Gráficas de conocimiento: ¿Qué son y cómo las utilizan los SEOs?

¿Qué es la gráfica de conocimiento?

De forma simple, una gráfica de conocimiento es un gran mapa de conexiones. Por ejemplo, si comienzas con una banana y haces una lluvia de ideas sobre eso en una hoja de papel, puedes obtener una gran variedad de conceptos como desayuno, pan de plátano, árboles, comercio justo, amarillo, resbalarse, macacos… la lista es casi interminable. Si algo tan singular y sencillo como una banana tiene todas estas conexiones, solo imagina cuántas conexiones habría si hicieras esto para todo lo que hay en existencia. Bueno, eso es exactamente lo que hace una gráfica de conocimiento. Toma información de internet y hace relaciones de “mapas mentales” sinónimos, connotaciones y dobles significados para proporcionar la información relevante que uno debería necesitar para contextualizar su punto inicial.

La historia de las gráficas de conocimiento

La idea de una red semántica había sido una aspiración desde su concepción. Sin embargo, el concepto de gráfica de conocimiento en sí fue acuñado apenas en 1972 en la literatura académica por Edward W. Schneider. Después, una gráfica de conocimiento específica de temas o “redes semánticas comenzaron a tomar lugar, con organizaciones como Wordnet y Geonames. Esto evolucionó en gráficas de conocimiento más generales que aprovecharon Wikipedia, como DBpedia, y las bases de datos públicas, como Freebase.

En el 2012, Google anunció que el lanzamiento de su gráfica de conocimiento dónde estaba construida con base en el trabajo realizado por DBpedia y Freebase entre otras fuentes. Esta fue una nueva forma de regresar resultados de búsqueda basados en un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural, que organiza los datos para regresar las respuestas más semánticamente relevantes. Esto incurrió algunos cambios monumentales para el SEO. En su lugar, comenzó a entrar en juego un enfoque más profundo en paquetes de palabras relacionados semánticamente que brindan una descripción contextualizada de lo que realmente estás haciendo.

¿Qué pueden hacer las gráficas de conocimiento?

Las gráficas de conocimiento son realmente muy humanas, constantemente utilizan machine learning para evolucionar y engullir información. Están hechas de triples. Estas son dos entidades, tal vez una banana y un árbol, y una conexión que utiliza etiquetas de idioma de schema.org para darle significado a su relación. Muchos triples juntos crean gráficas de conocimientos complejas que permiten una red semántica e intuitiva que imita el entendimiento humano. De hecho, las teorías de entendimiento lingüístico vienen de la teoría de Piaget de gráficas de conocimientos y schemata, creando un diagrama de Venn superpuesto entre la máquina y el aprendizaje humano.

Fragmentos enriquecidos y paneles de conocimiento

La gráfica de conocimiento de Google ha dado a luz fragmentos enriquecidos y paneles de conocimiento que aparecen con toda la información relevante relacionada con la consulta de búsqueda inicial. Aquí hay un ejemplo:

Los triples están trabajando juntos para darte la información más relevante con base en la cercanía semántica y el aprendizaje de la inteligencia artificial de lo que otros antes de ti han querido saber. Mientras más establecida está una entidad, como si tiene una página de Wikipedia, más información será recolectada y conectada en estos fragmentos. Piensa en estos como un mapa mental digital de Google, inmediatamente haciendo conexiones como los miembros de una banda, géneros de música, servicios de streaming, etc, sin que tengas que poner esto en la solicitud de búsqueda inicial.

Las gráficas de conocimiento le permiten a Google no solo entender la solicitud de búsqueda mejor y ofrecer la información más relevante, sino también tu contenido. Utilizará el análisis de sentimientos para comprender realmente los temas y las entidades que trabajan juntas.

¿Cuál es la relación entre las gráficas de conocimiento y el marcado de esquema?

El marcado de esquema es básicamente una gran señal roja intermitente que reciben los rastreadores antes de leer tu sitio que les dice exactamente lo que están a punto de leer. Establece el tema de tu sitio y las menciones secundarias que tu sitio exhibe. El marcado de esquema explica a detalle el contenido de tu sitio web en términos muy simples para ayudarle a los motores de búsqueda a saber cuál página es la más relevante. Pero sin una gráfica de conocimiento detrás del marcado del esquema, la inteligencia del esquema se ve significativamente disminuida.

Tienes tres opciones cuando escribes contenido para la red semántica.

Permite que tu gráfica de conocimiento de contenido hable por sí solo

Puedes seleccionar solo crear contenido que exhiba una excelente gráfica de conocimiento y luego permitirle a Google analizar de qué es de lo que estás hablando. Esto funciona, pero le da la responsabilidad a Google de comprender realmente sus palabras. ¡Ahora, esto te deja con poco espacio para errores relacionados con el gráfico de conocimiento! Existen herramientas que te ayudarán a seleccionar esquemas rápidos en torno a tus palabras clave para completar esto.

Deja que tu marcado de esquema hable por sí mismo

Hay poca evidencia que sugiera que el marcado de esquema por sí mismo sea un factor de peso en SEO. Sin embargo, indudablemente se está convirtiendo en un sinónimo del contenido mejor clasificado. Al utilizar SameAs, y las etiquetas de menciones serás capaz de decirle a Google de qué es de lo que estás hablando, pero puedes no tener contenido para respaldar esto.

Permite que tu gráfica de conocimiento y el marcado de esquema trabajen juntos

Para tener las piezas de contenido más informativas y accesibles, yo recomendaría esta opción. Tener un marcado de esquema en profundidad es esencial para crear fragmentos enriquecidos, secciones de preguntas frecuentes, y visibilidad general en la parte superior del motor de búsqueda. Pero si el contenido detrás de estas marcas simplemente no cumple con el resumen, entonces Google no lo verá como una autoridad en el tema del que estás hablando. Actualizar tu estrategia para incluir un conocimiento de los gráficos de conocimiento y un marcado de esquema en profundidad es una estrategia sorprendentemente rara pero efectiva.

No confíes en mi palabra. Puedes ver una gran variedad de estudios de caso que han implementado ambas estrategias con gran éxito en InLinks.

¿Qué significa esto para el SEO?

Con formas tan inteligentes de interpretar los datos, debes estar al tanto de las palabras que desencadenan y completan un gráfico de conocimiento rico en torno a la entidad para la que deseas clasificar. Si quieres clasificar para “bananas” es mejor que te asegures de cómo Google conceptualiza una banana, junto con información relevante y única lo que completa la solicitud de búsqueda.

No se trata sobre la densidad o el relleno de palabras clave. De hecho, los motores de búsqueda condenan esta práctica. Se trata más bien de cómo utiliza temas relacionados semánticamente para ofrecer la información más útil basada en las suposiciones de Google. Me gusta pensar en el SEO semántico como crear la poción perfecta. En esta metáfora, los términos clave son los ingredientes utilizados juntos para cocinar las dosis más potentes de información. Querrás ser parco con tus ingredientes para ahorrar tiempo y dinero, pero aún hay espacio en esta receta de poción para que seas creativo y la hagas única. Esto es magia después de todo 🙂

No puedes existir en la red en aislamiento de las palabras clave, porque Google está buscando constantemente el paquete completo, de acuerdo con las conexiones que hizo en su gráfica de conocimiento. Pero la gráfica de conocimiento está escondida, así que ¿cómo sabemos qué palabras realmente activan estas conexiones y hacen la poción SEO perfecta?

Bueno, una solución es hacer tu propia gráfica de conocimiento, esta no es una tarea fácil, pero utilizar el idioma de schema.org es una opción viable para algunas personas. Una vez que sabes para qué es lo que quieres clasificar creando tu propia gráfica de conocimiento se puede revelar el camino que Google estará siguiendo para ver si tu contenido es lo suficientemente útil para clasificar en lo más alto.

Optimización de InLinks

La optimización de InLinks ha construido su propia gráfica de conocimiento utilizando conjuntos de datos de autoridad, como Wikipedia. Tiene cientos de miles de puntos de datos interconectados para ayudarle a escribir su contenido de una manera propicia y optimizada. Con esta gráfica de conocimiento puedes esperar optimizar tu información utilizando los términos que le gustan a Google y obtener actualizaciones en tiempo real de qué tan semánticamente e interconectado está realmente tu contenido conforme lo escribes.

Por ejemplo, aquí yo hice la Gráfica de conocimiento para el término clave ‘gráfica de conocimiento’… ¡Inicio de la gráfica de conocimiento!

Esto me permite ver los temas y las entidades que otros están utilizando en tu contenido en relación con las gráficas de conocimiento. Presenta los temas que faltan como entidades ponderadas, con frases en rojo como «base de conocimientos» etiquetadas como adiciones importantes. También categoriza estas entidades en sectores manejables: ciencias, sociedad, negocios etc. Esto es para ayudarte a convertir tu sitio en uno bien optimizado para tu nicho.

No solo esto, pero también genera y añade un complicado marcado de esquema para ti. Automatiza y aplica el marcado de esquema de acuerdo con las autoridades del tema que etiqueta manualmente. Los marcados de esquemas de preguntas frecuentes también van a ser generados, y están fuertemente conectados a la idea de que ninguna búsqueda se piensa en aislamiento.

Puedes comenzar de forma gratuita aquí. ¡Crea un resumen de contenido en torno a una palabra clave para la que deseas clasificar y aprovecha el gráfico de conocimiento de InLinks en tu estrategia de contenido!