Google có update, AI có thông minh thì cũng phải tuân theo nguyên lý Internet, Marketing. MREID, Machine ID, Wikidata, VECTOR, NLP… để xác định Brand và mức độ liên quan từ ngữ & ngữ nghĩa ngày càng có trọng số lớn trong thuật toán xếp hạng!

Machine ID hay tên gọi đầy đủ là Machine-Readable Entity ID (MREID), có thể là một thuật ngữ mà nhiều người lần đầu nghe nói đến. Ứng dụng và tiềm năng của khái niệm này sẽ mở ra cho bạn nhiều cơ hội, cũng như các lợi thế mới để cạnh tranh và nâng cao hiệu quả cho hoạt động SEO

MREID LÀ GÌ ( Machine )– readable entity ID là gì?

Trong thế giới của hoạt động SEO dựa trên ngữ nghĩa (Semantic SEO), chúng ta đang thảo luận rất nhiều về một chủ đề rất xu hướng hiện nay, đó chính là “Entity” (thực thể).

Trong một bằng sáng chế được công bố, các kỹ sư của Google đã đưa ra khái niệm về thực thể như sau:

“Một thực thể là một sự vật hoặc khái niệm đơn nhất (singular), độc nhất (unique), được xác định rõ ràng (well-defined) và có thể phân biệt được (distinguishable). Ví dụ, thực thể có thể là một người, địa điểm, một vật, ý tưởng, chủ đề, khái niệm trừu tượng, yếu tố cụ thể, những sự vật còn lại đáp ứng được những tiêu chí đó hoặc bất kỳ sự kết hợp nào kể trên.

Trong một số trường hợp, các kết quả tìm kiếm bao gồm các kết quả gắn liền với các tham chiếu thực thể (entity references). Trong phạm vi được sử dụng ở đây, thì một tham chiếu thực thể là một yếu tố định danh (identifier), chẳng hạn như văn bản, hoặc các thông tin khác đề cập đến thực thể đó. Ví dụ, một thực thể có thể là cơ thể vật lý của George Washington, trong khi tham chiếu thực thể là một khái niệm trừu tượng có đề cập đến George Washington. Dựa trên ngữ cảnh thích hợp, thì “thực thể” ở đây có thể được hiểu với ý nghĩa tương đồng với “tham chiếu thực thể”, và ngược lại.”

Thế nhưng có một sự khác nhau rõ rệt giữa hai khái niệm: “CÁC thực thể” (entities) và “MỘT thực thể được định danh” (named entity). Khái niệm đầu tiên đề cập đến con người, nơi chốn hoặc các sự vật một cách chung chung và tổng quát hơn, còn khái niệm thứ hai đề cập đến một thực thể cụ thể nào đó (giống như một con người, một địa điểm hay một cột mốc địa lý nào đó).

Và cách hiệu quả nhất để tham chiếu đến một thực thể được định danh (named entity) chính là sử dụng Machine-Readable Entity ID (tạm dịch: ID của thực thể mà máy có thể đọc được). Về bản chất, thì ID này là một chuỗi các ký tự được sử dụng để đề cập riêng biệt đến một thực thể đơn nhất nào đó, phổ biến nhất là dạng kết hợp giữa các chữ cái và con số (và có thể có nhiều biến thể khác).

Freebase là gì?

Freebase là một cơ sở dữ liệu tri thức (knowledge base) lớn được xây dựng trên nền tảng cộng tác bao gồm nhiều dữ liệu được tổng hợp chủ yếu từ các thành viên trong cộng đồng. Đây là một bộ sưu tập trực tuyến về các dữ liệu có cấu trúc từ nhiều nguồn đa dạng, bao gồm các cá nhân, hay nội dung do người dùng đóng góp cho Wiki.

Freebase hướng đến việc tạo ra một nguồn tài nguyên toàn cầu cho phép mọi người (và cả các máy móc) truy cập vào các thông tin chung một cách hiệu quả hơn. Đây là tài sản được phát triển bởi công ty phần mềm Metaweb và đưa vào hoạt động công khai từ tháng 3 năm 2007. Và Freebase/Metaweb đã được Google mua lại trong một thương vụ kín ngày 16 tháng 07 năm 2010. Đây là một trang quan trọng, tiên phong trong việc gán Machine-Readable ID cho các thực thể. Và sơ đồ tri thức (Knowledge Graph) của Google cũng được cung cấp một phần bởi cơ sở dữ liệu Freebase.

Kể từ năm 2015 thì Freebase đã ngừng hoạt động và không còn “mở cửa” công khai cho người dùng, Google cũng đã chuyển nó thành một dự án độc lập và di chuyển toàn bộ dữ liệu sang Wikidata.

Nhưng tại sao điều này lại đáng quan tâm?

Với các thực thể được định danh (hay đặt tên), việc tối thiểu hóa sự mơ hồ trong ý nghĩa là cực kỳ quan trọng. Chuyện gì sẽ ra nếu các tên gọi của chúng ta dành cho các thực thể được định danh này không phải là duy nhất? Rõ ràng các vấn đề mà sự “nhập nhằng” này mang lại có thể sẽ làm cho các công việc liên quan trở nên khó khăn hơn. Có nhiều trường hợp các công ty có chung một cái tên và tên người thì vô số kể.

Ví dụ, nếu có một ai đó đề cập đến “Nguyễn Cao Kỳ Duyên” với đối tượng là những người trẻ tuổi ở Việt Nam – họ sẽ ngay lập tức nghĩ đến “Nguyễn Cao Kỳ Duyên, Hoa hậu Việt Nam năm 2014”. Tuy nhiên, nếu bạn đề cập cũng cái tên này với những người Việt ở nước ngoài hay những người lớn tuổi hơn, khả năng cao là họ sẽ nghĩ đến “Nguyễn Cao Kỳ Duyên, MC hải ngoại nổi tiếng thường dẫn chương trình cho trung tâm Paris By Night” hay “Nguyễn Cao Kỳ Duyên, cô con gái của Nguyễn Cao Kỳ”. Rõ ràng đây là hai nhân vật khác nhau, nhưng nếu ta chỉ miêu tả bằng cách gọi tên họ trong ngôn ngữ thông thường, thì sự mơ hồ trong việc tiếp nhận và diễn giải thông tin sẽ tồn tại.

Để khắc phục tình trạng đó, thì ID của một thực thể mà máy có thể đọc được cho phép thực thể có thể được đặt tên (định danh) mà không gây ra sự nhầm lẫn nào trong đối tượng được đề cập đến. Sẽ hiệu quả hơn nếu sử dụng một hệ thống chỉ sử dụng các định danh duy nhất (unique identifier) không trùng lẫn với nhau được thể hiện dưới dạng một chuỗi kí tự.

chi tiết tìm thêm tại google
Xem chi tiết về : Thiết kế app