AI技術
ナレッジグラフ
ナレッジグラフは、情報を「エンティティ」(人、場所、物事)とそれらの間の関係(例:「CEO of」「Location in」)に整理する構造化されたデータベースです。これにより、検索エンジンやAIは単にキーワードの文字列を照合するだけでなく、データの背後にある意味を理解できるようになります。
AI技術
セマンティックウェブ
構造化データ
現代検索とAIの脳
ナレッジグラフとは、Googleが「トム・クルーズ」を検索すると彼の映画、身長、配偶者が表示されるべきだと「知る」方法です。キーワードによるものではなく、これらのエンティティがナレッジグラフ内でリンクされているからです。JSON-LDスキーマを実装すると、基本的にGoogleのナレッジグラフに事実を提供し、独自のエンティティ関係を作成することになります。これは従来のSEO(サイドバーのナレッジパネルを動かす)とGEO(AIモデルに構造化された事実を引用させる)の両方にとって非常に重要です。ナレッジグラフを定義するブランドは、検索エンジンやAIモデルが自社のビジネスをどのように理解し提示するかを明確にコントロールしています。
従来型データベースとナレッジグラフの違い
アスペクト
なし
知識とともに
データ構造
データベース:行と列
グラフ:関係を持つエンティティ
例
列:「イーロン・マスク、テスラCEO」
グラフ:「イーロン・マスク」――(CEOです)――>「テスラ」
クエリタイプ
データベース:「会社=テスラのところにCEOを表示する」
グラフ:「テスラを率いるのは誰か?」(意図を理解する)
AIの利用
データベース:解析と解釈が必要です
グラフ:直接的な意味理解
現実世界の影響
以前
現在のアプローチ
📋 シナリオ
ウェブサイトには非構造化のテキストがあります:「John founder Acme in 2020」
⚙️ 起こること
Googleはナレッジパネルを作成できません
📉
事業への影響
リッチな検索結果(SERP)機能がなく、汎用的な検索結果もありません
その後
最適化された解
📋 シナリオ
JSON-LDを追加してください:「John」 --(founder)--「Acme」> 「founderingDate」:「2020」
⚙️ 起こること
GoogleがKnowledge Graphエンティティを構築する
📈
事業への影響
ナレッジパネルが表示され、AIが事実を正確に引用します