Šta je to graf znanja (Knowledge Graph) i kako on olakšava Google pretragu?

Sigurno ste čuli za Knowledge Graph, ali da li ste znali kako on funkcioniše? Otkrivamo vam da li je koristan za Google pretragu i kako će je promeniti.

Iako se našao u žiži interesovanja tek u poslednje vreme, Knowledge Graph je inovacija koju je Google predstavio još, sada daleke, 2012. godine (u maju pre skoro šest godina) i to najpre samo na engleskom jeziku.

Do kraja te godine uvedeni su rezultati pretrage u okviru ovog grafikona na još 7 svetskih jezika pored engleskog, a danas je Knowledge Graph dostupan na gotovo svim svetskim jezicima.

U svojoj osnovi, takozvani grafikon znanja ima za cilj da poveže ključne reči i pojmove sa interneta sa entitetima iz stvarnog života koje oni predstavljaju.

Drugim rečima graf znanja je iskorak ka boljem razumevanju relacija između pojedinačnih pretraga, konteksta, ključnih reči i njihovih srodnih pojmova. Poboljšanjem ove opcije u pretrazi, Google će moći da bolje razume upite svojih korisnika i da im na osnovu toga predloži najbolje i najkorisnije moguće rezultate.

Knowledge Graph u kratkim crtama

Suštinski, graf znanja je inteligentna struktura podataka koja povezuje srodne pojmove na internetu po određenoj relevantnosti.

Sama ideja za ovaj grafikon sliči semantičkim poljima jezika koja su organizovana tako da se srodni pojmovi grupišu na osnovu zajedničkih karakteristika ili međusobnog preplitanja.

Kada govore o tome šta Knowledge Graph zaista predstavlja, njegovi kreatori iz Googla često spominju da je ovaj grafikon znanja način da se pojmovi sa interneta (drugim rečima, stranice koje su optimizovane za određene pojmove) povežu sa stvarima iz stvarnog života.

Na taj način i linkovi između stranica određivali bi se time kako su i koliko pojmovi međusobom relevantni u stvarnom svetu.

Sam Knowledge Graph nama je vidljiv u obliku kartice sa desne strane u rezultatima pretrage, koja se popularno naziva Knowledge Graph Card. Ona sadrži konkretne informacije, suštinski vezane za određeni pojam (još poznat i pod imenom objekat u okviru Knowledge Grapha-a) koje imaju za cilj da taj pojam bolje objasne.

Pored informacija koje Google izdvoji kao najbitnije za neki traženi pojam, u sadržaj ove kartice ulaze i srodni pojmovi, ali i pojmovi koje su drugi korisnici pretraživali onda kada su pretraživali dati ključni pojam iz Google pretrage.

Kako konkretno radi Knowledge Graph?

Da učinimo stvar manje konfuznom, evo primera koji spominju i Google analitičari.

Elem, ako želimo da pretražimo neko polje, kao što su na primer renesansni slikari, a znamo samo za Leonarda da Vinčija iz te grupe, Knowledge Graph bi mogao poslužiti kao interaktivna, pametna enciklopedija koja će nam pomoći da pronađemo sve relevantne informacije povezane sa pojmom iz pretrage.

Tako će kartica ovog grafikona, pored osnovnih informacija o Leonardu da Vinčiju (ime, datum rođenja/smrti, zanimanje, kratak opis itd.), sadržati i odeljak sa njegovim najbitnijim delima i opciju “ljudi pretražuju i”.

U ovoj poslednjoj opciji će se naći linkovi ka rezultatima pretrage za druga istaknuta imena renesansne ili opšte umetnosti. Opcija “vidi više” u sebi će sadržati i dodatne linkove ka drugim pojmovima vezanim za Da Vinčija.

Na ovaj način proširuje se domen istraživanja, a korisnicima se pruža bolji uvid i predikcija dalje pretrage.

Šta mi konkretno dobijamo od ove opcije?

Nema sumnje da Knowledge Graph struktura podataka zvuči korisno, ali šta je to što mi od njega konkretno dobijamo i kako on obogaćuje običnu Google pretragu?

Knowledge Graph određuje relevantnost rezultata pretrage na osnovu toga koliko su blizu ključnom pojmu u grafikonu. Što je neki pojam bliži ključnom pojmu iz pretrage u mapi grafikona znanja, to je važniji za pretragu, jer su pojmovi u nekakvoj bitnoj vezi u stvarnom životu.

Na ovaj način, korisnici dobijaju ultra relevantne rezultate pretrage.

Umesto da se vreme troši na češljanje prvih rezultata u kojima bi korisnici tražili neki vezan pojam za ključni pojam iz pretrage, Graf  Znanja omogućava brzi link i intuitivniji uvid ka informacijama u okviru Knowledge Graph kartice čime olakšava pretragu i štedi vreme svojih korisnika.

Knowledge Graph biće sve koristniji jer se na njega oslanja Google Assistent i naročito Voice Search ili opcija „glasovne pretrage„.

Ključ je u razumevanju

Još jedna stvar koja može unaprediti Gogle pretragu jeste svrha iza kreiranja ovog grafikona, a to je ‒ da Google bolje razume šta je to tačno što njegovim korisnicima treba, odnosno za kojim tačno informacijama tragaju.

Znate već da pojedini pojmovi imaju više značenja, te se odnose na više različitih stvari istovremeno. Knowledge Graph bi mogao da pomogne korisnicima da preciznije pretražuju relevantne pojmove ako bi shvatio sa kojim drugim pojmovima taj navedeni pojam ima veze.

Značaj je, dakle, na vezama između pojmova, a ne na samim informacijama.

Štaviše, Knowledge Graph oslanja se i na veze sa upitima drugih surfera, ili tačnije sa njihovim pretragama.

Tako ukoliko neko pretražuje pojam koji su brojni korisnici već ranije pretraživali, Knowledge Graph bi mogao biti put ka tome da Google sastavi relevantnu listu parova upit -rezultat koji nude najvažnije informacije vezane za neki pojam. Ova funkcionalnost u trenutku pisanja teksta ne postoji na srpskom jeziku, a na engleskom se zove „People also ask„.

Kao što vidite sa gornje slike, ova opcija može da bude veoma koristna kako velikim brendovima, tako i malim i srednjim preduzećima da dodatno ostvare benefite sa rezultata pretrage.

Budućnost pretrage iz ugla grafa znanja

Suprotno od spema je autoritet, te da se graf znanja brzo razvija može se primetiti iz brojki koje je objavio Google.

Naime, za svega 7 meseci postojanja ovaj grafikon je utrostručio broj svojih podataka, a do kraja 2016. godine Knowledge Graph sadržao je čak preko 70 milijardi povezanih informacija.

S obzirom na to da vuče informacije iz poznatih i popularnih izvora (kao što je na primer Wikipedia, ali samo oni članci koji su ocenjeni kao tačni i relevantni), Knowledge Graph mogao bi biti i efikasan način da se dođe do proverenih i tačnih informacija o određenim pojmovima.

Ovo je naročito važno kako bismo mogli da izbegnemo lažne i spammy članke i nepotpune poluinformacije kojih je danas nikad više na internetu.

Ipak, ono što se generalno zamera tvorcima Knowledge Graph-a jeste činjenica da on ne nudi svojim korisnicima i izvore ponuđenih informacija, već samo suve podatke. Premda razlog tome leži u potrebi da se pretraga ubrza, ovo je možda aspekt na kome bi moderatori trebalo da porade.

Tvorci Knowledge Graph-a još kažu da žele da Google u budućnosti bude pretraživač znanja, a ne samo pretraživač informacija. U tom slučaju, ovaj grafikon znanja definitivno je pozitivan korak u ovom pravcu.

Sama činjenica da se ulaže trud da se razume značenje iza određenih pojmova može poboljšati razumevanje i suštinsku nameru surfera koji stoji iza svake individualne pretrage. Time će i rezultati biti kvalitetniji, jer će se rangiranje zasnivati na međusobnoj povezanosti pojmova u stvarnom svetu.

Ako bi Google razumeo ka kojim pojmovima treba pre da pruža linkove, to bi ubrzalo pretragu i omogućilo korisnicima da prikupe najvažnije informacije o određenom pojmu samo sudeći po tome koliko su vezani podaci relevantni u strukturi Knowledge Graph-a.

Štaviše, Knowledge Graph je i korak ka prirodnijoj Google pretrazi.

Sa razvitkom Voice Search opcije, te tendencijom Google-a da omogući svojim korisnicima da pretražuju pitanje, a ne šture ključne reči, Knowledge Graph može pomoći i da se pretraga unapredi i specifičnim vokabularom vezanim za određeno polje interesovanja.

Ovako se sužava broj relevantnih informacija i filtriraju se rezlutati tako da korisnici dobijaju samo ono najvažnije za određeni pojam i polje pretrage.

Najbolje od svega jeste to da je Knowledge Graph dostupan svima, bilo da korisnici pristupaju Google pretrazi sa desktop računara, tableta, ili mobilnih telefona.

Kako se naći u grafu znanja?

Google sam bira informacija koje smatra korisnim za graf znanja, a kad pričamo o komercijalnim pretragama koje su u korelaciji sa vašim brendom, za početak popunite što detaljnije Google lokacije i implementirajte Schema.org sa što više parametra koji su dostupni za vašu nišu.

Napredni nivo je da počnete da koristite koncizne definicije i odgovore na sajtu za najbitnije upite surfera iz vaše niše. Preko specijalizovanih alata i naprednog „KeyWordResearch“-a ove upite bi trebalo posegno da istražite, da bi što konkretnije mogli da upadnete i u funkiconalnost, tj. beskonačnu petlju „People also ask“ tj. „ljudi pitaju“.

Content marketing se pokazao veoma efikasnim oblikom marketinga, te ne prepuštajte slučaju nadolazeću paradigmu rastućih trendova globalnog grafa znanja!