Apa itu knowledge graph?
Knowledge graph adalah basis data entitas dan fakta yang menghubungkannya, dan Knowledge Graph milik Google adalah yang paling dikenal, dengan jutaan entri tentang orang, tempat, dan benda. Knowledge graph menyimpan benda, bukan halaman: setiap entitas, faktanya, dan hubungannya dengan entitas lain. Mesin pencari memakainya untuk membedakan perusahaan dari satuan ukur dan dari penemu saat seseorang mengetik “Tesla”.
Apa itu Knowledge Graph Google?
Itu adalah basis data entitas milik Google. Google menggambarkannya berisi jutaan entri yang menggambarkan entitas dunia nyata seperti orang, tempat, dan benda, dan menyediakan Knowledge Graph Search API hanya-baca yang mengembalikan entitas yang cocok dengan tipe standar schema.org dalam JSON-LD (Google Knowledge Graph Search API, diperbarui 26 April 2024).
Google juga memperingatkan bahwa API ini tidak cocok sebagai layanan produksi yang kritis, dan menyatakan sedang memindahkannya ke Cloud Enterprise Knowledge Graph. API ini adalah jendela untuk melihat graf, bukan cara untuk mengeditnya.
Apa hubungan knowledge graph dengan jawaban AI?
Tidak langsung, sejauh yang bisa dilihat dari luar. Knowledge graph membantu sistem pencarian menentukan entitas mana yang dimaksud sebuah kueri, dan hasil yang dikembalikannya adalah apa yang dibaca mesin AI yang mencari sebelum menjawab.
Tidak ada mesin yang memublikasikan seberapa besar sebuah jawaban bersandar pada basis data entitas dibandingkan halaman yang diambil dan memori model. Anggap catatan entitas yang rapi sebagai pengurang ambiguitas, bukan tuas peringkat.
Seperti apa knowledge graph dalam contoh nyata?
“Tesla” mengarah ke beberapa entitas: perusahaannya, satuan SI, dan Nikola Tesla, masing-masing dengan faktanya sendiri. Dalam contoh Tesla yang publik (4 Oktober 2026), Google AI Overviews menjawab “What is Tesla?” dengan memulai dari satuannya sebelum sampai ke perusahaannya.
Graf entitaslah yang memungkinkan sistem memisahkan keduanya. Meski begitu, jawabannya memilih memulai dari satuan, yang menunjukkan bahwa mengetahui ada dua entitas tidak sama dengan memilih entitas yang dimaksud pembeli.
Bagaimana sebuah merek memasukkan faktanya ke knowledge graph?
Terutama dengan digambarkan secara konsisten di tempat-tempat yang dibaca sistem ini:
- Situs web Anda: halaman Tentang yang sederhana dengan nama, kategori, pendirian, dan lokasi.
- Markup Organization dengan tautan sameAs ke profil resmi Anda.
- Basis pengetahuan terbuka seperti Wikidata, sesuai aturan kelayakannya.
- Profil perusahaan dan ulasan yang cocok kata per kata dengan situs Anda.
Bagaimana Proofsource mengecek catatan entitas Anda?
Proofsource mengaudit profil yang dipakai mesin untuk memastikan siapa Anda, termasuk Wikidata, Crunchbase, LinkedIn, dan situs ulasan, serta menandai yang belum ada atau tidak cocok dengan situs Anda; celah di graf entitas muncul dalam daftar perbaikan Anda yang sudah diperingkat. Lihat Akurasi dan identitas dan Opportunities.
Pertanyaan umum tentang Knowledge graph
Bisakah saya mendaftarkan perusahaan saya ke Knowledge Graph Google?
Tidak ada formulir pendaftaran untuk grafnya sendiri. Fakta yang konsisten di situs Anda dan di profil yang dikenal adalah cara umum entitas dikenali.
Apakah knowledge panel sama dengan Knowledge Graph?
Knowledge panel adalah kotak yang ditampilkan Google pada sebagian pencarian; Knowledge Graph adalah basis data di baliknya.
Apakah chatbot AI memakai knowledge graph?
Sebagian sistem menggabungkan pengambilan dokumen dengan data terstruktur, tetapi mesin tidak memublikasikan seberapa besar setiap jawaban bergantung padanya. Ukur jawabannya alih-alih berasumsi.
Apakah markup schema memasukkan saya ke Knowledge Graph?
Tidak secara langsung. Markup schema menyatakan fakta tentang organisasi Anda dalam format standar, yang membantu sistem mengaitkan situs Anda dengan entitas yang benar.
Istilah terkait
- Entitas
Dalam pencarian dan AI, entitas adalah satu hal yang jelas dan dapat diidentifikasi, seperti perusahaan, produk, orang, atau tempat, yang dapat dikenali sistem dan dibedakan dari hal lain yang namanya mirip.
- Wikidata
Wikidata adalah basis pengetahuan gratis, kolaboratif, dan multibahasa yang mendukung Wikipedia serta menyimpan fakta tentang entitas sebagai pernyataan terstruktur yang dapat dibaca dan dipakai ulang siapa saja.
- Markup schema (data terstruktur)
Markup schema, atau data terstruktur, adalah kode di sebuah halaman, biasanya JSON-LD dengan kosakata schema.org, yang menyatakan fakta tentang halaman dan subjeknya dalam bentuk yang dapat dibaca mesin.
- Kerancuan entitas
Kerancuan entitas terjadi saat jawaban AI tentang merek Anda menggambarkan, atau dibuka dengan, perusahaan atau hal lain yang namanya sama atau mirip dengan nama Anda.
Contoh kasus: Tesla, jawaban AI publik, 4 Okt 2026: pemindaian pertama Proofsource untuk Tesla, 25 pertanyaan pembeli dan 5 pertanyaan merek, satu jawaban per pertanyaan di masing-masing dari empat mesin. Sampel kecil dari satu merek, ditampilkan sebagai contoh, bukan tolok ukur.
Lihat di mana AI melewatkan Anda, dan apa yang perlu diperbaiki.
Lihat pertanyaan pembeli mana yang menyebut merek Anda, siapa yang disebut sebagai gantinya, dan apa yang perlu diperbaiki. 200 jawaban. 25 Prompts/pertanyaan. Mesin AI teratas. 2 hari. Gratis. Tanpa kartu.
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
