Проект не ведет коммерческой деятельности и публикует материалы из открытых источников для ознакомления с актуальными технологиями.

Новости трендов

Как Google создает панели знаний

В течение многих лет присутствие панелей знаний в поисковой выдаче Google увеличивалось. В результате классические результаты поиска, также известные как «10 синих ссылок», получают большую конкуренцию, когда речь идет о привлечении внимания искателя.

Или нам лучше назвать это «вопрошающими»? Потому что большинство поисковых запросов — это неявно сформулированные вопросы, требующие ответа.

Google хочет использовать функции SERP, чтобы напрямую отвечать на вопросы. Эти функции являются окном в Сеть знаний или прямо или косвенно связаны с ней.

В этой статье объясняется, как Google создает панели знаний и как они работают.

Что такое панели знаний?

Сущности играют прямую или косвенную роль во многих поисковых запросах. Вот почему вы найдете разные варианты полей в поисковой выдаче для многих поисковых запросов.

Как только Google распознает, что с поисковым запросом в качестве темы сразу после того, как сущность спросила о панель знаний доставлен. Панель знаний также можно назвать блоком сущностей, и она предоставляется практически для всех типов сущностей.



Однако панель знаний предоставляется не для каждой сущности типа. Сущность должна быть зафиксирована в сети знаний.

Один из фундаментальных вопросов для SEO-специалистов — какие объекты включать в Google Knowledge Graph. Согласно Google, только именованные сущности из классов следующих типов сущностей в первую очередь записываются в График знаний.

  • Книги и книжные серии
  • Образовательные учреждения, правительство, местные магазины, компании
  • События
  • Фильмы и сериалы
  • Музыкальные группы и альбомы
  • Люди
  • Места
  • Спортивные команды
  • телевизионный сериал
  • Видеоигры и сериалы
  • Веб-сайты или домены

Однако не все объекты из этих классов связаны с панелью знаний, представленной в поисковой выдаче. Субъекты должны иметь определенную социальную значимость или авторитет в соответствующей области.

Классическую панель знаний можно узнать по кнопке «Поделиться» в верхней части панели.

Как Google создает панели знаний

Панели знаний не следует путать с бизнес-блоками. Они основаны не на Графике знаний, а на записи в Google Business. Насколько данные из Google Business также учитываются в Knowledge Graph, неясно, но не исключено.

Google использует разные шаблоны для панели знаний. Заполнители для содержимого в панели знаний различаются в зависимости от искомой сущности или типа сущности. Заполнители основаны на стандартных атрибутах соответствующего типа объекта.

Как Google определяет релевантность объекта для обслуживания панели знаний?

Критерии, по которым Google оценивает эту релевантность, четко не задокументированы или отсутствуют конкретные заявления от Google.

Википедия играет особую роль для объекта доказательства. Самый верный способ быть признанным в качестве юридического лица — это иметь запись в Википедии.

Но другие платформы, предоставляющие частично структурированные данные, такие как Soundcloud, также могут использоваться Google для идентификации сущностей, как показал взлом ключевого слова «SEO-услуги в Индии».

Как Google создает панели знаний

Там становится ясно, что SoundCloud использовался в качестве источника для обнаружения сущностей. Такие веб-сайты, как SoundCloud или Wikipedia, всегда представляют информацию в последовательной структуре. Это означает, что информацию можно легко извлечь с веб-сайтов без наценок.

Как Google создает панель знаний?

Панели знаний были впервые представлены в поисковой выдаче с введением сети знаний в 2012 году.

В патенте Google «Предоставление панелей знаний с результатами поиска» можно найти основную методологию и цель панели знаний. Цель для пользователей поисковой системы описывается следующим образом.

«Панели знаний могут улучшить возможности пользователей при поиске, в частности, для запросов, направленных на обучение, просмотр или открытие. Например, панель знаний предоставляет пользователям базовую фактическую информацию или сводку информации о конкретном объекте, указанном в поисковом запросе. Панели знаний могут помочь пользователям легко и естественно перемещаться по связанному содержимому. Панели знаний могут предоставлять новый контент, с которым пользователь иначе не мог бы столкнуться, не выбрав несколько результатов поиска. Панели знаний также могут помочь пользователям получать информацию быстрее, чем если бы пользователям приходилось щелкать несколько результатов поиска, чтобы получить информацию».

Вот выдержка из патента на методологию доставки панели знаний:

«Способы, системы и устройства, включая компьютерные программы, закодированные на компьютерном носителе данных, для обеспечения панелей знаний результатами поиска. В одном аспекте способ включает в себя получение результатов поиска, которые реагируют на полученный запрос. Фактическая сущность, на которую ссылается запрос, идентифицируется. Контент идентифицируется для отображения в панели знаний для фактической сущности. Контент включает в себя по меньшей мере один элемент контента, полученный из первого ресурса, и по меньшей мере один второй элемент контента, полученный из второго ресурса, отличного от первого ресурса. Предоставляются данные, которые вызывают представление идентифицированных результатов поиска и панели знаний на странице результатов поиска. Панель знаний представляет идентифицированный контент в области панели знаний, которая находится рядом с по крайней мере частью результатов поиска».

Основные функциональные возможности при предоставлении панели знаний можно резюмировать в следующих шагах процесса:

  1. Идентификация одной или нескольких релевантных сущностей в поисковом запросе
  2. Определение соответствующих источников для основных
  3. Создание релевантных результатов поиска относительно поискового запроса
  4. Проверьте, действительно ли поисковый запрос относится к фактическому основному
  5. entity Определение типа объекта для запрашиваемого основного объекта
  6. Выбор подходящего шаблона панели знаний, который соответствует одному определенному типу объекта.
  7. Идентификация релевантных элементов контента, связанных с основным объектом, из соответствующего и надежного источника.
  8. Определение другого элемента контента из другого источника.
  9. Заполнение заполнителей в выбранном шаблоне панели знаний выбранными элементами контента.
  10. Объединение результатов поиска и панели знаний на одной странице результатов поиска

Мне интересно осознавать, что каждому типу сущности назначается собственный шаблон панели знаний с соответствующими заполнителями.

Тип объекта соответствующего объекта, представленного панелью знаний, всегда указывается под именем объекта. В зависимости от того, какие стандартные атрибуты присвоены типу сущности и для каких атрибутов доступны значения, указывается содержимое в панели знаний.

Как Google создает панели знаний

Пример типа объекта «Канадский рэпер» в панели знаний музыканта Дрейка

Как Google создает изображения для панели знаний?

Что касается вопроса о том, какие изображения выбираются для панели знаний, я просмотрел некоторые патенты Google за последние несколько лет.

Выбор репрезентативных изображений

Этот патент описывает, как Google может выбирать репрезентативные изображения для сущностей типа «человек» для соответствующей панели знаний.

Шаги следующие:

  1. Доступ к выбору возможных изображений
  2. Кластер по сходству
  3. Определите самые популярные кластеры
  4. Определить, является ли изображение портретом или нет
  5. Ассигна портрет партитура
  6. Выберите наиболее репрезентативное изображение
  7. Показать изображение на панели знаний

Выбор возможных изображений, а также их группировка по категориям определяется в зависимости от близости к объекту, а также соотношения сторон. Весьма вероятно, что будут использоваться методы машинного обучения. Мы получаем представление о возможных категориях, глядя на поиск изображений.

Как Google создает панели знаний

Система и способ связывания изображений со семантическими объектами

Еще один интересный патент Google, связанный с изображениями и сущностями, описывает, как Google Images может собирать изображения для семантического предварительного отбора.

«Система и реализованный компьютером метод для связывания изображений с семантическими объектами и предоставления результатов поиска с использованием семантических объектов. База данных изображений содержит одно или несколько исходных изображений, связанных с одной или несколькими метками изображений. Компьютер может генерировать один или несколько документов, содержащих метки, связанные с каждым изображением. Анализ может быть выполнен на одном или нескольких документах, чтобы связать исходные изображения с семантическими объектами. Семантические объекты могут использоваться для предоставления результатов поиска. В ответ на получение целевого изображения в качестве поискового запроса целевое изображение может быть сравнено с исходными изображениями для идентификации похожих изображений. Семантические объекты, связанные с подобными изображениями, могут использоваться для определения семантического объекта для целевого изображения. Семантическая сущность для целевого изображения может использоваться для предоставления результатов поиска в ответ на поиск, инициированный целевым изображением».

В этом патенте изображения помечены атрибутами. с помощью которых изображения могут быть назначены конкретным объектам. Эти атрибуты изначально идентифицируются посредством распознавания исходного изображения. Дополнительные атрибуты добавляются через атрибуты похожих изображений и похожих сущностей, предположительно одного типа. Так раскрывается смысл картины.

Эти патенты описывают некоторые подходы к тому, как Google может указывать изображения для панелей знаний. На мой взгляд, источник изображения также имеет решающее значение, какое изображение Google выбирает наиболее релевантное изображение для объекта и, таким образом, использует его в панели знаний.

К популярным источникам изображений людей относятся Викиданные, Википедия, Викимедиа, профили в социальных сетях (например, LinkedIn, Twitter) и известные журналы. Неясно, в какой степени ранжирование в поиске изображений коррелирует с выбором изображений для панели знаний.

Влияние сети знаний быстро растет

Влияние функций SERP увеличивается с каждым годом, а вместе с ним и влияние сети знаний на результаты поиска. Классические синие ссылки теряют все больше внимания и, соответственно, актуальности.

Сущности находятся в центре Графа знаний и будут оказывать все большее влияние на поисковую выдачу.

Что касается голосового поиска, функции SERP, такие как избранные фрагменты и панели знаний, также играют важную роль.

Изменения в поисковой выдаче из-за обновления MUM уже можно увидеть, как и все более важную роль поиска на основе сущностей.

Поэтому SEO-специалисты больше не должны воспринимать эту тему как «приятную». График знаний должен быть включен в ваши стратегии SEO.


Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору, а не обязательно поисковой системе. Штатные авторы перечислены здесь.


Новое в поисковой системе

Об авторе

Как Google создает панели знаний

Олаф Копп — специалист по интернет-маркетингу с более чем 15-летним опытом работы в Google Ads, SEO и контент-маркетинге. Он является соучредителем, директором по развитию бизнеса и руководителем SEO в немецком агентстве интернет-маркетинга Aufgesang GmbH. Олаф Копп — автор, подкастер и всемирно признанный отраслевой эксперт в области семантического SEO, EAT, стратегий контент-маркетинга, управления путешествием клиентов и создания цифрового бренда. Он является соорганизатором PPC-Event SEAcamp и ведущим подкастов OM Cafe и Content-Kompass (на немецком языке).

———————————————————————————-

Аналитическая информация для руководителей и специалистов SEO, SMM. Продвижение сайта в Яндекс, Google, Вконтакте и других социальных сетях. Обучение востребованным профессиям в сфере IT. Настройка рекламных компаний в интернет. Маркетинг. Анализ рынка. Полезные секреты проведения рекламных компаний. Все для PR-менеджера.

Информация для Вас была полезна?
0
0
0
0
0
0
0

Похожие статьи

Кнопка «Наверх»