Knowledge Graph

Le Knowledge Graph est la base de connaissances de Google, lancée en 2012 : des milliards d'entités (personnes, lieux, organisations, œuvres, concepts) reliées entre elles par des relations, à partir desquelles Google affiche des réponses directes et les panneaux d'information (knowledge panels) à droite des résultats. Il est aussi le socle sur lequel Google comprend les requêtes et les pages en termes d'entités plutôt que de mots.

Définition du Knowledge Graph

Le Knowledge Graph est une base de données massive qui contient des informations sur diverses entités, telles que des personnes, des lieux et des sujets. Il permet à Google de fournir des réponses rapides et factuelles aux requêtes des utilisateurs, améliorant ainsi la pertinence des résultats de recherche. Il prend la forme du Knowledge Panel, un panneau de connaissances généralement diffusé à droite des liens des résultats de recherche.

Le Knowledge Graph a été lancé par Google en 2012 pour augmenter la précision et la richesse des informations disponibles pour les utilisateurs. Depuis lors, il a considérablement évolué, incluant de plus en plus de données provenant de sources diverses et offrant des réponses plus complètes aux recherches.

Fonctionnement du Knowledge Graph

Composants clés : nœuds, arêtes, étiquettes

Un Knowledge Graph est composé de nœuds (représentant des objets, des lieux ou des personnes), d’arêtes (définissant les relations entre les nœuds) et d’étiquettes. Ces éléments permettent de créer des liens entre les informations, d'organiser les données de manière hiérarchique et de faciliter la navigation des utilisateurs.

Exemples de relations et entités

Par exemple, le Knowledge Graph pourrait représenter une entité telle que "Paris", avec des relations telles que "capitale de la France", "population", "lieux historiques", etc. De cette façon, les utilisateurs peuvent obtenir des informations détaillées sur Paris en un seul coup d'œil.

Impact du Knowledge Graph sur le SEO

Changements dans les taux de clics organiques

Le Knowledge Graph peut potentiellement réduire les clics sur les sites web en fournissant directement des réponses aux requêtes des utilisateurs. Cela peut affecter les taux de clics organiques et force ainsi les SEO à adapter leur approche pour maximiser leur visibilité dans les résultats de recherche.

Stratégies d'optimisation SEO

Pour tirer parti du Knowledge Graph dans votre stratégie de référencement naturel, vous pouvez :

• Utiliser le balisage Schema.org pour faciliter l'indexation et la compréhension de votre contenu par Google.
• Créer du contenu de qualité, pertinent et actualisé pour attirer l'attention de Google.
• Maintenir une présence active en ligne et participer à des discussions pertinentes dans votre domaine d'expertise.

Ontologies et structure des Knowledge Graphs

Les ontologies jouent un rôle important dans la structuration des Knowledge Graphs en créant une représentation formelle des entités et en leur attribuant des relations basées sur une taxonomie. Elles permettent une meilleure compréhension et interprétation des données du graphe.

Les Knowledge Graphs sont utilisés dans divers secteurs, tels que le commerce de détail, le divertissement, la finance et les soins de santé, pour améliorer la compréhension et la gestion de l'information. Parmi les exemples de Knowledge Graphs populaires, on trouve DBPedia, Wikidata et le Google Knowledge Graph.

Politiques et gestion des données

Afin d'éviter l'affichage de contenus inappropriés ou incorrects dans le Knowledge Graph, Google a mis en place des politiques strictes pour s'assurer que les informations présentées sont précises et pertinentes.

Les utilisateurs ont la possibilité de suggérer des modifications dans le Knowledge Graph pour corriger des erreurs ou compléter des informations manquantes. Cela permet à Google de maintenir une base de données à jour et précise, garantissant ainsi une meilleure expérience pour les utilisateurs.

On parle de Knowledge Graph ici :

- Comment utiliser le Knowledge Graph dans une stratégie SEO ?

- La formation algorithmie des moteurs de recherche par Guillaume et Sylvain Peyronnet

Obtenir ou corriger son knowledge panel

Une marque, une entreprise ou une personne apparaît dans le Knowledge Graph quand Google dispose de sources concordantes à son sujet : Wikipédia et Wikidata en premier lieu, mais aussi le site officiel avec des données structurées Organization ou Person et des liens sameAs vers les profils sociaux, les bases sectorielles, la fiche Google Business Profile pour un commerce, et les mentions dans la presse. Une fois le panneau affiché, l'entité peut le revendiquer (« Revendiquer ce panneau de connaissances ») pour proposer des corrections. L'API Knowledge Graph Search permet de vérifier si une entité est reconnue et avec quel identifiant.

FAQ

Quelle est la différence entre Knowledge Graph et knowledge panel ?

Le Knowledge Graph est la base de données d'entités et de relations ; le knowledge panel est l'encart affiché dans les résultats, à droite sur ordinateur, qui présente une entité à partir de ces données. L'un est la source, l'autre l'affichage.

D'où viennent les informations du Knowledge Graph ?

De sources structurées comme Wikidata, Wikipédia et les bases publiques, des données structurées des sites, des fiches Google Business Profile, et de l'extraction automatique depuis le web. Google croise ces sources et ne retient que ce qui est corroboré.

Comment faire entrer ma marque dans le Knowledge Graph ?

En donnant à Google des sources cohérentes : une page « À propos » avec données structurées Organization et liens sameAs, une entrée Wikidata exacte, des profils sociaux au nom identique, une présence dans la presse et les annuaires sectoriels. Une page Wikipédia aide mais n'est ni obligatoire ni facile à obtenir.

Pourquoi le Knowledge Graph compte-t-il pour le SEO et le GEO ?

Google et les moteurs de réponse IA raisonnent en entités : une marque clairement identifiée, avec ses attributs et ses relations, est mieux comprise, mieux affichée (panneau, réponses directes) et plus facilement citée. Les données structurées et la cohérence des informations sur le web en sont les leviers.

En résumé

• Knowledge Graph : la base d'entités et de relations de Google, lancée en 2012.
• Affichages : knowledge panels, réponses directes, carrousels d'entités.
• Sources : Wikidata, Wikipédia, données structurées, Google Business Profile, presse.
• Leviers : données structurées Organization/Person avec sameAs, cohérence des informations, revendication du panneau.
• Enjeu GEO : une entité bien identifiée est mieux comprise et citée par les moteurs de réponse.

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