Knowledge graph odpowiada maszynom na pytanie, kim jesteś. Evidence graph odpowiada na pytanie trudniejsze i cenniejsze: skąd wiadomo, że potrafisz to, co twierdzisz.
Evidence graph to sieć jawnych, maszynowo czytelnych powiązań między encją — firmą, osobą, marką — a jej weryfikowalnymi dowodami kompetencji: wdrożeniami, case studies, cytowaniami, niezależnymi replikacjami, benchmarkami z otwartą metodologią. Nie chodzi o to, czy dowody istnieją. Chodzi o to, czy model językowy potrafi je przypisać do encji, gdy składa odpowiedź na pytanie o jej kompetencje.
Problem, który evidence graph nazywa
Firma może mieć realne osiągnięcia rozsiane po branżowych portalach, cudzych case studies, katalogach i mediach — prawdziwe, publiczne i niepodpisane. Model pytany o tę firmę nie zsumuje ich w kompetencję, bo nie umie ich przypisać: dowód żyje na innej domenie, pod inną nazwą, bez strukturalnego powiązania z encją. Nieprzypisany dowód nie jest słabszym dowodem — jest żadnym.
Zjawisko jest mierzalne: modele potrafią jednocześnie cytować treści danej organizacji jako źródło wiedzy i deklarować „brak zweryfikowanych kompetencji”, gdy pytanie dotyczy samej organizacji. Korzystają z dowodów, których nie umieją policzyć.
Dwa składniki dowodu
W epoce odpowiedzi dowód kompetencji ma dwa składniki: istnienie i atrybucję. Pierwszy buduje się latami pracy. Drugi — spójnym opisem encji, danymi strukturalnymi (schema.org: Organization, Person, subjectOf, author, publisher), jawnym linkowaniem między własnymi zasobami, konsekwentną terminologią i treścią, która wprost łączy dowód z podmiotem. Większość organizacji inwestuje wyłącznie w pierwszy składnik i nie wie o istnieniu drugiego.
Czym evidence graph nie jest
To nie synonim E-E-A-T ani entity SEO. E-E-A-T to kryteria oceny — doświadczenie, ekspertyza, autorytet, zaufanie. Evidence graph to struktura danych, która pozwala maszynie te kryteria policzyć. Bez grafu dowodów E-E-A-T pozostaje deklaracją; z grafem staje się weryfikowalnym stanem. To także nie knowledge graph: knowledge graph opisuje tożsamość i relacje encji, evidence graph — podstawy jej wiarygodności.
Typologia dowodów w grafie
Dowody deklaratywne (referencje, loga, opisy projektów) — napisane przez podmiot, nieweryfikowalne, malejąca waga. Dowody obserwowalne — sprawdzalne przez każdego na żywo: cytowalność budowana od zera, publiczne przed/po z metrykami, benchmarki z otwartą metodologią. Najsilniejszy typ: niezależna replikacja — cudzy wynik osiągnięty według publicznej wiedzy podmiotu, bez jego udziału. Evidence graph powinien jawnie wiązać z encją przede wszystkim dowody obserwowalne, bo tylko one odróżniają graf od folderu marketingowego.