Hoe begrijpen AI-systemen entiteiten en relaties? Proberen hiervoor te optimaliseren

Entiteit optimalisatie is een van de meest onderschatte aspecten van AI-zichtbaarheid. Laat me het uiteenzetten:

Wat AI-systemen over jou moeten weten:

Hoe erkende entiteit worden:

1. Google Knowledge Panel

   • Heb je er een, dan ben je erkend
   • Zo niet, werk ernaar toe (Wikidata, gezaghebbende vermeldingen)

2. Wikidata vermelding

   • Kan je aanmaken als je aan notabiliteitsrichtlijnen voldoet
   • Verbindt je met de kennisgraaf

3. Consistente webaanwezigheid

   • Zelfde naam, omschrijving op alle platforms
   • LinkedIn, Crunchbase, branchegidsen

4. Schema markup

   • Organization schema op je site
   • Definieer relaties expliciet

Snelle test: Vraag aan ChatGPT: “Wat is [Jouw Bedrijfsnaam]?” Geeft het correcte info: Je bent erkend. Hallucineert het of weet het niets: Je hebt werk te doen.

Praktische schema-implementatie voor entiteiten:

Organization Schema (minimum):

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Jouw Bedrijfsnaam",
  "description": "Korte omschrijving",
  "url": "https://jouwsite.com",
  "sameAs": [
    "https://linkedin.com/company/...",
    "https://twitter.com/...",
    "https://crunchbase.com/..."
  ],
  "industry": "Softwareontwikkeling"
}

Uitgebreid met relaties:

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Jouw Product",
  "applicationCategory": "Projectmanagement",
  "operatingSystem": "Web",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "...",
    "priceCurrency": "USD"
  }
}

Integratie-relaties:

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Jouw Product",
  "applicationCategory": "Projectmanagement",
  "interactWith": [
    {"@type": "SoftwareApplication", "name": "Slack"},
    {"@type": "SoftwareApplication", "name": "Salesforce"}
  ]
}

Waarom dit belangrijk is: AI-systemen kunnen schema markup lezen. Het vertelt ze expliciet je relaties.

Implementatieprioriteit:

1. Organization schema (basis)
2. Product/Service schema (wat je aanbiedt)
3. Relatie-eigenschappen (wie je bedient, waarmee je integreert)

Over het verkrijgen van een Knowledge Panel (entiteit herkenning):

Vereisten:

1. Genoeg bekendheid (media-aandacht, branche-erkenning)
2. Consistente informatie over bronnen heen
3. Gezaghebbende bronnen die je noemen

Wat helpt:

Als je niet notabel genoeg bent voor Wikipedia:

1. Werk er naartoe:

   • Krijg persaandacht
   • Brancheprijzen/erkenning
   • Spreekbeurten
   • Gepubliceerde onderzoeken

2. Gebruik Wikidata in plaats daarvan:

   • Lagere notabiliteitseis
   • Verbindt je toch met kennisgraaf
   • Vereist verifieerbare bronnen

3. Maximaliseer andere signalen:

   • Consistente bedrijfsvermeldingen
   • Schema markup
   • Gezaghebbende vermeldingen

De drempel: Als journalisten over je geschreven hebben (niet alleen persberichten), kom je waarschijnlijk minimaal in aanmerking voor Wikidata.

Naast technische implementatie, contentstrategie voor entiteiten:

Maak relaties expliciet in je content:

Slecht (impliciet): “Ons platform helpt teams beter samenwerken.”

Goed (expliciet): “[Bedrijfsnaam] is een projectmanagementplatform, ontworpen voor marketingteams. We integreren met Slack, HubSpot en Salesforce om marketingworkflows te stroomlijnen.”

Het verschil: De tweede benoemt expliciet entiteit-relaties die AI kan herkennen:

• Bedrijf → Type (projectmanagementplatform)
• Bedrijf → Doelgroep (marketingteams)
• Bedrijf → Integraties (Slack, HubSpot, Salesforce)
• Bedrijf → Doel (marketingworkflows stroomlijnen)

Content die entiteit-relaties opbouwt:

Het patroon: Elke pagina moet benadrukken wie je bent, wat je doet en wie je bedient.

Hoe je voortgang in entiteit-optimalisatie meet:

Entiteitsherkenningstests:

1. AI-kennistest Vraag aan ChatGPT/Claude: “Wat is [Bedrijfsnaam]?” Houd de nauwkeurigheid bij in de tijd.

2. Relatie-nauwkeurigheid Vraag: “Wat doet [Bedrijfsnaam]?” “Wie gebruikt [Bedrijfsnaam]?” “Waarmee integreert [Bedrijfsnaam]?”

3. Associatietest Vraag: “Welke projectmanagementtools zijn geschikt voor marketingteams?” Verschijn je?

Monitoringtools:

Voortgangsindicatoren:

• Verkrijgen van Knowledge Panel
• Nauwkeurige AI-antwoorden over jou
• Verschijnen in categorie-zoekopdrachten
• Aanbevolen worden voor jouw doelgroep

Tijdlijn: Entiteit opbouwen duurt 6-12 maanden. Stel nu een nulmeting in, meet maandelijks.

Dit geeft me een duidelijk actieplan. Mijn implementatie:

Audit (deze week):

1. Vraag AI naar ons bedrijf – wat weet het?
2. Controleren of we Knowledge Panel hebben
3. Audit schema markup op onze site
4. Lijst onze gewenste entiteit-relaties

Technische fixes (maand 1):

1. Implementeer Organization schema
2. Voeg Product/SoftwareApplication schema toe
3. Voeg integratie-relaties toe aan schema
4. Controleer of alle “sameAs”-links consistent zijn

Contentstrategie (maand 2-3):

1. Herschrijf Over-ons pagina met expliciete relaties
2. Maak/werk integratiepagina’s bij
3. Bouw vergelijkingscontent (gebalanceerd)
4. Ontwikkel doelgroep-specifieke landingspagina’s

Entiteit opbouwen (doorlopend):

1. Maak Wikidata-vermelding aan (als we voldoen)
2. Zorg dat directoryvermeldingen consistent zijn
3. Zoek persaandacht voor notabiliteit
4. Werk toe naar Knowledge Panel

Meten:

1. Maandelijkse AI-kennistests
2. Volgen met Am I Cited
3. Knowledge Panel-status monitoren
4. Check associatiezoekopdrachten

Het doel: Wanneer AI gevraagd wordt naar onze categorie + doelgroep, moeten wij verschijnen. Dat is succes in entiteit-optimalisatie.

Bedankt voor het praktisch maken!