В чем разница между векторами (условный BERT) и сущностями в графе знаний?
И главное, зачем это вообще нужно.

И в векторах, и в графе знаний присутствуют некие загадочные сущности и другие специфические термины. Если сильно упростить для улучшения понимания, то:

Сущности в векторах — это значения слов. Google пытается понять, о чем вы написали на своей странице, какая у нее тематика (topic), какой интент (поисковое намерение). И делает это, анализируя слова в этом контенте. Google может переводить изображения и видео тоже в слова и включать в анализ, выделять сущности в самом изображении.

Пример: Приходите на наш вебинар и узнайте, как ставить ссылки, проводить анализ ключевых слов и определять поисковое намерение! Лучшие специалисты совершенно бесплатно откроют вам все свои секреты!
Здесь Google совершенно точно определяет тему как интернет-услуги, благодаря наличию вместе в предложении таких сущностей: ссылки, ключевые слова, поисковое намерение.

Сущности в графе знаний — это разделение контента на отдельные единицы (сущности) и взаимосвязи между ними для оцифровки реальности. Каждой единице реальности присваивается номер. А затем Google пытается понять, как эта единица реальности взаимодействует с другими единицами, формируя тем самым настоящую реальность, которая тоже оцифровывается.

Пример: Энди вычитывает посты в @seokorobka.
Энди, посты, @seokorobka — это сущности. А "вычитывает" и "в" — это взаимосвязи между ними. Теперь Google знает, что в мире есть некий Энди, @seokorobka, чем каждый занимается, и добавляет эти знания в свою базу данных — граф знаний.
Если мы хотим, чтобы Google четко понял, кого и что мы имеем в виду, нам нужно правильно разметить сущности и взаимосвязи, а текст писать так, чтобы его лучше понимали роботы, а не люди, кто бы что ни рассказывал.

Варианты использования

👉🏿 Векторы
Google недавно подтвердил то, что все и так уже знали — употребление в контексте страницы связанных с ключевым словом (related) фраз помогает выйти в топ. Простой способ посмотреть связанные слова и фразы — воспользоваться расширением под Google — SEO Extractor (пример на изображении выше). В нем можно выбрать слова, которые выделяются полужирным (bold) и скачать также related searches.

👉🏿 Граф знаний
Это в первую очередь грамотная разметка. Иногда даже нужно указать Google номер сущности в его графе знаний.
🔹 Причем для ранжирования выбирайте главную вертикаль, поскольку номера в разных вертикалях могут отличаться.
🔹 Если вы не можете придумать, как правильно указать на нужную сущность из-за отсутствия нужного типа разметки, то всегда есть Thing.
🔹 Если вы занимаетесь локалкой, попробуйте указать в AreaServed номер сущности из WikiData, это прямо очень хорошо работает.

И т. д. и т. п.