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Gráfico de conocimiento de Google (Knowledge Graph) en los Resultados de Búsqueda

Una nueva era comenzó para Google Local, en mayo de 2012, cuando el Knowledge Graph (Gráfico de Conocimiento) fue añadido al motor de búsqueda de Google.

Qué es el Gráfico de Conocimiento (Knowledge Graph) de Google

El Knowledge Graph es una base de conocimiento creada por Google para mejorar los resultados obtenidos con su motor de búsqueda. Esta base canónica incluye datos de personas, lugares y cosas y de qué modo estas entidades están relacionadas.

Para ello, Google emplea información de búsqueda semántica recolectada a través de diferentes fuentes de información como Wikipedia, Freebase y CIA Wordl Fatcbook. Un paso más de Google hacia su ambiciosa misión, que no es otra que organizar la información del mundo para hacerla universalmente accesible y útil.

Si bien el Knowledge Graph no acabó con la necesidad de Google de recurrir a otras fuentes de información, sí le dio la flexibilidad de construir nuevos canales de datos y plataformas donde los usuarios podrían contribuir añadiendo información. Estas plataformas incluyen Google Map Maker (que permite añadir y actualizar información geográfica), Google My Business y Google+.

Lo que permite a Google todo esto es la construcción de una base de datos con información de negocios locales que no para de crecer cada minuto.

 

Los resultados de búsqueda del Knowledge Graph de Google

El Knowledge Graph, emulando el cerebro humano, lo que pretende es llegar entender lo que busca el usuario, más allá de una simple cadena de palabras clave y servirle un resultado de búsqueda más rico y con un mayor valor. El objetivo es resolver la consulta del usuario ofreciéndole información relacionada para que este no tenga que realizar nuevas búsquedas.

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Los resultados de búsqueda del Knowledge Graph de Google se muestran en una caja gris que aparece cuando hacemos una consulta en Google.

 

Búsquedas basadas en entidades (Búsqueda semántica)

Ya no es suficiente relacionar las búsquedas con las palabras clave contenidas en los documentos de sus índices sino que lo buscadores, además, deben entender cómo están conectados los datos contenidos en estos documentos.

La búsqueda basada en palabras clave está dando paso a las búsquedas basadas en entidades, lo que denominamos búsqueda semántica. Esto quiere decir que si quieres aparecer en los resultados de búsqueda deberás cuidar la calidad interna de los datos incluidos en tu página web para que los buscadores sean capaces de detectar todas las entidades de su contenido.

Cómo hacen los buscadores para extraer las entidades de tu contenido

Los motores de búsqueda extraen información de la entidades de tu contenido de dos formas:

  • Implícita: la información se infiere del texto de la página mediante técnicas de recuperación de información como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano
  • Explícita: mediante el marcado de datos estructurados de Schema.org.

Datos estructurados

Google, Bing, Yahoo! y Yandex unieron esfuerzos para elaborar Schema.org, un vocabulario mediante el cual podemos implementar el marcado HTML de páginas web. Si quieres aparecer en el Knowledge Graph deberás crear algunas marcas de datos estructurados de Schema.org en tus sitios.

Schema.org alberga una colección de esquemas de marcado de datos estructurados que ayudan a los motores de búsqueda a comprender la información contenida en los documentos HTML, permitiéndoles identificar entidades y definir las relaciones entre ellas.

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Aquí tienes una herramienta para crear el código que necesitas incluir en tu sitio para marcar tus datos: schema-creator.org

 

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