Ich höre immer wieder, dass “Entity-Optimierung” der Schlüssel zur Sichtbarkeit in der KI-Suche ist, aber ehrlich gesagt verstehe ich praktisch nicht, was das bedeutet.
Was ich glaube zu verstehen:
Was ich nicht verstehe:
Meine Situation:
Wir sind ein mittelständisches B2B-Softwareunternehmen. Wenn ich ChatGPT nach unserer Produktkategorie frage, werden Wettbewerber genannt, aber wir nicht. Es heißt, das liege daran, dass sie “stärkere Entitäten” sind – aber was bedeutet das überhaupt?
Kann mir jemand Entity-Optimierung so erklären, dass ich sie praktisch umsetzen kann?
Ich entmystifiziere das mal.
Das Grundkonzept:
Traditionelles SEO: “Enthält diese Seite die Wörter, nach denen Nutzer suchen?” Entity SEO: “Versteht die KI, dass diese Marke/dieses Produkt die richtige Antwort ist?”
Was macht etwas zu einer “Entität”:
Eine Entität ist ein eigenständiges, eindeutig identifizierbares Konzept, das:
Warum das für KI relevant ist:
KI sucht keine Keyword-Übereinstimmungen. Sie sucht vertrauenswürdige Entitäten, die zum Kontext passen.
Wenn jemand fragt “bester CRM für Unternehmen”, denkt die KI:
Wenn Ihre Firma nicht als Entität mit klarer Kategorisierung und Vertrauenssignalen erkannt wird, sind Sie unabhängig von Keywords unsichtbar.
Der einfachste Test:
Fragen Sie ChatGPT: “Was ist [Ihr Unternehmen]?”
Gibt es eine klare, zutreffende Beschreibung = Sie sind eine anerkannte Entität Halluziniert es oder sagt “Ich habe keine Informationen” = Entitätenproblem
Diese Verwechslung ist ein klassisches Zeichen für schwache Entität. Hier ist die Lösung:
Schritt 1: Marken-Konsistenz-Audit
Prüfen Sie, ob Ihr Unternehmen überall identisch erscheint:
Wenn Sie auf LinkedIn “Acme Software”, auf Ihrer Website “Acme Inc.” und in Pressemitteilungen “Acme Solutions” sind – verwirrt das die KI darüber, ob es sich um dieselbe Entität handelt.
Lösung: Überall EIN Name.
Schritt 2: Schema Markup implementieren
Fügen Sie auf Ihrer Website Organization-Schema hinzu mit:
Das liefert der KI strukturierte Daten zu Ihrer Entität.
Schritt 3: Knowledge-Graph-Eintrag
Wenn Sie relevant genug sind:
Schritt 4: Konsistente Entitätsassoziationen
Jedes Mal, wenn Ihre Marke erwähnt wird, verknüpfen Sie sie mit:
Die KI lernt Entitätsbeziehungen aus konsistenten Mustern.
Ich erkläre den Knowledge-Graph-Winkel:
Was ist ein Knowledge Graph?
Es ist eine strukturierte Datenbank von Entitäten und deren Beziehungen. Beispiele sind Google Knowledge Graph, Wikidata, DBpedia.
Warum das für KI relevant ist:
KI-Modelle werden auf Knowledge Graphs trainiert oder sind mit ihnen verbunden. Wenn KI Antworten generiert, fragt sie diese Graphen ab, um zu verstehen:
Der praktische Effekt:
Wenn Ihr Unternehmen einen Wikidata-Eintrag mit:
hat, verstehen KI-Systeme, die Wikidata nutzen (und das tun viele), Ihre Entität und deren Kontext.
Wie baut man eine Knowledge-Graph-Präsenz auf:
Die Realität:
Präsenz in Knowledge Graphs ist wie ein Ausweis für KI-Systeme. Ohne sind Sie nur ein Name im unstrukturierten Text.
Technische Umsetzungsperspektive:
Schema Markup IST Teil der Entity-Optimierung, aber nicht alles:
Schema sagt Suchmaschinen und KI: “Das ist diese Entität.”
Wichtige Schemata für Entity-Optimierung:
Organization Schema (essenziell):
{
"@type": "Organization",
"name": "Acme Software",
"alternateName": ["Acme", "Acme Inc"],
"url": "https://acme.com",
"sameAs": [
"https://linkedin.com/company/acme",
"https://twitter.com/acme",
"https://wikidata.org/wiki/Q12345"
],
"description": "Enterprise CRM software...",
"foundingDate": "2015",
"industry": "Software"
}
Product Schema:
{
"@type": "SoftwareApplication",
"name": "Acme CRM",
"applicationCategory": "BusinessApplication",
"operatingSystem": "Web-based"
}
Person Schema (für Schlüsselpersonen):
{
"@type": "Person",
"name": "Jane Doe",
"jobTitle": "CEO",
"worksFor": {"@type": "Organization", "name": "Acme Software"}
}
Das Entscheidende:
sameAs-Links verbinden Ihre Entität über Plattformen hinweg. So versteht die KI “Acme Software auf der Website” = “Acme Software auf LinkedIn” = dieselbe Entität.
Testen:
Verwenden Sie den Google Rich Results Test, um Ihr Schema zu validieren. Überprüfen Sie, ob Knowledge Panels bei Markensuchen erscheinen.
Content-Perspektive zur Entity-Optimierung:
Entity-Optimierung ist nicht nur Technik – sondern auch Content-Strategie.
Das Konzept der “thematischen Entitätsautorität”:
KI versteht Ihre Marke durch die Themen, die Sie konsequent behandeln.
Wenn Sie 50 Artikel über CRM-Best Practices, Vertriebsautomatisierung und Kundenerfolg veröffentlichen, assoziiert die KI Ihre Entität mit diesen Themen.
Veröffentlichen Sie wahllos Content ohne thematischen Fokus, weiß die KI nicht, wofür Sie eine Autorität sind.
Wie baut man thematische Entitätsautorität auf:
Definieren Sie die Themen Ihrer Entität – Mit welchen 3-5 Themen soll Ihre Marke assoziiert werden?
Schaffen Sie umfassende Abdeckung – Nicht nur erwähnen, sondern tiefes Expertenwissen zeigen
Bauen Sie Themencluster – Vernetzte Inhalte, die Beziehungsverständnis zeigen
Konsistente Entitätsnennung – Ihr Markenname sollte zusammen mit Themen erwähnt werden
Beispiel:
HubSpot ist als Entität eng mit “Inbound Marketing” verbunden, weil:
Wenn die KI “Inbound Marketing” hört, ist HubSpot eine der ersten Entitäten, die ihr einfällt.
Ihr Ziel:
Schaffen Sie so starke Entität-Themen-Assoziationen, dass KI automatisch an Ihre Marke denkt, wenn diese Themen auftauchen.
Markenperspektive auf Entitätserkennung:
Das Problem der Identitätsklarheit:
Viele Unternehmen haben vage, inkonsistente Identitäten, die die KI verwirren:
Entity-Optimierung ist Marken-Klarheit für Maschinen.
Fragen, die klar beantwortet sein müssen:
Umsetzung:
Beantworten Sie diese Fragen überall, wo Ihre Marke erscheint, identisch. Die Konsistenz schafft die Entitätsdefinition.
Beispielhafte Transformation:
Vorher (vage): “Wir helfen Unternehmen beim Wachstum” Nachher (entitätsklar): “Enterprise CRM-Software für B2B-Vertriebsteams mit Salesforce-Integration und KI-Prognosen”
Die KI kann die zweite Beschreibung in einen Knowledge Graph einordnen. Die erste ist bedeutungslos.
Messperspektive:
Wie misst man Fortschritte bei der Entity-Optimierung:
Entitätserkennungstest
Knowledge Panel Tracking
Co-Occurrence-Analyse
Zitationsmonitoring
Basis-Metriken zur Verfolgung:
Monatlich messen. Entity-Optimierung braucht 3-6 Monate für spürbare Veränderungen.
Umsetzungs-Roadmap aus Agenturerfahrung:
Entity-Optimierung in Phasen:
Phase 1: Fundament (Monat 1)
Phase 2: Knowledge Graph (Monat 2-3)
Phase 3: Content-Assoziation (Monat 3-4)
Phase 4: Externe Validierung (fortlaufend)
Erwarteter Zeitrahmen:
Entity-Optimierung ist ein Marathon, kein Sprint.
Dieser Thread hat Entity-Optimierung für mich endlich greifbar gemacht.
Mein Verständnis jetzt:
Entity-Optimierung = Die eigene Marke zu einem klar definierten “Ding” machen, das von KI-Systemen erkannt, verstanden und empfohlen werden kann.
Die Kernbestandteile:
Warum mein Unternehmen nicht zitiert wird:
Die KI erkennt uns nicht als klare Entität in unserer Kategorie. Wir haben:
Mein Aktionsplan:
Woche 1-2: Markenkonsistenz-Audit und Korrekturen Woche 3-4: Schema Markup implementieren Monat 2: Wikidata-Eintrag und Profiloptimierung Ab Monat 3: Content-Strategie auf Themen-Entitätsassoziationen ausrichten Laufend: Aufbau externer Erwähnungen
Der Mindset-Shift:
Nicht mehr denken “Wie ranke ich für Keywords?” Sondern: “Wie werde ich eine anerkannte Entität in meinem Bereich?”
Danke an alle – das war genau die praktische Erklärung, die ich gebraucht habe.
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