Knowledge Graph là gì? Cách tạo sơ đồ tri thức Google cho website

Bạn có tò mò muốn biết Knowledge Graph là gì và tại sao nó lại được coi là một công nghệ đột phá trong thế giới dữ liệu? Trong bài viết này, SEOTCT sẽ giải thích một cách đơn giản về kiến thức đồ thị, những lợi ích chính của nó và cách nó đang thay đổi cách chúng ta xử lý thông tin.

Knowledge Graph là gì?

Kiến thức đồ thị (Knowledge Graph – KG) là một dạng cơ sở dữ liệu tri thức sử dụng mô hình dữ liệu đồ thị để biểu diễn và vận hành thông tin. Nó bao gồm các mô tả liên kết về các thực thể – đối tượng, sự kiện, tình huống hoặc khái niệm trừu tượng – cũng như mã hóa ngữ nghĩa tự do hoặc mối quan hệ nền tảng của các thực thể này.

Hãy tưởng tượng một mạng lưới phức tạp kết nối các thực thể như người, địa điểm, sự kiện, ý tưởng hoặc bất kỳ thứ gì khác. Mỗi thực thể được đại diện bởi một nút trong mạng lưới, và mỗi mối quan hệ giữa các thực thể được thể hiện bằng một cạnh nối các nút đó lại với nhau.

Ví dụ:

• Thực thể: John Doe, Google, New York City
• Mối quan hệ: John Doe làm việc tại Google, Google có trụ sở tại New York City.

Bằng cách sử dụng kiến thức đồ thị, chúng ta có thể xây dựng một bản đồ kiến thức chi tiết, cho phép chúng ta hiểu rõ hơn các mối quan hệ giữa các thực thể và khai thác thông tin một cách hiệu quả hơn.

Kiến thức đồ thị so với các cấu trúc dữ liệu khác

Kiến thức đồ thị có nhiều điểm khác biệt so với các cấu trúc dữ liệu truyền thống như cơ sở dữ liệu quan hệ:

• Sự linh hoạt: Kiến thức đồ thị có thể dễ dàng kết nối các thực thể với nhau theo bất kỳ cách nào, cho phép chúng ta mô tả các mối quan hệ phức tạp hơn.
• Khả năng mở rộng: Kiến thức đồ thị có thể dễ dàng mở rộng để thêm các thực thể và mối quan hệ mới mà không ảnh hưởng đến cấu trúc cơ bản.
• Hiểu biết ngữ nghĩa: Kiến thức đồ thị giúp chúng ta hiểu rõ hơn ý nghĩa của dữ liệu, cho phép chúng ta suy luận và khám phá kiến thức mới.

Ví dụ:

• Cơ sở dữ liệu quan hệ: Một bảng dữ liệu về khách hàng có thể chứa thông tin về tên, địa chỉ, số điện thoại, … Tuy nhiên, nó không thể dễ dàng thể hiện các mối quan hệ phức tạp như “khách hàng này đã mua sản phẩm này” hoặc “khách hàng này đã xem xét sản phẩm này”.
• Kiến thức đồ thị: Kiến thức đồ thị có thể dễ dàng thể hiện các mối quan hệ phức tạp như vậy bằng cách kết nối các thực thể “khách hàng,” “sản phẩm,” “xem xét,” ,….

Lợi ích chính của kiến thức đồ thị

• Nâng cao khả năng hiểu biết về dữ liệu: Kiến thức đồ thị cho phép chúng ta hiểu rõ hơn các mối quan hệ giữa dữ liệu, từ đó có thể đưa ra những quyết định chính xác hơn.
• Cải thiện khả năng tích hợp dữ liệu: Kiến thức đồ thị giúp chúng ta dễ dàng kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra một bức tranh tổng thể về thông tin.
• Thúc đẩy khám phá kiến thức: Kiến thức đồ thị có thể được sử dụng để xác định các mẫu, phát hiện các mối quan hệ ẩn và tạo ra kiến thức mới.
• Tăng cường khả năng ứng dụng thông minh: Kiến thức đồ thị là nền tảng cho nhiều ứng dụng thông minh như tìm kiếm thông minh, trả lời câu hỏi, hệ thống đề xuất và nhiều hơn nữa.

Những nét đặc trưng của Knowledge Graph

Knowledge Graph là một cấu trúc dữ liệu đặt biệt được sử dụng để biểu diễn tri thức và thông tin trong một hệ thống. Dưới đây là những thông tin chi tiết về nét đặc trưng của Knowledge Graph, bao gồm các đặc điểm của Knowledge Graph và sự tiêu chuẩn hóa mà SEOTCT giới thiệu đến bạn đọc: 

• Cơ sở dữ liệu: Knowledge Graph là một cơ sở dữ liệu, cho phép truy vấn dữ liệu thông qua các truy vấn cấu trúc, Điều này có là người dùng có thể thể tìm kiếm thông tin cụ thể bằng cách sử dụng các truy vấn được định dạng theo một cấu trúc nhất định
• Đồ thị: Knowledge Graph có thể được phân tích như bất kỳ cấu trúc dữ liệu mạng nào khác. Nó sử dụng các khái niệm như đỉnh (vertex) và cạnh (edge) để biểu diễn các mối quan hệ giữa các đối tượng. Điều này cho phép các phân tích phức tạp và khám phá thông tin từ nhiều góc độ khác nhau.
• Cơ sở tri thức: Knowledge Graph mang ngữ nghĩa chính thức và có thể được sử dụng để diễn giải dữ liệu và suy ra các sự kiện mới. Điều này có nghĩa là Knowledge Graph không chỉ lưu trữ thông tin mà còn cung cấp khả năng hiểu và suy luận trên dữ liệu đó. Cấu trúc tri thức giúp cho việc tổ chức, tìm kiếm và sử dụng thông tin trở nên hiệu quả hơn.

RDF (Resource Description Framework): Knowledge Graph được thể hiện trong RDF, là một tiêu chuẩn của W3C để biểu diễn tri thức trên web. RDF cung cấp một cách linh hoạt và mạnh mẽ để mô tả tri thức và các mối quan hệ giữa các đối tượng. Nó là một framework tốt nhất để tích hợp, hợp nhất, liên kết và sử dụng lại dữ liệu trong Knowledge Graph.

• Tính nhanh chóng: Tiêu chuẩn RDF và OWL trong mạng ngữ nghĩa (Semantic Web) cho phép hiển thị ứng dụng thuận lợi các loại dữ liệu và nội dung khác nhau. Điều này đảm bảo tính linh hoạt và khả năng mở rộng của Knowledge Graph trong việc xử lý và truy xuất thông tin.
• Hiệu suất: Knowledge Graph đã được chứng minh hiệu quả trong việc quản lý các biểu đồ lớn với hàng tỉ dữ kiện và thuộc tính. Các thông số kỹ thuật của nó đã được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất cao và khả năng mở rộng.
• Khả năng tương tác: Knowledge Graph cung cấp một loạt các thông số kỹ thuật cho việc tuần tự hóa dữ liệu, truy cập (giao thức SPARQL cho điểm cuối), quản lý (SPARQL Graph Store), và liên kết dữ liệu. Việc sử dụng các thông số nhận dạng duy nhất trên toàn cầu giúp thuận lợi cho việc tích hợp và xuất bản dữ liệu.
• Tiêu chuẩn hóa: Knowledge Graph tuân thủ các tiêu chuẩn của cộng đồng W3C (World Wide Web Consortium). Điều này đảm bảo rằng Knowledge Graph đáp ứng được yêu cầu của các đối tượng sử dụng khác nhau. Qua quy trình tiêu chuẩn hóa của W3C, các nhà phân tích, chuyên gia quản lý dữ liệu doanh nghiệp và các nhóm vận hành hệ thống có thể tin cậy vào tính nhất quán và khả năng tương thích của Knowledge Graph.

Knowledge Graph có ảnh hưởng tới SEO? 

Knowledge Graph có một phần ảnh hưởng đến SEO. Được giới thiệu vào năm 2012, Knowledge Graph của Google nhằm cung cấp các kết quả tìm kiếm hữu ích và phù hợp cho người dùng bằng cách sử dụng kỹ thuật tìm kiếm theo ngữ nghĩa. Và sau đây là một số mô tả chi tiết về sự ảnh hưởng Knowledge Graph đến SEO.

• Hiển thị kiến thức ngữ nghĩa: Knowledge Graph cho phép Google hiển thị thông tin ngữ nghĩa trực tiếp trong kết quả tìm kiếm. Thay vì chỉ hiển thị các liên kết, Google sẽ hiển thị các thông tin cụ thể về thực thể, như thông tin đóng góp, hình ảnh, mối quan hệ và bổ sung. Điều này có thể làm giả lượng nhấp chuột vào các kết quả thông thường và ảnh hưởng đến việc tối ưu hóa trang web để thu hút sự chú ý của người dùng
• Tăng khả năng hiển thị đoạn mô tả: Với Knowledge Graph, Google có khả năng biến một cụm từ truy vấn thành một thực thể mô tả chính xác. Điều này cho phép Google hiển thị đoạn mô tả cụ thể và phù hợp với ý định của người dùng. Khi đoạn mô tả được hiển thị, nó có thẻ gây ảnh hưởng đến tỷ lệ nhấp chuột và lưu lượng trang web.
• Cạnh tranh với thông tin ngữ nghĩa: Knowledge Graph giúp Google hiểu ngữ cảnh của truy vấn và gán ý nghĩa cụ thể cho ý định của người dùng. Điều này có nghĩa là Google có khả năng cung cấp trực tiếp thông tin mà người dùng đang tìm kiếm, thay vì chỉ hiển thị các kết quả từ các trang web khác. Điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến lưu lượng truy cập và sự cạnh tranh với các trang web khác trong việc cung cấp thông tin ngữ nghĩa.
• Ưu tiên thông tin từ Knowledge Graph: Để đáp ứng chính xác hơn các loại truy vấn, Google sẽ ưu tiên tìm kiếm thông tin từ Knowledge Graph trước tiên. Nếu thông tin không có sẵn trong Knowledge Graph, Google mới tìm kiếm thông tin trên các trang web khác. Điều này có thể làm giảm khả năng xuất hiện của các trang web trong kết quả tìm kiếm, đặc biệt đối với các truy vấn liên quan đến các thực thể đã được phân loại trong Knowledge Graph.

Những lợi ích khác của Knowledge Graph

Knowledge Graph mang lại nhiều lợi ích khác ngoài việc ảnh hưởng đến SEO. Hiểu được những lợi ích khác của Knowledge Graph sẽ giúp bạn tận dụng một cách tối ưu nhất

Tổ chức thông tin phi cấu trúc: Knowledge Graph cho phép tổ chức lượng lớn những thông tin phi cấu trúc được tạo ra hàng ngày bởi các nhà xuất bản. Bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn ngữ nghĩa, biểu đồ này có thể liên kết kiến thức với ngôn ngữ một cách trực tiếp. Ngôn ngữ cung cấp phương pháp để truy cập vào biểu đồ bằng cách sử dụng các khái niệm được liên kết với nhau dựa trên cơ sở tri thức công cộng.

Phân loại và gắn thẻ nội dung: Knowledge Graph cho phép bạn tạo cấu trúc và gắn thẻ đúng cho nội dung được sản xuất. Bằng cách áp dụng gắn thẻ nhất quán, bạn có thể thực hiện các hoạt động sau trên biểu đồ:

Xác định các chủ đề thịnh hành cho từng cụm từ thông qua phân tích.

• Cải thiện trải nghiệm người dùng.
• Tạo báo cáo và trang tổng quan bằng cách sử dụng các chủ đề và chủ đề phụ để hiểu độc giả và cải thiện nội dung.
• Huấn luyện mô hình và công cụ sử dụng dữ liệu riêng để đề xuất nội dung phù hợp hơn.
• Giúp Google và các công cụ tìm kiếm khác hiểu và xử lý nội dung của bạn một cách hiệu quả hơn.

Hướng dẫn cách tạo sơ đồ tri thức Google cho Website 

Việc đưa nội dung của bạn vào Knowledge Graph để bạn trở thành người có thẩm quyền với chủ đề này. Thì đầu tiên bạn cần tìm hiểu người dùng tìm kiếm bằng cách nghiên cứu từ khóa, sau đó viết nội dung hữu ích và đảm bảo website của bạn được tối ưu thân thiện với người dùng và thiết bị.

Sử dụng Schema Markup trên trang web của bạn: Sử dụng Schema Markup giúp Google dễ dàng hiểu nội dung hơn bằng cách đánh dấu các yếu tố quan trọng. Bằng cách ghi nhớ và đánh dấu dữ liệu cấu trúc theo định dạng Schema.org, bạn có thể cung cấp thông tin liên quan như con người, tổ chức, doanh nghiệp địa phương. Những dữ liệu được đánh dấu bằng Schema sẽ được Knowledge Graph sử dụng để cung cấp thông tin.

Đăng ký Google My Business: Đăng ký Google My Business giúp doanh nghiệp của bạn hiển thị trên Google Maps và kết quả tìm kiếm. Mặc dù không thể chắc chắn rằng việc đăng ký Google My Business sẽ đưa bạn vào Knowledge Graph, nhưng cung cấp dữ liệu có cấu trúc cho Google My Business có thể tăng cơ hội của bạn được hiển thị trên Knowledge Graph. Đảm bảo cung cấp chính xác thông tin như tên, địa chỉ, số điện thoại trên trang web và mạng xã hội của bạn.

Tạo mục trên Wikidata: Wikidata là nơi lưu trữ dữ liệu cho Wikipedia và các trang web Wikimedia khác. Các dữ liệu trong Google Knowledge Graph lớn phần được thu thập từ Wikidata. Nếu bạn chưa từng xuất hiện trên Wikipedia, bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo một mục trên Wikidata. Tạo mục trên Wikidata khá đơn giản, chỉ cần tuân thủ các quy tắc và chính sách của nền tảng này.

Xác minh tài khoản truyền thông: Việc nhanh nhất để Google nhận ra bạn là thông qua các trang mạng xã hội như Facebook, YouTube, Google+, và các tài khoản truyền thông khác. Ngay cả khi Google không thể tìm thấy trang web của bạn, nếu tài khoản truyền thông của bạn đã được xác minh trước đó, bạn vẫn có thể xuất hiện trên Knowledge Graph.

Những câu hỏi thường gặp về kiến thức đồ thị

• Kiến thức đồ thị được sử dụng như thế nào trong Google Search?

Google Knowledge Graph là một ví dụ tuyệt vời về cách kiến thức đồ thị được sử dụng để nâng cao kết quả tìm kiếm. Khi bạn tìm kiếm một thực thể cụ thể, Google Knowledge Graph cung cấp các thông tin liên quan đến thực thể đó, chẳng hạn như tên đầy đủ, ngày sinh, quốc tịch,…. Nó cũng có thể hiển thị các mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau, chẳng hạn như “John Doe là CEO của Google.”

• Kiến thức đồ thị có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống đề xuất như thế nào?

Kiến thức đồ thị có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống đề xuất bằng cách phân tích các mối quan hệ giữa người dùng, sản phẩm và dịch vụ.

Ví dụ, nếu một người dùng đã mua một sản phẩm nhất định, kiến thức đồ thị có thể đề xuất các sản phẩm tương tự hoặc các sản phẩm bổ sung.

• Kiến thức đồ thị có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu như thế nào?

Kiến thức đồ thị có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bằng cách xác định các mẫu, phát hiện các mối quan hệ ẩn và tạo ra những hiểu biết sâu sắc.

Ví dụ, kiến thức đồ thị có thể được sử dụng để xác định các mối quan hệ giữa các bệnh, các yếu tố nguy cơ và các phương pháp điều trị.

• Kiến thức đồ thị khác với cơ sở dữ liệu quan hệ như thế nào?

Kiến thức đồ thị linh hoạt hơn cơ sở dữ liệu quan hệ vì nó có thể thể hiện các mối quan hệ phức tạp hơn. Kiến thức đồ thị cũng có thể dễ dàng mở rộng để thêm các thực thể và mối quan hệ mới.

• Kiến thức đồ thị được sử dụng trong các ứng dụng thực tế nào?

Kiến thức đồ thị được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm tìm kiếm thông minh, trả lời câu hỏi, hệ thống đề xuất, quản lý kiến thức và nhiều hơn nữa.

Kết luận

Kiến thức đồ thị là một công nghệ đầy hứa hẹn với tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta xử lý thông tin. Hãy theo dõi trang web https://seotoanquoc.com/ để cập nhật những kiến thức mới nhất về kiến thức đồ thị và các ứng dụng của nó. Bạn cũng có thể tham gia thảo luận bằng cách để lại bình luận, chia sẻ bài viết hoặc đọc thêm các bài viết khác trên trang web của chúng tôi.