Knowledge Graph de Google
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¿Qué es el Knowledge Graph de Google o Gráfico de Conocimiento?
El “Knowledge Graph” o Gráfico de Conocimiento de Google es una gran base de datos inteligente.
En ella se recopila y prepara información que, en este caso, Google emplea para proveer a su algoritmo de rastreo cuando se genera una consulta.
Como se aprecia en la imagen, la base de cognición está estructurada como un gráfico.
Google adjunta y relaciona conceptos, datos, enlaces, metadatos y cosas relevantes que complementan una información solicitada.
De esa manera, el motor de búsqueda puede proveer información útil y que responda a la intención de la consulta.
El Knowledge Graph es visto como una herramienta de vinculación y conexión estratégica. Pero no se trata de una herramienta únicamente diseñada por Google, pues la mayoría de fuentes de inteligencia artificial como los buscadores pueden emplear desde un gráfico de datos hasta múltiples de manera simultánea.
En el SEO, facilita a los buscadores todos los datos, palabras o enlaces necesarios para ayudarles a entender qué cadena de información mostrar. Eso sí, una optimización adecuada determina cómo va a relacionar el buscador una cadena de conceptos con una petición de consulta.
Con todo, aunque esta explicación es universal y describe más o menos cómo funciona un Knowledge Graph, para comprender realmente el funcionamiento de los gráficos de datos se necesitan definiciones más complejas y precisas.
Cosas, no cadenas – Knowledge Graph de Google
En mayo del 2012, Google desarrolló e introdujo en el buscador su propio Knowledge Graph [1].
Para su implementación se aprovechó de otras bases informativas que se apoyaban en un gráfico “knowledge” y que ya existían con anterioridad, entre ellas: DBpedia y Freebase. También se emplearon los metadatos que proporcionaban los propios sitios web.
Con las nuevas bases, Google logró mejorar el entendimiento de sus cadenas de rastreo en los motores de búsqueda y al poco tiempo, el gráfico de entendimiento de Google se introdujo para mejorar las SERPs.
Para conseguirlo, se crearon tres funcionalidades principales denominadas:
Encuentra lo correcto
Esta herramienta ayudó al buscador a entender las cadenas de resultados ambiguas, de forma que pudiera ofrecer enlaces para buscar elementos con la misma denominación, pero con un significado diferente.
Obtén los mejores extractos
Con esta función, Google consiguió comprender qué están buscando las usuarias/os. Esto le permitió brindar resúmenes o extractos relevantes, concretos y eficientes para mostrar en las SERPs.
Búsqueda más profunda y amplia
A través de esta funcionalidad, Google empezó a proporcionar enlaces a sitios y resultados más relevantes o eficaces, mejorando de esta forma la experiencia de usuarias y usuarios, quienes podrían encontrar más información y aprender más en menos tiempo.
Los paneles de conocimiento
Los tres escalones para la implementación del gráfico knowledge pueden apreciarse de manera sencilla y directa a diario.
El panel de inteligencia, ubicado del lado superior derecho en los resultados de una consulta, es una muestra de su funcionamiento. Allí se expone información específica y de valor, así como consultas relevantes relacionadas.
Aunque Google es el más reconocido por su panel de conocimiento o inteligencia, otros motores de búsqueda ofrecen estos cuadros. Bing o DuckDuckGo, los cuales proveen de este servicio con leves variaciones.
Los/las SEOs suelen llamar a estos paneles “gráficas de inteligencia”. Esto se debe a que son el resultado directo y visible del funcionamiento de un gráfico de conocimiento proporcionado por un buscador.
Una de las características más relevantes de estos paneles es que pueden contener un amplio rango de información. Todo esto con la finalidad de ayudar al usuario/a a complementar su investigación específica con elementos de interés. Por ejemplo:
- Un extracto de conceptos, personas u objetos.
- Sucesos e información extra relacionada a una cadena de consulta (search string).
- Enlaces que llevan a temas, productos o gente relacionada a la interacción con la base informativa (search string).
- Enlaces a canales de redes sociales o cualquier otro sitio que brinde mayor información sobre el tópico buscado.
Una imagen de resultados del buscador cuando se busca “Joe Biden”. En ella se resalta el panel de inteligencia en azul.
Ejemplos de otras gráficas de conocimiento
Hoy en día existen diferentes gráficas de conocimiento en la web. Sin embargo, la mayoría es desconocida para el público. Algunos ejemplos son:
- Freebase - Freebase fue una base de datos estructurada. Fue adquirida por Google en 2010 y más adelante fue asimilada por el panel de conocimiento.
- DBpedia - DBpedia contiene una base de datos extraída de la Wikipedia.
- Wordnet - Wordnet también es una base informativa. Muestra relaciones semánticas entre el uso de algunas palabras provenientes del área de lingüística computacional y el procesamiento del lenguaje natural.
- Geonames - Geonames es una estructura de información cuya base de datos cubre países y nombres de lugares. Fue fundada en el 2005 y sus fuentes son Ordnance Survey, GNIS y Geobase, entre otras.
Su relevancia para SEO
Entender en profundidad las gráficas de conocimiento puede ser útil para el desarrollo de estrategias SEO. No obstante, su lado más técnico resulta útil para el aprendizaje inteligente (machine learning) o el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing).
Un aprendizaje básico de cómo funcionan las gráficas de conocimientos puede ser útil para las y los SEOs y webmasters pues brinda más entendimiento al estructurar los datos en motores de búsqueda.
Saber usar el algoritmo del gráfico puede facilitar la indexación y comprensión del contenido de un sitio web, ya que si los buscadores entienden de qué va la página, pueden mejorar sus rankings.
Existen otros conceptos importantes relacionados con la gráfica de conocimiento de Google, como por ejemplo: la estructuración de datos (schema) y las meta etiquetas. El uso de esquemas y metadatos facilita a los search engines la indexación, el posicionamiento y, además, son fáciles de implementar en una web.
El primero, schema, es un vocabulario estructurado que ayuda en la definición y ordenamiento de datos, mientras que los meta tags describen los contenidos en comandos HTML. Esto ayuda a estructurar los datos de un sitio web para mejorarlos y, por ende, forma parte de una buena estrategias de optimización SEO.
Referencias
- ↑ Introducción a los Knowledge Graph: cosas, no cadenas Blog de Google. Recuperado el 01.02.2021.
Ampliar conocimientos
- https://www.oleoshop.com/blog/google-knowledge-graph
- https://www.optimizacion-online.com/que-es-y-como-funciona-el-knowledge-graph/
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