de conteúdo com Schema.org

Fundada em 2011 pelo Google, Bing, Yahoo e Yandex, Schema.org surgiu como um esforço colaborativo para melhorar a web através da introdução de um vocabulário padronizado. Esta iniciativa teve como objetivo transformar a linguagem humana em uma linguagem estruturada e legível por máquina.

Todos os principais motores de busca apoiariam esta linguagem, melhorando a sua capacidade de combinar consultas de pesquisa com resultados relevantes, tornando-a benéfica para fins de SEO.

Embora as estratégias de SEO geralmente empreguem Schema.org, sua utilidade vai além; também pode servir como uma ferramenta robusta para construir um gráfico de conhecimento.

Aproveitar o vocabulário Schema.org permite organizar o conteúdo do seu site em um gráfico de entidades interconectadas. Para conseguir isso, você pode utilizar os tipos e propriedades definidos por Schema.org para expressar triplos RDF em um formato legível por máquina como JSON-LD, ao mesmo tempo que representa suas entidades com URIs.

Viu como todos esses termos se juntam?

Esse amálgama de elementos cria efetivamente um gráfico de conhecimento de conteúdo para sua organização.

Construa um gráfico de conhecimento de conteúdo para sua organização

Desenvolver seu próprio gráfico de conhecimento de conteúdo é essencial para otimizar seu SEO semântico estratégia. Ele prepara seu conteúdo para o futuro da pesquisa e direciona tráfego de maior qualidade para seu site.

Os gráficos de conhecimento capacitam os mecanismos de pesquisa a inferir conhecimento por meio de informações contextuais adicionais, preenchendo lacunas para resultados mais relevantes. Como tal, esta compreensão mais profunda deve direcionar tráfego mais qualificado para o seu site e aumentar o CTR para páginas relevantes.

Na Schema App, nos especializamos em construir e gerenciando gráficos de conhecimento de conteúdo através do uso de Schema Markup. Nossas soluções de autoria dinâmica garantem que seu Schema Markup seja sempre descritivo, interconectado e atualizado.

Esteja você integrando Schema Markup em sua estratégia de SEO ou desejando transformar seu conteúdo em uma camada de dados reutilizável, o Schema App tem o que você precisa.

Interessado em construir um gráfico de conhecimento de conteúdo para sua própria organização, mas não sabe por onde começar? O Schema App cuida dos aspectos técnicos, permitindo que você aproveite os benefícios de ter um gráfico de conhecimento de conteúdo bem construído sem impor carga técnica às suas equipes internas.

Contate nossa equipe hoje para começar.

Jasmine é gerente de produto do Schema App. Schema App é uma solução Schema Markup ponta a ponta que ajuda equipes corporativas de SEO a criar, implantar e gerenciar Schema Markup para se destacarem nas pesquisas.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.schemaapp.com/schema-markup/the-anatomy-of-a-content-knowledge-graph/