SEO 的帮助也在网站下不断学习
以知识图谱形式构建的语义数据库以及实也在网站体的一般识别在很大程度上依赖于外部人员（如网站管理员、维基百科编辑等）的帮助也在网站。但总体而言，谷歌希望长期获得独立、可解释的数据，以便知识图谱项目不会陷入停滞。
知识库项目也证明了这一点 。知识库由谷歌于 2014 年推出，是一个非活跃的开发项目，旨在利用网络爬虫和机器学习构建世界上最大的 电报筛查 知识数据库，包括结构化和非结构化数据。目前尚无关于谷歌是否以及在多大程度上已经积极使用该数据库的信息。不过也在网站，我假设知识图谱已经从知识库中提取了信息。 更多内容请阅读文章 《Google“知识库”为未来搜索提供动力》 。
我认为谷歌非常有兴趣在 不依赖外部人员帮助的情况下识别知识图谱的信息，最好是以自动化的方式。已经有一也在网站些迹象表明，谷歌正在反复 获取经过人工验证的训练数据， 用于其自己的机器学习系统，以便更快地识别和分类实体。
例如，医疗框中的信息在谷歌发布到知识图谱框之前，也经过了哈佛大学和梅奥诊所的教授和医生的审查。
这种手动测试也可以用于监督机器学习以改进算法。谷歌还可以将搜索评估员（质量评估员）的反馈作为宝贵的训练数据，为自己的机器学习算法提供数据。
结构化数据作为 Google 算法的人工训练数据
谷歌将来将越来越试图独立于 对于员工体验而言，人工智能有何意义？ 网站管理员行事的另一个例子是 相关作者标记。在我看来，这种标记对 Google 只有一个目的。识别代表某些类型实体（在本例中为作者）的模式。这些信息和标记是由人们（主要是 SEO 和网站管理员）创建或输入的，因此是经过验证的训练数据，Google 可以使用机器学习算法根据这些模式为作者创建模型组。
因此，谷歌最终停止追求rel-Authorship 或Freebase项目也就不足为奇了 。 Freebase 最初由人类根据基本语义结构创建的数据提供。这为谷歌提供了一个 语义游乐场 和足够的经过人工验证的机器学习算法训练数据。但 Freebase 只是一种短期手段。
Google购物的结构化数据不再是必需的
事实上，结构化数据只能是一个中 全部 100 间步骤，谷歌宁愿不通过网站管理员和 SEO 奖励的形式提供这种支持，这一点从 Google AdWords 和 Google Shopping 的最新发展中也可以看出来。
最近几个月，运营购物信息流的AdWords广告客户收到了 一封包含以下内容的电子邮件：