Google नॉलेज ग्राफ और यह कैसे काम करता है

नॉलेज ग्राफ़, विषयों के बारे में Google लीवरेज संरचित डेटा जैसे खोज इंजनों की मदद कर सकते हैं।

सिमेंटिक डेटा और मार्कअप, बदले में, अवधारणाओं और विचारों को जोड़ने में मदद करते हैं, जिससे उन्हें मोड़ना आसान हो जाता है संरचित डेटा Google के नॉलेज ग्राफ को पॉप्युलेट करने के लिए।

एसईओ पेशेवरों को यह समझने की आवश्यकता है कि यदि उनकी सामग्री की Google की समझ में सार्थक परिवर्तन को प्रभावित करना है तो ग्राफ़ में विषयों को कैसे प्रभावित किया जाए।

Google का ज्ञान ग्राफ क्या है?

मैं एक ज्ञानकोष के बारे में एक विश्वकोश और डेटाबेस के बीच एक क्रॉस के रूप में सोचना पसंद करता हूं। प्रत्येक लेख एक “कहा जाता हैसत्ता“डेवलपर्स द्वारा, या Google के ग्राहक-सामना वाले लेखों में” विषय “।

एक विषय कुछ भी हो सकता है। अधिकांश डेटाबेस की तरह, इसमें एक विशिष्ट पहचानकर्ता होता है, जिसे आप कभी-कभी Google के URL में देख सकते हैं। कुछ इस तरह: [kgmid=/g/11f0vfyswk&hl], हालांकि पैरामीटर नाम “kgmid” विषय प्रकार के आधार पर बदल सकता है।

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विषय के बारे में आमतौर पर कई कथन होते हैं:

  • एक नाम या लेबल (जैसे “एल्विस प्रेस्ली”)।
  • एक प्रकार या प्रकार (जैसे “व्यक्ति”)।
  • एक विवरण (कहो “गायक”)।
  • छवि URL की एक सूची (आमतौर पर संबद्ध उपयोग अधिकारों के साथ)।
  • एक विस्तृत विवरण (आमतौर पर स्रोत के URL के साथ कुछ पाठ)।

हालाँकि, Google यह भी बताता है कि उपरोक्त सूची में जानकारी सीधे उनके खोज एपीआई में उपलब्ध हो सकती है, वे आंतरिक रूप से इस डेटा को बढ़ाते हैं।

इसलिए, इस मामले में, एल्विस के जन्म और मृत्यु की तारीख भी शामिल हो सकती है।

यह कह सकता है कि उनकी शादी प्रिस्किल्ला प्रेस्ली से हुई थी।

कला के उनके कार्यों में “हाउंड डॉग” शामिल हो सकते हैं।

सूची और भी अधिक लम्बी हो सकती हैं।

आप देख सकते हैं कि यह वास्तव में एक विश्वकोश लेख से बहुत अलग नहीं है, लेकिन क्योंकि सभी तथ्य “विवाहित” जैसे क्षेत्रों में हैं, इसलिए मशीन के लिए विषयों के बीच डॉट्स को जोड़ना बहुत आसान हो जाता है।

यह सही समय पर सही जानकारी प्राप्त करने में मशीन का भी समर्थन करता है जब कोई व्यक्ति पूछता है (उदाहरण के लिए)। “एल्विस प्रेस्ली से किसका विवाह हुआ था?”

Google ज्ञान ग्राफ़ उत्तर बॉक्सGoogle का एक उदाहरण इसका नॉलेज ग्राफ है

विघटन पर एक महत्वपूर्ण नोट

दुनिया में कई ज्ञान ग्राफ हैं। Google ज्ञान का ग्राफ सिर्फ एक है। अन्य में dbpedia.com, Wikidata.org और Inlinks.net (पूर्ण प्रकटीकरण: मेरी कंपनी) शामिल हैं।

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वास्तव में, किसी भी अर्ध-संरचित डेटा को ज्ञान ग्राफ के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जिसमें विश्वकोश या डेटाबेस जैसे IMDB शामिल हैं।

ज्ञात है कि Google ने अपने ज्ञान ग्राफ को शुरू में अन्य डेटा सेटों से बनाया था विकिपीडिया और सीआईए फैक्टबुक

एक आम गलतफहमी यह भी है कि Google का नॉलेज पैनल Google का नॉलेज ग्राफ है। यह मामला नहीं है, हालाँकि नॉलेज पैनल ग्राफ़ में डेटा के सबसेट का प्रतिनिधित्व कर सकता है।

नॉलेज पैनल, Google के नॉलेज ग्राफ के माध्यम से जुड़े डेटा की वस्तुओं का एक दृश्य है, लेकिन Google का ज्ञान ग्राफ विषयों के बारे में कम दृश्य रिकॉर्ड है।

शब्दावली में एक अंतिम असंतोष है। एक नॉलेज ग्राफ को आम तौर पर “संस्थाओं” से बना बताया जाता है, लेकिन Google अपने सार्वजनिक प्रलेखन में “विषय” के रूप में संस्थाओं को संदर्भित करता है।

यह उपयोग करने के लिए एक अधिक “उपयोगकर्ता के अनुकूल” शब्द है, लेकिन यह जानना कठिन हो जाता है कि Google विशेष रूप से संस्थाओं को कब संदर्भित करता है। यह लेख वाक्यांशों का परस्पर उपयोग करेगा।

इकाई विषय के प्रकार

किसी भी इकाई को आम तौर पर एक विषय प्रकार दिया जाता है। यह एक व्यक्ति हो सकता है; संगठन; प्रतिस्पर्धा; स्थान या देश।

यदि यह इनमें से कोई नहीं है, तो इसे आमतौर पर “थिंग” के रूप में लेबल किया जाता है, हालांकि इकाई प्रकार Google द्वारा विकसित किए जा सकते हैं।

Google की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एपीआई यह सुझाव देने के लिए सुराग देती है कि कई इकाई प्रकारों का उपयोग किया जा रहा है, जैसे “कला का कार्य” और “उपभोक्ता का अच्छा।”

कई अन्य लोग अपने नॉलेज ग्राफ सर्च एपीआई डेवलपर पेज पर सूचीबद्ध हैं, लेकिन वर्तमान में Google कई संस्थाओं को सही ढंग से वर्गीकृत करने में काफी कमजोर है।

इसके अलावा, मेरी कंपनी द्वारा साप्ताहिक किए गए प्राथमिक शोध से संकेत मिलता है कि 20% से कम संस्थाओं की मान्यताएँ Google की अपनी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिथ्म में मान्यताप्राप्त इकाइयाँ हैं जिन्हें उनके सार्वजनिक प्रस्ताव में लौटाया जाता है।

विषय के प्रकारGoogle के NLP आउटपुट में विषय लेबल

ज्ञान ग्राफ के कुछ लाभ (Google के लिए)

वेब पेज और वेबसाइटों को क्रॉल करने और केवल अनुक्रमित करने के बजाय विषय द्वारा दुनिया की जानकारी को व्यवस्थित करके, एक खोज इंजन कई लाभों का लाभ उठा सकता है। इनमें पैमाने, विविधता, सूचना अखंडता और गति शामिल हैं।

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स्केलिंग बेनिफिट

वेबपेजों की संख्या एक गर्म प्रतिस्पर्धा वाला विषय है और जबकि कई तर्क देते हैं कि वे अनगिनत हैं, वे निश्चित रूप से खरबों में हैं और हर दिन एक विशाल दर पर विस्तार कर रहे हैं।

इसके विपरीत, मानवता द्वारा समझे जाने वाले विषयों की संख्या बहुत कम है (शायद सैकड़ों अरबों के क्रम में) और बहुत कम दर से बढ़ रही है।

इसका मतलब यह है कि एक अशुभ नकल है विचारों वेब पर सामग्री में।

किसी विषय की जानकारी को अर्ध-संरचित तरीके से संग्रहीत करके, दुनिया की जानकारी बहुत कम जगह लेती है और बहुत कम दोहराव होता है।

डेटा स्रोतों के लाभ की विविधता

किसी विषय के बारे में जानकारी संग्रहीत करने से Google को उपयोगकर्ता को एक ही वेबपेज पर भेजने के बजाय कई डेटा स्रोतों का हवाला दिया जा सकता है।

इसका मतलब यह है कि Google किसी विषय के बारे में मुख्य तथ्यों को समेट कर स्क्रीन पर या अन्य माध्यमों से उपयोगकर्ता या उपयोगकर्ता की क्वेरी के लिए अधिक उपयुक्त तरीके से प्रदर्शित कर सकता है।

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इसके अलावा, सिद्धांत में विषय के बारे में जानकारी इंटरनेट से परे अन्य स्रोतों से प्राप्त की जा सकती है।

सूचना वफ़ादारी लाभ

जबकि Google के नॉलेज ग्राफ में अभी भी तथ्यात्मक गलतियां और त्रुटियां हो सकती हैं और एसईओ पेशेवरों या बुरे अभिनेताओं द्वारा हेरफेर करने के लिए खुला हो सकता है, दृष्टिकोण को “सत्य के एकल बिंदु” के साथ Google प्रदान करने का लाभ है – कम से कम गैर-विवादास्पद विषयों के लिए।

किसी विषय के बारे में एक नया तथ्य ज्ञान ग्राफ में जुड़ने से पहले कुछ गुणवत्ता सीमा से गुजरना पड़ सकता है, लेकिन इन थ्रेसहोल्डों पर Google द्वारा खुले तौर पर चर्चा किए जाने की संभावना नहीं है।

नकारात्मक पक्ष पर, सत्य का एक बिंदु जानकारी की विविधता को कम कर सकता है और पूर्वाग्रह के लिए प्रवण हो सकता है यदि अंतर्निहित डेटा स्रोत खुद को अक्षम कर रहे हैं।

सूचना पुनर्प्राप्ति (गति) लाभ

विषय द्वारा जानकारी का आयोजन करने से, यह जानकारी प्राप्त करने के लिए बहुत तेज़ हो जाता है – Google और उपयोगकर्ता द्वारा दोनों एक हीस्टैक में सुई की तलाश में।

यह कैसे काम करता है: जहां आप Google के नॉलेज ग्राफ का इस्तेमाल करते हैं

यह समझाने के बाद कि नॉलेज पैनल नॉलेज ग्राफ के समान नहीं है, यह अधिकांश SEO पेशेवरों के लिए नॉलेज ग्राफ का सबसे अधिक उपयोग है।

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हालाँकि, कई Android Smartphone उपयोगकर्ताओं के लिए, ज्ञान ग्राफ का सबसे अधिक प्रचलन वास्तव में है “डिस्कवर” सुविधा प्रत्येक दिन उनके घर स्क्रीन पर।

Google आपके व्यवहार के बारे में जानकारी का उपयोग यह समझने के लिए कर सकता है कि आपके लिए कौन से विषय महत्वपूर्ण हैं और उपयोगकर्ता इतिहास के आधार पर संबंधित विषय क्या कर सकते हैं।

विषय भी देखे जा सकते हैं गूगल ट्रेंड्स

यहां से, Google उन विषयों का भी संकेत देता है, जो एक-दूसरे से निकटता से संबंधित हो सकते हैं, हालांकि ऐसा प्रतीत होता है कि यह डेटा वर्तमान में समान उपयोगकर्ताओं द्वारा अन्य खोजों को खींचने से बचे हुए है, जो कभी-कभी अप्रत्याशित संबंधित विषय सूची को जन्म दे सकता है।

संबंधित विषयGoogle रुझान में संबंधित विषय शब्दार्थ पर आधारित नहीं हैं

Google एक ज्ञान ग्राफ़ खोज एपीआई भी प्रदान करता है जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, और इसकी एनएलपी एपीआई के उत्पादन में सतहों को शामिल करता है।

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गूगल खोज: ज्ञान पैनल के साथ-साथ, जब आप Google खोज में एक प्रश्न लिखते हैं, तो वह नॉलेज ग्राफ़ का उपयोग करके उत्तर दे सकता है, तो आपको SERPS में एक समृद्ध प्रदर्शन भी मिलता है। यह अक्सर मूल खोज परिणामों की कीमत पर होता है, वेबसाइटों को लिंक को तह के नीचे धकेलता है।

ये उत्तर तब भी एक प्रारूप में होते हैं जिसे Google ध्वनि खोज में उपयोग कर सकता है। प्रिस्किल्ला स्क्रीनशॉट इसका एक उदाहरण है:

छवि विषयनॉलेज ग्राफ टॉपिक द्वारा समूहीकृत छवियाँ

छवि खोज में प्रविष्टियाँ भी अत्यधिक दिखाई देती हैं, अक्सर एक उल्लेखनीय व्यक्ति या विशेष रूप से जगह के आसपास छवियों को समूहीकृत करना।

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यह एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि वेबपेजों की तुलना में नॉलेज ग्राफ़ को अन्य डेटा स्रोतों के लिए भंडार के रूप में कैसे काम किया जा सकता है।

और अधिक संसाधनों:


छवि क्रेडिट

लेखक द्वारा सभी स्क्रीनशॉट, मार्च 2021

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