知識圖譜是什麼？為何近年越來越重要？

如果你有注意過，現在 Google 搜尋結果頁右側，常常會出現一塊 「知識卡」（Knowledge Panel），例如搜尋「愛因斯坦」會看到他的出生年月、重要事蹟、學術領域，甚至關聯人物。這背後靠的就是 「知識圖譜（Knowledge Graph）」 技術的力量。

以科學家愛因斯坦為例，即使使用者搜尋的關鍵字中沒有直接提及他的名字，例如「提出相對論的科學家是誰」、「相對論作者的出生地在哪」，

Google 依然可以透過知識圖譜中建立的「人物 — 作品／理論 — 地點」之間的語意關聯，給你符合你搜尋意圖和關聯性的答案。

Google 知識圖譜的運作邏輯，正是透過 大量蒐集網路上的個體資訊，解析它們之間的相互關聯，
進一步建立出 層層串連的結構化資料庫，讓搜尋引擎「理解」而不只是「索引」內容。

知識圖譜 vs 傳統資料庫

為何近年知識圖譜越來越重要？

• AI 趨勢推動**主要原因**

  大語言模型（LLM）如 GPT-4、Gemini、Claude 需要龐大的知識結構來輔助理解語意、生成可信賴的回答，知識圖譜正是重要的「知識地基」。

• 搜尋引擎演算法演進

  Google Hummingbird、BERT、MUM 等更新，皆導向更懂語意、更能回答複雜問題的方向，知識圖譜優化成為 SEO 不可忽視的一環。

• 使用者需求升級

  使用者愈來愈希望搜尋「一次解決所有問題」，知識圖譜剛好能組織知識，提供更完整的資訊體驗，對於品牌曝光、信任感提升幫助很大。

知識圖譜的核心結構

知識圖譜的基本概念、運作邏輯

簡單來說，知識圖譜是一種「語意網絡」，用個體（Entity）、屬性（Attributes）、關係（Relationship）來表達現實世界知識的結構。

連結方式可能是：〈個體-->屬性-->屬性值〉，〈個體-->關係-->個體〉

個體（Entities）

所謂 個體，指的是知識圖譜中每一個「可識別」的元素，通常包括：

• 人物（如阿爾伯特・愛因斯坦）
• 地點（如德國烏爾姆、普林斯頓大學）
• 組織（如普林斯頓高等研究院）
• 作品（如《廣義相對論》、《光量子假說》）
• 事件（如 1921 年諾貝爾物理學獎）

簡單來說，任何具有明確定義且能被獨立識別的概念，都是知識圖譜中的個體。

屬性（Attributes）

每一個體本身會包含一組描述它的 屬性，例如愛因斯坦的：

• 出生日期：1879 年 3 月 14 日
• 國籍：德國、瑞士、美國
• 研究領域：理論物理
• 主要貢獻：相對論、光電效應

這些屬性是幫助搜尋引擎認知、描繪「這個人是誰」、「這個東西是什麼」的重要資訊。

關係（Relationships）

關係 則是個體之間彼此互相連結的橋樑。
例如在知識圖譜中，愛因斯坦（個體） 與《廣義相對論》（個體）之間的關係可以是「著作」。
愛因斯坦 與 普林斯頓大學（個體）之間的關係是「研究的單位」。

正是這些關係網絡，把單點資料串連成一個龐大的語意結構，幫助搜尋引擎理解「誰與誰有關？」、「某資訊屬於哪個脈絡？」。

RDF、OWL語意標記技術簡介

為了讓機器能正確理解這些「誰是誰」、「有什麼屬性」、「與誰有關」，會透過 RDF 和 OWL 這兩大語意網標準進行描述：

• RDF（資源描述框架，Resource Description Framework）

  是一種資料描述框架，將資料拆解成「主詞 → 謂詞 → 受詞」三元組結構，幫助 AI 用一致邏輯理解資訊。
  例如：「愛因斯坦 → 生涯成就→ 諾貝爾物理學獎」。

• OWL（網路本體語言，Web Ontology Language）

  則是進階版語意標記語言，可定義更複雜的關係（例如「愛因斯坦是學者，學者屬於科學家」這種分類邏輯），適合建構大型且層級豐富的知識圖譜。

開源知識圖譜示範：Wikidata

目前全球公開的知識圖譜平台中，最有名的當屬 Wikidata。

Wikidata 由 Wikimedia Foundation 維護，是一個全開源、可編輯、支援語意標記的知識庫，數百萬筆「個體-屬性-關係」結構被 AI 讀取與應用

許多搜尋引擎（包括 Google）會同步利用 Wikidata 資料來豐富 Knowledge Graph。

知識圖譜和SEO有什麼關聯？

要分析知識圖譜和SEO的關聯前，得先說說Google設計「知識卡」的理由，和現在正在逐漸佔據版面的AI Overview一樣，

Google 知識卡的目的也是幫助用戶「以最直觀的方式」快速獲得其關鍵字搜尋意圖的完整資訊，省得你在那邊爬一堆網站、文章的力氣。

換個角度來看，使用者不需要點擊網站就能獲得答案，也代表 SERP 上的網站容易因為「知識卡」、「精選摘要」、「AI摘要」 的出現，
而流失部分原本可以爭取到的自然流量。

根據SEO專家的研究，光是2024年就有接近60%的搜尋結果是零點擊搜尋，其實不難想像2025這個 AI增長最快的一年，自然流量約會下降一到兩成。

但小編認為，Google Knowledge Graph 並非 SEO 的「天敵」，反而是品牌曝光的新機會。
若你的品牌或網站內容能夠被 Google 知識圖譜收錄為其中一個「個體」，便有機會在 SERP 頁面最上方、知識欄區塊獲得高可見度的品牌曝光，
提升品牌權威性與認知度，進一步反哺 SEO 效益。

針對知識圖譜的SEO優化6大方法

EEAT-持續優化文章品質

不免俗的要提醒一下，高品質的文章內容才是Google最在乎的，所以在搜尋引擎演算法 進步飛快的現在，你的文章也不能全靠生成式AI，

反而要多添加一點人味，並且有權威的知識點、不同的切入點，跟豐富的經驗談。

優化線上評價與聲譽

當Google 了解你的品牌、網站有在積極經營Google商家，或是在Meta、TilTok、Linkedin、Reddit中有一定的聲量時，

它會在知識卡中顯示這些資訊，讓用戶更加了解品牌的數位足跡。**社群平台在整個網路行銷中有不可或缺的地位**

建立高權威性的外部連結網

積極與權威網站建立連結關係，特別是出現在像 Wikipedia、Wikidata、Crunchbase 等大型知識庫、商業資料網站，

這些網站會被 Google 作為知識圖譜的信任來源，另外，如果你已經有網站有成績，也可以使用反向連結策略，來分享權重給新站喔！

建立主題群集與內部連結網絡

在官網或內容網站建立「主題群集」策略，針對特定主題撰寫大量相關內容，並用良好的內部連結串聯起來，形成語意網絡。

舉例來說，旅遊網站針對「日本自助旅行」，建立：機票攻略、住宿攻略、交通攻略、美食推薦、景點推薦等相互串聯內容。

有助於 Google 更完整理解品牌在該領域的專業程度，增加知識圖譜的引用機會。

跨平台保持一致性實體資訊

在 Instagram、Facebook 粉絲專頁、YouTube 頻道等社群平台，保持品牌名稱、公司描述、網址、標誌等實體資訊一致性，避免出現拼法錯誤或不同說法。

加入 Schema 結構化資料標記

Schema是一種由Google、Bing、Yahoo三大搜尋平台共同推出的 結構化資料標準，為品牌、產品、作者、FAQ 等資訊加上結構化標籤，能夠幫助搜尋引擎更快速的理解網頁內容，與每個「個體」之間的關聯。

有使用Schema的話，搜尋結果的下方會出現內容的摘要（可直接點進去）

知識圖譜未來趨勢

結構化 SEO（Structured SEO）趨勢

未來 SEO 不再只是寫好文章、做好外鏈，而是需要針對 個體 與語意網絡進行優化，讓品牌／產品更容易被納入知識圖譜。

👉 越來越多 SEO 工具（如 Semrush、Ahrefs、InLinks）都在推出 Entity SEO 模組，幫助網站建立「語意標記（Semantic Markup）」與「主題群集（Topic Clusters）」來強化搜尋引擎理解能力。

重點趨勢：SEO 將進入「實體優化」時代，知識圖譜成為 SERP 競爭的關鍵門票。

知識圖譜與 Web3 / 去中心化知識網絡

隨著 Web3 和去中心化網絡（Decentralized Web, DWeb）的發展，知識圖譜也將走向開放式、生態共享的新階段。

未來的知識不會只掌握在 Google 或 Meta 手上，會有更多開源知識圖譜透過區塊鏈、去中心化協議進行維護，使用者可以自主貢獻與驗證知識內容，形成可信任的公共知識網絡。

與 LLMs（大型語言模型）結合，強化 AI 理解能力

目前 ChatGPT、Gemini、Claude 等 LLM 雖然擁有強大的自然語言處理能力，但在知識精準性與邏輯推理上仍有盲點。

未來 LLM 將會與知識圖譜深度結合，透過結構化知識庫來補強模型的知識一致性與事實性，避免幻覺（Hallucination）問題。

📌 例：Google Bard 背後即整合 Google Knowledge Graph，大幅提升搜尋問答品質。
📌 例：Meta 正積極開源的 LLaMA 系列 LLM，也已在探索 Knowledge Graph 融合技術。

知識圖譜是你必須學會的底層邏輯

台灣人的新偶像，黃仁勳也說了，這3年內所有產業的一切都會劇烈變化，但重點是 你只要抓住很多事情的底層邏輯，就可以面對這些變化。

剛好知識圖譜，可以說是AI 在語義理解、個體元素拼湊中的底層邏輯，你只要好好的掌握知識圖譜相關的優化技術，

相信在這幾年內，就算AI的影響再劇烈，你的網路行銷也可以做的順風順水、大展鴻圖。

知識圖譜的常見問題（Q&A）

Q1：知識圖譜和 SEO 真的有幫助嗎？

有！知識圖譜能增強 Google 對網站內容與品牌實體的理解，讓網站更容易出現在 Knowledge Panel、Featured Snippets 或「零點擊搜尋」位置，強化品牌曝光與搜尋信任感，對 SEO 影響正面。

Q2：哪些網站適合優先做知識圖譜優化？

✅ 企業品牌官網
✅ 電商品牌站
✅ 金融／保健／法律等高 E-E-A-T 行業
✅ 地方服務型商家
✅ 內容型媒體網站
只要網站希望在搜尋結果建立「品牌信任度」、提升點擊率與品牌聲量，都非常適合做知識圖譜優化。

Q3：知識圖譜建置會很花錢嗎？

不一定！如果是善用開源工具（如 Schema.org 語意標記）、GSC 資料，搭配 SEO 優化流程，其實中小型網站也能用低成本漸進式優化。若需要進階版大型知識圖譜（如醫療、電商、金融專業圖譜），會需要專案型建置，成本較高。

Q4：中小企業有資源可以做知識圖譜嗎？

可以！從 Schema.org 結構化標記做起，逐步優化企業基本資訊、產品頁面與內容頁，搭配 Google 商家資料同步，是中小企業容易入門的知識圖譜優化路徑。

Q5：和語意 SEO（Semantic SEO）有何關聯？

語意 SEO 強調優化「主題語意網絡」，讓搜尋引擎能理解網頁語意脈絡，知識圖譜正是語意 SEO 的核心技術之一，兩者密不可分。建構完善的知識圖譜，也有助於提升語意 SEO 效益。