Entity SEO คืออะไร ทำให้ Google และ AI รู้ว่าแบรนด์คุณคือใคร

สวัสดีครับ เคยไหม ค้นชื่อร้านตัวเองแล้วเจอข้อมูลร้านอื่นโผล่มาแทน วันนี้แมวส้มมาเล่าว่าทำยังไงให้ Google กับ AI จำแบรนด์คุณไม่สลับกับใคร Entity SEO คือการทำให้ Google และระบบ AI จำแบรนด์ คน สินค้า หรือสถานที่ของคุณได้เป็น “สิ่งหนึ่งที่ชัดเจน” ไม่ใช่แค่คำที่บังเอิญตรงกับคำค้น วิธีทำคือใช้ชื่อเดียวกันทุกที่ทั้งไทยและอังกฤษ มีหน้า About ที่บอกว่าคุณคือใคร ใส่ Organization schema พร้อม sameAs และมีแหล่งภายนอกที่น่าเชื่อถือพูดถึงคุณจริง เมื่อ Google แยกออกว่าคุณคือใคร AI ก็มีโอกาสตอบเรื่องแบรนด์คุณถูกตัวมากขึ้น

Entity SEO คืออะไร ต่างจากการทำ keyword ยังไง

Entity SEO คือการทำ SEO โดยมองว่า search engine เข้าใจโลกเป็น “สิ่ง” ที่มีคุณสมบัติและความสัมพันธ์กัน แล้วทำให้แบรนด์ของคุณเป็นหนึ่งในสิ่งเหล่านั้นอย่างชัดเจน ส่วน keyword SEO เดิมสนใจว่าหน้าเว็บมีคำที่ตรงกับคำค้นไหม สองอย่างนี้ไม่ได้แทนกัน entity คือชั้นที่อยู่ลึกกว่า เอาง่ายๆ keyword คือ “ชื่อที่เรียก” ส่วน entity คือ “ตัวคนจริงๆ” keyword ยังต้องทำ แค่ไม่ใช่ทั้งหมดของเกมแล้ว

ลองพิมพ์คำว่า “สิงห์” คนหนึ่งอยากรู้เรื่องเบียร์ อีกคนอยากรู้เรื่องราศี อีกคนทำการบ้านเรื่องสัตว์ป่า ตัวอักษรเหมือนกันเป๊ะ แต่เป็นคนละ entity ระบบที่เข้าใจ entity จะดูบริบทรอบข้าง เช่น “สิงห์ ราคาเท่าไร” กับ “สิงห์ กินอะไร” แล้วเลือกตัวที่ถูก ถ้าระบบเลือกผิด คนที่ถามเรื่องอาหารสิงโตอาจได้โปรโมชันเบียร์กลับมาแทน ขำดี แต่ถ้าเป็นแบรนด์คุณที่โดนสลับ คงขำไม่ออก

วลีที่คนในวงการชอบพูดคือ “things, not strings” มาจากบล็อกของ Google ตอนเปิดตัว Knowledge Graph เมื่อ 16 พฤษภาคม 2012 เขียนโดย Amit Singhal ซึ่งตอนนั้นเป็น SVP of Engineering ของ Google แปลเป็นภาษาคนคือ เลิกนับว่าหน้าเว็บมีคำนี้กี่ครั้ง แล้วหันมาถามว่าคำนี้หมายถึงอะไรในโลกจริง (string แปลว่าตัวอักษรเรียงกัน ส่วน thing คือของจริงที่ตัวอักษรนั้นหมายถึง)

Knowledge Graph คืออะไร และเกี่ยวกับ entity ของคุณยังไง

Knowledge Graph คือฐานความรู้ของ Google ที่เก็บ entity และความสัมพันธ์ระหว่างกัน (graph ในที่นี้คือแผนผังจุดกับเส้นโยง เหมือนผังความสัมพันธ์ตัวละครในซีรีส์) เช่น “บริษัท A ก่อตั้งโดยคน B มีสำนักงานที่เมือง C” ตอนเปิดตัวปี 2012 Google บอกว่ามีมากกว่า 500 ล้าน objects และมากกว่า 3,500 ล้านข้อเท็จจริง ตัวเลขทางการล่าสุดที่ Google เปิดเผยคือ บทความของ Danny Sullivan เมื่อ 20 พฤษภาคม 2020 ที่ระบุว่ามีมากกว่า 500,000 ล้านข้อเท็จจริงเกี่ยวกับ 5,000 ล้าน entity ตัวเลขใหญ่จนนึกภาพไม่ออกเลยใช่ไหม หลังจากนั้น Google ยังไม่ประกาศตัวเลขใหม่ หน้า Help ปัจจุบันเรียกแค่ว่าเป็นฐานข้อมูล “หลายพันล้านข้อเท็จจริง” เกี่ยวกับคน สถานที่ และสิ่งของ

ถ้ายังนึกภาพไม่ออก ลองนึกถึงป้าร้านข้าวแกงหน้าปากซอยที่จำได้ว่า “น้องคนนี้ทำงานธนาคาร เป็นลูกบ้านหลังสีเขียว ชอบแกงเขียวหวานไม่ใส่มะเขือ” ป้าไม่ได้จำแค่หน้า แต่จำว่าใครเป็นใคร มีนิสัยยังไง เกี่ยวกับใคร Knowledge Graph คือสมุดจดแบบป้า แต่จดทั้งโลก

สิ่งที่เห็นได้ด้วยตาคือ knowledge panel (กล่องข้อมูลข้างผลการค้นหา คล้ายบัตรประจำตัวที่ Google ทำให้) ที่โชว์ชื่อ โลโก้ คำอธิบาย และโปรไฟล์โซเชียล ถ้าเจอกล่องนี้ แปลว่า Google มี entity ของคุณแล้ว ถ้าไม่เจอ อาจแค่ยังไม่มั่นใจพอจะโชว์ เหมือนป้าที่จำหน้าคุณได้แต่ยังไม่กล้าเรียกชื่อ เพราะกลัวเรียกผิด

วิธีเช็กว่าแบรนด์คุณเป็น entity ใน Google แล้วหรือยัง

วิธีที่เร็วที่สุดคือค้นชื่อแบรนด์ใน Google แล้วดูว่ามี knowledge panel ไหม วิธีที่ละเอียดกว่าคือค้นตรงใน Knowledge Graph ผ่าน API ซึ่งหน้าเอกสารของ Google แนะนำว่าถ้าเพิ่งเริ่มใช้ ให้ใช้ Google Cloud Enterprise Knowledge Graph แทน Knowledge Graph Search API ตัวเดิม

ทำตาม 5 ขั้นข้างล่างได้วันนี้เลย ข้อ 1-2 คือทางเร็ว ใช้แค่เบราว์เซอร์ ข้อ 3-5 คือทางละเอียด สำหรับคนที่ไม่กลัวหน้าจอคำสั่ง

1. ค้นชื่อแบรนด์ 3 แบบ ชื่อไทย ชื่ออังกฤษ และชื่อ + คำบอกประเภท เช่น “บ้านส้มคั่ว”, “Baan Som Roastery”, “บ้านส้มคั่ว ร้านกาแฟ” (ชื่อสมมติ) ใช้โหมดไม่ระบุตัวตน แล้วจดว่าแบบไหนมีกล่องข้อมูล
2. ดูว่ากล่องนั้นเป็นของคุณจริงไหม บางทีเป็นของบริษัทชื่อคล้ายกัน หรือเป็นแค่โปรไฟล์สาขาเดียว
3. เตรียมโปรเจกต์ Google Cloud สร้างหรือเลือกโปรเจกต์ เปิดใช้ Enterprise Knowledge Graph API แล้วเปิด Cloud Shell (หน้าจอพิมพ์คำสั่งที่ Google เปิดให้ใช้ในเบราว์เซอร์) ซึ่งมีคำสั่ง gcloud พร้อมใช้ ไม่ต้องติดตั้งอะไรในเครื่อง
4. ยิง request ค้น public Knowledge Graph วางคำสั่งด้านล่างใน Cloud Shell โดยแทน PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจกต์ของคุณ คำสั่งนี้ใช้ access token (บัตรผ่านชั่วคราวที่หมดอายุเอง) จาก gcloud แทน API key (กุญแจถาวร)
5. อ่านผล ถ้าเจอ ให้ดู name, @type, description และ url ว่าตรงกับแบรนด์คุณไหม ถ้าได้ itemListElement ว่างเปล่า แปลว่ายังไม่เจอ entity ที่ตรงชื่อนั้นในชุดข้อมูลที่ API ส่งออกมา

ถ้าโปรเจกต์ของคุณเปิด Knowledge Graph Search API ตัวเดิมไว้อยู่แล้ว ยังใช้แบบ API key ได้ที่ https://kgsearch.googleapis.com/v1/entities:search?query=...&key=API_KEY แต่ไม่ควรเริ่มโปรเจกต์ใหม่ด้วยตัวนี้ ผลของทั้งสองแบบเป็น JSON-LD (ข้อมูลที่จัดเป็นคู่ “หัวข้อ: ค่า” ให้เครื่องอ่าน) โครงคล้ายกันประมาณนี้ (ค่าข้างในเป็นตัวอย่างสมมติ ตัดให้สั้นลง ส่วน resultScore มีเฉพาะ API ตัวเดิม)

ถ้าใช้ API ตัวเดิมจะเห็น resultScore ด้วย เอกสารของ Google ไม่ได้อธิบายว่าคำนวณยังไง แมวส้มแนะนำให้ใช้ดูเทียบกันในผลลัพธ์ชุดเดียว เช่น แบรนด์คุณอยู่อันดับ 1 หรือแพ้บริษัทชื่อคล้าย อย่าเอาไปเป็น KPI รายเดือน เพราะเหมือนวัดไข้ด้วยเทอร์โมมิเตอร์ที่ไม่มีใครบอกสเกล

สร้าง entity signals ให้แบรนด์ไทยต้องทำอะไรบ้าง

Entity signals คือหลักฐานที่ช่วยให้ระบบมั่นใจว่า “ชื่อนี้ = สิ่งนี้” ยิ่งหลายแหล่งชี้ไปทางเดียวกัน ระบบยิ่งมั่นใจ แบรนด์ไทยมีโจทย์เพิ่มคือชื่อสองภาษาที่มักสะกดไม่ตรงกันในแต่ละช่องทาง หลักเดียวกับการถามทางในตลาดนัด ถ้าแม่ค้าสามร้านชี้ไปทางเดียวกัน คุณก็เดินไปอย่างมั่นใจ แต่ถ้าชี้กันคนละทิศ คุณก็ยืนงงอยู่ตรงนั้น ระบบก็เป็นแบบเดียวกัน

1. ชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทร ต้องตรงกันทุกที่ ทั้งไทยและอังกฤษ

NAP ย่อมาจาก Name, Address, Phone คือชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทร ถ้าร้านเดียวกันสะกด 4 แบบใน 4 แพลตฟอร์ม สำหรับเครื่อง นั่นคือร้าน 4 ร้านที่บังเอิญอยู่ตึกเดียวกัน ฟังแล้วงงใช่ไหม เครื่องก็งงเหมือนกัน หลักแก้ง่ายมาก เลือกชื่อทางการภาษาไทย 1 ชื่อ ภาษาอังกฤษ 1 ชื่อ แล้วใช้ให้เหมือนกันทุกช่องทาง ทั้งเว็บ Facebook Page, LINE OA, Google Business Profile, Shopee/Lazada และไดเรกทอรีธุรกิจ

ชื่อเล่นหรือชื่อย่อที่ลูกค้าเรียกจริง ให้ใส่ใน alternateName (ช่อง “ชื่ออื่นที่ใช้เรียก”) ของ schema และในหน้า About แทนการเปลี่ยนชื่อไปมาตามแพลตฟอร์ม

ชื่อใน Google Business Profile มีกฎเข้มกว่า แนวทางของ Google ให้ใช้ชื่อจริงที่ใช้สม่ำเสมอบนป้าย เว็บ และเอกสาร ห้ามใส่สโลแกนหรือคำอธิบายสินค้า ชื่อย่านใส่ได้เฉพาะเมื่อเป็นส่วนหนึ่งของชื่อจริง (“Equinox SOHO” ผ่าน “Equinox near SOHO” ไม่ผ่าน) และข้อที่แบรนด์ไทยพลาดบ่อยที่สุด คือห้ามใส่ชื่อซ้ำหลายภาษาหรือหลายตัวอักษร ตัวอย่างของ Google คือ “Burger King バーガーキング” ไม่ผ่าน ดังนั้นอย่าตั้งชื่อ GBP ว่า “บ้านส้มคั่ว Baan Som Roastery” แม้ป้ายหน้าร้านจะเขียนสองภาษาก็ตาม (ดูตัวอย่างจริงในภาพข้างล่าง) การละเมิดอาจทำให้โปรไฟล์ถูกระงับ ซึ่งเสียดายมาก

2. หน้า About ที่ตอบว่า “คุณคือใคร” แบบตรวจสอบได้

หน้า About คือบ้านของ entity บนเว็บตัวเอง เหมือนบัตรประชาชนที่คุณถือเอง เอกสาร Organization structured data ของ Google ก็แนะนำให้วาง markup ที่หน้าแรกหรือหน้าเดียวที่อธิบายองค์กร เช่น หน้า About หน้านี้ควรมีข้อเท็จจริงที่ตรวจได้ ไม่ใช่วิสัยทัศน์ล้วนๆ

• ก่อน: “เรามุ่งมั่นส่งมอบกาแฟคุณภาพเพื่อทุกคน ด้วยใจรักในทุกแก้ว”
• หลัง: “บ้านส้มคั่ว (Baan Som Roastery) เป็นโรงคั่วกาแฟในกรุงเทพฯ ก่อตั้งปี 2562 ดำเนินงานโดย บริษัท บ้านส้ม จำกัด คั่วเมล็ดจากเชียงราย ขายส่งให้ร้านกาแฟ และมีหน้าร้านที่ซอยอารีย์ 1”

ประโยคแบบหลังมีชื่อสองภาษา ประเภทธุรกิจ ปีก่อตั้ง นิติบุคคล และที่ตั้ง ซึ่ง AI ยกไปตอบได้ทันทีเมื่อมีคนถามว่า “บ้านส้มคั่วคือร้านอะไร”

3. Organization schema พร้อม sameAs

Organization schema คือโค้ด JSON-LD ที่บอกว่าองค์กรนี้ชื่ออะไร โลโก้ไหน ติดต่อยังไง เหมือนกรอกแบบฟอร์มประวัติให้เครื่องอ่าน ส่วน sameAs ตาม schema.org คือ URL ของหน้าอ้างอิงที่ระบุตัวตนของสิ่งนั้นได้อย่างไม่กำกวม เช่น โปรไฟล์ทางการบนโซเชียล หรือรายการในฐานความรู้ พูดง่ายๆ คือ “นี่คือบัญชีของฉันในที่อื่นๆ” เอกสารของ Google บอกว่าไม่มี property (ช่องข้อมูล) ไหนบังคับ แต่แนะนำให้ใส่ทุกอันที่ใช้ได้

URL ใน sameAs ข้างบนเป็นตัวแทน ให้เปลี่ยนเป็นโปรไฟล์จริงของคุณ ใส่เฉพาะโปรไฟล์ของคุณที่ชื่อตรงกัน อย่าใส่ลิงก์ข่าวที่สื่อเขียนถึงคุณ เพราะหน้านั้นไม่ได้ “เป็น” คุณ ถ้าอยากดูตัวอย่าง schema ครบชุดทั้ง WebSite, Article, LocalBusiness อ่านต่อที่ Schema สำหรับ AI Search ใช้ markup แบบไหน

4. Google Business Profile ถ้ามีหน้าร้านหรือพื้นที่ให้บริการ

ถ้าธุรกิจคุณมีหน้าร้านหรือพื้นที่ให้บริการ (เช่น ช่างแอร์ คลินิก ร้านอาหาร) หน้า Help ของ knowledge panel เองก็แนะนำให้ใช้ Google Business Profile และแมวส้มมองว่า Google Business Profile คืองานแรกที่ควรทำ เพราะเจ้าของจัดการข้อมูลเองได้โดยตรง ไกด์ generative AI ของ Google (อัปเดต 10 ก.ค. 2026) เขียนว่า Merchant Center และ Google Business Profile ช่วยให้สินค้าและบริการมองเห็นได้ทั้งในคำตอบของ AI และผลค้นหาอื่น ข้อมูลในโปรไฟล์ต้องตรงกับหน้า About ทุกตัวอักษร จุดเดียวที่ไม่ตรงก็ทำให้ระบบลังเลได้

5. ถูกพูดถึงจากแหล่งภายนอกที่น่าเชื่อถือ แบบของจริง

ข้อมูลบนเว็บตัวเองเป็นแค่ฝั่งเดียว เหมือนชมตัวเองว่าทำอาหารอร่อย ยังไงก็สู้เพื่อนบ้านมาชมไม่ได้ ระบบจะมั่นใจขึ้นเมื่อแหล่งอื่นพูดถึงคุณด้วยข้อมูลที่ตรงกัน เช่น สื่อเขียนรีวิว สมาคมการค้ามีรายชื่อสมาชิก งานสัมมนาลงชื่อวิทยากร ไกด์ของ Google เตือนตรงๆ ว่าการไล่หา “mentions” ที่ไม่จริงตามเว็บต่างๆ ไม่ได้ช่วยอย่างที่คิด เพราะระบบ AI ของ Search ก็ใช้ระบบกันสแปมเหมือนกัน

6. Wikidata ทำได้ไหม แมวส้มขอพูดตรงๆ

Wikidata คือฐานความรู้แบบเปิดของวิกิมีเดียที่ใครก็แก้ได้ แต่มีนโยบาย notability (เกณฑ์ว่า “เด่นพอจะมีรายการไหม”) ว่ารายการจะรับได้ต่อเมื่อผ่านอย่างน้อย 1 ใน 3 ข้อนี้

1. มี sitelink ที่ถูกต้องไปยังหน้าในโครงการวิกิมีเดีย เช่น Wikipedia
2. เป็นสิ่งที่ระบุตัวตนได้ชัด และอธิบายได้ด้วยแหล่งอ้างอิงที่ “จริงจังและเป็นสาธารณะ” (serious and publicly available references)
3. มีความจำเป็นเชิงโครงสร้าง เช่น ต้องมีรายการนี้เพื่อให้ข้อมูลในรายการอื่นใช้ได้

หน้านโยบายเขียนไว้เองว่าเกณฑ์ตั้งใจเขียนไว้ไม่ตายตัว ถ้าเห็นต่างกันให้เปิดคำขอลบ และการตัดสินสุดท้ายเป็นของชุมชนเสมอ ณ วันที่เขียนยังมีการเปิดอภิปราย (Request for comment) เรื่องปฏิรูปนโยบายนี้อยู่ด้วย เกณฑ์จึงอาจเปลี่ยนได้ แปลเป็นภาษาคนคือ ถ้าแหล่งอ้างอิงมีแค่เว็บกับเพจของตัวเอง รายการนั้นเสี่ยงโดนลบ แมวส้มรู้ว่าใจร้อนอยากมี แต่ขอแนะนำให้ทำข้อ 1-5 ให้แน่นก่อน รอจนมีแหล่งสาธารณะพูดถึงจริง แล้วค่อยพิจารณา Wikidata

ทำไม Entity SEO สำคัญกับคำตอบของ AI

คำตอบของ AI Search มักเอ่ยชื่อแบรนด์ คน และสินค้าโดยตรง ถ้าระบบแยกไม่ออกว่าชื่อคุณหมายถึงใคร AI อาจไม่พูดถึงคุณเลย หรือแย่กว่านั้นคือเอาข้อมูลบริษัทชื่อคล้ายมาปน Entity SEO จึงเป็นงานกันความสับสนก่อนจะเป็นงานเพิ่มการมองเห็น

สมมติมีคลินิกทำฟันสองแห่งชื่อคล้ายกัน แห่งหนึ่งอยู่เชียงใหม่ อีกแห่งอยู่บางนา ถ้าทั้งคู่สะกดชื่อไม่นิ่ง ไม่มีหน้า About ที่บอกที่ตั้งชัด AI อาจบอกคนบางนาว่าคลินิกที่เขาจะไปเปิดวันอาทิตย์ ทั้งที่เป็นเวลาของสาขาเชียงใหม่ คนไข้เสียเที่ยว คลินิกเสียลูกค้า และไม่มีใครรู้ว่าต้นเหตุคือชื่อที่สะกดไม่ตรงกัน แค่คิดก็ปวดใจแทนแล้ว ถ้าอยากเข้าใจว่า AI ไปหยิบข้อมูลมาประกอบคำตอบยังไง อ่าน AI Search ทำงานยังไง ประกอบได้

ต้องพูดให้ครบด้วยว่า หน้า AI features ของ Google เขียนว่าไม่มีข้อกำหนดเพิ่มเติมหรือการปรับแต่งพิเศษที่จำเป็นสำหรับ AI Overviews และ AI Mode ส่วนไกด์ AI optimization (อัปเดต 10 ก.ค. 2026) เพิ่มเงื่อนไขทางเทคนิคเพียงข้อเดียว คือเว็บต้องอยู่ในสถานะ Include ของการตั้งค่า Search generative AI ใน Search Console และไกด์นี้ก็ไม่ได้พูดถึง entity optimization เลย entity signals ในบทความนี้จึงเป็นพื้นฐาน SEO ที่ทำให้ข้อมูลแบรนด์สอดคล้องกัน ไม่ใช่สูตรลับให้ติด AI

ส่วน ChatGPT, Perplexity และ Gemini ให้น้ำหนัก entity data แค่ไหน ณ ต.ค. 2026 ยังไม่มีแพลตฟอร์มไหนเปิดเผยละเอียด วิธีที่ซื่อสัตย์คือทดสอบเองตาม 3 ขั้นนี้

1. เตรียมคำถาม 5 แบบ เช่น “บ้านส้มคั่วคือร้านอะไร”, “โรงคั่วกาแฟในอารีย์มีที่ไหนบ้าง”
2. ถามใน ChatGPT, Gemini, Perplexity และ Google แล้วจดว่าคำตอบเอ่ยชื่อคุณไหม ข้อมูลถูกไหม อ้างแหล่งไหน
3. แก้ข้อมูลที่ไม่ตรงกัน แล้วถามชุดเดิมซ้ำทุกเดือน

วิธีวัดแบบเป็นระบบกว่านี้ แมวส้มเขียนไว้ใน AI Visibility คืออะไร วิธีวัดว่าแบรนด์ถูกพูดถึงใน AI แค่ไหน

เช็กลิสต์ Entity SEO สำหรับแบรนด์ไทย

เช็กลิสต์ Entity SEO สำหรับแบรนด์ไทยมี 7 ข้อ คือ ชื่อไทยและอังกฤษชุดเดียว หน้า About ที่มีข้อเท็จจริง Organization schema กับ sameAs, Google Business Profile, ผู้เขียนที่เป็นคนจริง การถูกพูดถึงจากแหล่งภายนอก และ Wikidata เมื่อผ่านเกณฑ์ ข้อแรกทำเสร็จได้ในชั่วโมงเดียว จึงควรเริ่มจากตรงนั้น ทำเสร็จแล้วจะรู้สึกโล่งกว่าที่คิด

เรื่องผู้เขียนเป็นคนจริงเชื่อมกับความน่าเชื่อถือโดยตรง อ่านต่อได้ที่ E-E-A-T คืออะไร 4 สัญญาณความน่าเชื่อถือ

คำถามที่พบบ่อย

แหล่งอ้างอิง

• How Google’s Knowledge Graph works โดย Google Knowledge Panel Help (ตรวจเมื่อ ต.ค. 2026)
• Get verified on Google โดย Google Knowledge Panel Help (ตรวจเมื่อ ต.ค. 2026)
• Guidelines for representing your business on Google โดย Google Business Profile Help (ตรวจเมื่อ ต.ค. 2026)
• Wikidata:Notability โดย Wikidata (ตรวจเมื่อ ต.ค. 2026)
• Google Knowledge Graph Search API (Enterprise Knowledge Graph) โดย Google Cloud (อัปเดต ต.ค. 2026)
• sameAs โดย Schema.org (เวอร์ชัน 30.1) (อัปเดต ก.ย. 2026)
• Organization structured data โดย Google Search Central (อัปเดต ก.ย. 2026)
• Google’s guide to optimizing for generative AI features on Google Search โดย Google Search Central (อัปเดต ก.ค. 2026)
• AI features and your website โดย Google Search Central (อัปเดต ธ.ค. 2025)
• Google Knowledge Graph Search API โดย Google for Developers (อัปเดต เม.ย. 2024)
• A reintroduction to our Knowledge Graph and knowledge panels โดย Google (Danny Sullivan) (อัปเดต พ.ค. 2020)
• Introducing the Knowledge Graph: things, not strings โดย Google (Amit Singhal) (อัปเดต พ.ค. 2012)