Der Knowledge Graph ist Googles Wissensdatenbank aus Entitäten – Unternehmen, Personen, Orten, Produkten, Begriffen – und den Beziehungen zwischen ihnen. Google hat ihn 2012 eingeführt, um Suchanfragen nicht mehr als Zeichenketten, sondern als Dinge mit Bedeutung zu verstehen. Für die KI-Suche ist dieses Entitäten-Denken die Grundlage: Sprachmodelle empfehlen, was sie als eindeutige Entität kennen.
Was ist der Knowledge Graph?
Stellen Sie sich eine riesige Landkarte vor, auf der jeder Knoten ein Ding ist und jede Linie eine Beziehung: „Life of Media 360“ – ist eine – „Werbeagentur“; – hat Sitz in – „Nürnberg“; – bietet – „Filmproduktion“; – hat Kunde – „MR Datentechnik“. Aus solchen Verknüpfungen weiß Google, dass „Videoagentur Nürnberg“ und „Filmproduktion Nürnberg“ dieselben Anbieter meinen, ohne dass die Wörter identisch sind. Sichtbar wird der Knowledge Graph im Knowledge Panel rechts neben den Suchergebnissen und in den Antworten der AI Overviews.
Entitäten statt Keywords
Klassische SEO fragte: Steht das Keyword auf der Seite? Entitäten-SEO fragt: Ist eindeutig, wer hier spricht, wo er sitzt, was er anbietet und wofür er bekannt ist? Suchmaschinen und Sprachmodelle gleichen dazu viele Quellen ab. Je konsistenter die Angaben, desto sicherer die Zuordnung – und desto eher wird ein Unternehmen genannt.
So bauen Sie eine klare Entität auf
- Ein Name, eine Schreibweise: Firmenname, Adresse, Telefonnummer überall identisch – Website, Impressum, Google Business Profile, Verzeichnisse, Social-Profile.
- Organization-Schema: Strukturierte Daten mit Name, Logo, Adresse, Gründer, Leistungen und sameAs-Links zu allen offiziellen Profilen.
- Beschreibung in einem Satz: „Life of Media 360 ist eine Full-Service-Werbeagentur aus Nürnberg für Filmproduktion, Webdesign, SEO und KI-Lösungen.“ Auf jeder relevanten Seite gleich.
- Beziehungen belegen: Referenzen, Case Studies, Presseerwähnungen, Auszeichnungen – jede belegte Verbindung stärkt die Entität.
- Fachbegriffe besetzen: Ein Glossar wie dieses verknüpft die Entität „Agentur“ mit den Entitäten ihrer Themen – Imagefilm, GEO, LLM. So entsteht Themenautorität.
- Für Maschinen zusammenfassen: Eine llms.txt beschreibt Entität und Leistungen in Kurzform für Sprachmodelle.
Knowledge Graph und KI-Sichtbarkeit
Ein Large Language Model hat keinen Knowledge Graph im technischen Sinn, aber es hat beim Training gelernt, welche Entitäten zusammengehören. Unternehmen mit klaren, mehrfach bestätigten Fakten werden korrekt wiedergegeben; Unternehmen mit widersprüchlichen Angaben werden ausgelassen oder falsch beschrieben. Bei Life of Media 360 beginnt deshalb jede GEO-Beratung mit einer Entitäten-Prüfung: Wie beschreiben Google, ChatGPT und Perplexity das Unternehmen heute – und stimmt das? Den Einstieg bietet der KI-Sichtbarkeits-Check.
Verwandte Begriffe: Strukturierte Daten, E-E-A-T, Generative Engine Optimization, AI Overviews.
Häufige Fragen
Was ist eine Entität in der SEO?
Eine Entität ist ein eindeutig identifizierbares Ding: ein Unternehmen, eine Person, ein Ort, ein Produkt, ein Fachbegriff. Suchmaschinen und KI-Modelle ordnen Inhalte nicht mehr nur Keywords zu, sondern Entitäten und ihren Beziehungen – Life of Media 360 ist eine Agentur, sitzt in Nürnberg, bietet Filmproduktion.
Wie komme ich in den Google Knowledge Graph?
Über konsistente Signale: identische Firmendaten auf Website, Google Business Profile, Verzeichnissen und Social-Profilen, Organization-Schema mit sameAs-Verweisen, Wikipedia- oder Wikidata-Einträge bei bekannteren Marken sowie Erwähnungen in Presse und Fachmedien.
Was ist ein Knowledge Panel?
Die Infobox rechts neben den Google-Suchergebnissen mit Logo, Beschreibung, Adresse und Links. Sie ist die sichtbare Ausgabe des Knowledge Graph für eine Entität. Bei lokalen Unternehmen wird sie vor allem aus dem Google Business Profile gespeist.
Warum sind Entitäten für KI-Suchen wichtig?
Sprachmodelle speichern Wissen als Zusammenhänge zwischen Entitäten. Ist ein Unternehmen als Entität klar – Name, Ort, Leistungen, Referenzen überall gleich –, kann die KI es korrekt beschreiben und empfehlen. Widersprüchliche Angaben führen zu Auslassung oder Fehlern.