Ahoj, Jasone! Můžeš o sobě na začátek říci pár slov?

Živím se jako konzultant v digitálním marketingu a SEO, a v současnosti cestuji světem jakožto digitální nomád. Přesouvám se z konference na konferenci a bydlím převážně v hotelích.

Možná jste slyšeli o mém podcastu #SEOisAEO, kde se s velmi chytrými lidmi bavím o tématech, na která jsou odborníci. Je to opravdu skvělé, protože se toho od nich můžu tolik naučit. Většinou jde o 15–30minutové rozhovory, ve kterých je požádám, aby se se mnou a mou komunitou podělili o něco, co považují za nesmírně důležité pro jejich obor. Celé to probíhá ve velmi uvolněné atmosféře, avšak ten obsah je přesto obrovsky zajímavý a užitečný. Podle Davida Amerlanda se jedná o „nejzábavnější způsob, jakým se můžete od expertů učit o digitálním marketingu”.

Pokud by sis v rámci SEO mohl vybrat jedno oblíbené téma, které by to bylo?

Diagramy znalostí!

O diagramech znalostí mluvím hodně, protože jsem před pěti lety začal pracovat na tom, co se zobrazí, když do Googlu zadám své jméno. Dnes když do Googlu zadáte „Jason Barnard”, zobrazí se více méně to, co chci. Ať už jste firma či jednotlivec, stránky výsledků vyhledávání vašeho brandu (Brand SERP) jsou rozhodně něco, čemu byste v současné době měli věnovat pozornost a na čem byste měli pracovat. Jak se totiž (naštěstí pro mě) ukazuje, jedná se o klíčový faktor, který určuje, zda se budete nacházet v Diagramu znalostí Googlu.

Můžeš krátce vysvětlit, co to je Diagram znalostí (Knowledge Graph)?

Jednoduše řečeno, diagram znalostí je encyklopedie, kterou mohou číst stroje. V zásadě se jedná o soubor znalostí organizovaných tak, aby jim stroj snadno porozuměl a dokázal z nich vytáhnout informace. Technicky vzato zde mluvíme o teorii grafů – kroužky, úsečky a atributy. Pokud to vezmeme z praktičtějšího pohledu našeho oboru, obsahují diagramy znalostí entity s atributy, které mají určitý vztah k dalším entitám (rovněž s atributy).

Diagram znalostí Googlu se jmenuje Diagram znalostí (Knowledge Graph) a jeho cílem je zodpovídat otázky uživatelů tak, že analyzuje skutečný význam slov ve vyhledávacím dotazu, a nikoli pouze řetězce znaků. Můžeme tedy říci, že dnes platí „things, not strings”.

Nejjednodušší vysvětlení diagramu znalostí… možná si to neuvědomujete, ale i naše mysl je v podstatě jeden velký diagram znalostí – „věci” umístěné do kontextu, které náš mozek vzájemně spojuje pomocí vztahů. Je dost možné, že Google bude v tomto ohledu jednou dokonce lepší než náš mozek, protože nebude „zapomínat”. Jakmile si totiž něco jednou správně zapamatuje, už to nikdy nezapomene a neudělá chybu, zatímco my lidé zapomínáme hodně a chyby děláme stále. Jedná se tedy prakticky o nadlidské znalosti, což je vzrušující.

Pokud si chcete udělat obrázek o tom, jak rychle se tato technologie vyvíjí, stačí se podívat na funkce ve výsledcích vyhledávání (SERP Features). Každých pár měsíců přibývá nějaká nová funkce, která je zpravidla založená na Diagramu znalostí.

Nesmíme však zapomenout ani na další firmy, které budují obsáhlé diagramy znalostí, jako například Amazon, Apple, Facebook, Microsoft či Diffbot, a také na obrovské pokroky, které umožňuje volně přístupný dataset s názvem The Linked Open Data Cloud.

Rychlá poznámka: Diagram znalostí Googlu (s velkým „D” na začátku) je jen jedním z mnoha příkladů diagramu znalostí (s malým „d”). Existují stovky tisíc (možná milióny?) dalších diagramů znalostí. V tomto rozhovoru ale mluvím většinou o tom od Googlu, protože v této chvíli ovlivňuje trh vyhledávačů nejvíce.

Linked Open Data Cloud

Co můžeme vidět, když čteme mezi řádky?

Funkce ve výsledcích vyhledávání do velké míry ukazují, jakým způsobem Google funguje, co se snaží dělat, jak to dělá a co ví o entitách.

filtry Obrázků Google

Jako příklad můžeme uvést filtry ve vyhledávání obrázků, které vám umožňují prohledávat obrázky podle podtématu či kontextu. Tato na první pohled jednoduchá funkcionalita je ve skutečnosti velmi mocná a jasně dokazuje jistou úroveň porozumění. Když se podíváte na funkce ve výsledcích vyhledávání jako související produkty, související témata či lidé také hledají, zjistíte, že jsou nejen čím dál viditelnější, ale zlepšuje se také přesnost a relevance informací, které ukazují.

Pokud tedy s Googlem chcete držet krok, sledujte vývoj Diagramu znalostí. A pokud chcete být o krok napřed, sledujte lidi jako Bill Slawski, Andrea Volpini nebo David Harry. 🙂

Jsou Mapy Google diagram znalostí?

Samozřejmě, že ano! Mapy Google jsou příkladem funkčního diagramu znalostí, který rozumí velkému množství entit, jejich atributům i vztahům mezi nimi, a dokáže tak v reálném čase zodpovídat geoprostorové dotazy, které předtím ještě neřešil.

Pokud tedy chcete vědět, kam vyhledávače do budoucna směřují a jak budou vypadat za čtyři nebo pět let, způsob fungování dnešních Map Google vám poskytne velmi jasný obraz.

Jako příklad použiju hledání kavárny, zatímco stojíte na ulici v určitý den a v určitý čas. Mapy vám ukážou, jak se do dané kavárny nejlépe dostanete pěšky, autem… a s ohledem na dopravní prostředek i zácpy vám vždy nabídnou jinou trasu. Spojují tedy mě (konkrétní entitu) s kavárnou (konkrétní entitou) pomocí vztahu (jak se tam dostat) ve specifickém kontextu (auto, loď, chůze…).

To vás donutí se zamyslet: každý dotaz, který do Googlu zadáme, je jedinečný a jeho cílem je spojení dvou entit pomocí relevantního a optimálního vztahu.

Mapy Google tak již dnes ukazují, jak bude vypadat budoucnost vyhledávání.

Proč k tomu dochází právě teď?

Myšlenka postavit počítačem řízené diagramy znalostí vznikla již někdy v 60. letech minulého století, dostupná technologie však její realizaci neumožňovala. Bez rozsáhlých a spolehlivých úložišť dat, možnosti vyhledávání v databázích a strojového učení představoval diagram znalostí v měřítku, které Google potřebuje, jednoduše nesplnitelný úkol.

Během posledních 15 let však došlo k obřím technologickým pokrokům, díky kterým se strojové učení pro průmyslové využití stalo realitou: Big Data, NoSQL, BigQuery, Data Rivers a ASIC chips. Sen Googlu se stal skutečností.

Bez technologie strojového učení by Diagram znalostí Googlu nedokázal to, co dokáže dnes. Umožňuje Googlu (a dalším firmám vyvíjejícím diagramy znalostí) oprostit se od závislosti na člověkem organizovaných datech a faktech (Wikipedia, Wikidata, Crunchbase apod.) a vstoupit do světa, kde budou stroje (polo) autonomně sbírat fakta pomocí vytahování informací ze sítě a ověřovat je.

Jak můžeme Googlu pomoci vytahovat informace z našich webů?

Dnes (a během několika nadcházejících let) je zásadní, abyste Googlu pomohli pochopit váš obsah, k čemuž můžete využít následující prostředky:

  1. Sémantická struktura webu v HTML5 (včetně správného využití nadpisů)
  2. Strukturování obsahu pomocí tabulek (nepožívejte je však pro design!), seřazené a neseřazené seznamy
  3. Inteligentní využití tzv. Semantic Triples při copywritingu
  4. Implementace strukturovaných dat (především Schema.org)

Jo, a když mluvíte o Schema.org, neříkejte pouze „Schema”, Aaron Bradley by se na vás mohl naštvat. 🙂

Contentking - Schema.org - JSON

Je zajímavé sledovat, jak Google nyní zaměstnává stovky WordPress vývojářů, jejichž rolí je přispívat do komunity WordPressu. Jejich hlavním cílem je zlepšit rychlost (prosazují AMP), snížit zahlcení pluginy (TIDE), přidat nástroje pro monitorování výkonu, podporovat progresivní webové aplikace (PWA) a zlepšit plugin Gutenberg (a podpořit jeho využívání).

Pokud Googlu chcete pomoci porozumět vašemu obsahu a máte web na WordPressu, je Gutenberg naprostou nezbytností. Přidání AMP stránek je zase vysoce efektivní a přechod na progresivní aplikaci z jejich dílny bude představovat dobrý tah v roce 2020.

Znamená to tedy, že stavíme weby pro Google?

V jistém ohledu ano. Jak říká Martha van Berkelová, primárním konzumentem vašeho obsahu je Google, který ho nejprve zpracuje a až poté ho předá uživateli. Pokud má Google problémy s konzumací obsahu (a nemůže ho řádně strávit), nebude ho moci či chtít ukázat uživatelům. V takovém případě se Google stává jediným konzumentem vašeho obsahu, a k této situaci možná dochází častěji, než si dokážeme přiznat – Ahrefs uvádí, že více než 90 % obsahu nikdy nezíská žádnou návštěvnost z Googlu (ačkoli ho Google crawluje).

Pro své lidské publikum samozřejmě nadále pište čtivě, na tom není třeba nic měnit. Nicméně pokud chcete, aby Google prezentoval váš obsah svým uživatelům/publiku, je skutečně nezbytné zajistit, aby váš obsah mohl konzumovat a pochopit (viz čtyři hlavní metody popsané výše)!

Jak si v celé této situaci stojí Bing?

Dobrá otázka – Martha van Berkelová tvrdí, že Bing má dokonce lepší diagram znalostí než Google. Je nemožné to kvantitativně určit, nicméně když porovnáte jejich výsledky, jeví se toto tvrzení vcelku věrohodně. Bing je například ambicióznější, co se týče real-time dat – při zadání jména William Shatner v informačním panelu ve výsledcích vyhledávání zobrazuje mimo jiné seznam nadcházejících koncertů, což Google nedělá. Tento příklad však berte s notnou dávkou rezervy.

Jak se dá do diagramů znalostí dostat?

Podle Andrei Volpiniho platí nepsané pravidlo, že Bing i Google vyžadují, aby koherence a konzistentnost informací byla 20 až 30krát potvrzena důvěryhodnými zdroji, než je zařadí do svých diagramů znalostí. Aby mohla být informace označena jako fakt, musí být potvrzena vícero zdroji (nacházet se na mnoha různých místech internetu) a ve všech těchto zdrojích musí být konzistentní (podobně jako u NAP při lokálním vyhledávání).

Je však důležité mít na paměti, že důvěryhodné zdroje, které Google hledá, nemusí být vždy nutně weby s nejvyšší pozicí ve vyhledávání… Například IMDB, deník Guardian či Wikipedie jsou považovány za vysoce důvěryhodné zdroje, zatímco bulvární stránky nikoli. Koncept znalostí založených na důvěryhodnosti poprvé zavedla Xin Luna Dongová (dříve Google, nyní Amazon).

Já se osobně domnívám, ale nemám pro to žádný důkaz, že jakmile časem prokážete, že jste pravdiví, důvěryhodní a spolehliví, začne vás Google považovat za důvěryhodný zdroj (alespoň co se týče informací o vás samotných), a bude tak vyžadovat mnohem méně potvrzení informací z jiných zdrojů.

Co pro to můžeme dělat?

Začněte u svého vlastního webu. Pomocí markupu Schema.org na stránce „O nás” vysvětlete, kdo jste. Zvažte rovněž možnost přepsání stávajícího obsahu tak, aby byl explicitnější, využíval semantic triples, obsahoval HTML seznamy/tabulky (pokud je to vhodné) a investujte do HTML5 se sémantickou strukturou.

Poté se vrhněte na blogové příspěvky a stránky kategorií, produktů a služeb… vyjadřujte se jasně a přesně, používejte Schema.org, semantic triples, sémantické HTML5… a buďte konzistentní jak v obsahu, tak ve struktuře.

Jakmile tyto úkony provedete, vysvětlili jste Googlu, kdo jste, co děláte a co můžete nabídnout. Nyní však potřebujete prokázat, že to, co uvádíte, je skutečně pravda! Během prací na svém webu si tedy určete strategii, která zajistí, že informace, které o sobě na svém webu poskytujete, budou potvrzeny několika důvěryhodnými a relevantními zdroji napříč internetem. Na tato potvrzení je pak dobré odkázat přímo ze svých stránek, protože tak Googlu značně usnadníte jejich nalezení. Ano, slyšíte správně, radím vám, abyste odkazovali ze svého webu na jiné weby!

Pamatujte tedy, že na svůj web můžete psát cokoli jen chcete, což však ještě neznamená, že jsou dané informace pravdivé. Pokud chcete Google přesvědčit, že pravdivé skutečně jsou, MUSÍTE poskytnout potvrzující důkazy.

Jak je Diagram znalostí důležitý pro průměrný malý či střední podnik?

Je naprosto nezbytné, aby všechny podniky začaly poskytovat Googlu informace o tom, kdo jsou a co dělají, a to co nejdříve.

Přestože se tato investice nevrátí zpět ihned, ztráty hrozící v případě, že potřebné změny neprovedete, ji daleko převýší. Vzhledem k tomu, že důležitost tradičního vyhledávání se na úkor nových rostoucích alternativ stále snižuje, se bude potýkat s problémy každý podnik, jehož činnosti Google, Bing, Amazon atd. nerozumí. Pokud máte stále pochybnosti, přečtěte si více o následujících tématech: hlasové vyhledávání, nultá pozice v SERP, Google Discover, Google For You, chytré spotřebiče…

Má toto porozumění obsahu ze strany Googlu také nějaké nevýhody?

Jistě, není to výhodné pro všechny. Firmy, které fungují čistě jako poskytovatelé informací, budou muset přehodnotit své byznys modely (což by měly dělat již nyní!). Zpravodajské weby, srovnávače cen, slovníky a mnoho dalších webů se potýká s upadající návštěvností, protože Google čím dál více zobrazuje hledané informace přímo na stránce s výsledky vyhledávání. Proklik na web tak již není nutný (či žádoucí).

O něco optimističtější pak mohou být majitelé e-shopů. Jak totiž tvrdí Cindy Krumová, pokud prodáváte produkty, je poskytnutí spolehlivých a přesných informací o vašich produktech a službách Googlu zcela ve vašem zájmu. I zde však bude nutná jistá míra adaptace, kdy bude třeba dostat tyto informace k těm největším firmám jako Amazon, Bing, Apple atd.

Andrea Volpini dává jednu velmi moudrou radu: „Vytvořte si svůj vlastní interní diagram znalostí. Umožní vám získat kontrolu nad svými daty a rozhodnout, co, jakým způsobem a s kým budete sdílet.”

Chcete se o diagramech znalostí dozvědět více?

Zdroje:

Lidé, které se vyplatí sledovat na sociálních sítích:

Přečtěte si další hloubkové rozhovory se SEO specialisty

Předchozí díly naší série SEO in Focus najdete zde:

Steven van Vessum
Steven van Vessum

Steven je CCO společnosti ContentKing. To znamená, že se stará o všechno spojené se zákazníky a inbound marketingem. Takže je přesně tam, kde chce být. Baví ho zlepšovat pozice webů ve vyhledávačích a rád mluví o inbound marketingu.

Získejte zkušební verzi na 14 dní zdarma

Začněte během 20 vteřin

Vložte platnou doménu, prosím (www.priklad.cz).
  • Platební karta není potřeba
  • Není třeba žádná instalace
  • Bez závazků