步骤一：梳理实体与属性

我们先列出品牌的关键实体：产品、技术、应用行业、核心客户与专家团队，并为每个实体补充“别名、场景、权威出处”。与此同时，为常见问题创建映射表，指明问题命中哪个实体。

• 别名管理：同一个技术在白皮书与媒体稿中的称谓不同，需要通过 alias 字段统一。

• 引用优先级：给每个事实绑定“官方/第三方/媒体”标签，方便输出时选择最有说服力的出处。

步骤二：Schema 建模与发布

我们使用 JSON-LD + 内部 API，把实体关系映射到官网的结构化数据中，再同步给知识图谱服务。每次发布都会触发自动校验，确保链接、时间与数值字段没有过期。

陈墨 · 数据产品经理

“结构化数据不是一次性的 SEO，而是帮助 AI 读懂品牌的最小知识颗粒。”

步骤三：验证与持续更新

上线后，通过提问机器人定期抽查 200+ 个问题，确认文心一言、DeepSeek 给出的答案是否使用了最新事实。如果出现偏差，会自动生成回填任务提醒内容团队。

• 监控：把 AI 回答中的实体与知识图谱匹配，计算命中率。

• 更新：为重要数据设置“到期日”，提前提醒业务负责人确认。

• 协作：在月报中对比结构化数据与搜索流量，评估 ROI。

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全部评论

李瀚

2025年3月19日

知识图谱里的关系怎么做版本管理？我们担心修改后无法追溯。

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赵野

2025年3月18日

JSON-LD 发布和 CMS 内容发布会不会有时差？如何保证同步？

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孟苓

2025年3月18日

有没有推荐的提问机器人脚本？想批量测试文心一言。

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