El Gráfico de Conocimiento de Google es una mejora del resultado natural de búsqueda de Google, ya que es un componente de búsqueda universal y ampliado. Los resultados de numerosas fuentes se transmiten gráficamente en el Knowledge Graph, que se muestra en una sección especial de las SERP.
¿Cuál es el mecanismo de Google Knowledge Graph?
Con el Knowledge Graph de Google, los datos se almacenan como entidades (nodos) y aristas en el modelo de base de datos de grafos. Las entidades incluyen cosas o conceptos específicos como personas, lugares y cosas, así como intangibles como ideas, películas, programas de televisión y otras cosas.
Los bordes que conectan cada nodo con otras entidades crean una jerarquía no lineal de estructuras de datos que representa el vínculo entre los nodos. Al almacenar la información en múltiples formatos, Google puede seleccionar mejor el resultado correcto para mostrar. Google amplía continuamente la web explorándola tanto implícita como abiertamente.
Cuando un usuario escribe una pregunta en el cuadro de búsqueda, los algoritmos de Google exploran rápidamente el Gráfico de Conocimiento para descubrir el resultado más relevante. Para ello, comprenden la semántica de las palabras del usuario. La mayoría de las veces, las consultas se responden directamente en las páginas de resultados de búsqueda sin necesidad de hacer clic en ninguno de los enlaces que se muestran en ellas de forma destacada.
El Gráfico del Conocimiento es el principal responsable de que las SERP incluyan regularmente resultados enriquecidos. Sin embargo, el Knowledge Panel Graph ha cautivado en gran medida la atención de todo el mundo porque es estéticamente agradable y ocupa mucho espacio en la SERP.
¿Qué aporta el Knowledge Graph al SEO?
El uso del Knowledge Graph para los sitios web y el SEO tiene ventajas e inconvenientes. Los sitios web con una cuota máxima de información pueden experimentar un descenso del tráfico procedente de las consultas de búsqueda genéricas porque los consumidores no suelen necesitar hacer clics adicionales para encontrar la información. La pérdida de ingresos por publicidad también puede derivarse de este descenso. Sin embargo, Google en un Gráfico de Conocimiento con un enlace de texto o imagen suele considerarse bueno.
El lenguaje de marcado debe añadirse al contenido para aumentar la posibilidad de que aparezca en un Gráfico de Conocimiento. Estos datos deben ser precisos y actuales. No hay garantía de que el gráfico incluya su sitio web. El algoritmo de Google determina la visualización.
Conclusión: Es hora de aprovechar la ventaja
Google emplea muchos datos e información del Gráfico de Conocimiento para mostrar a los usuarios cómo se relacionan los hechos, las personas y las ubicaciones y proporcionar resultados de búsqueda más precisos y pertinentes.
Los resultados del Knowledge Graph se correlacionan con el algoritmo principal para acreditar los resultados de búsqueda relevantes y hacerlos accesibles a los usuarios. Google proporcionará estas respuestas directamente en la página de resultados de búsqueda, ahorrando tiempo al usuario.
Por encima de todo, hay que centrarse en los usuarios y ofrecerles una excelente experiencia de uso.
Espero que este artículo te haya ayudado a echar un vistazo preliminar a lo que es Google Knowledge Graph. Para ver más artículos relacionados, visita nuestra página del blog.
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