Tác giả: Võ Việt Hoàng SEO, Lượt xem: 32 lượt, Chỉ mất 8 Phút để đọc bài viết

Knowledge Graph là gì? Ảnh hưởng Knowledge Graph trong SEO

Xếp hạng bài viết

Trong kỷ nguyên số hiện đại, công nghệ tìm kiếm ngày càng phát triển nhằm mục đích hiểu sâu hơn nhu cầu và ý định tìm kiếm của người dùng. Để đáp ứng nhu cầu này, Google đã giới thiệu “Knowledge Graph” (Sơ đồ tri thức) – một công cụ mạnh mẽ giúp công cụ tìm kiếm không chỉ thu thập thông tin mà còn hiểu được ngữ cảnh và ý nghĩa đằng sau các từ khóa. Đây là bước tiến lớn trong quá trình cải thiện trải nghiệm người dùng, cho phép Google không chỉ tìm kiếm từ khóa đơn thuần mà còn liên kết thông tin một cách logic và mạch lạc. Hãy cùng tìm hiểu về Knowledge Graph, cách thức hoạt động và ảnh hưởng của nó đối với SEO.

Knowledge Graph là gì?

Knowledge Graph là gì?
Knowledge Graph là gì?

Định nghĩa Knowledge Graph

Knowledge Graph là một cơ sở dữ liệu khổng lồ, được Google giới thiệu vào năm 2012, thu thập thông tin từ hàng tỷ từ khóa và ngữ cảnh tìm kiếm mà người dùng nhập vào công cụ tìm kiếm mỗi ngày. Thay vì chỉ tập trung vào từ khóa một cách riêng lẻ, Knowledge Graph kết nối và tổ chức dữ liệu để tạo ra mối quan hệ giữa các thực thể (entities) như con người, địa điểm, sự kiện, và những khái niệm liên quan.

Nhờ vậy, Google có thể cung cấp thông tin tổng quan, dễ hiểu và có tính logic, giúp người dùng có được câu trả lời nhanh chóng mà không cần phải duyệt qua nhiều trang web.

Cách thức hoạt động của Knowledge Graph

Knowledge Graph hoạt động dựa trên việc thu thập và xử lý thông tin từ nhiều nguồn, từ các trang web uy tín, Wikipedia, Freebase đến cơ sở dữ liệu công khai. Dữ liệu từ khóa được xử lý và liên kết để tạo nên một mạng lưới thông tin phong phú, giúp Google hiểu ngữ cảnh của từng từ khóa.

Ví dụ, khi người dùng tìm kiếm “Michael Jordan,” Knowledge Graph có thể phân biệt giữa vận động viên bóng rổ và nhà khoa học cùng tên, dựa trên các thông tin liên quan như lĩnh vực, địa điểm, và thời gian.

Ngoài ra, Knowledge Graph giúp cải thiện độ chính xác của Entity Extraction thông qua ngữ cảnh và mối quan hệ sẵn có giữa các thực thể. Knowledge Graph chứa thông tin về các thực thể đã biết và mối quan hệ của chúng, nhờ đó, nó hỗ trợ việc nhận dạng các thực thể mới và xác định mối quan hệ giữa chúng một cách chính xác hơn.

Ví dụ: Trong một văn bản nói về “Apple”, Knowledge Graph có thể giúp xác định đây là công ty công nghệ thay vì một loại trái cây nếu văn bản cũng chứa các từ khóa như “iPhone” hoặc “Macbook”.

Ví dụ về Knowledge Graph trên SERPs

Trên trang kết quả tìm kiếm (SERPs), Knowledge Graph hiển thị dưới dạng một khu vực đồ họa riêng biệt bên phải (trên giao diện máy tính) hoặc phía trên cùng (trên giao diện di động).

Khi bạn tìm kiếm “Albert Einstein,” khu vực Knowledge Graph sẽ hiển thị thông tin như ngày sinh, quốc tịch, nghề nghiệp, và các công trình nổi bật của ông. Đây là một cách trực quan giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt được những thông tin cơ bản mà không cần nhấp vào bất kỳ liên kết nào.

Tác động của Knowledge Graph đối với SEO

Ảnh hưởng của Knowledge Graph đến xếp hạng từ khóa

Knowledge Graph đã thay đổi cách các từ khóa được xếp hạng trên Google. Thay vì chỉ dựa vào từ khóa chính xác, Google ngày càng quan tâm đến ngữ cảnh của nội dung. Điều này có nghĩa là nếu một bài viết chứa từ khóa có liên quan đến những từ khóa khác trong mạng lưới Knowledge Graph, bài viết đó sẽ có khả năng xếp hạng cao hơn.

Ví dụ, nếu bạn viết về “du lịch Paris” và sử dụng các từ liên quan như “điểm tham quan,” “ẩm thực Paris,” hoặc “văn hóa Pháp,” Google sẽ dễ dàng nhận diện nội dung của bạn có giá trị, nâng cao khả năng xuất hiện của trang web trong các kết quả tìm kiếm liên quan.

Nâng cao trải nghiệm người dùng qua Knowledge Graph

Knowledge Graph không chỉ cải thiện khả năng hiển thị thông tin mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng, giúp người tìm kiếm có được câu trả lời nhanh và chính xác hơn.

Trước khi có Knowledge Graph, người dùng phải duyệt qua nhiều trang web để có được cái nhìn tổng quan về một chủ đề. Giờ đây, thông tin cần thiết đã được tập trung trong một khu vực dễ tìm, giúp giảm thời gian tìm kiếm và nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng.

Làm thế nào để tối ưu hóa nội dung cho Knowledge Graph?

Để nội dung của bạn có cơ hội xuất hiện trong Knowledge Graph, việc tối ưu hóa SEO là rất quan trọng. Điều này bao gồm việc sử dụng từ khóa ngữ cảnh, từ khóa LSI, dữ liệu có cấu trúc và đảm bảo nội dung được trình bày một cách rõ ràng và có tính chuyên sâu. Bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và đầy đủ về chủ đề, bạn giúp Google dễ dàng nhận diện nội dung của bạn có giá trị, gia tăng khả năng xuất hiện của trang web trong Knowledge Graph.

Cách Tối ưu hóa SEO với Knowledge Graph

Sử dụng dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)

Dữ liệu có cấu trúc là một yếu tố quan trọng để tối ưu hóa cho Knowledge Graph. Các markup schema.org cung cấp cho Google các tín hiệu rõ ràng về thông tin trên trang web của bạn.

Ví dụ, nếu bạn sở hữu một trang web về “công thức nấu ăn,” sử dụng schema cho công thức sẽ giúp Google hiểu và đưa thông tin này vào Knowledge Graph một cách trực quan. Các dữ liệu này không chỉ giúp tăng khả năng xuất hiện trên SERPs mà còn cải thiện khả năng được lựa chọn để hiển thị trong Knowledge Graph.

Tận dụng các từ khóa ngữ cảnh và từ khóa liên quan

Knowledge Graph hoạt động dựa trên sự liên kết giữa các từ khóa và ngữ cảnh. Do đó, thay vì chỉ tập trung vào một từ khóa chính, bạn nên sử dụng các từ khóa LSI (Latent Semantic Indexing) để mở rộng ngữ cảnh của nội dung.

Ví dụ, khi viết về “du lịch Tokyo,” sử dụng thêm các từ như “địa điểm nổi tiếng,” “ẩm thực Nhật Bản,” và “lễ hội truyền thống” sẽ giúp Google nhận diện rõ ràng nội dung, tăng khả năng xuất hiện trong Knowledge Graph.

Tạo nội dung có giá trị và chuyên sâu

Nội dung được tối ưu hóa cho Knowledge Graph không chỉ là việc chọn từ khóa, mà còn đòi hỏi thông tin có giá trị, chuyên sâu và hữu ích. Để làm được điều này, bạn cần cung cấp thông tin độc đáo và phong phú về chủ đề, không chỉ đáp ứng nhu cầu tìm kiếm mà còn đem lại giá trị thực sự cho người dùng. Nội dung này sẽ được Google đánh giá cao, giúp tăng khả năng xuất hiện của trang web trên các kết quả tìm kiếm phổ biến.

Những lợi ích và hạn chế của Knowledge Graph

Những lợi ích và hạn chế của Knowledge Graph
Những lợi ích và hạn chế của Knowledge Graph

Lợi ích của Knowledge Graph cho SEO

Knowledge Graph mang đến nhiều lợi ích quan trọng cho SEO, đặc biệt là tăng khả năng hiển thị thông tin trong kết quả tìm kiếm và cải thiện tỷ lệ nhấp chuột (CTR). Khi trang web của bạn xuất hiện trong Knowledge Graph, bạn không chỉ tăng khả năng thu hút người dùng mà còn xây dựng uy tín, giúp người đọc dễ dàng tiếp cận thông tin nhanh chóng và chính xác.

Hạn chế và thách thức của Knowledge Graph

Mặc dù Knowledge Graph mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có những thách thức khi tối ưu hóa nội dung cho nó. Một trong những khó khăn lớn nhất là sự phụ thuộc vào dữ liệu có cấu trúc và các yếu tố kỹ thuật. Nếu không thiết lập các markup schema đúng cách, trang web của bạn có thể không xuất hiện trong Knowledge Graph. Thêm vào đó, do Google kiểm soát việc xuất hiện của các trang trong Knowledge Graph, không phải tất cả nội dung đều có cơ hội được hiển thị.

Các loại Knowledge Graph phổ biến: Google và Bing

Hiện nay, hai trong số các nền tảng công cụ tìm kiếm lớn là Google và Bing đều triển khai hệ thống Knowledge Graph riêng, với mục tiêu cung cấp trải nghiệm tìm kiếm ngày càng chính xác và đa dạng hơn. Dưới đây là cách hoạt động và đặc điểm nổi bật của Knowledge Graph trên từng nền tảng.

Knowledge Graph của Google

Google là nền tảng đầu tiên áp dụng mô hình Knowledge Graph vào năm 2012, với mục tiêu mở rộng khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra các kết nối giữa các thực thể. Google Knowledge Graph có những đặc điểm nổi bật sau:

  • Hiển thị thông tin chi tiết trong SERPs:

Khi người dùng tìm kiếm thông tin về các đối tượng như nhân vật nổi tiếng, sự kiện, địa điểm, Google Knowledge Graph sẽ hiển thị các thông tin tóm tắt chi tiết bên phải (trên giao diện máy tính) hoặc ở phần trên cùng (trên di động). Thông tin này bao gồm các chi tiết như ngày sinh, sự nghiệp, thành tựu nổi bật, liên kết đến các nguồn đáng tin cậy và các sự kiện liên quan.

  • Nguồn dữ liệu phong phú:

Google thu thập thông tin từ nhiều nguồn đáng tin cậy như Wikipedia, Freebase, CIA World Factbook và các cơ sở dữ liệu công cộng khác, sau đó sắp xếp chúng thành các kết nối liên kết chặt chẽ.

Google Knowledge Graph không chỉ đơn thuần hiển thị các kết quả có từ khóa tương tự, mà còn dựa vào các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể này để hiểu sâu hơn về ý định tìm kiếm của người dùng.

  • Mở rộng ngữ cảnh tìm kiếm:

Google Knowledge Graph có thể nhận diện và xử lý các từ khóa liên quan đến các thực thể phức tạp, ví dụ như “sách của Stephen King” hay “sự kiện lịch sử trong Thế Chiến thứ II,” tạo ra một mạng lưới thông tin có chiều sâu, giúp người dùng có được câu trả lời cụ thể và trực quan hơn.

Knowledge Graph của Bing

Bing của Microsoft cũng triển khai hệ thống Knowledge Graph riêng (được gọi là Bing Knowledge Graph), với cách tiếp cận tương tự nhưng có một số điểm khác biệt so với Google:

  • Tích hợp thông tin và liên kết bổ sung:

Bing Knowledge Graph tập trung vào cung cấp thông tin từ nhiều nguồn và liên kết với các dịch vụ của Microsoft như Cortana. Khi người dùng tìm kiếm trên Bing, Knowledge Graph sẽ hiển thị các thông tin chi tiết về các thực thể liên quan, bao gồm cả hình ảnh, thông tin về các sự kiện liên quan và các nguồn dữ liệu uy tín như Wikipedia.

  • Liên kết với công cụ trợ lý ảo Cortana:

Knowledge Graph của Bing không chỉ hỗ trợ tìm kiếm trên Bing mà còn được tích hợp sâu vào các ứng dụng trợ lý ảo của Microsoft như Cortana. Điều này giúp người dùng dễ dàng nhận được các thông tin hữu ích ngay khi sử dụng giọng nói để truy vấn thông qua các thiết bị hỗ trợ Cortana.

  • Tập trung vào kết nối xã hội:

Bing Knowledge Graph có xu hướng ưu tiên thông tin từ các nền tảng xã hội, chẳng hạn như kết nối với Twitter và Facebook để đưa các nội dung mới và cập nhật liên quan đến các thực thể (như người nổi tiếng, sự kiện) vào kết quả tìm kiếm.

Xem thêm bài so sánh Google Knowledge Graph và Bing Knowledge Graph:

So sánh Google Knowledge Graph và Bing Knowledge Graph

Kết luận

Knowledge Graph là một công cụ mạnh mẽ giúp cải thiện khả năng tìm kiếm và trải nghiệm người dùng trên Google, đồng thời mang lại cơ hội tối ưu hóa SEO. Bằng cách hiểu rõ cách thức hoạt động của Knowledge Graph và áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa từ khóa, dữ liệu có cấu trúc, bạn có thể tăng khả năng xuất hiện của trang web trong các kết quả tìm kiếm hàng đầu. Đây là thời điểm mà các chuyên gia SEO và nhà tiếp thị nội dung nên tận dụng Knowledge Graph trong chiến lược của mình để đạt được hiệu quả tối ưu trên công cụ tìm kiếm.

FAQ

  • Knowledge Graph giúp cải thiện SEO như thế nào?

Knowledge Graph giúp cải thiện SEO bằng cách cung cấp thông tin chính xác và có giá trị, giúp tăng khả năng hiển thị trên SERPs và cải thiện tỷ lệ nhấp chuột (CTR) của trang web.

  • Làm thế nào để nội dung của tôi xuất hiện trong Knowledge Graph?

Để xuất hiện trong Knowledge Graph, bạn cần tối ưu hóa nội dung bằng dữ liệu có cấu trúc (structured data) và sử dụng từ khóa ngữ cảnh (LSI) phù hợp với chủ đề.

  • Có những công cụ nào để kiểm tra Knowledge Graph cho trang web?

Bạn có thể sử dụng Google Search Console, Structured Data Testing Tool và các công cụ SEO khác như SEMrush và Ahrefs để kiểm tra xem trang web của bạn có được tối ưu hóa cho Knowledge Graph hay không.

  • Knowledge Graph khác gì so với bảng tri thức của các công cụ tìm kiếm khác?

Knowledge Graph của Google là một trong những sơ đồ tri thức lớn nhất và có khả năng kết nối dữ liệu phong phú từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng các công cụ tìm kiếm khác cũng có sơ đồ tri thức riêng, dù quy mô và hiệu quả có thể khác nhau.

  • Làm sao để tối ưu hóa các từ khóa liên quan đến Knowledge Graph?

Sử dụng từ khóa LSI, kết hợp từ khóa ngữ cảnh và tối ưu hóa nội dung với dữ liệu có cấu trúc là cách tốt nhất để tối ưu hóa cho Knowledge Graph.