Una guia per a l’API de cerca de Knowledge Graph de Google per a SEO

Google va presentar el Gràfic de coneixement el 2012 per ajudar els cercadors a descobrir informació nova més ràpidament.

Bàsicament, els usuaris poden cercar llocs, persones, empreses i productes i trobar resultats instantanis més rellevants per a la consulta.

El Knowledge Graph és una col·lecció de temes, també conegut com entitats, connectant-se amb altres entitats. Les entitats són objectes d’informació únics que es poden definir de manera única.

Permeten que Google vagi més enllà de la concordança de paraules clau quan retorna una resposta a una consulta concreta. Això ajuda encara més a Google a aconseguir el seu objectiu de convertir-se en un motor de respostes.

Google mostrarà les dades de Knowledge Graph dins de les funcions SERP com ara panells de coneixement, targetes de coneixement i fragments destacats.

Això pot ajudar les marques a ser més visibles als resultats de la cerca i a crear autoritat per a determinats temes. Les dades estructurades dels llocs web poden influir en les dades incorporades al Knowledge Graph.

Google utilitza el Knowledge Graph per oferir una millor experiència de cerca als usuaris, ja que pot entendre millor els diferents temes i les seves relacions entre ells.

Per exemple, si volem veure el repartiment d’una pel·lícula, Google ho pot mostrar en format de carrusel a la pàgina de resultats de la cerca.

Tanmateix, aquestes funcions de la SERP (pàgina de resultats del motor de cerca) també poden provocar menys clics al lloc web, ja que Google pot mostrar molta més informació a la pàgina de resultats de la cerca.

Això els permet oferir una resposta ràpida i precisa als cercadors i dirigir-los cap a altres resultats de la cerca, amb funcions com ara “La gent també cerca” i consultes rellevants relacionades amb el terme de cerca principal.

Per exemple, si prenem el grup de K-pop BTS, en una sola cerca, puc veure una llista de tots els membres, les seves cançons i àlbums, així com els propers esdeveniments, els premis que han guanyat i els diferents llocs on poden escoltar la seva música.

Tot en una cerca sense haver de visitar un sol lloc web extern.

L’API Knowledge Graph

L’API de Knowledge Graph, que ha creat Google, ens permet trobar entitats dins de Google Knowledge Graph per a determinades consultes.

Ens dóna accés directe a la base de dades per veure les entitats marcades per a cada consulta. També és independent de la ubicació de l’usuari, proporcionant una visió més precisa del Knowledge Graph.

Alguns exemples de casos d’ús de l’API, tal com els proporciona Google, inclouen:

• Obtenir una llista classificada de les entitats més destacades que compleixen determinats criteris.
• Estan completant de manera predictiva entitats en un quadre de cerca.
• Anotació/organització del contingut mitjançant les entitats del Knowledge Graph.

Tal com indica la documentacióla pròpia API només retorna entitats coincidents individuals en lloc de gràfics d’entitats interconnectades.

Utilitzant Python per trucar a l’API

Hi ha quatre clients diferents als quals Google permet cridar l’API mitjançant: Python, Java, JavaScript i PHP.

Un exemple de punt de partida per a cadascun es pot trobar a la pàgina corresponent de la documentació.

Per a aquest exemple, faré servir Python, ja que és l’idioma amb el qual estic més familiaritzat.

Creació d’una clau d’API

El primer pas és crear una clau d’API per enviar una sol·licitud a l’API.

Per generar una clau d’API, aneu a la consola de l’API de Google i navegueu a pàgina de credencials.

El següent pas és anar al Biblioteca d’APIcerqueu Knowledge Graph i, a continuació, activeu-lo.

Podeu desar una nota de la vostra clau de l’API, però també podeu tornar a trobar fàcilment la clau de l’API fent clic a l’API que ja havíeu generat.

Una sol·licitud d’API simple

Per retornar les entitats que coincideixen amb una consulta, juntament amb la puntuació dels resultats de cada entitat, hi ha una peça senzilla de codi Python que podeu executar, ja sigui a Google Colab (fàcilment accessible per a principiants) o al vostre entorn local.

api_key = ' ' #add your API key
query = 'BTS' #add your query
service_url="https://kgsearch.googleapis.com/v1/entities:search"
params = {
'query': query,
'limit': 10,
'indent': True,
'key': api_key,
}
url = service_url + '?' + urllib.parse.urlencode(params)
response = json.loads(urllib.request.urlopen(url).read())
for element in response['itemListElement']:
print(element['result']['name'] + ' (' + str(element['resultScore']) + ')')

Això produirà un resultat com el següent:

Dins d’això, podem establir un parell de paràmetres, segons el que busquem.

El primer que haureu d’afegir és la vostra clau API, seguida de la consulta per a la qual voleu generar els resultats.

Aleshores, els paràmetres es configuren per cridar la clau API que ja heu afegit i la consulta que heu seleccionat.

Això us permet canviar fàcilment la consulta que esteu cercant cada vegada que executeu el codi.

Aleshores tenim el límit, que és el nombre d’entitats que voleu retornar. El valor predeterminat és 20, amb un màxim de 500. Recordeu que les sol·licituds amb límits alts tenen més possibilitats d’esgotar-se.

A continuació, podem utilitzar un booleà (vertader o fals) per decidir si volem sagnar la resposta JSON per facilitar el format.

Hi ha altres paràmetres que podeu incloure, com ara:

• Idiomes: una llista dels codis d’idioma als quals voleu limitar la resposta.
• Tipus: s’utilitza per restringir les entitats a les del tipus que trieu, per exemple, si només voleu resultats d’entitats “Persona”.

Aleshores, demanem a l’script que cridi l’URL, completi la sol·licitud i analitzem el resultat amb una impressió simple del nom de l’entitat i la puntuació del resultat de cada entitat, que s’adjuntarà entre parèntesis.

Extraient encara més

Tornar les entitats i la seva puntuació de resultat és només rascar la superfície. Hi ha molt més que podem obtenir de l’API Knowledge Graph.

Podem retornar un objecte JSON que contingui tots els camps de resposta emmagatzemats per a cada entitat amb unes quantes línies més de codi i algunes funcions.

En primer lloc, volem sol·licitar la devolució de la pàgina de la sessió que es cercarà a través de l’API.

def get_source(url):
try:
session = HTMLSession()
response = session.get(url)
return response
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(e)

Aleshores, utilitzant una sol·licitud d’API similar a la del codi original, podem trucar-la juntament amb la nostra sol·licitud de consulta utilitzant els mateixos paràmetres.

def knowledge_graph(api_key, query):
query = 'BTS' #add your query
service_url="https://kgsearch.googleapis.com/v1/entities:search"
params = {
'query': query,
'limit': 10,
'indent': True,
'key': api_key,
}
url = service_url + '?' + urllib.parse.urlencode(params)
response = get_source(url)

A continuació, introduïm la nostra clau API per retornar el nostre objecte de resposta amb les dades completes.

return json.loads(response.text)
api_key = " " #add your API key
knowledge_graph_json = knowledge_graph(api_key, query)
knowledge_graph_json

Per veure els resultats una mica més fàcil i ajudar a donar més sentit a la resposta, podem normalitzar el JSON objecte en un Pandas DataFrame. Això agafarà cada camp i el transferirà a una columna, amb cada entitat una fila diferent.

pd.json_normalize(knowledge_graph_json, record_path=’itemListElement’)

També em va semblar interessant executar aquest codi en diferents dies amb la mateixa consulta i revisar com canvien els resultats.

Camps de resposta

S’extreuran diversos camps per a cada entitat dins de l’API Knowledge Graph:

• id: l’URI canònic de l’entitat.
• nom: el nom de l’entitat.
• tipus: una llista dels tipus d’esquema compatibles que coincideixen amb l’entitat.
• descripció: una breu descripció de l’entitat.
• imatge: una imatge relacionada amb l’entitat.
• Descripció detallada: una descripció detallada de l’entitat.
• url: web oficial de l’entitat.
• ResultatScore: Un indicador de com l’entitat coincideix amb la consulta.

El camp id fa referència al MID (identificador generat per màquina), un identificador únic per a cada entitat.

Normalment comença amb kg:/m/ seguit d’una cadena curta afegida. Els MID desglossen el llenguatge humà en un format que les màquines poden entendre.

Aquests MID també coincideixen amb l’entitat de Google Trends i també es poden utilitzar per recuperar l’URL de cada entitat, encara que no hi hagi cap panell de coneixement.

Puntuació de confiança

El resultatScore (també conegut com a puntuació de confiança) representa la confiança de Google en la seva comprensió de l’entitat. Es tracta bàsicament de la força percebuda de la relació entre l’entitat que Google ha reconegut per a la consulta i l’entitat que s’ha retornat.

Com més alta sigui la puntuació del resultat, més confiança té Google en que l’entitat sigui la millor coincidència per a la consulta.

Tanmateix, no hi ha cap garantia que l’entitat amb la puntuació més alta aparegui com a fragment destacat als resultats de la cerca.

Aquesta puntuació, en particular, és útil a l’hora d’analitzar diferents consultes d’oportunitats.

Per exemple, suposem que observeu puntuacions baixes per a una consulta concreta. En aquest cas, això destaca l’oportunitat d’optimitzar les pàgines per superar les pàgines identificades per a l’entitat.

L’URL de l’entitat també es considera “domicili de l’entitat”, que és el lloc web i la pàgina que Google reconeix com la font més autoritzada amb la informació més precisa sobre l’entitat.

Per millorar la puntuació de confiança, és important assegurar-se que el vostre lloc web és coherent amb la informació de la casa de l’entitat.

Millorar la qualitat i els detalls proporcionats en una pàgina web també ajudarà a millorar la puntuació de confiança, combinant-ho amb l’activitat de relacions públiques per millorar encara més l’autoritat del lloc web per al tema de l’entitat escollida.

Extracció d’Insights

Podeu fer diverses coses amb les vostres respostes de Knowledge Graph, com ara identificar àrees d’oportunitat i revisar les entitats actuals i les cases d’entitats per a consultes concretes.

Per exemple, assegurar-vos que teniu el marcatge d’esquema i l’optimització a la pàgina més adequats per connectar-vos amb les vostres entitats objectiu és un primer pas important.

Recerca de paraules clau

Quan finalitzeu la recerca de paraules clau, val la pena considerar si la vostra orientació actual té sentit si hi ha una entitat forta per a una paraula clau determinada.

Després de tot, l’objectiu general de Google és proporcionar la informació més útil als resultats de la cerca. Amb cerca sense clic augmentant, la competència pels termes de cerca i la capacitat d’aparèixer a les funcions SERP també augmenta.

Construcció de la marca

L’ús d’entitats és una manera excel·lent de construir la presència i l’autoritat de cerca orgànica d’una marca o empresa en un espai determinat.

És útil conèixer les entitats darrere d’una determinada consulta. Ens poden donar informació sobre la informació de cerca de paraules clau i fer que sigui encara més fàcil crear contingut autoritzat i útil d’acord amb això.

Investigació de la competència

Com que l’API proporciona una llista classificada d’entitats que apareixen per a les consultes, podeu veure un alt nivell d’estadístiques en lloc de fer nombroses cerques per veure què apareix.

Això us permetrà revisar el rendiment dels vostres competidors per a consultes concretes i com compareu.

També podeu utilitzar aquestes estadístiques per assegurar-vos que podeu augmentar la vostra puntuació de confiança per superar els competidors en els resultats.

L’API us permet fer-ne un seguiment periòdic i informar sobre els canvis que vegeu, possiblement abans que canviïn les funcions de SERP.

En resum

Espero que això us hagi proporcionat un lloc per començar per analitzar el Knowledge Graph i extreure informació valuosa per ajudar-vos a optimitzar la vostra aparença a les funcions de cerca.

Com explica Googleel Knowledge Graph s’utilitza per millorar la cerca de Google per trobar el correcte, obtenir el millor resum i aprofundir i ampliar.

Poder veure sota el capó del Knowledge Graph és un bon lloc per començar per assegurar-vos que el vostre lloc web sigui la millor font perquè Google l’utilitzi per fer-ho.

He creat un quadern de Google Colab aquí perquè utilitzeu i jugueu amb el codi.

M’agradaria saber quins coneixements heu extret per a les vostres consultes. (Si us plau, recordeu fer una còpia i afegir la vostra pròpia API generada).

També podeu trobar una versió del codi a GitHub aquí.

Més recursos:

Imatge destacada: REDPIXEL.PL/Shutterstock