Google 知识图谱详解：它如何影响 SEO 与 AI 搜索

若曾在搜索结果中见过类似这样的东西……

……那么你已经体验过 Google 知识图谱（Knowledge Graph）带来的好处。

但知识图谱究竟是什么？它如何运作？又该如何利用它提升品牌可见度、改善 SEO？

什么是 Google 知识图谱？

Google 知识图谱是一个关于实体及实体之间关系的知识库。它包含 超过 540 亿个实体的 1.6 万亿条事实。

什么是实体？就是任何能够被明确识别的对象或概念，既包括人物、地点、组织等有形元素，也包括颜色、概念、情感等无形元素。

实体之间由描述相互关系的“边（edges）”连接起来。

像这样存储现实世界的数据，能帮助 Google 理解搜索查询背后的含义，从而为搜索者带来更相关的结果。

Google 知识图谱如何影响搜索和 SEO？

总体而言，知识图谱对用户和 SEO 从业者都有益。用户能得到更相关的搜索结果，SEO 则能在那些吸引眼球的搜索特性中获得更多曝光。

但它也有一些弊端。以下是知识图谱影响搜索的主要方式，正面与负面兼有。

Google 能更好地理解搜索意图

链接适合衡量页面质量，却无法衡量页面与搜索查询的相关性。

只要搜索查询与内容使用的语言一致，这不成问题。但人们并不总是这样搜索，他们会用不同方式描述同一件事。

知识图谱正是在这里发挥作用，让 Google 能够超越关键词匹配，返回更相关的结果。

例如，以“small green guy with lightsaber（拿光剑的绿色小个子）”这个查询为例：

尽管没有提到《星球大战》，Google 依然明白我们在找什么，并给出了答案。查询“han solo actor other movies（韩·索罗演员的其他电影）”也是如此：

在这里，结果不仅相关，Google 还展示了知识图谱中的关联，并提供了一个能满足该查询的实体轮播。

更高的品牌可见度与权威性

Google 会在知识面板（Knowledge Panels）和知识卡片（Knowledge Cards）等 SERP 特性中展示知识图谱数据。

让品牌进入知识图谱，就能在搜索者眼中获得更大的搜索结果版面、更高的可见度和权威性。如今，身处知识图谱之中还会影响品牌在传统搜索结果之外的可见度，尤其是在新兴的 AI 生成答案方面。

搜索结果获得的点击更少

Sparktoro 最近的研究显示，大约 60% 的搜索以零点击告终。

部分原因就在于知识图谱，它帮助 Google 通过 AI Overviews、知识面板和“大家还在问（People Also Ask）”等特性，直接在搜索结果页面回答更多查询。

以“what is seo”这样的查询为例。你可能会看到这样一个知识面板：

或者你可能会看到一个直接给出答案的 AI Overview：

Google 会把知识图谱中的数据纳入这类特性。

对 SEO 来说，这可能是个问题。若人们不点击搜索结果，自然流量可能很少甚至没有，即使排名第一。

该如何解决？

可以避免针对自然点击率很低的关键词。

例如，“what is seo”有 53% 的搜索没有产生任何点击……

……所以，尽管知识面板会影响点击率，但对于那些获得排名的网站而言，仍然存在一定的流量潜力。

但对于“Taylor Swift age（泰勒·斯威夫特年龄）”这样的查询就不是如此了，它只有 9% 的搜索最终产生了点击。

知识图谱与 Google 的 AI 功能

Google 知识图谱一直是知识面板和精选摘要背后的引擎。但它的角色已大幅扩展。

如今它也是 Google 各类 AI 产品的基础设施。

AI Overviews（AI 概览）

Google 生成 AI Overview 时，不只是检索网页，还会利用知识图谱来识别和验证查询中涉及的实体。

例如，搜索“han solo actor age”时，Google 会显示来自知识图谱的信息，随后在 AI Overview 中为其补充更多上下文：

在幕后，Google 利用知识图谱中的关系收集额外上下文，给出搜索者想要的答案。它识别出韩·索罗是《星球大战》中的虚构角色，主要由哈里森·福特（Harrison Ford）饰演：

这是 Google 把 AI 生成的答案建立在既定事实之上的一种方法，而非仅依赖从抓取网页中找到的内容。

这也让 Google 能够回答内容未直接覆盖的问题。无需依赖外部内容，就能推断实体关系与上下文。

AI 模式（AI Mode）

Google 的 AI 模式（目前最具对话感的搜索体验）会明确地同时调用知识图谱和实时网页结果。

例如，搜索“director of Inception other films（《盗梦空间》导演的其他电影）”时，AI 模式的回答会为 Google 知识图谱中其他相关联的实体加下划线。点击任一加下划线的实体，就会弹出面板，显示知识图谱中更详细的信息：

Google 已证实，AI 模式会在检索过程中调用知识图谱，从而获取关于实体的结构化、事实性数据，而单纯抓取网页并不总能提供干净的数据。

Gemini

在 Google 的企业级产品中，知识图谱在 Gemini 中的角色记录得最为明确。

根据 Google Cloud 自己的文档，知识图谱通过串联人物、内容和互动中的数据来增强 Gemini，提升实体识别、关系映射和意图理解的能力。

为面向消费者的 Gemini 回答提供支持的，正是同一套底层基础设施。

这对 SEO 和 AI 搜索意味着什么

其实际影响是：知识图谱不再只是赢得知识面板的机制，而成为 Google 决定在 AI 生成答案中呈现哪些品牌和实体的核心组成部分。

若品牌未被清晰地确立为受认可的实体（在网站、结构化数据和权威第三方来源中拥有一致信号），就可能不仅消失在传统的 SERP 中，也消失在 AI Overviews 和 Gemini 的回答里。

还有一点：2025 年 6 月，Google 对其知识图谱进行了大幅精简。

Google 在一周之内移除了超过 30 亿个实体。此举被广泛解读为 Google 优先打造更精简、更高质量的数据集，以更可靠地驱动其 AI 功能。

对 SEO 而言的启示：实体信号的质量和一致性比以往任何时候都更重要。

如何进入 Google 知识图谱

至此应该清楚：身处知识图谱中的好处多于弊端。但怎样才能进入其中？

虽然没有一套确定无疑的流程，但可以做几件事来提高成功的机会。

1. 检查你是否已经进入知识图谱

在花时间构建新的实体信号之前，值得先检查 Google 是否已将你的品牌识别为实体。

可使用 Knowledge Graph API 或 Carl Hendy 免费的 Knowledge Graph 检查工具。搜索品牌名称，看看是否会返回实体结果、Google 为其分配的实体类型，以及它有哪些属性。

无论作为起点，还是在构建更多信号的过程中持续检查、确保 Google 对实体的理解保持准确，这都很有用。

2. 提升你的公关和链接建设水平

若品牌尚未被知识图谱识别为实体，那么让公司在互联网上被人谈论，会大大增加被收录的机会。

来自权威出版物（如《福布斯》、TechCrunch、大型新闻媒体以及行业专属刊物）的提及，会告诉 Google 你的品牌可能代表一个值得关注的实体。

对多数企业来说，这是最难的一步，也是最有成效的一步。即便还没有一线媒体报道，也不必气馁，下面这些步骤依然能带来改变。

3. 在你的网站上使用 schema 标记

Schema.org 是官方推荐的结构化数据标记。以下几项尤其能帮助 Google 把品牌识别为独立的实体：

• 在首页使用 Organization（组织）标记，首页是确立你品牌身份最重要的单个 URL
• 务必至少使用 name（名称）、logo、URL 和 sameAs 这几个属性
• 在 sameAs 数组中，引用所有的社交账号、Wikidata 页面和维基百科页面（若有的话）
• 添加一个 @id 属性，指向你首页的规范 URL，因为这有助于 Google 明确无误地识别你品牌的官方实体
• 如果相关，可在关键人物（创始人、高管）的个人简介页面上，用 Person schema 把这些人关联到品牌，并用 worksFor 属性指回你的 Organization

例如，这是我们在 Ahrefs 使用的 Basic Organization（基础组织）标记：

你可以用 Schema.org 验证器验证单个页面，也可以用 Ahrefs Site Audit（网站审计）检查整个网站。

4. 设置 Google 商家资料（Google Business Profile）

如果你经营实体业务，创建一个 Google 商家资料是必须的。它有助于提升品牌在 Google 地图和搜索中的可见度与权威性，为你带来一份类似知识面板的品牌化本地商家信息。

请注意，拥有 Google 商家资料并不能保证被收录进知识图谱。但向 Google 提供结构化且一致的业务数据，确实会提高你的机会。

请确保资料中的名称、地址和电话号码与网站及社交账号上的完全一致，因为不一致会干扰实体的解析（entity resolution）。

5. 创建一条 Wikidata 条目

Wikidata 为维基百科及其他维基媒体项目存储结构化数据。例如，这是 Ahrefs 的条目：

知识图谱中有很大一部分是从 Wikidata 构建而来。我们认为，被收录到那里与拥有维基百科页面同样重要（甚至可能更重要），因为它容易实现得多。

创建一条 Wikidata 条目很简单，但需要遵守其收录标准政策（Notability policy），并用优质来源为数据提供佐证。可以先从其帮助门户入手，了解平台如何运作，再观看这段关于添加和编辑条目的视频，获取更详细的技巧。

拿到 Wikidata 的 Q-ID 后，把它添加到 schema 标记的 sameAs 数组中。这样就能在网站与知识图谱实体之间建立直接、机器可读的链接。

6. 获得一个维基百科页面

注意，我们说的是获得，而不是创建。你可以尝试自己创建维基百科页面，但必须严格遵守所有政策和指引。

只有由可信第三方来源佐证、客观可核实的信息才能通过审查。

最好的办法是争取到足够的媒体报道和权威提及，让与你的企业无关的人为你创建维基百科页面。如果确实要自己创建，先读一读我们这份详尽指南，不要试图走捷径。

操纵的企图常会被维基百科的编辑标记出来，任何可疑之处都会留存在编辑历史中。

7. 在任何地方都保持一致

一致性是串联以上所有内容的线索。Google 会在数十个来源中交叉核对关于品牌的信号，包括：

• 你的网站
• 社交账号
• 目录网站
• 公共数据库
• 重要的媒体报道
• 等等

品牌名称不一致、地址各不相同、描述对不上等种种情况，会让 Google 更难有把握地把这些信号解析成单一、界定清晰的实体。

审计全网上的品牌呈现，确保这些基本信息（名称、地址、电话号码、网站 URL、品牌描述）在每一处出现时都保持一致。

如何为你的知识面板提交修改建议

Google 的知识面板并不完美。有时它们会显示错误的信息，你自己的品牌面板也可能如此。

解决办法是认领知识面板，并点击其下方的按钮完成验证。

验证通过后，只要你登录了关联账号，就会在面板旁看到一个“Suggest an edit（提交修改建议）”按钮。在提交修改或请求移除数据时，请遵循 Google 的官方文档。

结语

这篇文章最初写于 2020 年，当时进入知识图谱主要意味着赢得一个知识面板——一块能彰显品牌可信度的漂亮搜索结果版面。

这一点如今依然成立。但现在的利害关系更大了。

知识图谱处于 Google 各类 AI 产品理解世界的核心。AI Overviews、AI 模式和 Gemini 都依靠它来解析实体、核实事实，并决定哪些品牌值得在 AI 生成的答案中被提及。

实体优化（曾是小众的 SEO 策略）如今直接关系到你的品牌能否出现在那些正迅速成为人们获取信息默认方式的 AI 驱动搜索体验中。

好消息是，基本面没有改变：结构化数据、一致的品牌信号、权威的第三方提及、拥有 Wikidata 条目，依然是构建的基石。改变的是它们为何重要，以及它们在 Google 那十条蓝色链接之外的影响力。