Cómo aprovechar el gráfico de conocimiento de su contenido para respaldar su estrategia de marketing

Los gráficos de conocimiento han existido durante mucho tiempo y han demostrado ser valiosos en los 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 precisiones para recuperar la 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, características de búsqueda y otros productos.

El gráfico de conocimiento de Google es otro gráfico de conocimiento bien conocido que alimenta 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 en la industria del marketing debido al aumento de las experiencias de búsqueda semántica de SEO y IA.

¿Qué es un gráfico de conocimiento de contenido?

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

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

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

Los triples RDF se representan como declaraciones de «objeto de predicidades de sujeto», e ilustran cómo una entidad (sujeto) está relacionada con otra entidad o un valor simple (objeto) a través de una propiedad específica (predicado).

Por ejemplo, yo, Martha van Berkel, trabajo para la aplicación de esquema. Esto se indica en el texto plano en nuestro sitio web, y podemos usar Schema.org para expresar esto en JSON-LD, que permite a las máquinas comprender las declaraciones de RDF sobre las entidades.

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

Cuando usa el marcado de esquema para describir las entidades de su sitio y sus relaciones con otras entidades, esencialmente los expresa como RDF triplicados que forman su gráfico de conocimiento de contenido.

Claro, podríamos estar 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 construyendo uno y cómo su equipo puede beneficiarse de él.

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

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

Esta comprensión semántica es aún más beneficiosa en la era de los motores de búsqueda impulsados por la IA como Géminis, SearchGPT y otros.

Su gráfico de conocimiento de contenido muestra todas las relaciones entre las entidades en su sitio web y en la web, lo que proporciona a los motores de búsqueda un mayor contexto y comprensión de temas y entidades mencionadas 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 autorizadas externas como Wikipedia, Wikidata y el gráfico de conocimiento de Google.

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

Ejemplo de vincular una entidad con bases de conocimiento autorizadas externas utilizando marcado de esquema (imagen del autor, noviembre de 2024)

El gráfico de conocimiento de su contenido finalmente permite a los motores de búsqueda comprender explícitamente la relevancia de su contenido a la consulta de búsqueda de un usuario, lo que lleva a resultados de búsqueda más precisos y útiles para usuarios y tráfico calificado para su organización.

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

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

Si bien los modelos de idiomas grandes (LLM) pueden usar patrones y probabilidades para generar respuestas, carecen de la capacidad de verificar los hechos, lo que resulta en respuestas erróneas o especulativas.

Los gráficos de conocimiento de contenido, por otro lado, se construyen a partir de fuentes de datos confiables como su sitio web, asegurando la credibilidad y la precisión de la información.

Esto significa que el gráfico de conocimiento de contenido que ha creado para impulsar el SEO también se puede reutilizar con LLM en el conocimiento estructurado, verificado y específico del dominio, reduciendo el riesgo de alucinaciones.

Los gráficos de conocimiento de contenido están enraizados en información real sobre entidades relacionadas con su organización, lo que los convierte en una excelente fuente de datos para información de contenido.

Los gráficos de conocimiento de contenido pueden impulsar estrategias de contenido

El contenido de alta calidad es una de las piedras angulares de Great SEO. Sin embargo, los especialistas en marketing de contenido a menudo se ven desafiados por descubrir dónde están las brechas en su contenido existente sobre las entidades y los temas para los que desean impulsar el 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 ideas útiles para informar su estrategia de contenido. Vamos a sumergirnos más.

Obtenga una visión holística de las entidades en su contenido

Tradicionalmente, los equipos de marketing de contenido auditarían o utilizarían una hoja de cálculo o una base de datos relacional (tablas, filas y columnas) para administrar su contenido. El problema con 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 sencillo.

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

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

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

Por ejemplo, una publicación de blog en su sitio web probablemente aparecería en su gráfico de conocimiento de contenido como una poste de blog con propiedades como el autor, editor, menciones, datemodified, datemodified, audiencia, citas y más.

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

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

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

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

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

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

Obtenga una visión más profunda de su contenido

Con una visión 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: Desea 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 el autor está relacionado con su organización y otras entidades aclamadas.
• El papel, el título del trabajo del autor, los premios, las credenciales y las certificaciones.

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

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

Puede consultar su gráfico de conocimiento de contenido para identificar contenido pasado que mencione el tema «Covid-19» y evalúe la relevancia y la necesidad de cada mención antes de eliminarlo de su contenido.

Este enfoque dirigido puede permitir a su equipo refinar su contenido sin invertir demasiado tiempo en revisiones manuales.

Dado que los gráficos de conocimiento de contenido creados con Schema.org se expresan como RDF Triples, 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 un análisis de contenido con mayor eficiencia y precisión.

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

Hoy, los gráficos de conocimiento de contenido representan un cambio de pensar en crear 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 de la optimización de SEO y contenido, brindándole las herramientas para navegar los desafíos del mañana.

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

Más recursos:

Imagen destacada: Optimarc/Shutterstock