In breve: Un'entità è una cosa riconoscibile, come una persona, un'azienda, un luogo o un prodotto. Un knowledge graph conserva entità e relazioni tra loro in forma strutturata.
Come utilizzo entità e knowledge graph nella pratica
Non utilizzo il termine come un altro numero da presentazione. Definisco la decisione che dovrebbe chiarire, i dati o le osservazioni alla base e chi cambierà qualcosa in base al risultato. Uniformo nomi, identità, dati di contatto e collegamenti a profili autorevoli; i dati strutturati vengono utilizzati soltanto per contenuti realmente visibili. Registro la base di riferimento, la data della misurazione e i limiti dell'interpretazione, così che in seguito i cambiamenti negli strumenti, nei campioni o nella formulazione delle domande non vengano scambiati per progressi.
A cosa prestare attenzione
Il rischio maggiore è una precisione che sembra reale solo in apparenza. Il markup Schema non crea conoscenza né garantisce un pannello nei risultati di ricerca, e dati contraddittori sul web indeboliscono la fiducia. Confronto i risultati nel tempo, su un campione stabile e con il contesto aziendale. Se il termine non conduce a un passo successivo concreto, non c'è stata alcuna analisi, ma soltanto una nuova etichetta.
Domande per prendere decisioni
- Quali entità descrive il sito senza ambiguità?
- Nomi e relazioni sono coerenti?
- I dati strutturati corrispondono ai contenuti visibili?
- Quali fonti esterne confermano l'identità?