Knowledge Graphs: A nova era da pesquisa no Google

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Os Knowledge Graphs , também conhecidos como gráficos de conhecimento, revolucionaram a forma como interagimos com as informações na web. 

Essas ferramentas programáticas são carregadas de modelo e organizadas em grandes quantidades de dados, permitindo que os usuários acessem informações relevantes de maneira rápida e precisa. 

Os Knowledge Graphs melhoraram a experiência de pesquisa, permitindo que o Google perceba a intenção além das consultas dos usuários e forneça informações relevantes de maneira mais eficaz.

Neste artigo explicarei o que são os Knowledge Graphs, como funcionam e como transformaram a pesquisa no Google.

O que são os Knowledge Graphs?

Gráficos de conhecimento

Os “Knowledge Graphs” ou “Gráficos de Conhecimento” são uma tecnologia avançada de representação de conhecimento que é utilizada para organizar e conectar informações de maneira significativa online. Esses gráficos foram desenvolvidos inicialmente pelo Google e se tornaram uma parte fundamental de seu motor de busca e de outros aplicativos.

Em essência, um Knowledge Graph é uma base de dados que armazena informações sobre entidades do mundo real (como pessoas, lugares, eventos, conceitos, etc.) e as relações entre elas. 

Essas entidades e relações são representadas em um formato estruturado, o que permite aos computadores compreender o significado e o contexto da informação.

O impacto dos gráficos de conhecimento na pesquisa do Google

Desde sua introdução em 2012, os Knowledge Graphs do Google tiveram um impacto significativo na forma como realizamos pesquisas no Google. Antes, as pesquisas eram baseadas em palavras-chave, e os resultados geraram uma lista de links relevantes. Com os Knowledge Graphs, os resultados da pesquisa são muito mais ricos e contextualizados.

Quando fazemos uma pesquisa no Google, é provável que nos encontremos com um painel de conhecimento no lado direito dos resultados da pesquisa. 

Este painel mostra informações importantes sobre a entidade pesquisada, como uma breve descrição, dados chaves, imagens relacionadas e links para fontes adicionais. Isso nos permite obter informações de maneira rápida e sem ter que visitar diversas páginas da web.

Como funcionam os Knowledge Graphs?

Os Knowledge Graphs funcionam por meio da coleta e organização de dados de diversas fontes. O Google utiliza algoritmos de aprendizado automático para extrair informações da web e construir relacionamentos entre diferentes entidades. Essas relações se baseiam na análise de clientes e na compreensão do contexto.

À medida que os usuários interagem com os Knowledge Graphs, o Google melhora continuamente sua compreensão do contexto e as intenções de pesquisa. Isso permite que os resultados da pesquisa sejam cada vez mais precisos e relevantes.

Qual é a estrutura dos gráficos de conhecimento?

Gráficos de conhecimento

Embora você possa ter diferentes abordagens para construir Knowledge Graphs, geralmente segue uma estrutura hierárquica e relacionamentos que organizam as informações de maneira significativa. Aqui há uma descrição geral da estrutura típica de um gráfico de conhecimento:

1. Entidades ou conceitos

No nível mais básico, um gráfico de conhecimento é composto de entidades ou conceitos que representam objetos, ideias ou temas no mundo real. Estas entidades podem ser pessoas, lugares, eventos, fins, objetos, etc.

2. Atributos e propriedades

Cada parte do gráfico de conhecimento pode ter atributos e propriedades associadas que descrevem suas características. Por exemplo, um “autor” pode ter atributos como “nome”, “data de nascimento” e “nacionalidade”.

3. Relações

As entidades estão interconectadas por meio de relacionamentos. As relações representam conexões ou associações entre entidades. Por exemplo, a relação “é o autor de” conecta uma entidade “autor” com uma entidade “livro”.

4. Hierarquia e taxonomia

Em muitos casos, as entidades são organizadas em uma situação ou taxonomia. Isso significa que algumas entidades são mais gerais e outras mais específicas. Por exemplo, “animal” pode ser uma entidade geral, enquanto “cachorro” e “gato” são entidades mais específicas.

5. Atributos e valores semânticos

As relações em um gráfico de conhecimento não conectam apenas entidades, mas também podem ter atributos ou valores semânticos associados. Esses atributos trazem contexto adicional às relações.

Por exemplo, uma relação “atuação em” entre um título “ator” e um título “filme” poderia ter um atributo de “papel” que descreve a personagem interpretada pelo ator nesse filme.

6. Conexões multilaterais

Um gráfico de conhecimento pode conter conexões complexas e multilaterais, o que significa que uma entidade pode estar relacionada a diversas outras entidades de diversas formas.

7. Classificação e tags

Cada entidade e relação nos gráficos devem ser classificadas e rotuladas de maneira que sejam facilmente reconhecíveis e acessíveis para seu uso em aplicativos e sistemas de pesquisa.

A estrutura dos gráficos de conhecimento pode variar dependendo do domínio ou da finalidade. Exemplos de gráficos de conhecimento bem conhecidos incluem o Gráfico de Conhecimento do Google, que é utilizado para melhorar os resultados da pesquisa, e o Wikidata, uma base de dados colaborativa de conhecimento aberto. 

Esses gráficos de conhecimento podem ser usados ​​para aplicações de inteligência artificial, sistemas de recomendação e muito mais.

Como testar os gráficos de conhecimento no SEO?

gráfico de conhecimento do Google também tem um impacto significativo no SEO. Para que uma entidade apareça no Knowledge Graph do Google, é necessário fornecer dados estruturados com precisão através do esquema marcado. 

Isso permite que o Google compreenda e mostre informações relevantes em vez de simples links azuis nos resultados da pesquisa.

Algumas das estratégias que podem ajudar a aparecer no Knowledge Graph do Google.

  • Crie uma página na Wikipedia e em Wikidata.org.
  • Estabeleça perfis em redes sociais relevantes.
  • Utilizar o esquema marcado são benefícios dos gráficos de conhecimento nas empresas.

Benefícios dos Gráficos de Conhecimento

Os Knowledge Graphs também oferecem vários benefícios para as empresas:

  • Combinar silos de dados dispares, 
  • Reunir dados estruturados e não estruturados.
  • Facilitar a busca e a tomada de decisões, 
  • Permita que as organizações aproveitem ao máximo seu conhecimento e melhorem sua eficiência operacional.

Além disso, os Knowledge Graphs preparam as empresas para o futuro para cumprir os padrões do W3C e permitir a reutilização de ontologias e gráficos do setor. Isso fornece uma base sólida para aplicações de inteligência artificial e garante o controle total dos gráficos de conhecimento.

Exemplos de implementação de Knowledge Graphs

Os Knowledge Graphs são utilizados em uma ampla variedade de setores. Empresas farmacêuticas, empresas de telecomunicações, serviços de TI e governos são apenas alguns exemplos de como os Knowledge Graphs melhoraram a eficiência e a qualidade da informação em diferentes contextos.

  • Na indústria farmacêutica, os Knowledge Graphs são utilizados para fornecer uma visão unificada das atividades de pesquisa.
  •  No setor de telecomunicações, é utilizado para gerar chatbots baseados em documentos semiestruturados. 
  • As empresas de serviços de TI aprovam os Knowledge Graphs para vincular documentos legais e avaliar riscos de maneira inteligente. 
  • Os governos usam os Knowledge Graphs para fornecer informações de saúde confiáveis ​​através de uma ampla gama de fontes.

O futuro dos Gráficos de Conhecimento

Gráficos de conhecimento

À medida que avançamos na tecnologia e na compreensão dos dados, os Knowledge Graphs seguirão evoluindo e desempenham um papel cada vez mais importante em nossas vidas digitais. 

Sua capacidade de organizar e contextualizar grandes quantidades de informações converte em ferramentas valiosas em um mundo cada vez mais impulsionado pelos dados.

Em resumo, os Knowledge Graphs transformaram a forma como interagimos com as informações na web. Sua capacidade de organizar dados, fornecer respostas rápidas e melhorar a precisão dos resultados da pesquisa é uma parte integrante de nossa experiência on-line.

À medida que a tecnologia continua avançando, é provável que vejamos ainda mais avanços nos Gráficos de Conhecimento e tenhamos impacto em nossas vidas digitais.

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