🤫 درباره یه پتنت جدید مایکروسافت که به دنیای GEO ربط داره ...🔔 ماجرا چیه؟تو یه پتنت مایکروسافت که توضیح میده چطور سیستم‌های RAG (یعنی سیستم‌هایی مثل ChatGPT که قبل از جواب دادن، اول اطلاعات رو از یه منبع می‌کشن بیرون) می‌تونن دقیق‌تر و بدون شلوغی جواب بدن — با استفاده از یه knowledge graph (گراف دانش، یعنی یه شبکه از موجودیت‌ها و رابطه‌هاشون، مثلا "رستوران X" → "واقع در" → "تهران").👀 فرآیندش چطوریه؟ فرض کن یه نفر از ChatGPT می‌پرسه: "بهترین رستوران ایتالیایی نزدیک میدون ونک کجاست؟"۱. اول سیستم یه سرچ وب معمولی می‌زنه و بعد اسم‌های خاص (موجودیت‌ها) رو ازش استخراج می‌کنه — مثلاً اسم رستوران‌ها، محله‌ها۲. یه LLM اول یه کوئری هدفمند می‌سازه، مثلاً "رستوران‌های ایتالیایی + نزدیک ونک + امتیاز بالا"۳. این کوئری میره تو گراف دانش و فقط اطلاعات دقیق مربوطه رو برمی‌گردونه (نه کل صفحه وب، فقط مثلاً: اسم، امتیاز، آدرس، ساعت کاری)۴. یه LLM دوم این داده‌های تمیز رو می‌گیره و یه جواب طبیعی و مستند تولید می‌کنه۵. اگه کاربر سوال بعدی بپرسه (مثلاً "ساعت کاریش چیه؟")، سیستم از همون داده‌های قبلی جواب میده، دیگه سرچ جدید نمی‌زنه❓یعنی چی برای کار سئو/GEO؟- دیگه فقط "صفحه‌ت بالا بیاد" کافی نیست؛ باید برند/کسب‌وکارت به عنوان یه موجودیت مشخص (Entity) تو گراف دانش شناخته بشه — با اسم استاندارد و Schema.org درست- باید داده‌های دقیق و ساختاریافته بدی (قیمت، امتیاز، آدرس، ساعت کاری) نه فقط متن تعریفی- باید رابطه‌های محتوایی بسازی (مثلاً "این رستوران غذای ایتالیایی سرو می‌کنه"، "نزدیک فلان مکانه") از طریق لینک‌سازی داخلی و دیتای ساختاریافته- خیلی وقتا باید مستقیم به منابع عمومی مثل ویکی‌دیتا، گوگل بیزینس پروفایل و Crunchbase اطلاعات بدی — چون بعضی وقتا سیستم اصلاً میره سراغ خودِ سایتت رو نگاه نمی‌کنه!- ولی سئوی سنتی هنوز پایه کاره: چون قدم اول همون سرچ وب معمولیه، اگه اونجا نباشی، اصلاً وارد این فرآیند نمیشی✔️این پتنت نشون میده آینده GEO فقط رتبه گرفتن نیست، بلکه "موجودیت‌سازی" (Entity Building) و دیتای ساختاریافته دقیق هم خیلی مهم میشه — چون هوش مصنوعی داره مستقیم با گراف دانش کار می‌کنه، نه فقط با صفحات وب خام.❗️گروه آموزشی سئوگل صفاکرم