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Tutorial

Cómo extraer datos del gráfico de conocimiento de Google a través de API

Extraiga entidades de gráficos de conocimiento estructurados de las respuestas SERP de Google utilizando la API de Scavio. Extraiga nombres, descripciones, hechos y tipos de entidades en JSON.

Obtener clave API gratisDocumentacion API

Los paneles de Google Knowledge Graph aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda de entidades como marcas, personas, lugares y productos. Contienen información estructurada que incluye descripciones, enlaces a sitios web oficiales, perfiles sociales y atributos clave. La API de Scavio incluye el campo Knowledge_graph en su respuesta SERP cuando hay un panel disponible. Este tutorial muestra cómo consultar una entidad, extraer el objeto Knowledge_graph y usarlo para crear un perfil de entidad estructurado sin raspar la pantalla.

Requisitos previos

  • Python 3.8 o superior
  • solicita biblioteca instalada
  • Una clave API de Scavio
  • Comprensión básica del análisis JSON

Guia paso a paso

Paso 1: Consulta de una entidad que tiene un Panel de Conocimiento

Los paneles de conocimiento aparecen para entidades conocidas. Busque una marca, persona o lugar por nombre. Google muestra un panel cuando tiene confianza en la entidad.

Python
def get_serp(entity: str) -> dict:
    response = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"query": entity, "country_code": "us"}
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

Paso 2: Extraiga el campo Knowledge_graph

Busque la clave Knowledge_graph en la respuesta. Será Ninguno si Google no muestra un panel para la consulta.

Python
data = get_serp("OpenAI")
kg = data.get("knowledge_graph")
if kg:
    print(kg)
else:
    print("No knowledge graph found for this query")

Paso 3: Analizar atributos de entidad

El objeto Knowledge_graph contiene campos como título, tipo, descripción, sitio web y una lista de atributos. Extraerlos por clave.

Python
if kg:
    print("Title:", kg.get("title"))
    print("Type:", kg.get("type"))
    print("Description:", kg.get("description"))
    print("Website:", kg.get("website"))
    for attr in kg.get("attributes", []):
        print(f"  {attr['name']}: {attr['value']}")

Paso 4: Crear un perfil de entidad estructurado

Combine los campos del gráfico de conocimiento en un diccionario que se pueda almacenar o introducir en una canalización posterior.

Python
def build_profile(kg: dict) -> dict:
    return {
        "name": kg.get("title"),
        "entity_type": kg.get("type"),
        "description": kg.get("description"),
        "website": kg.get("website"),
        "attributes": {a["name"]: a["value"] for a in kg.get("attributes", [])},
    }

Ejemplo en Python

Python
import os
import requests

API_KEY = os.environ.get("SCAVIO_API_KEY", "your_scavio_api_key")
ENDPOINT = "https://api.scavio.dev/api/v1/search"

def get_knowledge_graph(entity: str) -> dict | None:
    r = requests.post(ENDPOINT, headers={"x-api-key": API_KEY},
                      json={"query": entity, "country_code": "us"})
    r.raise_for_status()
    return r.json().get("knowledge_graph")

def build_profile(kg: dict) -> dict:
    return {
        "name": kg.get("title"),
        "type": kg.get("type"),
        "description": kg.get("description"),
        "website": kg.get("website"),
        "attributes": {a["name"]: a["value"] for a in kg.get("attributes", [])},
    }

if __name__ == "__main__":
    entities = ["OpenAI", "Stripe", "Cloudflare"]
    for name in entities:
        kg = get_knowledge_graph(name)
        if kg:
            profile = build_profile(kg)
            print(profile)
        else:
            print(f"No KG for {name}")

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY || "your_scavio_api_key";
const ENDPOINT = "https://api.scavio.dev/api/v1/search";

async function getKnowledgeGraph(entity) {
  const res = await fetch(ENDPOINT, {
    method: "POST",
    headers: { "x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ query: entity, country_code: "us" })
  });
  const data = await res.json();
  return data.knowledge_graph || null;
}

function buildProfile(kg) {
  return {
    name: kg.title,
    type: kg.type,
    description: kg.description,
    website: kg.website,
    attributes: Object.fromEntries((kg.attributes || []).map(a => [a.name, a.value]))
  };
}

async function main() {
  const kg = await getKnowledgeGraph("OpenAI");
  if (kg) console.log(JSON.stringify(buildProfile(kg), null, 2));
}
main().catch(console.error);

Salida esperada

JSON
{
  "knowledge_graph": {
    "title": "OpenAI",
    "type": "Research laboratory",
    "description": "American artificial intelligence research laboratory...",
    "website": "https://openai.com",
    "founded": "December 11, 2015",
    "headquarters": "San Francisco, California",
    "attributes": [
      { "name": "Founded", "value": "December 11, 2015" },
      { "name": "CEO", "value": "Sam Altman" }
    ]
  }
}

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Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Python 3.8 o superior. solicita biblioteca instalada. Una clave API de Scavio. Comprensión básica del análisis JSON. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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