Zpět do slovníku
SEO & obsah

Knowledge Graph

Databáze entit a vztahů mezi nimi, ze které Google čerpá fakta o firmách, lidech a pojmech. Když v ní značka není, AI si o ní informace skládá odjinud.

Knowledge Graph je databáze entit a vztahů mezi nimi, ze které Google čerpá fakta o firmách, lidech, místech a pojmech. Napájí znalostní panely vedle výsledků vyhledávání a slouží jako referenční vrstva, proti které se ověřují tvrzení. Značka, která v něm má záznam, má vliv na to, jak o ní stroje mluví. Značka bez záznamu je odkázaná na to, co si stroj poskládá sám.

V kostce

Co to je Databáze entit a vztahů, referenční vrstva faktů pro Google a navázané služby
Odkud čerpá Wikipedia a Wikidata, strukturovaná data webů, ověřené profily, licencované databáze
Co z něj vidí uživatel Znalostní panel vedle výsledků, odpovědi na faktické dotazy o firmě
Proč záleží pro AI AI odpovědi postavené na vyhledávání (Google, Bing) se o podobné grafy opírají. Chybějící záznam znamená skládání z útržků

Jak graf vzniká a odkud bere fakta

Zdroje a jejich váha

Graf se neplní ručně. Systémy Googlu sbírají tvrzení ze zdrojů, které umí zpětně ověřit, a ke každému tvrzení si drží původ a míru důvěry. Tvrzení podložené citací ve Wikidatech váží víc než tvrzení z jednoho firemního webu. Tvrzení, které se shoduje ve třech nezávislých zdrojích, váží víc než tvrzení z jednoho. Zdroje se liší i tím, jaký typ faktu z nich graf přebírá.

Wikidata a Wikipedie Identita, typ entity, vztahy k jiným entitám, popis, základní fakta s citacemi
Strukturovaná data na webu Název, logo, adresa, datum založení, profily v sameAs, produkty a lidé
Ověřené profily Firemní profil na Googlu, sociální sítě, YouTube: kontakt, adresa, otevírací doba, obrázky
Rejstříky a licencované databáze Právní forma, sídlo, identifikační číslo, datum vzniku, vedení firmy
Autoritativní weby a média Potvrzení faktů nezávislou stranou, vazby na obor, klienty a osoby

Slučování do jednoho uzlu

Každá entita v grafu má vlastní identifikátor. Když systém narazí na nové tvrzení, nejprve zjišťuje, jestli jméno odpovídá existujícímu uzlu: porovnává název, typ, adresu, odkazy sameAs a vztahy k dalším entitám. Při shodě se tvrzení připojí k uzlu. Když uzel neexistuje, vznikne nový jen tehdy, když ho potvrzuje víc zdrojů než jeden. Když si zdroje odporují, například u roku založení, graf buď převezme hodnotu ze zdroje s vyšší důvěrou, nebo pole nechá prázdné. Firma bez rozporů se proto v grafu ustálí dřív než firma, u které si web, profily a rejstřík nesedí.

Co z grafu vzniká

Viditelným výstupem je znalostní panel. Skládá se z polí uzlu: název, krátký popis (zpravidla z Wikipedie), logo, sídlo, datum založení, zakladatel, web a profily na sítích. Google ho zobrazí, jen když má o entitě dostatečnou jistotu a když dotaz na entitu míří. Firma může panel po ověření převzít a navrhovat opravy; pole se neupravují přímo, každý návrh se posuzuje proti ostatním zdrojům. Stejná referenční vrstva slouží dalším systémům Googlu včetně generovaných odpovědí, které se proti ní ověřují.

Modelový příklad: B2B firma má v Organization schema rok založení 2012, obchodní rejstřík uvádí 2012, LinkedIn 2013 a záznam ve Wikidatech neexistuje. Graf má dvě hodnoty ze tří zdrojů, z toho dvě shodné. Panel se buď nezobrazí vůbec, nebo ukáže 2012 s nižší jistotou. Po opravě profilu na LinkedIn se shodují tři zdroje ze tří a doplnění záznamu ve Wikidatech s citací rejstříku přidá čtvrtý zdroj s vyšší váhou.

Jak se do grafu dostává firma

Neexistuje přihlašovací formulář. Graf se plní z veřejných zdrojů, kterým Google věří: z Wikidaty a Wikipedie, ze strukturovaných dat na webu firmy, z ověřených profilů a z konzistentních zmínek napříč důvěryhodnými weby. Prakticky to znamená tři kroky: konzistentní Organization schema na vlastním webu, záznam ve Wikidatech s odkazy na ověřitelné zdroje a shodná fakta v katalozích a profilech.

Z naší praxe

Při budování vlastní AI viditelnosti jsme začali tím, co má stroj k dispozici hned: konzistencí webu a profilů. Sjednotili jsme kanonická čísla (52 mil. EUR spravovaného spendu, 30+ trhů, 9 recenzí 5,0 na Clutch) a nasadili Organization schema včetně sameAs odkazů na Clutch, LinkedIn a další profily. Záznam ve Wikidatech je další krok roadmapy, ne první: dokud entita nemá konzistentní zdroje, nemá se z čeho skládat ani graf, ani znalostní panel.

Časté chyby

  • Chtít Wikipedii jako první krok. Článek bez nezávislých zdrojů smažou a pokus škodí. Notabilita se buduje dřív.
  • Nekonzistentní fakta. Graf se plní z více zdrojů. Když si odporují, záznam nevznikne nebo vznikne špatně.
  • Zaměňovat znalostní panel za reklamu. Nejde o placený prostor, ale o důsledek důvěryhodných dat.

Časté otázky

Jak zjistím, jestli v grafu jsme?

Vyhledejte název značky: znalostní panel vedle výsledků je nejviditelnější projev záznamu. Záznam ve Wikidatech se dá ověřit přímo na wikidata.org.

Jak dlouho trvá záznam získat?

Měsíce. Graf se aktualizuje pomalu a vyžaduje potvrzení z více zdrojů, proto se začíná konzistencí dat, ne zápisem.

Stačí záznam ve Wikidatech?

Nestačí, ale je to nejpřístupnější z veřejných zdrojů grafu. Musí ho podpořit konzistentní data všude jinde.

Kde vám pomůžeme

Strojovou identitu značky stavíme v rámci AI viditelnosti. Podrobnosti na stránce GEO optimalizace pro AI.

Zpět na slovník pojmů