Entity Linking چیست؟ | راه حل های برنامه طرحواره

پیوند نهاد، فرآیند اتصال عبارات یا نهادهای ذکر شده در محتوای شما به نهادهای متناظر منحصربفرد و کاملاً تعریف شده موجود در پایگاه های دانش معتبر خارجی، مانند ویکی پدیا، ویکی داده، یا نمودار دانش Google است.

با مرتبط ، این موجودیت ها با پایگاه های دانش معتبر خارجی، اطمینان حاصل می کنید که م،ای آنها برای ماشین ها و موتورهای جستجو واضح و مبهم است.

پایگاه های دانش خارجی که به آنها پیوند می دهید می تواند بسته به صنعت یا نوع محتوا متفاوت باشد. به ،وان مثال، در صنایع پزشکی یا مالی، واژه نامه های خاص یا نهادهای حاکم ممکن است بهترین تعاریف را برای نهادهای موجود در محتوای شما ارائه دهند.

پیوند نهاد را می توان در Schema Markup شما با استفاده از ویژگی های Schema.org انجام داد. در زمینه نشانه گذاری طرحواره، اغلب شامل ویژگی های "اتصال دهنده" است، مانند همان طور که یا اشاره می کند، برای اتصال یک موجود به یک موجودیت مربوطه.

پیوند دادن موجودیت های شما، نحوه پردازش و زمینه سازی محتوای شما توسط موتورهای جستجو را بهبود می بخشد و منجر به دید بهتر و نتایج جستجوی دقیق تر می شود. بدون پیوند نهاد، عبارات مبهم ممکن است موتورهای جستجو را سردرگم کند و به طور بالقوه به ارتباط، رتبه و کیفیت ترافیک صفحه شما آسیب برساند.

به ،وان مثال، اگر صفحه شما درباره «جگوار» (مارک خودرو) صحبت می کند، نشانه گذاری JSON-LD شما با پیوند نهاد ممکن است به این صورت باشد:

{
  "@context": "  "@type": "Brand",
  "name": "Jaguar",
  "sameAs": "  "sameAs": "  "sameAs": "kg:/m/012x34"
}

این به صراحت به موتورهای جستجو اطلاع می دهد که صفحه شما به مارک خودرو جگوار اشاره دارد نه حیوان. با ادغام پیوند موجودیت در نشانه گذاری طرحواره، محتوای خود را با دقت بیشتری توسط موتورهای جستجو درک می کنید. هنگامی که موتورهای جستجو به درستی زمینه محتوای شما را تفسیر می کنند، آن را با مخاطب من، مرتبط می کنند. برای مشاغل، این به م،ای تعامل بهتر و ترافیک با کیفیت بالاتر است.

چرا پیوند نهاد مهم است؟

برای شرکت ها، پیوند نهادها یک مزیت استراتژیک است که وضوح محتوا را افزایش می دهد، دقت متنی را تضمین می کند و تعامل را در سیستم های مبتنی بر انسان و هوش مصنوعی بهبود می بخشد.

1. درک موتور جستجو و هوش مصنوعی را از طریق ابهام زدایی افزایش می دهد

محتوای برند اغلب شامل نام های محصول، خدمات یا اصطلاحات اختصاصی خاصی است که ممکن است در سطح جه، شناخته نشده باشند. بدون پیوند موجودیت، موتورهای جستجو ممکن است این عبارات را به اشتباه تفسیر کنند یا نتوانند آنها را با محتوای شما مرتبط کنند. با پیوند دادن این نهادها به پایگاه های دانش معتبر خارجی، مانند ویکی پدیا یا ویکی داده، شرکت ها می توانند اطمینان حاصل کنند که محتوای آنها در زمینه درست درک شده است.

به ،وان مثال، اگر در محتوای شما عبارت "Apple" ذکر شده است، باید از پیوند نهاد استفاده کنید تا مشخص شود که آیا به غول فناوری اشاره می کنید یا میوه. این از سردرگمی جلوگیری می کند و محتوای شما را در جستجوهای مرتبط تقویت می کند.

این فرآیند ابهام زدایی نه تنها دقت موتور جستجو را بهبود می بخشد، بلکه از سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی که برای عملکرد مؤثر به زمینه دقیق متکی هستند، پشتیب، می کند.

همانطور که فناوری های هوش مصنوعی تکامل می یابند، توانایی آن ها برای درک هدف کاربر به شدت به محتوای شفاف و ساختاریافته بستگی دارد. پیوند موجودیت با اتصال اصطلاحات و مفاهیم خاص به مع، صحیح آنها، نقش کلیدی ایفا می کند و سیستم های هوش مصنوعی را قادر می سازد اطلاعات را به طور دقیق پردازش کرده و به آنها پاسخ دهند.

به ،وان مثال، یک ربات چت که به سؤالات مشتری در مورد محصولات پاسخ می دهد، می تواند از پیوندهای قوی موجودیت سود بسیار زیادی ببرد. اگر ربات چت به یک پایگاه دانش ساختاریافته ارجاع دهد که در آن همه نام ها، دسته ها و ویژگی های محصول به موجودیت های مربوط به آن ها که در یک پایگاه دانش تعریف شده اند پیوند داده شوند، می تواند به طور مؤثرتر به سؤالات مبهم یا مبهم کاربر رسیدگی کند. این یک تجربه کاربری یکپارچه را تضمین می کند که در آن هوش مصنوعی پاسخ های دقیق و مرتبط با زمینه را ارائه می دهد.

هنگامی که پیوند نهاد به طور موثر اعمال می شود، زمینه را برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی قوی و قابل اعتماد فراهم می کند.

2. قابلیت کشف محتوا را افزایش می دهد

برای شرکت هایی با محتوا، محصولات یا خدمات متنوع، قابلیت کشف محتوا برای هدایت ترافیک و تبدیل ها بسیار مهم است. پیوند نهادها به موتورهای جستجو کمک می کند تا محتوا را به صورت کارآمدتر به پرس و جوهای مرتبط متصل کنند، و به کاربران آسان تر می شود تا آنچه را که نیاز دارند پیدا کنند و به صفحاتی در جستجو که دقیقاً با هدف جستجوی آنها همسو هستند کلیک کنند.

در برنامه Schema، ما پیوند موجودیت را در مقیاس در صفحه پزشکان مشتری مارشفیلد کلینیک پیاده سازی کردیم. در نتیجه، صفحات آن ها برای کلمات کلیدی مرتبط تر رتبه بندی می شدند و a افزایش 32 درصدی در نرخ کلیک به صفحات پزشک خود

طی آزمایش دیگری، یکی از مشتریان ما مجموعه ای از صفحات فرود مبتنی بر مکان برای مخاطبان مختلف در سراسر ایالات متحده داشت. ما پیوند نهاد مبتنی بر مکان را در 11 صفحه آزمایشی پیاده سازی کردیم و 4 صفحه کنترل را برای مقایسه نتایج نگهداری کردیم. سایت های آزمایشی شاهد افزایش تعداد درخواست های حاوی نام ایالت و «نزدیک من» بودند که منجر به افزایش 46 درصدی در نمایش ها و افزایش 42 درصدی کلیک ها برای درخواست های غیر مارکی شد.

با مشخص ، مکان های سرویس دهی شده در سایت، صفحات این مشتری برای پرس و جوهای بیشتر مبتنی بر مکان نشان داده شد.

بخو،د تأثیر قابل اندازه گیری مقیاس گذاری پیوند نهاد برای ابهام زدایی موجودیت برای یادگیری بیشتر

3. ارتباط را در یک زمینه چند زبانه و چند منطقه ای تضمین می کند

شرکت های جه، که مخاطبان را در زبان ها و مناطق مختلف هدف قرار می دهند، اغلب با چالش هایی با ابهام موجود مواجه می شوند. پیوند نهاد این مشکل را با اطمینان از حفظ بافت صحیح در زبان ها و مناطق حل می کند.

به ،وان مثال، اصطلاح "فوتبال" ممکن است به فوتبال در اروپا و فوتبال آمریکایی در ایالات متحده اشاره کند. با استفاده از پیوندهای موجودیت، ،ب و کارها می توانند اصطلاحات موجود در محتوای خود را برای مطابقت با آنها رفع ابهام کنند منطقه ای زمینه در ادامه مثال ما، پیوند "فوتبال" به FIFA یا NFL تضمین می کند که موتورهای جستجو و کاربران متوجه می شوند که آیا محتوا مربوط به فوتبال است یا فوتبال آمریکایی. این رویکرد از سردرگمی جلوگیری می کند، پیام های برند را حفظ می کند، و اطمینان می دهد که محتوا با مخاطبان مورد نظر در هر منطقه طنین انداز می شود.

درک اهمیت پیوند نهاد و مزایای آن تنها اولین گام است - اکنون، بیایید نحوه پیاده سازی مؤثر آن را با استفاده از Schema Markup بررسی کنیم تا مطمئن شویم محتوای شما هم قابل خواندن توسط ماشین و هم از نظر زمینه دقیق است.

نحوه پیاده سازی En،y Linking با استفاده از Schema Markup

پیوند نهاد در وب سایت شما شامل چند مرحله کلیدی برای اطمینان از وضوح و سازگاری برای موتورهای جستجو و کاربران است. در اینجا نحوه انجام آن به صورت دستی آمده است:

1. نهادهای کلیدی را شناسایی کنید

با مشخص ، دقیق عباراتی (موجودات) در محتوای خود که نیاز به ابهام زدایی یا زمینه اضافه دارند، شروع کنید. بر موجودیت هایی تمرکز کنید که دارای هویت های متمایز هستند، مانند مکان ها، سازمان ها، نام ها و سایر اصطلاحاتی که می توانند مع، مبهم یا چندگانه داشته باشند.

به ،وان مثال، اگر یک پست وبلاگی در مورد مارک های خودروهای لو، می نویسید و از "جگوار" نام می برید، این اصطلاح موجودیتی است که نیاز به ابهام زدایی دارد. بدون زمینه، "جگوار" می تواند به حیوان، یک تیم ورزشی یا برند خودروی لو، اشاره کند.

2. بررسی کنید که آیا نهاد در پایگاه های دانش معتبر خارجی وجود دارد یا خیر

تعیین کنید که آیا موجودیت در پایگاه های دانش معتبر خارجی مانند ویکی پدیا، ویکی داده یا نمودار دانش Google وجود دارد یا خیر. در حالت ایده آل، موجودیت باید در هر سه ظاهر شود، و برای ارائه حدا،ر وضوح باید به همه آنها پیوند دهید. برای نهادهای خاص صنعت، استفاده از واژه نامه های تخصصی یا منابع بدنه حاکم را نیز در نظر بگیرید.

به ،وان مثال، برند خودروهای لو، "جگوار" در همه این پایگاه های داده تعریف شده است:
ویکی پدیا: https://en.wikipedia.org/wiki/Jaguar_Cars
ویکی داده: https://www.wikidata.org/wiki/Q30055
نمودار دانش گوگل: kg:/m/012×34

بنابراین، هر سه باید در Schema Markup موجودیت مرتبط شوند. اما چگونه آنها را پیوند می دهید؟ این ما را به مرحله 3 می رساند!

3. علامت گذاری JSON-LD ایجاد کنید و از ویژگی های Schema.org برای تعریف صریح موجودیت ها استفاده کنید

پیاده سازی Schema Markup با استفاده از ویژگی های Schema.org مانند همان طور که، اشاره می کند، یا در مورد. این ویژگی ها بین محتوای شما و پایگاه های دانش خارجی ارتباط برقرار می کنند.

نشانه گذاری JSON-LD را مستقیماً به کد وب سایت خود اضافه کنید. به ،وان مثال، اگر پست وبلاگ شما با ،وان "کاوش در جگوار E-Pace کاملاً جدید"Jaguar" را ذکر می کند، نشانه گذاری طرحواره ممکن است به این صورت باشد:

{
  "@context": "  "@type": "BlogPosting",
  "mainEn،yOfPage": "  "headline": "Exploring the all new Jaguar E-Pace",
  "mentions": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Jaguar",
    "sameAs": "    "sameAs": "    "sameAs": "kg:/m/012x34"
    }
}

4. نشانه گذاری خود را تست کنید

از ابزارهایی مانند اعتبار سنجی نشانه گذاری طرحواره برای اطمینان از اینکه نشانه گذاری JSON-LD شما به درستی پیاده سازی شده است. خطاها یا هشدارهایی را که ممکن است بر نحوه تفسیر داده های شما توسط موتورهای جستجو تأثیر بگذارد، بررسی کنید.

5. نظارت و به روز رس،

به طور مرتب نشانه گذاری خود را بررسی کنید تا مطمئن شوید پیوندهای پایگاه های دانش معتبر خارجی دقیق و به روز باقی می مانند. با تکامل محتوا و موجودیت های سایت شما، ممکن است نیاز به اصلاح، حذف یا اضافه ، پیوندهای جدید داشته باشید.

با انجام این مراحل، می تو،د وضوح و اعتبار محتوای خود را افزایش دهید و اطمینان حاصل کنید که موتورهای جستجو و کاربران به طور ی،ان زمینه دقیق موجودیت های شما را درک می کنند. در حالی که به ظاهر ساده است، پیوند موجودیت نیاز به نگهداری و نظارت مداوم دارد، که وقتی در مقیاس انجام شود می تواند کار فشرده و زمان بر باشد.

چگونه پیوند نهادها را در برنامه Schema انجام می دهیم

در Schema App، ما چالش های پیاده سازی پیوند نهادی به صورت دستی را درک می کنیم. رویکردهای دستی اغلب مقیاس پذیری ندارند، نگهداری آنها دشوار است و در طول زمان می تواند منجر به داده های قدیمی یا ناسازگار شود. برای رسیدگی به این چالش ها، ما آن را توسعه دادیم شناسایی موجودیت مرتبط Omni ویژگی (OmniLER)، یک راه حل پویا و خودکار برای پیوند نهاد.

OmniLER ما از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای شناسایی موجودیت های شناخته شده در محتوای شما و پیوند دادن آنها به پایگاه های دانش معتبر مانند ویکی پدیا، ویکی داده و نمودار دانش Google استفاده می کند. با استفاده از Omni LER، می تو،م اطمینان حاصل کنیم که موجودیت های مشتریانمان ابهام زدا و به روز هستند، که آنها را قادر می سازد تا یک نمودار دانش محتوای پویا قوی ایجاد کنند.

اگر آماده پیاده سازی پیوندهای موجود در مقیاس هستید یا می خواهید یک نمودار جامع دانش محتوا برای سایت خود بسازید، در برنامه Schema با ما تماس بگیرید تا بد،د چگونه می تو،م کمک کنیم!

آندریا بادر

Andrea Badder متخصص بازاریابی دیجیتال در Schema App است. او در SEO تخصص دارد و منابع آموزشی را برای کمک به تیم های بازاریابی برای درک ارزش طرحواره نشانه گذاری و نمودارهای دانش محتوا برای جستجوی م،ایی، استراتژی محتوا و ابتکارات مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه می دهد. قبل از پیوستن به Schema App، آندریا به ،وان استراتژیست برند و کپی رایتر در یک آژانس بازاریابی کار می کرد. او همچنین فارغ التحصیل از دانشگاه گوئلف است.