AJ Kohn

Optimización del Knowledge Graph

Mar 12, Posted by in Recursos

Esta publicación es creación del autor y no necesariamente refleja el punto de vista de Altura Interactive. Puede tener ciertos cambios en la traducción para hacerlo más alcanzable al mercado hispano.

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Hace unos meses casualmente hice referencia al KGO que es Knowledge Graph Optimization (Optimización del Conocimiento Gráfico).

Ahora, sé lo que estás pensando. ¡Necesitamos otro acrónimo como otro agujero en la cabeza! pero en el último año siento que hay un conjunto de tácticas que pueden ayudarte a optimizar la conexión de tu sitio con el Knowledge Graph. Y eso puede producir ganancias materiales en la visibilidad de la búsqueda.

Knowledge Graph

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Aquí está una explicación breve de Google para aquellos que no les es tan familiar el Knowledge Graph.

Knowledge Graph permite buscar cosas, personas o lugares de los que Google tiene puntos de referencia, celebridades, ciudades, equipos deportivos, edificios, características gráficas, películas, objetos celestiales, obras de arte y mucho más e instantáneamente obtienes información relevante para tu consulta. Este es un primer paso crítico hacia la construcción de una siguiente generación de la búsqueda, que se nutre de la inteligencia colectiva de la web y entiende el mundo un poco más como la gente lo hace.

Se trata de la búsqueda de cosas en lugar de cadenas, se trata de entidades en lugar de texto.

Toma la consulta ‘Golden State Warriors’. Desde un punto de cadena estarías buscando palabras individuales que pueden ser confusas. Ahora, Google tiene términos entendibles que se han utilizado con mayor frecuencia entre sí, usando bigramas y otros métodos para que esta consulta pueda dar como resultado el equipo de baloncesto de las NBA.

Pero con Knowledge Graph puedes en lugar de identificar ‘Golden State Warriors ‘ como una entidad (una cosa) que tiene una entrada específica en la Gráfica de Conocimiento y devolver un resultado mucho más enriquecedor.knowledge-graph-golden-state-warriors-1024x685

Realmente cosas increíbles. (¡Vamos Warriors!) Hummingbird fue una gran parte de la actualización de la infraestructura que permitió a Google aprovechar el crecimiento de los datos de entidad. Así que estamos empezando con la aplicación de entidades en la búsqueda.

Desafío de entidad

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Sólo hay que mirar hacia el reconocimiento de Entidades y Desafío de Desambiguación co-patrocinado por Microsoft y Google para saber lo que acontecerá.

El objetivo de un sistema de Entidad de Reconocimiento y Desambiguación (ERD) es reconocer las menciones de las entidades en un determinado texto, eliminar la ambigüedad y asignar a las entidades a una colección determinada de estas mismas o a una base de conocimientos.

¿Puede ser más claro? bueno, en realidad, si puede.

El desafío se compone de dos pistas paralelas. En una pista va “El texto largo”, los objetivos del desafío son las páginas rastreadas desde la Web, las cuales contienen documentos que son fáciles para el entendimiento humano. En la pista dos está “El texto breve”, por el contrario, consiste en consultas de búsqueda web que están destinados para una máquina. Como resultado, el texto suele ser breve y con frecuencia carece de puntuación o capitalización adecuada.

Los motores de búsqueda se muerden las uñas para mejorar la extracción de entidades a partir de documentos y consultas para que puedan devolver resultados de búsqueda más relevante y valioso.

Así que

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Pero, ¿qué se supone que debemos hacer? Ha habido poco en el camino de un contenido verdadero que describa como puedes ir sobre la optimización de este nuevo mundo lleno de identidades. Una de las excepciones podría ser lo que dijo Aaron Bradley en su post SEO semántico, aunque se mezcla teoría y táctica.

Ahora, me encanta la teoría. Eso es bastante claro en mi escritura. Pero hoy quiero hablar más sobre tácticas, acerca de las cosas reales que podemos hacer como mercadólogos para afectar el Knowledge Graph.

Sustantivos

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Lo primero que podemos hacer es asegurarnos de que estamos utilizando los nombres de entidad en nuestra escritura. ¿Ese es el desafío anterior de ERD? bueno, los sistemas que están diseñando están buscando extraer entidades de texto.

Así que si no estás usando nombres de entidades, sustantivos en tu escritura, entonces vas a hacer que sea mucho más difícil para los motores de búsqueda identificar y hacer coincidir las entidades. Esto no significa que tengas que participar en el relleno de entidades y mencionar cada entidad asociada que puedas imaginar con tu contenido.

Escribir con claridad para que los seres humanos y los motores de búsqueda sepan de qué demonios estás hablando.

Conecta

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Detén el acaparamiento de autoridad y ‘el juicio de links “por no vincular a otros sitios. Las conexiones entre los sitios y las páginas que son importantes no sólo una fórmula de PageRank tradicional.

Creo que de esta manera. Las entidades que están contenidas en una página son transmitidas a páginas enlazadas y viceversa.

Las entidades son meta información a través de links.

Datos estructurados

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Puedes hacer la identificación de las entidades más fácil para los motores de búsqueda al usar schema.org junto con algunos otros tipos de datos estructurados. No sólo esto asegurará el número de entidades que son transmitidas a través del aumento de enlaces, a menudo puedes hacer las conexiones con el Knowledge Graph con una cantidad muy limitada de datos.

Entidad para ingresar a Google Maps

Así pues, aquí está la parte real del descubrimiento que he estado sosteniendo durante seis meses y es el verdadero impulso para este post. Si vas a Google Maps y buscas el término por marca junto con la ubicación geográfica, obtienes algunos términos muy interesantes. Toma ‘zillow san diego, ca’ como ejemplo.

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¡Mira a todos esos resultados y puntos rojos! Yo no pedí agentes inmobiliarios, corredores de hipotecas o los tasadores en mi consulta. Simplemente usé el término Zillow en combinación con geografía y obtuve resultados muy relacionados y relevantes. No están buscando simplemente una oficina de Zillow ubicada en San Diego.

Por lo tanto, echemos un vistazo a los detalles  aquí para ver lo que está pasando. Voy a tomar uno de los puntos rojos y seguiré investigando.

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¿Por qué está esto en los resultados del mapa? Primero iré al sitio web enlazado.

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Por lo tanto, no hay enlaces a Zillow en cualquier lugar en el sitio y la dirección y número de teléfono aquí no coincide con Google Maps. Pero son los que aparecen en el perfil Zillow.

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Ahora, el enlace al sitio web cierra la conexión así que no está completamente sin enlaces, pero todavía me resulta bastante sorprendente. Y esto es sin la completa optimización del marcado de Zillow. Ellos declaran la página como una organización.

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Pero no detallan la información profesional con un marcado schema.

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En lugar de ello, están usando alguna definición antigua de la lista de markups y una descripción. En combinación con el alcance de la organización parece que Google puede poner a 1 y 1 juntos.

Google+

Al hacer la debida diligencia descubrí que Mesa Pacific Mortgage también tiene una página de Google+ que refuerza la dirección y número de teléfono. Así que la conexión no es tan sorprendente como pudiera parecer, pero aun así es intrigante.

Y no tengo ni idea de en qué orden las cosas vinieron a existir. Está bastante claro el listado de Zillow probablemente se basa en primer lugar en el Miembro que data del 2006 fecha en su perfil. Si la página local de Google+ y el listado del mapa asociado vinieron directamente como resultado es desconocido.

De hecho, como hagas más y más investigación en cuanto lo que se muestra en el mapa y lo que no, se parece como a una página de Google+ Local como se requiere. Sin embargo, una buena cantidad de ellos han sido creados por Google.  Obviamente Google utiliza una multitud de fuentes para crear estos anuncios. Si puedes ser una de esas fuentes que mejor. Pero incluso si no lo eres, quien conecta estas entidades, aportan un valor a todos los involucrados.

Veamos otro resultado de Google Maps.

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Si sigues esos comentarios te enlazan a su página de Google+.

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Es raro que Google no esté tomando los comentarios de Zillow, que debería mostrar una conexión mayor. Google+ Local Pages ofrecen una amplia base de datos de las entidades de Google. Y se basan en los datos en Google+ más que en otras fuentes.

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Aquí el número de teléfono de Zillow no coincide con el de Google+ o Google Maps. Un lado rápido que también estás viendo es la posibilidad de crear una relación entre Keke Jones (persona) y del Pacific Sotheby’s Int’l Realty (lugar). Pero me estoy desviando.

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El resto de ustedes puede huir de este tipo de implementaciones basadas en un análisis pobre de un vídeo de Matt Cutts, si quieren, pero en mi opinión sería un error.

Bueno, un último ejemplo. Permite hacer un acercamiento y encontrar otro resultado.

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Los datos de horas indican que Roger probablemente tiene una página de Google+.

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Ahora podemos ver que están jalando los comentarios de Zillow y Roger que tienen un perfil en Zillow. Así que el porqué de que él aparece en una búsqueda por Zillow+ Geography es bastante directo.

Curiosamente, la búsqueda de ‘homethinking san diego, ca’ en Google Maps no devuelve a Roger Ma. Tal vez porque no incluyen una línea de dirección 1 o porque sólo utilizan hreview-aggregate y no declaran un ámbito a schema.org (gracias a lo práctico de structured data testing tool bookmarklet).

Es difícil de decir, pero se puede ver lo importante que puede ser que hiciste lo necesario para confirmar estas conexiones.

De lo que la gente habla

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Ahora vamos a casa (mejor dicho) sobre ‘lo que la gente habla’. Estos términos son generados por procesos/algoritmos que analizan el texto de la revisión y sacan las (dependiendo de quién pregunte) frases clave.

Ahora, no voy a ir demasiado lejos en este agujero del conejo, aunque yo creo que es posible que Google pudiera estar utilizando tanto el texto de reseñas o la sintaxis de la consulta para crear frases. Bill Slawski hizo un buen trabajo bromeando como Google encuentra  términos conocidos ‘ para entidades.

Lo que es importante en mi opinión es que estas frases clave se convierten en meta información que  pasa hacia atrás y hacia adelante a través de las conexiones de la entidad.

Google está asignando esta entidad (Roger Ma) un cierto cúmulo de frases clave como ‘sell a home’ y ‘great realtor’. Zillow está conectado a esta entidad, como hemos demostrado, lo que significa que esas frases clave son, en algún nivel, aplicadas a la página y al sitio de Zillow.

Ahora imagina las frases más importantes agregadas a las entidades vinculadas que están fluyendo en Zillow. ¿Crees que podrías darle a Google una mejor idea exactamente de cuándo y qué consultas deberían dar contenido Zillow?

Y Google podría conocer muy bien los términos que la gente solía usar para llegar a la página de Roger Ma en Zillow y usarlos para informar a todas las demás entidades conectadas.  Eso es especulación pero está hecha con más de 6 meses de experimentación y observación.

No puedo compartir muchos de los detalles porque estoy bajo varios acuerdos de confidencialidad, pero una vez que hayas hecho estas conexiones utilizando datos estructurados parece haber un incremento en la habilidad de rankear para términos relevantes.

SameAs

De acuerdo, se salió un poco en la teoría así que volvamos a la táctica. Si tienes una página en la que se trata una entidad conocida es posible que desees utilizar la propiedad sameAs schema.org.

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Si tuviera que describir claramente, yo diría sameAs actúa como entidad canónica. Claro, es un poco más complicado que eso y tiene mucho que ver con la confirmación de la identidad, pero en mi experiencia el uso de SameAs adecuadamente puede ser una manera valiosa (y más directa) de decirle a los motores de búsqueda lo que la entidad de la página contiene o representa.

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Aquí vemos que una página acerca de Leonardo DiCaprio propiedad sameAs a la entrada de Wikipedia. Ahora, obviamente, podrías intentar hacer spam a esta propiedad, pero habría una serie de formas de atrapar este tipo de comportamiento. Lamentablemente, sé que eso no detendrá a algunos de ustedes.

Wikipedia

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Nos guste o no Wikipedia sigue siendo la principal fuente de datos para el Knowledge Graph. Si tienes mucho tiempo, paciencia y puedes ser objetivo y no subjetivo puedes meterte a Wikipedia para crear perfiles de empresas, proporcionar  vínculos de referencia (más importantes que puedes imaginar) y en general asegurar que tu marca está representada como muchos lugares legítimos como sea posible.

Tu objetivo aquí no es hacer spam Wikipedia sino simplemente romper la naturaleza de Wikipedia con moderación y proporcionar una representación real de tu sitio o marca que añade valor a todo el corpus y la plataforma.

Freebase

Freebase en el otro lado tiene un tipo diferente de desafío. En lugar de editores obstinados y drama humano, Freebase es sólo…. una estructura bizantina de actualizaciones. ¿La buena noticia? En una línea directa con el Knowledge Graph.

Por ejemplo, si buscas para Twitter esta es la Knowledge Card que obtienes como resultado.

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No hay ninguna parte de Google+ en el Knowledge Card porque no hay ninguna referencia a una página de Google+ en Social Media Presence.

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Resulta que no tienen una página de Google+. ¿En serio? Obtenlo con Twitter. Compara esto con StumbleUpon.

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Ellos tienen la información del negocio así como la integración de Google+ con los artículos recientes. ¿Por qué? Tienen una entrada de Google+ en sus medios de comunicación “Social Media Presence” sobre Freebase.

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¿Qué hay de Foursquare?

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¡Uy! No tan bien. Tienen su cuenta de Google+ en Freebase.

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Sin embargo, la sección de negocios de su entrada “Inc.” En Freebase (es diferente a la entrada estándar) está vacía.

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Ahora, la interacción entre una entrada estándar y una de negocio en Freebase puede ser extraña y algunas entidades ni siquiera necesitan esta doble configuración, lo que hace que la comprensión de cómo introducir todo sea compleja. Por lo tanto, no es sólo que pienses actualizar Freebase, es difícil. Pero vale la pena.

Debido a que Freebase es realmente donde el Knowledge Graph fluye como acabo de mostrar. Por tan sólo un ejemplo más, mira el Knowledge Card para Garret Dillahunt y luego ve los datos de entrada en Freebase. Los elementos coinciden en que aparecen en el Knowledge Card. ¿Convencido?

Podrías preguntarte ¿por qué Google enlaza a Wikipedia en las Tarjetas y no Freebase? ¿Has mirado a Freebase? No es el sitio de destino de alguien en el grupo de búsqueda de Google. Eso y Wikipedia tienen una marca sólida que probablemente resuena con la mayoría de los usuarios.

KGO

Knowledge Graph Optimization es sólo el comienzo, pero aquí están las cosas reales (mejor dicho) que puedes hacer para comenzar a conocer esto nuevo que trae de cabeza al mundo.

  • Usa entidades (Sustantivos aka) en tu escritura

Haz que sea fácil para los usuarios y los motores de búsqueda para saber lo que estás hablando con los nombres reales de las entidades en tu escritura.

  • Conéctate y enlázate a sitios relevantes

Detén el acaparamiento de enlaces y vincula a sitios relevantes de modo que la información de la entidad pueda comenzar a fluir entre los sitios.

  • Usa datos estructurados para incrementar la detección de la entidad

Que sea más fácil para los motores de búsqueda detectar, extraer y conectar las entidades al Knowledge Graph  mediante el uso de diversas formas de datos estructurados.

  • Ve un paso más lejos y usa la propiedad sameAs

Cuando es apropiado utilizar la propiedad sameAs para hacer referencia a la entrada exacta Freebase o Wikipedia para esa entidad. Piensa en ello como una entidad canónica.

  • Declara y optimiza tu presencia en Google+

No hay duda que Google+ se encuentra en medio de gran manera con el Knowledge Graph, particularmente sobre lugares.  Así que declara y optimiza tu presencia, que también se extiende para obtener opiniones.

  • Exponte en Wikipedia

Pon música y pégate a los wikipedianos que se parecen a un sketch de Monty Python’s Argument, edita tu perfil y añade algunas referencias apropiadas.

  • Edita y actualiza tu entrada en Freebase

Actualiza tu entrada de Freebase y hazla lo más completa que puedas. Espero tener un post más instructivo sobre edición en Freebase en algún momento en un futuro cercano.

Knowledge Graph Optimization se trata de hacer que sea fácil conectar con el mayor número de entidades relevantes como sea posible para que los motores de búsqueda comprendan mejor tu sitio en un cierto nivel y pueda transmitir información importante entre las entidades conectadas.

About AJ Kohn
AJ Kohn es especialista en marketing de búsqueda, posee una exitosa trayectoria en marketing ejecutivo y tiene gran pasión en el desarrollo de estrategias de productos. Es fundador de la firma Blind Five Year Old y colabora con Marketing Land. Sigue el trabajo de AJ Kohn a través de sus redes sociales Twitter, LinkedIn, Google+ y en su sitio web.

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