Граф знаний

Граф знаний – это семантическая технология и база знаний компании Гугл, позволяющая находить не только узкую информацию о спрашиваемом объекте или явлении, но также и различные сведения, касающиеся запрашиваемого объекта. Использоваться граф знаний начал в 2012 году. В настоящее время эта технология представлена в следующих языковых разделах: английском, русском, немецком, французском, португальском, итальянском, японском. В этой технологии Гугл приближает поиск к человеческому восприятию еще ближе: если спросить человека что такое Юпитер, то он ответит, что это пятая от Солнца планета, но чуть погодя начнет вспоминать еще какие-то еще сведения, например, количество спутников, вес, период обращения вокруг Солнца, длина года и так далее. Теперь при запросе «Юпитер» в гугле помимо обычной поисковой выдачи справа появляется карточка с теми знаниями, той информацией, которая расположена семантически близко к запрашиваемому объекту.

Граф знаний

Технология графа знаний

В открытом доступе подробного описания работы технологии графа знаний (или как его переводит сам гугл на русский язык сети знаний) нет, но это и не нужно для понимания сути происходящего процесса. Гугл анализировал историю поисковых запросов и тех, кто спрашивал те или иные объекты и факты, на основе данного анализа был построен граф, отображающий семантическую близость этих явлений, фактов, объектов. И при запросе по какому-либо объекту, гугл предлагает посмотреть близкие, в рамках графа, объекты и факты. Также предлагается поискать близкие запросы, например, пользователь ищет Пушкина, а ему предлагают погуглить еще и Дантеса, Наталью Гончарову, Данзаса.

Основная цель этой технологии – сбор данных и представление основной нужной информации на странице поисковой выдачи, освобождая пользователя от ненужной ему лишней траты времени на поиск на различных иных сайтах. Теперь пользователю, который хочет узнать сколько спутников у Юпитера не надо открывать Википедию, он видит эту информацию сразу же на странице выдачи. В некоторых случаях, например, в ситуации плохой интернет связи эта технология сэкономит очень много времени, поскольку пользователю придется загружать меньшее количество страниц.

Граф знаний может быть увеличен различными способами:

При помощи анализа поисковых запросов пользователей
При помощи специально проведенной работы по изучению и структурированию какой-то области (пример описан в следующем разделе)

Knowledge Graph и различные области знаний

В этот граф знаний постепенно добавляются различные сведения не только путем анализа запросов и поступающей от пользователей информации, но и специально создавая сектора этой базы знаний. Одним из таких примеров является проработанная и структурированная информация о болезнях и лекарствах. Эти данные гугл получил при помощи врачей и тщательного анализа медицинских данных. Сделано это было в силу того, что широко распространено явление поиска лекарств и лечения в интернете. По данным Гугла, каждый двадцатый запрос относится к теме лечения. Поиск лечения в интернете не всегда приводит к хорошим результатам. Люди ищут информацию на форумах, на рекламных сайтах какой-то медицинской продукции, а информация, данная там, может быть ложной, непроверенной, вредной. В связи с этим Гугл озаботился созданием обширной базы данных по теме здоровья, вписывая эту базу в часть графа знаний. Теперь пользователи могут видеть подобранные гуглом факты и данные, которые были взяты из авторитетных медицинских источников, из практики врачей. Карточки гугла по теме медицины не являются достаточно глубокими в информационном плане, и для получения большей информации пользователю все равно придется лезть в интернет дальше, но они помогают дать общее представление о спрашиваемом предмете. Показывают, что это за болезнь или лекарство по существу, а дальше уже пользователь сам решает, нужна ему большая информация, например, о механизме работы лекарства, истории открытия болезни, или достаточно общих сведений из карточки, сгенерированной поисковиком.

Граф знаний и поисковое продвижение

Итак, интересующий вопрос, а что же произойдет с поисковым продвижением, с посещаемостью сайтов, если поисковые системы уже берут на себя роль не только поиска, но и предоставляют искомую информацию? Можно предположить, что постепенно доля сайтов, которые занимаются копипастой общеизвестной информации, переписывают Википедию, постят котиков, будет неизменно снижаться в топе выдачи. Если всю эту информацию может дать поисковик, то зачем дублировать её на пяти сайтах разными словами? И тогда на смену придут сайты, которые могут дать глубокий нетривиальный анализ какого-то факта или явления, или хотя бы большое количество структурированной информации по этому вопросу. Можно попробовать смоделировать пример: пользователь ищет информацию про анальгин, поисковик генерирует ему карточку, в которой указано активное вещество анальгина, когда он был введен в производство, кто его придумал, история названия, а на сайтах в топе выдачи пользователю предлагается прочитать эту информацию в развернутом виде, например, подробное описание по пунктам процесса воздействия на организм анальгина.