内容知识图谱推动搜索引擎的语义理解

[sohanuzzaman54]

过去几年，搜索引擎已经从词汇搜索转向语义搜索。这意味着关键词匹配减少，相关实体匹配增加。

在Gemini、SearchGPT 等人工智能驱动的搜索引擎时代，这种语义理解甚至更有益。

您的内容知识图展示了您的网站上和整个网络上的实体之间的所有关系，这为搜索引擎提供了更多关于您网站上提到的主题和实体的背景和理解。

您还可以将内容知识图谱中的实体与外部权威知识库（如 Wikipedia、Wikidata 和 Google 的知识图谱）中的已知实体连接起来。


这被称为实体链接，它可以为您网站上提到的实体添加更多上下文，进一步消除歧义。

实体链接示例——通过将地点“魁北克”链接到维基百科、维基数据和谷歌知识图谱上的相应实体来消除歧义使用 Schema Markup 将实体链接到外部权威知识库的示例（图片来自作者，2024 年 11 月）
您的内容知识图最终使搜索引擎能够明确 突尼斯电话数据 地了解您的内容与用户搜索查询的相关性，从而为用户提供更精确、更有用的搜索结果，并为您的组织带来合格的流量。

内容知识图谱可以减少人工智能幻觉
除了 SEO，内容知识图谱对于提高 AI 性能也至关重要。随着企业采用更多 AI 技术（如AI 聊天机器人），对抗 AI 幻觉现在已成为成功的关键因素。


虽然大型语言模型 (LLM)可以使用模式和概率来生成答案，但它们缺乏事实核查的能力，从而导致错误或推测性的答案。

另一方面，内容知识图谱是由您的网站等可靠数据源构建的，可确保信息的可信度和准确性。

这意味着您为推动 SEO 而构建的内容知识图谱也可以重复使用，以将 LLM 置于结构化、经过验证、特定领域的知识中，从而降低出现幻觉的风险。

data.world 最近的一项研究表明，使用企业 SQL 数据库的知识图谱可以将准确率提高到54%（从 16% 提高）。
内容知识图谱植根于与您的组织相关的实体的事实信息，使其成为内容洞察的重要数据来源。

内容知识图谱可以推动内容策略
优质内容是优秀 SEO 的基石之一。然而，内容营销人员经常面临的挑战是，他们要弄清楚现有内容中关于他们想要吸引流量的实体和主题的差距在哪里。


内容知识图谱能够为内容团队提供其实体的整体视图，从而获得有用的见解来指导其内容策略。让我们深入了解一下。

全面了解内容中的实体
传统上，内容营销团队会手动审核或使用电子表格或关系数据库（表、行和列）来管理其内容。关系数据库的问题在于缺乏语义含义。

例如，表格可以捕获文章的标题、URL、作者、元描述、字数和主题。但是，它无法捕获纯文本文章中提到的实体。

如果您想知道网站上哪些页面当前提及了您不再提供的旧产品，那么识别这些页面非常困难，而且需要非常手动的操作。