Bilgi grafiği nedir?
Bilgi grafiği, varlıkların ve onları birbirine bağlayan bilgilerin veritabanıdır; en bilineni, insanlar, yerler ve şeyler hakkında milyonlarca kayıt barındıran Google Knowledge Graph'tır. Bilgi grafiği sayfaları değil şeyleri saklar: her varlığı, bilgilerini ve diğer varlıklarla bağlantılarını. Arama motorları, biri "Tesla" yazdığında şirketi, birimi ve mucidi birbirinden ayırmak için bir bilgi grafiği kullanır.
Google'ın Knowledge Graph'ı nedir?
Google'ın varlık veritabanıdır. Google onu, insanlar, yerler ve şeyler gibi gerçek dünya varlıklarını tanımlayan milyonlarca kayda sahip bir yapı olarak tanımlar ve eşleşen varlıkları JSON-LD biçiminde standart schema.org türleriyle döndüren salt okunur bir Knowledge Graph Search API sunar (Google Knowledge Graph Search API, güncelleme 26 Nisan 2024).
Google ayrıca API'nin üretim açısından kritik bir hizmet olarak uygun olmadığı konusunda uyarır ve onu Cloud Enterprise Knowledge Graph'a taşıdığını söyler. Bu, grafiğe açılan bir penceredir, onu düzenlemenin bir yolu değil.
Bilgi grafiği yapay zekâ yanıtlarıyla nasıl ilişkilidir?
Dışarıdan görülebildiği kadarıyla dolaylı olarak. Bilgi grafiği, bir arama sisteminin bir sorgunun hangi varlıkla ilgili olduğuna karar vermesine yardımcı olur ve döndürdüğü sonuçlar, arama yapan bir yapay zekâ motorunun yanıt vermeden önce okuduğu şeydir.
Hiçbir motor, belirli bir yanıtın getirilen sayfalara ve model belleğine kıyasla bir varlık veritabanına ne kadar dayandığını yayımlamaz. Temiz bir varlık kaydını bir sıralama kaldıracı olarak değil, belirsizliği azaltan bir şey olarak görün.
Gerçek bir örnekte bilgi grafiği nasıl görünür?
"Tesla" birkaç varlığa karşılık gelir: şirket, SI birimi ve Nikola Tesla; her birinin kendi bilgileri vardır. Herkese açık Tesla örneğinde (4 Ekim 2026), Google AI Overviews "Tesla nedir?" sorusuna şirkete gelmeden önce birimle başladı.
Bir varlık grafiği, bir sistemin bunları ayrı tutmasını sağlar. Yanıt yine de birimle başlamayı seçti; bu da iki varlığın var olduğunu bilmenin, alıcının kastettiğini seçmekle aynı şey olmadığını gösteriyor.
Bir marka bilgilerini bilgi grafiklerine nasıl sokar?
Çoğunlukla bu sistemlerin okuduğu yerlerde tutarlı biçimde tanımlanarak:
- Web siteniz: ad, kategori, kuruluş ve konum içeren sade bir Hakkımızda sayfası.
- Resmi profillerinize sameAs bağlantıları içeren Organization işaretlemesi.
- Kayda değerlik kuralları çerçevesinde Wikidata gibi açık bilgi tabanları.
- Sitenizle kelimesi kelimesine eşleşen şirket ve inceleme profilleri.
Proofsource varlık kaydınızı nasıl kontrol eder?
Proofsource, motorların kim olduğunuzu doğrulamak için kullandığı Wikidata, Crunchbase, LinkedIn ve inceleme siteleri gibi profilleri denetler ve eksik olan ya da sitenizle çelişenleri işaretler; varlık grafiğindeki açıklar sıralı düzeltme listenizde görünür. Bkz. Doğruluk ve kimlik ve Opportunities.
Bilgi grafiği hakkında sık sorulan sorular
Şirketimi Google'ın Knowledge Graph'ına gönderebilir miyim?
Grafiğin kendisi için bir gönderim formu yoktur. Sitenizde ve yetkili profillerde tutarlı bilgiler, varlıkların genellikle tanınma yoludur.
Bilgi paneli, Knowledge Graph ile aynı şey mi?
Bilgi paneli, Google'ın bazı aramalarda gösterdiği kutudur; Knowledge Graph ise arkasındaki veritabanıdır.
Yapay zekâ sohbet botları bilgi grafiklerini kullanır mı?
Bazı sistemler getirme işlemini yapılandırılmış veriyle birleştirir, ancak motorlar herhangi bir yanıtın buna ne kadar dayandığını yayımlamaz. Varsaymak yerine yanıtları ölçün.
Schema işaretlemesi beni Knowledge Graph'a sokar mı?
Doğrudan değil. Kuruluşunuzla ilgili bilgileri standart bir biçimde belirtir; bu da sistemlerin sitenizi doğru varlıkla eşleştirmesine yardımcı olur.
İlgili terimler
- Varlık
Arama ve yapay zekâda varlık, bir sistemin tanıyabildiği ve benzer adlı şeylerden ayırt edebildiği, şirket, ürün, kişi ya da yer gibi tek, ayrı ve tanımlanabilir bir şeydir.
- Wikidata
Wikidata, Wikipedia'yı destekleyen ve varlıklarla ilgili bilgileri herkesin okuyup yeniden kullanabileceği yapılandırılmış ifadeler olarak saklayan ücretsiz, iş birliğine dayalı, çok dilli bir bilgi tabanıdır.
- Schema işaretlemesi (yapılandırılmış veri)
Schema işaretlemesi ya da yapılandırılmış veri, bir sayfadaki, genellikle schema.org sözlüğünü kullanan JSON-LD biçimindeki koddur; sayfa ve konusu hakkındaki bilgileri makinelerin okuyabileceği bir biçimde belirtir.
- Varlık karışıklığı
Varlık karışıklığı, markanızla ilgili bir yapay zekâ yanıtının adınızı paylaşan ya da ona benzeyen farklı bir şirketi veya şeyi anlatması ya da onunla başlamasıdır.
Uygulamalı örnek: Tesla, herkese açık yapay zekâ yanıtları, 4 Eki 2026: Proofsource'un Tesla için yaptığı ilk tarama, 25 alıcı sorusu ve 5 marka sorusu, dört motorun her birinde soru başına bir yanıt. Tek bir markadan küçük bir örnek; bir kıyaslama değil, örnek olarak gösteriliyor.
Yapay zekânın sizi nerede atladığını görün, neyi düzelteceğinizi de.
Hangi alıcı sorularının markanızı andığını, yerinize kimin anıldığını ve neyi düzeltmeniz gerektiğini görün. 200 yanıt. 25 Prompts/soru. En iyi yapay zekâ motorları. 2 gün. Ücretsiz. Kart gerekmez.
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
