Kort fortalt: En entitet er en genkendelig ting, f.eks. en person, virksomhed, et sted eller et produkt. En vidensgraf gemmer entiteter og deres relationer i en struktureret form.
Sådan bruger jeg entitet og vidensgraf i praksis
Jeg bruger ikke begrebet som endnu et præsentationstal. Jeg definerer den beslutning, det skal tydeliggøre, de data eller observationer, der ligger bag, og hvem der vil ændre noget på baggrund af resultatet. Jeg samler navne, identiteter, kontaktoplysninger og links til autoritative profiler; strukturerede data bruges kun til indhold, der faktisk er synligt. Jeg registrerer udgangspunktet, måledatoen og fortolkningsgrænserne, så senere ændringer i værktøjer, stikprøver eller spørgsmålsformuleringer ikke forveksles med fremskridt.
Hvad skal man være opmærksom på
Den største risiko er en præcision, der kun ser ægte ud. Schema-markup skaber ikke viden og garanterer ikke visning i et søgepanel, og modstridende data på tværs af nettet svækker tilliden. Jeg sammenligner resultater over tid, på en stabil stikprøve og med forretningskontekst. Hvis begrebet ikke fører til et konkret næste skridt, var der ingen analyse, kun en ny betegnelse.
Spørgsmål til beslutninger
- Hvilke entiteter beskriver webstedet entydigt?
- Er navne og relationer konsistente?
- Matcher strukturerede data det synlige indhold?
- Hvilke eksterne kilder bekræfter identiteten?