Knowledge Graphs und Ontologische Datenstrukturierung

Datensilos sind Störgeräusche, die es der KI erschweren, Ihre Marke zu verstehen. Knowledge Graphs verbinden markenbezogene Daten durch Knoten (Nodes) und Verbindungen (Edges) zu einem Bedeutungsnetzwerk.

Die 15 kritischen Fragen

Datenarchitektur

16. Entitäten-Beziehungen: Werden die Beziehungen zwischen Ihren grundlegenden Entitäten (Produkte, Gründer, Dienstleistungen) vom System als sinnvolle Sequenz gelesen?
17. CRM-Integration: Verfügt Ihre Datenarchitektur über ein Ontologie-Framework, das CRM- und Social-Media-Daten integriert, um Kundenabsichten zu analysieren?
18. Attribut-Tiefe: Können die Attribute Ihrer Entitäten mit der Datentiefe konkurrieren, die Branchenführer verwenden?

Ontologie-Design

19. Flexibilität: Wie verhindert die Flexibilität Ihrer Datenstrukturierung Bedeutungsverschiebungen beim Eintritt in ein neues Marktsegment?
20. Constraints: Sind in Ihrer Ontologie präzise Datengrenzen (Constraints) definiert, die KI-Halluzinationen verhindern?
21. Korrelationen: Hat Ihr Knowledge Graph die semantische Tiefe, um versteckte Korrelationen zwischen Kampagnen und demografischen Zielgruppen zu entdecken?

Technische Standards

22. Standardisierung: Wie bereinigen Ihre Standardisierungsprotokolle widersprüchliche Informationen aus verschiedenen Quellen?
23. Schema.org: Sind Ihre Entitätsdefinitionen vollständig mit globalen Schema.org-Standards kompatibel?
24. Rückverfolgbarkeit: Verfügt Ihr Knowledge Graph über ausreichende Nachverfolgbarkeit, um in einer Krise zu erkennen, von welchem Knoten falsche Informationen ausgingen?

TYS Framework Lösung

Das TYS Framework implementiert maschinenlesbare Entity-SEO-Strukturen, die Ihre Marke als eigenständige Knowledge-Graph-Entität kodieren — nicht nur als Kategorie.

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