Los gráficos de conocimiento existen desde hace mucho tiempo y han demostrado ser valiosos en sitios de redes sociales, instituciones de patrimonio cultural y otras empresas.

Un gráfico de conocimiento es una colección de relaciones entre entidades definidas utilizando un vocabulario estandarizado.

Estructura los datos de manera significativa, lo que permite mayores eficiencias y precisión en la recuperación de información.

LinkedIn, por ejemplo, utiliza un gráfico de conocimiento para estructurar e interconectar datos sobre sus miembros, trabajos, títulos y otras entidades. Utiliza su gráfico de conocimiento para mejorar sus sistemas de recomendación, funciones de búsqueda y otros productos.

El gráfico de conocimiento de Google es otro gráfico de conocimiento muy conocido que impulsa los paneles de conocimiento y nuestra experiencia de búsqueda moderna.

En los últimos años, los gráficos de conocimiento de contenido, en particular, se han vuelto cada vez más populares dentro de la industria del marketing debido al aumento del SEO semántico y las experiencias de búsqueda impulsadas por la IA.

¿Qué es un gráfico de conocimiento de contenido?

Un gráfico de conocimiento de contenido es un tipo especializado de gráfico de conocimiento.

Es una capa de datos estructurada y reutilizable de las entidades de su sitio web, sus atributos y su relación con otras entidades de su sitio web y más allá.

En un gráfico de conocimiento de contenido, las entidades de su sitio web y sus relaciones se pueden definir utilizando un vocabulario estandarizado como Schema.org y expresarse como triples del Marco de descripción de recursos (RDF).

Los tripletes RDF se representan como declaraciones “sujeto-predicado-objeto” e ilustran cómo una entidad (sujeto) se relaciona con otra entidad o un valor simple (objeto) a través de una propiedad específica (predicado).

Por ejemplo, yo, Martha van Berkel, trabajo para Schema App. Esto se indica en texto plano en nuestro sitio web y podemos usar Schema.org para expresarlo en JSON-LD, lo que permite a las máquinas comprender declaraciones RDF sobre entidades.

El contenido de su sitio web está lleno de entidades relacionadas entre sí.

Cuando utiliza Schema Markup para describir las entidades de su sitio y sus relaciones con otras entidades, esencialmente las expresa como tripletas RDF que forman su gráfico de conocimiento de contenido.

Claro, es posible que estemos simplificando un poco el proceso, ya que hay algunos pasos más para crear un gráfico de conocimiento de contenido.

Pero antes de comenzar a crear un gráfico de conocimiento de contenido, debe comprender por qué está creando uno y cómo su equipo puede beneficiarse de él.

Los gráficos de conocimiento del contenido impulsan la comprensión semántica para los motores de búsqueda

En los últimos años, los motores de búsqueda han pasado de la búsqueda léxica a la semántica. Esto significa menos concordancia de palabras clave y más concordancia de entidades relevantes.

Esta comprensión semántica es aún más beneficiosa en la era de los motores de búsqueda basados ​​en inteligencia artificial como Gemini, SearchGPT y otros.

Su gráfico de conocimiento de contenido muestra todas las relaciones entre las entidades de su sitio web y en toda la web, lo que proporciona a los motores de búsqueda un mayor contexto y comprensión de los temas y entidades mencionados en su sitio web.

También puede conectar las entidades dentro de su gráfico de conocimiento de contenido con entidades conocidas que se encuentran en bases de conocimiento externas autorizadas como Wikipedia, Wikidata y Knowledge Graph de Google.

Esto se conoce como vinculación de entidades y puede agregar aún más contexto a las entidades mencionadas en su sitio, desambiguándolas aún más.

Ejemplo de vinculación de una entidad a bases de conocimiento externas autorizadas mediante Schema Markup (Imagen del autor, noviembre de 2024)

En última instancia, su gráfico de conocimiento del contenido permite a los motores de búsqueda comprender explícitamente la relevancia de su contenido para la consulta de búsqueda de un usuario, lo que genera resultados de búsqueda más precisos y útiles para los usuarios y tráfico calificado para su organización.

Los gráficos de conocimiento de contenido pueden reducir las alucinaciones de la IA

Más allá del SEO, los gráficos de conocimiento del contenido también son cruciales para mejorar el rendimiento de la IA. A medida que las empresas adoptan más tecnologías de inteligencia artificial, como los chatbots de inteligencia artificial, combatir las alucinaciones de inteligencia artificial es ahora un factor clave para el éxito.

Si bien los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden utilizar patrones y probabilidades para generar respuestas, carecen de la capacidad de verificar hechos, lo que da como resultado respuestas erróneas o especulativas.

Los gráficos de conocimiento del contenido, por otro lado, se crean a partir de fuentes de datos confiables como su sitio web, lo que garantiza la credibilidad y precisión de la información.

Esto significa que el gráfico de conocimiento de contenido que ha creado para impulsar el SEO también se puede reutilizar para fundamentar a los LLM en conocimientos estructurados, verificados y específicos de un dominio, lo que reduce el riesgo de alucinaciones.

Los gráficos de conocimiento del contenido se basan en información objetiva sobre entidades relacionadas con su organización, lo que los convierte en una excelente fuente de datos para obtener información valiosa sobre el contenido.

Los gráficos de conocimiento del contenido pueden impulsar estrategias de contenido

El contenido de alta calidad es una de las piedras angulares de un buen SEO. Sin embargo, los especialistas en marketing de contenidos a menudo se enfrentan al desafío de descubrir dónde están las brechas en su contenido existente sobre las entidades y temas para los que desean generar tráfico.

Los gráficos de conocimiento de contenido tienen la capacidad de proporcionar a los equipos de contenido una visión holística de sus entidades para obtener información útil para informar su estrategia de contenido. Profundicemos más.

Obtenga una visión holística de las entidades en todo su contenido

Tradicionalmente, los equipos de marketing de contenidos auditaban manualmente o utilizaban una hoja de cálculo o una base de datos relacional (tablas, filas y columnas) para administrar su contenido. El problema de una base de datos relacional es su falta de significado semántico.

Por ejemplo, una tabla podría capturar el título, la URL, el autor, la meta descripción, el recuento de palabras y el tema de un artículo. Sin embargo, no puede capturar entidades mencionadas en un artículo de texto sin formato.

Si desea saber qué páginas de su sitio web mencionan actualmente un producto antiguo que ya no ofrece, identificar estas páginas es difícil y muy manual.

Los gráficos de conocimiento del contenido, por otro lado, proporcionan un sistema de categorización multidimensional para su contenido.

Cuando se crean utilizando el vocabulario de Schema.org, los tipos y propiedades detallados le permiten capturar las conexiones entre diferentes piezas de contenido basadas en entidades y taxonomía.

Por ejemplo, una publicación de blog en su sitio web probablemente aparecerá en su gráfico de conocimiento de contenido como BlogPosting con propiedades como autor, editor, menciones, fecha de publicación, fecha de modificación, audiencia, citas y más.

Estas propiedades conectan el artículo de su blog (una entidad) con otras entidades que haya definido en su sitio. El autor de un artículo específico es una persona que podría haber definido en una página de Autor.

Su artículo podría mencionar un producto o servicio que haya definido en otras páginas de su sitio.

Ejemplo de un gráfico de conocimiento de contenido que muestra cómo una publicación de blog se conecta con otras entidades a través de las propiedades de Schema.org (Imagen del autor, noviembre de 2024)

Para los equipos de marketing que tienen que gestionar grandes volúmenes de contenido, estructurar su contenido en un gráfico de conocimiento de contenido puede brindarles una visión más holística de su contenido y entidades.

Puede realizar fácilmente una auditoría de contenido para descubrir qué existe en su sitio web sin auditar manualmente el sitio ni actualizar una hoja de cálculo.

Esto, a cambio, le permite realizar análisis de contenido con facilidad y obtener información más profunda sobre su contenido.

Obtenga una visión más profunda de su contenido

Con una vista holística proporcionada por su gráfico de conocimiento de contenido, puede auditar fácilmente su contenido y entidades para identificar brechas y oportunidades para mejorar su estrategia de contenido.

Ejemplo 1: Quiere fortalecer su EEAT para autores específicos en su sitio. Su gráfico de conocimiento de contenido mostrará:

• Todo el contenido que este autor ha creado, editado o contribuido.
• Cómo se relaciona el autor con su organización y otras entidades reconocidas.
• Función del autor, puesto de trabajo, premios, credenciales y certificaciones.

Esta vista unificada puede brindarle a su equipo una descripción general amplia de este autor e identificar oportunidades de contenido para mejorar la autoridad temática del autor en su sitio.

Ejemplo 2: Su organización quiere eliminar todas las menciones a los protocolos COVID-19 de su sitio web.

Puede consultar su gráfico de conocimiento de contenido para identificar contenido anterior que mencione el tema “COVID-19” y evaluar la relevancia y necesidad de cada mención antes de eliminarla de su contenido.

Este enfoque específico puede permitirle a su equipo perfeccionar su contenido sin invertir demasiado tiempo en revisiones manuales.

Dado que los gráficos de conocimiento de contenido creados con Schema.org se expresan como triples RDF, puede usar el lenguaje de consulta SPARQL para averiguar en qué páginas se menciona una entidad específica o cuánto contenido tiene sobre una entidad o tema específico.

Esto ayudará a su equipo a responder preguntas estratégicas como:

• ¿Qué entidades no están representadas en el contenido de su sitio web?
• ¿Dónde se puede crear contenido adicional para mejorar la cobertura de la entidad?
• ¿Qué contenido existente debería mejorarse?

Más allá de sus beneficios de SEO e IA, los gráficos de conocimiento de contenido tienen el potencial de ayudar a los equipos de marketing de contenido a realizar análisis de contenido con mayor eficiencia y precisión.

Es hora de empezar a invertir en gráficos de conocimiento de contenido

Hoy en día, los gráficos de conocimiento de contenido representan un cambio de pensar en la creación de contenido como el trabajo de un administrador de contenido a la oportunidad para que los profesionales de SEO creen una fuente de datos de contenido interconectada que responda preguntas e identifique oportunidades para el equipo de contenido.

Es una tecnología crucial para las organizaciones que buscan diferenciarse en un panorama digital cada vez más complejo.

Invertir en gráficos de conocimiento de contenido ahora posiciona a su organización a la vanguardia del SEO y la optimización de contenido, brindándole las herramientas para afrontar los desafíos del mañana.

Y todo comienza con la implementación del marcado de esquema semántico en su sitio.

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Imagen de portada: optimarc/Shutterstock