Entity-basierte Inhalts-Clusterbildung für GEO ist 4x effektiver als Keyword-Strategie – sieht das noch jemand?

Ich kann erklären, warum Clustering für KI so gut funktioniert.

Wie KI-Systeme deine Inhalte verarbeiten:

1. Indexierung – KI crawlt und speichert deine Inhalte
2. Entitäten-Extraktion – Erkennt Personen, Orte, Begriffe, Marken
3. Beziehungszuordnung – Versteht, wie Entitäten zusammenhängen
4. Autoritätsbewertung – Bewertet Tiefe und Breite der Abdeckung
5. Zitationsentscheidung – Wählt Quellen für Antworten aus

Warum Cluster gewinnen:

Mit einzelnen Seiten:

• KI sieht verstreute Erwähnungen
• Keine klare Beziehungszuordnung
• Autoritätssignal ist schwach

Mit Entitäten-Clustern:

• KI baut einen Knowledge Graph deiner Inhalte auf
• Beziehungen sind explizit
• Autoritätssignal ist stark

Der Bestätigungseffekt:

KI-Systeme suchen mehrere Bestätigungen, bevor sie zitieren. Ein Cluster liefert interne Bestätigung:

• Pillar bestätigt Spoke-Inhalte
• Spokes bestätigen Pillar-Inhalt
• Cross-Links schaffen ein Verifikationsnetz

Es ist wie mehrere Zeugen, die dieselbe Geschichte erzählen. Darauf vertraut KI mehr.

Die Frage nach Schema-Markup ist entscheidend. Hier, was die Daten zeigen:

Mit Schema vs ohne:

Wir haben Cluster mit und ohne strukturierte Daten getestet:

• Ohne Schema: 25% KI-Zitationsrate
• Mit Schema: 41% KI-Zitationsrate

Warum Schema wichtig ist:

Schema macht Entitäten-Beziehungen EXPLIZIT. KI muss nicht raten.

Essentielles Schema für Cluster:

Auf Pillar-Seiten:

{
  "@type": "Article",
  "mainEntity": {...},
  "hasPart": [
    {"@type": "WebPage", "url": "spoke-1"},
    {"@type": "WebPage", "url": "spoke-2"}
  ]
}

Auf Spoke-Seiten:

{
  "@type": "Article",
  "isPartOf": {"@id": "pillar-page-url"}
}

Die Erkenntnis:

Content-Struktur ist notwendig, aber nicht ausreichend. Schema-Markup ist die Metadaten-Schicht, die der KI hilft, deine Struktur zu verstehen.

Beides ist wichtig. Zusammen wirken sie multiplizierend.

Ich habe Cluster für über 20 Kunden umgesetzt. Das Muster ist:

Optimale Cluster-Größe:

• Minimum: 5 Seiten (Pillar + 4 Spokes)
• Ideal: 8–15 Seiten
• Maximum sinnvoll: 25–30 Seiten

Über 30 hinaus sinkender Nutzen. Stattdessen Sub-Cluster bilden.

Clustertiefe ist wichtig:

Flach: Pillar → Spokes (eine Ebene) Tief: Pillar → Spokes → Sub-Spokes (zwei Ebenen)

Für wettbewerbsintensive Themen: tief gehen. KI bevorzugt umfassende Abdeckung.

Die interne Verlinkungsregel:

Jeder Spoke verlinkt zu:

• Dem Pillar (Pflicht)
• 2–3 verwandten Spokes (kontextuell)

Pillar verlinkt zu:

• Allen Spokes (in organisierten Abschnitten)

Was die Cluster-Performance zerstört:

• Verwaiste Seiten (nicht im Cluster verlinkt)
• Widersprüchliche Infos zwischen Seiten
• Inkonsistente Entitäten-Benennung
• Schlechter Pillar-Inhalt

Unternehmenssicht auf skalierte Cluster-Strategie:

Die Governance-Herausforderung:

Wir haben über 50 Cluster auf 3.000 Seiten. Das Management erfordert:

• Cluster-Verantwortung (wer ist zuständig?)
• Redaktionspläne je Cluster
• Qualitätsstandards
• Regelmäßige Audits

Unser Cluster-Management-System:

1. Cluster-Scorecards – Metriken je Cluster
2. Gap-Analyse – Fehlende Spoke-Typen identifizieren
3. Aktualitäts-Tracking – Wann wurde was zuletzt aktualisiert?
4. KI-Sichtbarkeit – Am I Cited-Monitoring je Cluster

Was wir messen:

Die Erkenntnis:

Cluster-Strategie im großen Maßstab ist ein fortlaufendes Programm, kein Projekt. Budgetiere für dauerhafte Pflege.

SaaS-Perspektive auf Cluster-Strategie:

Unsere Cluster-Map:

Produktkategorie (Pillar)
├── Was ist [Kategorie]? (Definition)
├── [Kategorie] Vorteile (Value Prop)
├── Wie wähle ich [Kategorie]? (Kaufberatung)
├── [Kategorie] Best Practices (How-to)
├── [Unser Produkt] vs Wettbewerber (Vergleich)
├── [Kategorie] für [Einsatzzweck] (Segment)
└── [Kategorie] FAQ (Fragen)

Der Wettbewerbsvorteil:

Wenn jemand ChatGPT nach “[Kategorie] Empfehlungen” fragt, werden wir genannt, weil:

• Umfassende Abdeckung signalisiert Autorität
• Mehrere Perspektiven zum selben Thema
• Klare Demonstration von Expertise

Reale Zahlen:

Vor Clustern: In 5% der relevanten KI-Queries erwähnt Nach Clustern: In 38% der relevanten KI-Queries erwähnt

Der Einfluss auf den Vertrieb:

In Demos wird jetzt oft gesagt: “Ich habe gesehen, dass ChatGPT Sie empfiehlt.” Das gab es vorher nicht.

Die Entitäten-Ebene ist der Grund, warum Clustering für KI funktioniert. Hier warum:

Entitäten vs. Keywords:

Keywords: “Krafttrainingsübungen” Entitäten: “Krafttraining” (Konzept) → “Übungen” (Typ) → “Kniebeuge mit Langhantel” (Instanz)

KI versteht Entitäten nativ.

Knowledge Graphs sind entitätenbasiert. Wenn dein Inhalt entitätenbasiert organisiert ist, passt er direkt zu KIs Wissensstruktur.

Entitäten-Beziehungstypen:

• ist-ein: Kniebeuge mit Langhantel ist-ein Verbundübung
• Teil-von: Verbundübungen Teil-von Krafttraining
• verwandt-mit: Krafttraining verwandt mit Muskelaufbau
• verwendet-für: Langhantel verwendet-für Verbundübungen

Deine Cluster-Struktur sollte diese Beziehungen abbilden.

Pillar: Primäre Entität (Krafttraining) Spokes: Verwandte Entitäten und deren Verbindungen

Die Namens-Konsistenzregel:

Überall GENAU dieselben Entitätsnamen verwenden. “Krafttraining” und nicht mal “Gewichtstraining” oder “Widerstandstraining”.

Inkonsistente Benennung fragmentiert die Entität im KI-Verständnis.

Cluster funktionieren auch für lokale Unternehmen:

Lokale Cluster-Struktur:

[Leistung] in [Stadt] (Pillar)
├── Was ist [Leistung]? (Definition)
├── [Leistung] Ablauf (Wie es funktioniert)
├── [Leistung] Kosten in [Stadt] (Preise)
├── Beste [Leistung]-Anbieter in [Stadt] (Branchen-Seite)
├── [Leistung] für [Kundentyp] (Segment)
├── [Leistung] vs [Alternative] (Vergleich)
└── [Leistung] FAQ (Fragen)

Lokale Entitäten-Optimierung:

Ortsentitäten konsequent einbinden:

• Stadtname
• Stadtteile
• Umland
• Lokale Sehenswürdigkeiten

Der lokale KI-Vorteil:

Wenn Leute fragen “bester [Leistung] in [Stadt]”, braucht KI lokale Autoritätssignale. Dein Cluster liefert:

• Fachwissen zur Leistung (durch umfassende Abdeckung)
• Lokalkenntnis (durch Ortsentitäten)
• Soziale Beweise (durch Bewertungen/Testimonials auf den Seiten)

Ergebnis für lokalen Kunden:

Vorher: Nicht in lokalen KI-Queries genannt Nachher: In 45% der “[Leistung] in [Stadt]” Queries zitiert

Lokale Cluster funktionieren, weil lokale Queries weniger Konkurrenz haben.

Wahnsinns-Insights von allen. Hier mein konsolidiertes Framework:

Das Entitäten-basierte Cluster-Blueprint:

Struktur:

Primäre Entität (Pillar)
├── Definitions-Spoke (Was ist ...)
├── Prozess-Spoke (Wie ...)
├── Vergleichs-Spoke (vs Alternativen)
├── Nutzen-Spoke (Warum es wichtig ist)
├── Segment-Spokes ([Entität] für [Einsatzzweck])
└── FAQ-Spoke (Fragen beantwortet)

Kritische Erfolgsfaktoren:

1. Entitäten-Konsistenz – Überall gleiche Namen
2. Umfassende Abdeckung – 8–15 Seiten je Cluster
3. Strategische interne Verlinkung – Jeder Spoke zum Pillar + verwandte Spokes
4. Schema-Markup – hasPart/isPartOf-Relationen
5. Laufende Pflege – Frische Inhalte, regelmäßige Audits

Warum 4x Verbesserung passiert:

• KI baut Knowledge Graph aus deiner Struktur
• Bestätigungseffekt stärkt Autorität
• Mehrere Query-Muster werden abgedeckt
• Klare Demonstration von Expertise

Measurement Stack:

Das Fazit:

Entitätenbasiertes Clustering ist nicht nur besser für KI. Es ist einfach die bessere Content-Strategie. Die 4x-Verbesserung ist real und reproduzierbar.

Danke an alle für die wertvollen Beiträge!