La missione di Google è organizzare le informazioni di questo mondo, e nel Knowledge Graph esse sono disposte proprio secondo la sua opinione. In questo articolo parleremo di conoscenze di base, statistiche e di un utile tool gratuito per l’analisi di questa integrazione.
Se si cerca su Google quanto è alto Danny DeVito, la ricerca mostrerà il risultato al di sopra di quelli organici: 1,47 metri. Persino cercando l’altezza di Danny DeVito in chilometri Google sa rispondere correttamente: 0,00147 km. Questo è possibile perché il motore di ricerca capisce cosa vuole l’utente e possiede le informazioni in modo strutturato, all’interno del Knowledge Graph.
Cos’è il Knowledge Graph?
Google è ormai lontano dai suoi esordi, quando era ancora un motore di ricerca completamente testuale. La forte crescita di ricerche da dispositivi Smartphone (tra le altre cose) ha portato Google a mostrare molto spesso una sola informazione (quella cercata), al posto dei dieci link utili.
La necessaria comprensione di cose, persone e oggetti secondari, oltre al loro rapporto reciproco, viene mostrata da Google nel Knowledge Graph. Quest’ultimo è stato creato nove anni fa, a partire dall’acquisizione della base di dati strutturati Freebase. A questo punto, Google già nel 2012 aveva a disposizione sulla base dei propri dati più di 570 milioni di entità (Nodes) e più di 18 miliardi di relazioni (Edges) tra queste entità per quanto riguarda le informazioni strutturate.
Mentre le integrazioni del Knowledge Graph nella ricerca desktop sono posizionate in modo ancora discreto a destra dei risultati organici, su Smartphone la cosa appare diversa, in quanto Google lo inserisce ben evidente al di sopra dei risultati organici, come vediamo nello screenshot precedente. Naturalmente sarò felice di leggere le tue recensioni positive, nel caso ti trovassi su questa pagina ;)
Quanto è rilevante il Knowledge Graph?
Per ottenere una panoramica sulla rilevanza del Knowledge Graph, abbiamo valutato un milione di keyword per la Germania relativamente a questa integrazione. Nel 35,1% dei casi le keyword analizzate possedevano un Knowledge Graph.
Nel 35,1% dei casi le keyword valutate possedevano un’integrazione Knowledge Graph in Germania.
Tuttavia questa cifra non è totalmente veritiera: le integrazioni Knowledge Graph appaiono infatti normalmente nei casi di query di ricerca con molto traffico. Più una query va in direzione Longtail, meno Google troverà un’entità adeguata da mostrare.
In una seconda analisi abbiamo valutato quali entità possiedono il maggior numero di relazioni nell’Indice di ricerca tedesco. Come per i link, abbiamo ritenuto infatti che numerose relazioni/menzioni da parte di Google siano da considerare un segnale positivo. La lista seguente riporta le 30 entità aventi il maggior numero di relazioni, sulla base della valutazione di più di 60 milioni di keyword per la Germania.
| ID entità | Definizione | Quantità di relazioni |
|---|---|---|
| /m/0345h | Germania | 49.649 |
| /m/09c7w0 | USA | 31.95 |
| /m/02hjn4 | Giocatore singolo | 20.525 |
| /m/0156q | Berlino | 20.445 |
| /m/01z747 | Multigiocatore | 1.3781 |
| /m/02h6_6p | Monaco | 13.011 |
| /m/03hrz | Amburgo | 12.537 |
| /m/04jpl | Londra | 11.385 |
| /g/11bzslxqr8 | Pop (Genere musicale) | 10.941 |
| /m/0fhp9 | Vienna | 10.569 |
| /m/07ssc | Regno Unito | 10.248 |
| /m/02_286 | New York City | 10.227 |
| /m/05qtj | Parigi | 9.361 |
| /m/0f8l9c | Francia | 8.85 |
| /g/11bzsp6sd2 | Rock (Genere musicale) | 7.589 |
| /m/01v8c | Colonia | 7.318 |
| /m/030qb3t | Los Angeles | 7.205 |
| /m/016qwt | Alto Adige | 6.593 |
| /m/03rjj | Italia | 6.315 |
| /m/0jgqg | C++ | 5.924 |
| /g/11bztb1q8h | Dance/Electronic (Genere musicale) | 5.889 |
| /m/06c62 | Roma | 5.832 |
| /m/04sv4 | Microsoft | 5.784 |
| /m/0mgkg | Amazon | 5.604 |
| /m/01d8pr | H&M | 5.505 |
| /m/0246n2 | Aldi | 5.341 |
| /m/06csb7 | Commerzbank | 5.207 |
| /m/02lc8s | Deutsche Bank | 5.173 |
| /m/06mzp | Svizzera | 5.03 |
| /m/0727_ | Stoccarda | 4.967 |
Oltre ai Paesi e ai nomi di città, nella lista appaiono numerosi generi musicali. Le entità il cui ID inizia con /m/ derivano ancora dal Freebase, mentre quelle che iniziano con /g/ sono state aggiunte direttamente da Google.
Il brand più forte è Microsoft, seguito immediatamente da Amazon, H&M, Aldi, la banca Commerzbank e la Deutsche Bank. A vedere questi dati, sembrerebbe che il sistema bancario non sia rappresentato così malamente come dicono i media. Potrai scaricare la lista completa contenente le prime 1.000 entità in questo Google Doc.
Tool gratuito per l’analisi dei Knowledge Graph
Per non lasciare inutilizzati questi dati abbiamo creato un tool gratuito per l’analisi dei Knowledge Graph: grazie ad esso potrai valutare diversi milioni di entità, in modo da avere un’idea dei dati reali di Google. Oltre all’entità verranno mostrati i dati seguenti:
- tutte le relazioni trovate con le altre entità
- tutte le relazioni che le altre entità possiedono con l’entità selezionata
- tutti i tipi di relazioni, cioè quali di esse Google ha salvato tra più entità
- la keyword con la quale è stata trovata la relazione
L’uso del tool è completamente gratuito. Senza account potrai effettuare fino a 25 analisi al giorno, che potrai aumentare a 100 accedendo con un account di SISTRIX gratuito.
Conclusione
Il Knowledge Graph di Google è interessante sotto più punti di vista: prima di tutto, ora che l’uso degli Smartphone aumenta sempre di più, è sicuramente utile per la “Ottimizzazione in SERP“, cioè il miglioramento delle informazioni contenute all’interno delle SERP che non necessitano di click. I dati mostrati sono, infatti, completamente corretti, così come le relazioni? Le entità vengono mostrate in base alle keyword adeguate?
La domanda più complessa è invece se e come queste entità e relazioni possiedono un influsso sui risultati organici. È naturale infatti sospettare una simile connessione in questi tempi di regolari aggiornamenti sulla qualità, anche se Google non ha fornito ancora alcuna prova o dichiarazione a riguardo.
