Knowledge Graph: todo sobre el grafo de conocimiento de Google

2012 fue una fecha clave. El gigante tecnológico Google lanzó entonces, primero en EE UU, el Knowledge Graph (grafo de conocimiento), una extensión de los resultados de búsqueda que, en forma de widget, se presenta como un cuadro de información separado. Este cuadro incluye datos básicos, definiciones del término de búsqueda o información secundaria.

El widget de Google funciona aquí como una base de datos del saber y su finalidad es ofrecer a los usuarios la información más relevante sobre su búsqueda de un vistazo. En cuanto Google reconoce una entidad semántica, es decir, un nodo de información que tiene una relación directa con temas similares, se muestra la información relevante en este recuadro. Un grafo de conocimiento puede contener el siguiente contenido relacionado de forma semántica:

  • Datos sobre un lugar, una persona o una empresa determinados
  • Imágenes
  • Extractos de texto
  • Datos con detalles secundarios
  • Referencias a búsquedas similares

En un 8 % aproximado de las búsquedas, Google presenta un grafo de conocimiento como cuadro de información en la página de resultados, en la mayoría de los casos, cuando la búsqueda es de naturaleza general y Google identifica, respecto a la búsqueda originaria, muchas conexiones cruzadas relacionadas en cuanto a contenido y semántica. Un gran campo semántico significa para Google muchas posibilidades de vinculación. Por ejemplo, los lugares o atracciones turísticas son resultados ideales para Google, ya que le permiten presentar información adicional relevante. Si se busca la palabra “Francia” en Google, se obtendrán consejos de viaje, precios de vuelos y hoteles, monumentos, datos de Wikipedia y sugerencias de búsquedas similares. Google ha identificado esta información a través del grafo de conocimiento.

Nacimiento del Knowledge Graph de Google

La existencia del Knowledge Graph desde 2012 ha fortalecido la posición de Google como el mayor proveedor de información relevante para el usuario en Internet. Con esta extensión, Google quería que las búsquedas de información fueran más sencillas para el usuario y que los datos apareciesen de forma más clara y ordenada. Un año después, en 2013, se ampliaron nuevamente las funciones de Knowledge Graph en el curso de la actualización “Hummingbird”. Esta actualización permite recibir respuestas a preguntas concretas mediante el algoritmo Hummingbird, que se muestra tanto en la búsqueda de escritorio como de móvil. Todas las demás funciones básicas se mantuvieron.

La estructura del grafo de conocimiento

Según la búsqueda, el grafo de Google muestra por lo general uno o varios de los siguientes tres elementos:

  • Cuadro de respuestas
  • Panel de conocimiento
  • Carrusel

Las preguntas directas se responden mediante estos elementos en un cuadro de respuestas debajo de la máscara de búsqueda. Un ejemplo típico es la pregunta “¿Cuánto mide la torre Eiffel?”

Este cuadro de respuesta aparece encima de las páginas de resultados normales (abreviado SERP, del inglés Search Engine Result Pages). Google solo puede ofrecer las respuestas correspondientes en el cuadro de respuesta si conoce la información que responde con exactitud a la pregunta planteada, y no simplemente por tener algo que ver con el tema. Por su parte, los datos sobre empresas o personas se muestran únicamente en el panel de conocimiento que se encuentra a la derecha de los resultados de búsqueda. Este panel es, en cierto modo, el corazón del Knowledge Graph, pues ahí se encuentra resumida toda la información de búsqueda de manera compacta y ordenada.

Al carrusel, que es parte de Knowledge Graph, se accede generalmente haciendo clic en uno de los enlaces que se encuentran debajo del cuadro de respuesta con el título “Otras personas también buscan”. Ahí aparece una serie de imágenes relacionadas con el tema. De esta forma, Google suministra otros datos por si la respuesta obtenida no fuera suficiente.

Así consigue Google la información para su Knowledge Graph

Google utiliza datos serios accesibles al público e información de su propia base de datos. Para que los datos puedan procesarse en un grafo de conocimiento, deben ser fiables e íntegros. La información verificada puede haberse extraído, por ejemplo, de Wikipedia o de publicaciones gubernamentales u organizaciones de confianza. Además, Google utiliza información de páginas web que se confirman como fuentes fidedignas. En particular es habitual que el Knowledge Graph presente definiciones que han sido verificadas por muchas páginas web y que se emplean de manera general.

Nota

Google no suministra al lector suficiente información sobre la procedencia exacta de los datos. De este modo, las páginas correspondientes apenas se benefician de un incremento de reputación, y los usuarios deben mostrar una confianza considerable en Google, ya que las fuentes no siempre se pueden verificar.

La importancia del Knowledge Graph de Google para las empresas

Las empresas utilizan esta función de Google principalmente como herramienta de SEO o de marketing, porque pueden influir sobre los datos que aparecen en el Knowledge Graph para desviar activamente el tráfico a sus páginas. Dado que, para generar un Knowledge Graph, Google utiliza datos de Wikipedia y de páginas de empresas (ambas fuentes reciben el mismo tratamiento), adaptar una parte relevante de los contenidos que deben aparecer en dicho elemento no es imposible. Sin embargo, esto solo surte efecto si los datos que el cuadro suministra son adecuados, pertinentes y están bien estructurados.

Pero, desde el punto de vista empresarial, esta característica de Google también supone una desventaja importante: si la información en el recuadro responde a la búsqueda del usuario, este ya no hace clic en la página web, lo que puede conllevar una pérdida de tráfico. Esta es también la razón por la que la comunidad Wikipedia no está muy contenta con él.

Optimizar el grafo de conocimiento desde la perspectiva de la empresa

Antes de nada: con medidas de SEO no se influye directamente en el contenido del Knowledge Graph, pero sí se hace con otra serie de opciones. De entre ellas, las más importantes son el mantenimiento de las entradas de Wikipedia y la gestión de contenidos de la propia página web. Con una presentación bien estructurada de los datos principales sobre la empresa, tanto en la entrada de la Wikipedia como en la propia página, ya está hecha una gran parte del trabajo de optimización del grafo de conocimiento. Pero para ello no es necesario adaptar todos los contenidos al mismo tiempo ni ensalzar las cualidades de la empresa. La mejor manera de proceder es un posicionamiento moderado que ponga en relieve de manera objetiva los puntos fuertes de la empresa tanto en Wikipedia como en la propia página web.

Especialmente los encargados de ello deberían dar importancia a una estructura de los datos con sentido, porque eso es precisamente lo que busca un Knowledge Graph. Para ello, lo mejor es aplicar el formato de marcado de schema.org. Para ayudar a detectar el potencial de optimización de la propia página web y de la presentación de la empresa, el gigante de la inteligencia de datos pone a disposición Google Lighthouse, una herramienta de análisis gratuita.


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