Was ist der Knowledge Graph? Definition & Funkionsweise
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Der Knowledge Graph ist Googles semantische Datenbank. Hier werden Entitäten in Beziehung zueinander gestellt, mit Attributen versehen und in thematischen Kontext bzw. Ontologien gebracht. Dabei werden Entitäten Knoten und die Art und Weise wie diese Entitäten in Beziehung zueinander stehen als Kanten dargestellt.

Mit der Einführung des Hummingbird-Ranking-Algorithmus lieferte Google 2013  den offiziellen Startschuss für den Aufbau einer semantischen Suchmaschine. Die Idee dahinter war, Inhalte jeglichen Formats selbst zu verstehen und auf jede Suchanfrage eine passende und qualitativ hochwertige Antwort zu geben. Die Basis ist eine neue Anordnung von Daten, die nun nicht mehr hierarchisch sondern netzwerkartig, also in Form von Graphen sortiert sind.

 

Der Knowledge-Graph: Von Keywords zu Entitäten

Suchmaschinen brauchen  eine Entscheidungsgrundlage, anhand derer sie bestimmen können, in welcher Reihenfolge die Webseiten anzeigt werden sollen. Zu den ursprünglichen Rankingfaktoren bei Google gehörten Keyworddichte (und später auch strategische Positionierung selbiger) und der PageRank, der aufgrund der Anzahl von Links die auf eine Webseite zeigen berechnet wurde. Später wurde die Keyworddichte durch komplexere textanalytische Verfahren wie TF-IDF bzw. WDF*IDF ersetzt.

Neben den Links liegt der Fokus bei der Suchmaschinenoptimierung aber weiterhin auf Keywords. Doch in den letzten Jahren merkt man, dass Humingbird auch durch den Einsatz von Machine Learning immer schlauer wird. Die Rankings orientieren sich nicht mehr ausschließlich um Keywords, die benutzt werden, sondern an Themen und Entitäten.

Ein Grundkonzept ist, dass Google Webseiten weder in Kategorien ordnet, noch anhand von (einzelnen) Keywords indexiert, sondern sie möchte die Seiten als Entität verstehen, in meinem letzten Artikel habe ich das als Wesen mit Agenda bezeichnet. Google möchte die Hintergedanken einer Seite verstehen und ich vermute, dass sich das auf Domainebene abspielt. Das heißt, dass es nicht mehr (nur) darum geht, einzelne URLs zu besonders rentablen Keywords in den Index zu bringen, sondern dass sie eine Seite in ihrer Ganzheit betrachten möchte.

Woher bezieht Google die Knowledge-Graph-Infos?

Die Informationen zu den Entitäten und deren Beziehungen untereinander bezieht aus Google aus folgenden Quellen:

  • CIA World Factbook, Wikipedia / Wikidata (ehemals Freebase)
  • Google+ beziehungsweise Google My Business
  • Strukturierte Daten (schema.org)
  • Web-Crawling
  • Knowledge Vault
  • Lizensierte Daten
Datenquellen für Knowledge Graph, © Aufgesang Inbound Marketing 2017

Datenquellen für Knowledge Graph, © Aufgesang, 2017

Der Knowledge Graph ist Googles semantische Datenbank. Hier werden Entitäten in Beziehung zueinander gestellt, mit Attributen versehen und in thematischen Kontext bzw. Ontologien gebracht. Die Entwicklung des Knowledge Graph durch Google scheint eng mit dem Kauf der semantischen Wissens-Datenbank Freebase in Verbindung zu stehen. Ich bezeichne Freebase auch gerne als Spielplatz, über den Google die ersten Erfahrungen mit strukturierten Daten machen konnte.

Im Jahr 2012 führte Google dann den Knowledge Graph ein, der anfangs u.a. durch die in Freebase gesammelten Daten und Wikipedia gespeist wurde. Das offene Projekt Freebase wurde 2014 beendet und in das geschlossene Projekt Wikidata überführt. Für die Darstellung einer Entitäten-Box prüft Google, ob ein Datensatz in Wikidata oder eine Seite bei Wikipedia vorhanden ist.

In einem wissenschaftlichen Projekt, an dem auch ein Google-Mitarbeiter beteiligt war, wird eine Entität gleich gesetzt mit einem Wikipedia-Beitrag.

An entity (or concepttopic) is a Wikipedia article which is uniquely identified by its page-ID.”

Wikipedia-Beiträge spielen bei vielen Knowledge Graph Boxen eine übergeordnete Rolle als Quelle der Informationen und werden von Google neben den Wikidata-Einträgen als Proof für die Relevanz einer Entität genutzt. Ohne Eintrag bei Wikipedia oder Wikidata keine Entitäten-Box.

Welche zentrale Rolle die Wikipedia bei der Identifikation von Entitäten und deren thematischen Kontext spielen kann, zeigt das wissenschaftliche Papier Using Encyclopedic Knowledge for Named Entity Disambiguation.

Beziehungen zwischen Entitäten könnte Google u.a. über Annotationen bzw. Verlinkungen innerhalb der Wikipedia herstellen.

An annotation is the linking of a mention to an entity.  tag is the annotation of a text with an entity which captures a topic (explicitly mentioned) in the input text.”

Mehr zum Thema Entitäten bei Google gibt es darüber hinaus in meinem Beitrag Wie erkennt Google Entitäten und wie nutzt man das für SEO? nachzulesen. Die Entwicklung eines semantischen Verständnisses bei der Deutung von Suchanfragen als auch Dokumenten hängt eng mit der Fähigkeit zusammen Entitäten sowie deren Beziehungen zu anderen Entitäten zu identifizieren und diese in ein Konzept bzw. eine Ontologie einzuordnen. Mit Hilfe von verifizierten Datenquellen wie z.B. die Wikipedia ist dies möglich. Aber für die Menge an Suchanfragen und Dokumenten, die tagtäglich neu erstellt werden ist dieses Verfahren nur bedingt geeignet. U.a. deswegen hat Google seit einigen Jahren die Entwicklung von selbst lernenden Algorithemn bzw. Machine Learning vorangetrieben.

 

SEMrush
Verfasst von: Olaf Kopp
Datum: 6. Dezember 2018

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