Wie verstehen KI-Systeme Entitäten und Beziehungen? Versuche, dafür zu optimieren

Entitätenoptimierung ist einer der am meisten unterschätzten Aspekte der KI-Sichtbarkeit. Ich mache es mal anschaulich:

Was KI-Systeme über Sie wissen müssen:

Wie Sie als Entität erkannt werden:

1. Google Knowledge Panel

   • Falls vorhanden, sind Sie anerkannt
   • Falls nicht, darauf hinarbeiten (Wikidata, autoritative Erwähnungen)

2. Wikidata-Eintrag

   • Kann erstellt werden, wenn Sie relevant genug sind
   • Bindet Sie in den Wissensgraphen ein

3. Konsistente Webpräsenz

   • Gleicher Name, gleiche Beschreibung auf allen Plattformen
   • LinkedIn, Crunchbase, Branchenverzeichnisse

4. Schema-Markup

   • Organizationschema auf Ihrer Website
   • Beziehungen explizit definieren

Schnelltest: Fragen Sie ChatGPT: “Was ist [Ihr Firmenname]?” Wenn Sie korrekte Infos bekommen: Sie sind erkannt. Wenn KI halluziniert oder Sie nicht kennt: Es gibt noch zu tun.

Praktische Schema-Implementierung für Entitäten:

Organization Schema (Minimum):

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Ihr Firmenname",
  "description": "Kurze Beschreibung",
  "url": "https://ihreseite.com",
  "sameAs": [
    "https://linkedin.com/company/...",
    "https://twitter.com/...",
    "https://crunchbase.com/..."
  ],
  "industry": "Softwareentwicklung"
}

Erweitert um Beziehungen:

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Ihr Produkt",
  "applicationCategory": "Projektmanagement",
  "operatingSystem": "Web",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "...",
    "priceCurrency": "USD"
  }
}

Integrationsbeziehungen:

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Ihr Produkt",
  "applicationCategory": "Projektmanagement",
  "interactWith": [
    {"@type": "SoftwareApplication", "name": "Slack"},
    {"@type": "SoftwareApplication", "name": "Salesforce"}
  ]
}

Warum das wichtig ist: KI-Systeme können Schema-Markup lesen. Es teilt ihnen explizit Ihre Beziehungen mit.

Implementierungspriorität:

1. Organization-Schema (Basis)
2. Produkt-/Service-Schema (was Sie anbieten)
3. Beziehungs-Properties (wen Sie bedienen, mit wem Sie integrieren)

Zum Erhalt eines Knowledge Panels (Entitätenerkennung):

Voraussetzungen:

1. Ausreichende Bekanntheit (Medienberichte, Branchenanerkennung)
2. Konsistente Informationen in allen Quellen
3. Autoritative Quellen, die Sie erwähnen

Was hilft:

Wenn Sie nicht relevant genug für Wikipedia sind:

1. Darauf hinarbeiten:

   • Presseberichte erhalten
   • Branchenpreise/-auszeichnungen
   • Vorträge auf Konferenzen
   • Veröffentlichte Studien

2. Stattdessen Wikidata nutzen:

   • Geringere Relevanzhürde
   • Bindet Sie trotzdem in den Wissensgraphen ein
   • Erfordert belegbare Quellen

3. Andere Signale maximieren:

   • Konsistente Unternehmenseinträge
   • Schema-Markup
   • Autoritative Erwähnungen

Die Schwelle: Wenn Journalisten über Sie geschrieben haben (nicht nur Pressemitteilungen), qualifizieren Sie sich wahrscheinlich mindestens für Wikidata.

Neben technischer Umsetzung: Content-Strategie für Entitäten:

Beziehungen im Content explizit machen:

Schlecht (implizit): “Unsere Plattform hilft Teams, besser zu arbeiten.”

Gut (explizit): “[Firmenname] ist eine Projektmanagement-Plattform für Marketing-Teams. Wir integrieren Slack, HubSpot und Salesforce, um Marketing-Workflows zu optimieren.”

Der Unterschied: Das zweite Beispiel nennt explizit Entitätsbeziehungen, die KI extrahieren kann:

• Unternehmen → Typ (Projektmanagement-Plattform)
• Unternehmen → Zielgruppe (Marketing-Teams)
• Unternehmen → Integrationen (Slack, HubSpot, Salesforce)
• Unternehmen → Zweck (Marketing-Workflows optimieren)

Content, der Entitätsbeziehungen aufbaut:

Das Muster: Jede Seite sollte verstärken, wer Sie sind, was Sie tun und wen Sie bedienen.

So messen Sie Ihren Fortschritt bei der Entitätenoptimierung:

Entitätenerkennungstests:

1. KI-Wissenstest Fragen Sie ChatGPT/Claude: “Was ist [Firmenname]?” Genauigkeit über die Zeit verfolgen.

2. Beziehungsgenauigkeit Fragen: “Was macht [Firmenname]?” “Wer nutzt [Firmenname]?” “Womit ist [Firmenname] integriert?”

3. Assoziationstest Fragen: “Welche Projektmanagement-Tools eignen sich für Marketing-Teams?” Werden Sie genannt?

Tracking-Tools:

Fortschrittsindikatoren:

• Knowledge Panel erhalten
• Korrekte KI-Antworten über Sie
• Bei Kategorieanfragen erscheinen
• Für Ihre Zielgruppe empfohlen werden

Zeitplan: Entitätenaufbau dauert 6-12 Monate. Jetzt Baseline-Tests aufsetzen, monatlich messen.

Das gibt mir einen klaren Aktionsplan. Meine Umsetzung:

Audit (diese Woche):

1. KI nach unserem Unternehmen fragen – was weiß sie?
2. Prüfen, ob wir ein Knowledge Panel haben
3. Schema-Markup auf unserer Seite auditieren
4. Unsere gewünschten Entitätsbeziehungen auflisten

Technische Maßnahmen (Monat 1):

1. Organization-Schema implementieren
2. Product/SoftwareApplication-Schema ergänzen
3. Integrationsbeziehungen im Schema hinterlegen
4. Alle “sameAs”-Links auf Konsistenz prüfen

Content-Strategie (Monat 2-3):

1. Über-uns-Seite mit expliziten Beziehungen umschreiben
2. Integrationsseiten erstellen/aktualisieren
3. Vergleichsinhalte (neutral) aufbauen
4. Zielgruppenspezifische Landingpages entwickeln

Entitätenaufbau (laufend):

1. Wikidata-Eintrag erstellen (sofern qualifiziert)
2. Verzeichniseinträge konsistent halten
3. Presseberichte für Bekanntheit anstreben
4. Auf Knowledge Panel hinarbeiten

Messung:

1. Monatliche KI-Wissenstests
2. Tracking mit Am I Cited
3. Knowledge Panel-Status beobachten
4. Assoziationsanfragen prüfen

Das Ziel: Wenn KI nach unserer Kategorie + Zielgruppe fragt, sollten wir erscheinen. Das ist Erfolg bei der Entitätenoptimierung.

Danke für die Umsetzbarkeit!