Google подчеркивает необходимость внедрения структурированной разметки данных для сайтов, чтобы помочь своему алгоритму распознавать сущности на основе уникальных идентификаторов, связанных с каждой из них. В случаях, когда структурированные данные или схема отсутствуют, Google обучил расширение охвата и увеличение продаж с помощью лида своих ботов/алгоритм идентифицировать сущности с контентом, чтобы помочь ему классифицировать, как вы можете видеть в анализе изображения ниже.
Когда пользователь вводит запрос в строке поиска, Google извлекает или ранжирует конкретные сущности, хранящиеся в его базе данных, после оценки релевантности и контекста контента.
Интерпретация запросов Google и извлечение знаний
Источник изображения: kgtutorial.GitHub
Google NLP/BERT играет важную роль в интерпретации запросов, ранжировании и составлении качественных избранных фрагментов, NLP SEO и интерпретации анкет анализатора текста в документах. Google уже достаточно хорош в машинном обучении NLP, но еще не достиг удовлетворительных результатов в оценке автоматически извлеченных данных по точности. Добыча данных для графов знаний из неструктурированных данных, таких как веб-сайты, сложна. Помимо полноты информации, важна точность, и Google обеспечивает полноту в масштабе с помощью NLP.
