In Kürze

Machine ID je EntitätGleichnamige Dinge trennt Google über eine eigene Kennung je Entität. „Jaguar“ als Tier und als Automarke trägt in Google Trends zwei verschiedene Kennungen (Abfrage vom 22.10.2026).
kgmid im Teilen-LinkDie Kennung einer Entität steht im Parameter kgmid, sobald Sie ein Knowledge Panel über den Teilen-Link öffnen, alternativ in den Themenvorschlägen von Google Trends oder bei Wikidata.
Knowledge Panel kein MussOhne Knowledge Panel kann Google eine Marke trotzdem kennen, denn Panels blendet Google nur ein, wenn sie zur Anfrage passen.
Organization-Markup mit @idOrganization-Markup mit @id und sameAs hilft Google laut eigener Dokumentation, eine Organisation eindeutig zuzuordnen, und darf nur Inhalte auszeichnen, die auf der Seite sichtbar sind.

Was sind SEO Entitäten?

Der Begriff SEO Entitäten steht für eindeutig identifizierbare Dinge wie Personen, Orte, Unternehmen, Marken oder Konzepte, die Google unabhängig von ihrer Schreibweise erkennt und mit anderen Dingen verknüpft. Für die Suchmaschine zählt das Ding hinter dem Wort. Google gibt jeder bekannten Entität eine feste Kennung und speichert dazu Fakten wie Gründungsjahr, Sitz oder Gründer. Suchanfragen ordnet Google diesen Einträgen zu. Optimierung bedeutet damit auch, dafür zu sorgen, dass Google Ihre Marke, Ihre Autoren und Ihre Themen eindeutig zuordnen kann. Von dieser Zuordnung hängt mit ab, ob Sie in Knowledge Panels und in Antworten von KI-Systemen als Quelle auftauchen.

Herkunft des Begriffs

Laut dem Digitalen Wörterbuch der deutschen Sprache geht „Entität“ auf das mittellateinische „entitas“ zurück, abgeleitet von „ens“, dem Seienden. Allgemein bezeichnet das Wort alles, was abstrakt oder konkret existiert, in der Philosophie auch das Wesen einer Sache. In der Informatik steht eine Entität für ein eindeutig identifizierbares Datenelement, und Peter Chen machte 1976 mit seinem Entity-Relationship-Modell daraus ein Werkzeug, das Datenbanken in Objekte und ihre Beziehungen zerlegt. Googles Knowledge Graph folgt derselben Logik, nur mit dem Ziel, öffentlich bekannte Fakten abzubilden.

Merkmale einer Entität

Drei Eigenschaften machen etwas zur Entität im Sinne der Suche. Erstens muss sie sich von allen gleichnamigen Dingen abgrenzen lassen. Zweitens braucht sie eine feste Kennung und Eigenschaften wie Name, Typ, Sitz oder Gründungsdatum, die öffentliche Quellen belegen. Den Ausschlag für die Suche gibt das dritte Merkmal, die Beziehungen zu anderen Entitäten, zum Beispiel die eines Unternehmens zu seinem Gründer oder die eines Buchs zu seiner Autorin. Fehlt eines davon, bleibt die Sache für Google ein Wort ohne festen Eintrag.

Beispiele für Entitäten

Typische Beispiele sind Personen wie Albert Einstein, Orte wie der Bodensee, Marken wie Porsche und Konzepte wie die Photosynthese. Die Dokumentation zur Knowledge Graph Search API nennt dazu Typen wie Buch, Film, Organisation, Ort und Person. Wie Google gleichnamige Dinge trennt, zeigt eine Abfrage in Google Trends vom 22.10.2026, bei der „Jaguar“ als Tier die Kennung /m/0449p trägt und als Automarke die Kennung /m/0h5wslk. Entscheidend für Ihre Website sind vor allem vier Entitäten, nämlich Ihr Unternehmen, Ihre Marke, die Menschen dahinter und Ihre Kernthemen. Welche Entität Google bei einem mehrdeutigen Namen wählt, hängt von der Suchintention ab, die sich aus den übrigen Wörtern der Anfrage und dem Kontext ergibt.

Warum setzt Google auf Entitäten statt auf Keywords?

Ohne Entitäten könnte Google mehrdeutige Begriffe wie „Jaguar“ nicht sicher auflösen, und seit Mai 2012 ordnet die Suche Anfragen Einträgen im Knowledge Graph zu, statt nur Zeichenketten zu vergleichen. Vorgestellt hat Google den Knowledge Graph im offiziellen Google-Blog unter dem Leitsatz „things, not strings“. Vorher entschied vor allem die Übereinstimmung von Zeichenketten über die Treffer. Später kamen Systeme hinzu, die Sprache im Zusammenhang deuten. Heute kann eine Seite für Anfragen ranken, deren Wörter sie gar nicht enthält, solange sie die gemeinte Sache gut erklärt. Für Ihre Inhalte zählt damit vor allem, ob Google erkennt, worüber sie sprechen.

Der Knowledge Graph als Wendepunkt

Amit Singhal, damals Senior Vice President Engineering bei Google, beschrieb den Knowledge Graph 2012 als Modell, das reale Dinge und ihre Beziehungen untereinander versteht. Zu den Grundlagen zählte Google Freebase, Wikipedia und das CIA World Factbook. Früher bauten viele Websites für jede Schreibweise eines Suchbegriffs eine eigene Seite und wiederholten das Keyword möglichst oft. Mit dem Knowledge Graph und den späteren Sprachsystemen verlor diese Taktik ihren Sinn, weil Google Varianten derselben Sache zusammenführt. In seinem Leitfaden zur Optimierung für generative KI-Suche schreibt Google inzwischen, dass Sie sich um fehlende Long-Tail-Varianten keine Sorgen machen müssen, und rät zu Inhalten, die über Allgemeinwissen hinausgehen. Aus unserer Sicht verschiebt sich die Arbeit damit von der Wortwahl zur Sachkenntnis.

Von Hummingbird bis BERT

Zwischen dem Knowledge Graph und den heutigen KI-Funktionen liegen zwei Stationen, Hummingbird im Jahr 2013 und BERT im Jahr 2019. Hummingbird beschreibt Google in seinem Leitfaden zu den Ranking-Systemen als große Verbesserung der gesamten Ranking-Systeme im August 2013, die heute nur noch aus historischen Gründen in der Liste steht. Wie viel davon auf Entitäten zurückgeht, legt Google dort nicht offen, auch wenn Hummingbird oft als Entity-Update gilt. BERT führte Google im Oktober 2019 ein, und laut Googles Ankündigung versteht die Suche seitdem besser, wie die Präpositionen „for“ und „to“ den Sinn einer Anfrage verändern. Im selben Leitfaden zu den Ranking-Systemen beschreibt Google BERT als KI-System, das versteht, wie Wortkombinationen Bedeutung und Absicht ausdrücken.

Was unterscheidet Keyword und Entität?

Das Keyword ist die Zeichenfolge, die jemand eintippt, die Entität ist das Ding, das er damit meint. Mehrere Keywords können auf dieselbe Entität zeigen, zum Beispiel „Zugspitze“, „höchster Berg Deutschlands“ und „Zugspitze Höhe“. Umgekehrt steht „Merkur“ für einen Planeten und für einen römischen Gott. Über diese Zuordnung sagt die Keyworddichte nichts aus, maßgeblich ist, ob der Text die richtige Entität klar beschreibt und mit verwandten Entitäten verknüpft. Keyword-Recherche bleibt trotzdem sinnvoll, weil sie zeigt, mit welchen Worten Ihre Zielgruppe nach einer Entität sucht.

Ein Keyword, zwei Entitäten: Jaguar als Tier mit der Kennung /m/0449p und als Automarke mit der Kennung /m/0h5wslk

Wie funktioniert der Google Knowledge Graph?

Der Knowledge Graph ist Googles Datenbank für Fakten über Personen, Orte und Dinge, in der jede Entität als Knoten mit Kennung, Eigenschaften und Verbindungen liegt. Laut der Google-Hilfe zum Knowledge Graph soll diese Datenbank öffentlich bekannte Fakten dort anzeigen, wo sie Suchenden helfen. Faktenfragen wie die nach der Höhe des Eiffelturms beantwortet Google direkt aus diesem Bestand. Den Großteil der Einträge erzeugen und aktualisieren Googles Systeme selbst. Von Hand greift Google vor allem bei Richtlinienverstößen und gemeldeten Fehlern ein. Ihr Einfluss auf diesen Datenbestand läuft darum fast immer indirekt über die Quellen, aus denen Google lernt.

Knowledge Graph am Beispiel Google: Organisation mit der Machine ID /m/045c7b, verbunden mit Gründern und Orten über Beziehungen wie gegründet von, Sitz in und geboren in

Quellen und Beziehungen

Jeder Knoten steht für ein Ding, jede Kante für eine Beziehung wie „gegründet von“ oder „Sitz in“. Über solche Verbindungen beantwortet Google Fragen, die sich aus mehreren Fakten zusammensetzen, beispielsweise nach dem Geburtsort eines Firmengründers. Google nennt drei Wege, auf denen Fakten in den Knowledge Graph gelangen. Öffentliche Quellen bilden die Basis, ergänzt um lizenzierte Daten wie Sportergebnisse, Aktienkurse und Wetterprognosen. Dazu kommen Angaben direkt von Inhabern, zum Beispiel Änderungsvorschläge zu Knowledge Panels, die eine Person oder Organisation für sich beansprucht hat. Welche öffentlichen Quellen im Einzelnen zählen, legt Google nicht offen. Historisch gehörte Freebase dazu, eine offene Datenbank, die Google 2010 übernahm und 2015 stilllegte, als ein Team von Google und Wikimedia ihren Bestand nach Wikidata überführte.

Machine ID und kgmid

Im Knowledge Graph trägt jede Entität eine Machine ID, kurz MID, die sie weltweit eindeutig kennzeichnet. Kennungen mit /m/ führt Wikidata als Freebase-ID, Kennungen mit /g/ als eigene Google-Knowledge-Graph-ID. In Googles Dokumentation zur Machine ID steht /m/045c7b für das Unternehmen Google. Diese Kennungen sehen Sie als Parameter kgmid in der Adresszeile, sobald Sie ein Knowledge Panel über die Teilen-Funktion öffnen. Bei SEO Entitäten gilt diese Kennung als härtester Beleg, den Sie bekommen können, denn sie zeigt, dass Google Sie als eigenständigen Eintrag führt.

Knowledge Panel als sichtbarer Teil

In der Suche sehen Nutzer diese Fakten vor allem in Knowledge Panels, den Informationsboxen, die bei der Suche nach Personen, Orten, Organisationen und Dingen erscheinen. Laut Google erscheinen diese Panels automatisch, wenn die Informationen zu einer Anfrage passen, und Google entscheidet ebenso selbstständig, wann ein früher sichtbares Panel nicht mehr erscheint. Beantragen lässt sich ein Knowledge Panel nicht, denn Google erstellt es automatisch, sobald im Web genug Informationen vorliegen. Fehlt ein Panel, heißt das also nicht, dass Google Sie nicht kennt.

Schematische Darstellung eines Knowledge Panels, über die Teilen-Funktion erscheint die Kennung im Parameter kgmid der Adresszeile

Ist Ihre Marke schon eine Entität?

Nur wenn Google Ihre Marke im Knowledge Graph mit eigener Machine ID führt, ist sie sicher eine Entität, und das prüfen Sie in wenigen Minuten selbst. Neben dem Firmennamen gehören Gründer und Autoren in die Prüfung, denn Google führt Menschen und Unternehmen als getrennte Entitäten mit eigenen Kennungen. Die Prüfung kommt ohne kostenpflichtige Tools aus und braucht weder Programmierkenntnisse noch ein Konto bei Google Cloud. Aussagekraft bekommt sie erst im Zeitverlauf, darum sollten Sie jedes Ergebnis mit Datum notieren. Fällt das Ergebnis leer aus, wissen Sie zumindest, wo die Arbeit beginnt.

Entity Check in vier Schritten: Google-Suche nach einem Knowledge Panel, kgmid aus dem Teilen-Link, Thema in Google Trends, Kennungen bei Wikidata

Der Entity Check in vier Schritten

Die Reihenfolge führt vom sichtbaren Suchergebnis zur Datenquelle. Jeder Schritt liefert auch dann ein Ergebnis, wenn der vorige leer bleibt.

Suchen Sie bei Google nach dem exakten Namen Ihrer Marke oder Person und achten Sie auf ein Knowledge Panel.
Klicken Sie im Panel auf Teilen, öffnen Sie den Link in einem neuen Tab und notieren Sie die Kennung hinter kgmid, die mit /m/ oder /g/ beginnt.
Geben Sie den Namen bei Google Trends ein und prüfen Sie, ob die Vorschläge ihn als Thema mit passender Kategorie wie „Unternehmen“ führen.
Prüfen Sie bei Wikidata, ob ein Eintrag zu Ihrem Namen existiert und unter seinen Kennungen eine Freebase-ID oder Google-Knowledge-Graph-ID steht.

Zusätzliche Belege liefern die Natural Language API und die Knowledge Graph Search API, beide verlangen aber ein Google-Cloud-Projekt. Für den ersten Überblick reichen die vier Schritte.

Ergebnisse richtig deuten

Erscheint ein Panel und enthält der Teilen-Link eine kgmid, führt Google Ihre Marke sicher als eigene Entität. Schwächer, aber trotzdem aussagekräftig ist ein Thema in Google Trends mit passender Kategorie wie „Unternehmen“ oder „Person“, denn hinter jedem Thema steht eine Kennung aus dem Knowledge Graph. Taucht Ihr Name dagegen mit einer fremden Kategorie auf, etwa als Veranstaltung oder als Produkt eines anderen Anbieters, hat Google ihn einem anderen Zusammenhang zugeordnet. Mehrere Kennungen für dieselbe Person deuten wir als Zeichen, dass Google die Angaben noch nicht zusammenführen konnte. Bleiben alle vier Schritte leer, liegen Google vermutlich noch zu wenige gesicherte Angaben vor, um einen eigenen Eintrag anzulegen.

Was tun, wenn Google Sie noch nicht kennt?

Solange Google keine Kennung für Sie führt, beginnt die Arbeit bei den Grundlagen auf Ihrer eigenen Website. Dazu gehören eine Über-uns-Seite mit klaren Fakten, ein vollständiges Impressum, Autorenseiten und Organization-Markup auf der Startseite. Unternehmen mit Kundenkontakt vor Ort oder in einem Einzugsgebiet legen zusätzlich ein Google Unternehmensprofil an, das Google für lokale Unternehmen vorsieht. Personen und Organisationen ohne lokales Geschäft können ein bestehendes Knowledge Panel über eine Verifizierung bei Google beanspruchen. Wikidata kommt erst infrage, wenn Ihre Marke die Relevanzkriterien von Wikidata erfüllt, sich also mit seriösen, öffentlich zugänglichen Quellen beschreiben lässt. Wir empfehlen die Reihenfolge Fakten auf der Website, dann Erwähnungen von außen und erst zuletzt Wikidata. Wiederholen Sie den Entity Check danach alle drei Monate, damit Sie sehen, ab wann Google Ihre Marke als eigenständigen Eintrag führt.

Tabelle mit fünf typischen Ergebnissen des Entity Checks und ihrer Einordnung, von sicherer Entität bis zu fehlenden Angaben

Wie optimieren Sie Inhalte für SEO Entitäten?

Bei SEO Entitäten klären Sie zuerst, welche Personen, Produkte, Orte und Begriffe Ihr Text behandeln muss, danach machen Struktur, Markup und interne Links diese Entitäten für Google eindeutig. Viele Texte nennen ihr Hauptthema zwar, lassen aber Begriffe weg, die ein Fachmann selbstverständlich mitdenken würde. Zu einem Text über Rasenpflege gehören Rasensorten, Bodenarten, Vertikutierer und Jahreszeiten. Fehlen solche verwandten Entitäten, bleibt der Text lückenhaft, egal wie lang er ist, und Google fragt in seinen Qualitätskriterien ausdrücklich nach einer vollständigen Beschreibung des Themas. Struktur und Markup machen danach sichtbar, was im Text steht. Keine Markup-Zeile gleicht aus, wenn der Text eine Entität nur nennt, statt sie zu erklären.

Entitäten recherchieren

Starten Sie mit den SERPs zu Ihrem Thema und notieren Sie, welche Personen, Orte, Produkte und Fachbegriffe in den vorderen Ergebnissen immer wieder auftauchen. Ergänzend lassen Sie die Texte dieser Seiten oder Ihren eigenen Entwurf durch die Natural Language API laufen, die jede erkannte Entität mit Typ und einem Salienzwert zwischen 0 und 1 ausgibt. Der Salienzwert zeigt, wie zentral eine Entität für den gesamten Text ist. Taucht Ihr Hauptthema dort nur mit niedrigem Wert auf, behandelt der Text es zu beiläufig. Wikidata hilft beim letzten Schritt, denn die Eigenschaften eines Eintrags zeigen, welche Fakten zu einer Entität gehören und welche verwandten Einträge verknüpft sind.

Eine Seite pro Entität

Jede größere Entität Ihres Fachgebiets braucht genau eine zentrale Seite, die sie umfassend erklärt. Beiträge zu Teilaspekten verweisen auf diese Seite und untereinander, sodass Google die Beziehungen zwischen den Entitäten auch in Ihrer Seitenstruktur wiederfindet. Gute SEO Texte in einem solchen Cluster überschneiden sich kaum, weil jeder Beitrag eine eigene Frage beantwortet. Doppeln sich Themen, konkurrieren die Seiten um dieselben Anfragen, und diese Keyword Kannibalisierung schwächt beide. Mit einer festen Seite pro Entität vermeiden Sie das von Anfang an. Den Linktext setzen wir in unseren Projekten von Hand und mit dem exakten Begriff der Zielseite, weil ein vager Linktext wie „hier“ keine Beziehung beschreibt.

Schema Markup mit @id und sameAs

JSON-LD nach dem Vokabular von schema.org übersetzt sichtbare Fakten in eine Form, die Maschinen ohne Interpretation lesen. Für die Entität Ihres Unternehmens gehört Organization-Markup auf die Startseite, weil es Google nach eigener Dokumentation hilft, Ihre Organisation in den Suchergebnissen eindeutig zuzuordnen. Vergeben Sie dort eine feste @id, beispielsweise Ihre Domain mit dem Zusatz #organization, und verweisen Sie von Artikel-, Autor- und Produktseiten auf genau diese Kennung. In sameAs tragen Sie nur eigene Profile und unabhängige Einträge wie Wikidata ein. Wikipedia gehört nur dazu, wenn es bereits einen Artikel über Sie gibt.

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "@id": "https://www.example.com/#organization",
  "name": "Beispiel GmbH",
  "url": "https://www.example.com/",
  "logo": "https://www.example.com/logo.png",
  "founder": {
    "@type": "Person",
    "@id": "https://www.example.com/team/max-muster/#person",
    "name": "Max Muster"
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/beispiel-gmbh/",
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q00000000"
  ]
}
</script>

Ergänzen Sie Adresse, Telefonnummer, Gründungsdatum und weitere Felder nur mit Angaben, die auch im Impressum oder auf Ihrer Über-uns-Seite stehen. Googles allgemeine Richtlinien für strukturierte Daten erlauben Markup nur für Inhalte, die Leser auf der Seite auch sehen. Prüfen lassen sich strukturierte Daten mit dem Test für Rich-Suchergebnisse und dem Schema Markup Validator.

Schema Markup mit @id und sameAs: Startseite, Artikel und Autorenseite verweisen auf eine feste @id der Organisation, sameAs verbindet sie mit LinkedIn und Wikidata

Was hat E-E-A-T mit Entitäten zu tun?

Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauen brauchen einen Absender, und diesen Absender kann Google nur sicher zuordnen, wenn er als Entität eindeutig ist. Google stellt in seinem Leitfaden für hilfreiche Inhalte Vertrauen über die anderen drei Aspekte. E-E-A-T selbst ist nach Googles Darstellung kein einzelner Rankingfaktor, die Systeme werten vielmehr eine Mischung aus Signalen aus, die Inhalte mit starkem E-E-A-T erkennbar machen. Ausdrücklich empfiehlt Google Autorenzeilen, die zu weiteren Informationen über die Person führen. Erfundene Autorenprofile mit KI-Porträts oder falschen Titeln wertet Google als Täuschung. Bei Themen, die Gesundheit, Finanzen oder Sicherheit betreffen, gewichtet Google starkes E-E-A-T nach eigener Aussage noch höher.

Symbol Schild mit Haken für externe Bestätigung

Warum externe Bestätigung mehr zählt als die eigene Website

Auf der eigenen Website kann jede Firma alles über sich behaupten, unabhängige Quellen bestätigen dagegen, dass die Angaben stimmen. In seinem Leitfaden für hilfreiche Inhalte fragt Google, ob jemand, der über eine Website recherchiert, sie als vertrauenswürdig oder als anerkannte Autorität wahrnehmen würde. Diese Recherche findet zum größten Teil außerhalb Ihrer Website statt, auf Fachportalen, in Verzeichnissen, in der Presse und in Bewertungen. Für uns haben Bewertungen, Pressetexte und Einträge in Kammer- oder Verbandsverzeichnissen mehr Gewicht als jede Selbstbeschreibung, weil Dritte sie verfasst haben. Viele kennen diesen Teil als Offpage SEO, nur zählen hier weniger Linkzahlen als übereinstimmende Fakten.

Symbol zwei Profilkarten für einheitliche Angaben

Einheitliche Angaben auf allen Profilen

Abweichungen bei Name, Anschrift, Gründungsjahr oder Gründer schwächen die Zuordnung, weil Google Fakten aus vielen Quellen zusammenführt. Am besten legen Sie ein Stammdatenblatt an, aus dem Website, Impressum, Unternehmensprofil, LinkedIn und Branchenverzeichnisse ihre Angaben beziehen. Dazu gehören dieselbe Schreibweise des Firmennamens, dieselbe Kurzbeschreibung und dasselbe Logo auf allen Profilen. Selbst „GmbH“ gegenüber „Gmbh“ erzeugt einen Widerspruch. Was für Local SEO seit Jahren gilt, gilt für die Entität Ihrer Marke genauso, auch ohne Ladengeschäft.

Symbol Person mit Sprechblase für Autoren und Erwähnungen

Autoren und Erwähnungen als Markensignal

Unabhängige Quellen, die eine Marke im richtigen Zusammenhang nennen, machen sie für Google zur bekannten Entität. Contentbär baut solche Nennungen ausschließlich über Gastbeiträge auf, und zwar in starken Portalen, die thematisch passen und selbst für passende Suchbegriffe ranken. Solche Beiträge liefern Backlinks und zugleich einen Kontext, in dem Name, Fachgebiet und Person zusammen auftauchen. Für Personenmarken gilt dasselbe, denn auch hier zählt, dass Name und Fachgebiet an vielen Stellen zusammen stehen. Alle Beiträge auf content-baer.de schreibt Philipp Nessmann, der seit 2005 in der Suchmaschinenoptimierung arbeitet und Unternehmen heute als SEO Berater persönlich berät. Unechte Erwähnungen helfen nach Googles Leitfaden zur KI-Suche weniger, als viele annehmen.

Welche Rolle spielen Entitäten in der KI-Suche?

In der KI-Suche helfen Entitäten den Systemen dabei, eine Frage den richtigen Entitäten zuzuordnen und passende Quellen für die Antwort auszuwählen. Wie die einzelnen Anbieter Entitäten intern verarbeiten, dokumentiert keiner von ihnen im Detail. Dokumentiert ist der Weg zur Antwort, also welche Quellen die Systeme abrufen und wie sie diese zitieren. Daraus leiten wir ab, dass eine eindeutige Entität vor allem dort hilft, wo ein System Ihre Marke von gleichnamigen Firmen unterscheiden muss. Was ein Modell über Ihre Marke sagt, hängt davon ab, welche Fakten es in seinen Quellen findet und wie einheitlich diese sind.

Wie AI Overviews, ChatGPT und Perplexity Quellen finden: Frage einer Entität zuordnen, Seiten abrufen, Antwort mit Quelle ausgeben

Wie ChatGPT, AI Overviews und Perplexity Quellen finden

Alle drei Systeme können ihre Antworten auf Webseiten stützen, die sie bei der Anfrage abrufen, unterscheiden sich aber in der Quelle. Googles AI Overviews und der KI-Modus arbeiten mit Retrieval-Augmented Generation und holen passende Seiten aus dem eigenen Suchindex, ergänzt um Query-Fan-out, also mehrere verwandte Suchanfragen zu Unterthemen. Laut OpenAI entscheidet ChatGPT selbst, wann es Informationen aus dem Web nutzt, und greift dafür auf Suchanbieter von Drittfirmen sowie Inhalte von Partnern zurück. Welche Suchanbieter das sind, nennt OpenAI nicht. Nach eigener Darstellung durchsucht Perplexity das Web in Echtzeit und belegt jede Antwort mit nummerierten Fußnoten. In allen drei Fällen braucht es eine abrufbare Seite, die die gesuchte Entität klar benennt, damit Ihre Marke als Quelle infrage kommt.

Embeddings und semantische Nähe

Sprachmodelle wandeln Wörter, Sätze und ganze Absätze in Zahlenvektoren um, sogenannte Embeddings. Laut Googles Machine-Learning-Kurs lässt sich der Abstand zweier Punkte in diesem Raum als Maß für ihre Ähnlichkeit lesen. So erkennt ein System, dass „Zahnersatz“ und „Implantat“ thematisch verwandt sind, auch wenn die beiden Wörter verschieden aussehen. Wie genau Google oder OpenAI Embeddings in ihren Suchsystemen einsetzen, legen beide nicht offen. Klar benannte Entitäten und ihre Beziehungen machen einen Text für Maschinen darum leichter einzuordnen als die bloße Wiederholung eines Keywords.

Ist GEO etwas anderes als SEO?

Aus unserer Sicht ist SEO die grundlegende Basis für GEO, ergänzt um einige KI-konforme Elemente. Dazu zählen bei uns Antworten im ersten Satz, kurze Zusammenfassungen am Anfang, Primärquellen, eigene Datenpunkte und freier Zugang für KI-Crawler. Hinter GEO, kurz für Generative Engine Optimization, steht die Optimierung auf Antworten von KI-Systemen. Google sieht das ähnlich und schreibt in seinem Leitfaden zur KI-Suche, dass diese Arbeit aus seiner Sicht SEO bleibt und Dateien wie llms.txt für die Google-Suche keine Rolle spielen. Unsere Projekte zeigen, dass Seiten, die Trainings-Crawler von KI-Anbietern aussperren, seltener als Quelle in KI-Antworten auftauchen. Bevor Sie Inhalte für KI-Antworten überarbeiten, sollten Sie mit dem KI Bot Checker ausschließen, dass Ihre robots.txt solche Crawler aussperrt.

Vereinfachter Embedding-Raum: Zahnersatz und Implantat liegen nah beieinander, Vertikutierer weit entfernt

Mit welchen Tools lassen sich Entitäten prüfen?

Für die Prüfung von SEO Entitäten reichen Googles eigene Schnittstellen und zwei kostenlose Datenquellen in den meisten Fällen aus, kommerzielle SEO-Tools ergänzen sie um Ranking-Daten. Keines dieser Werkzeuge verrät, wie Google Entitäten im Ranking gewichtet. Google selbst betont, dass kein externes Tool Zugriff auf die internen Ranking- oder KI-Systeme hat. Sinnvoll eingesetzt zeigen sie, ob Google Ihre Marke erkennt, wie zentral Ihre Themen in einem Text sind und unter welcher Kennung Google eine Entität führt. Texte analysiert die Natural Language API, Einträge liefern die Knowledge Graph Search API, Google Trends und Wikidata, und Panels in den Suchergebnissen zeigen SISTRIX und Semrush.

Symbol Dokument mit markierten Begriffen für die Natural Language API

Google Natural Language API

Die Natural Language API von Google Cloud analysiert beliebige Texte und gibt jede erkannte Entität mit Typ, Erwähnungen und Salienzwert aus. Je nach Schnittstellenversion liefert sie laut der Dokumentation zur Entitätsanalyse für bekannte Entitäten zusätzlich die Machine ID und den passenden Wikipedia-Artikel. Erkennt die API Ihren Firmennamen mit Machine ID, kennt Google Sie als Entität. Voraussetzung ist ein Google-Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung und etwas Erfahrung mit der Kommandozeile.

Knowledge Graph Search API

Diese Schnittstelle fragt Googles Knowledge Graph direkt nach einem Namen ab und liefert Treffer mit Kennung, Typ und Beschreibung, bei bekannten Entitäten samt Link auf den passenden Wikipedia-Artikel. Vernetzte Entitäten liefert sie nicht, dafür verweist Google in derselben Dokumentation auf Wikidata. Neukunden schickt Google inzwischen zum Nachfolger in Google Cloud, der alte /m/- und /g/-Kennungen weiter auflöst. Mit einem einfachen API-Schlüssel funktioniert nur die ältere Variante, die neue verlangt ein Zugriffstoken oder ein Dienstkonto.

Google Trends und Wikidata

Beide Werkzeuge nutzen Sie kostenlos und ohne Anmeldung. Bei der Eingabe unterscheidet Google Trends zwischen Suchbegriffen und Themen, und Themen fasst Google laut Trends-Dokumentation sprachübergreifend zusammen, einschließlich Tippfehlern, Varianten und Abkürzungen. Hinter jedem vorgeschlagenen Thema steht eine Machine ID. Welche Art von Entität Google darin sieht, verrät die Kategorie in den Vorschlägen. Wikidata vergibt für jeden Eintrag eine Kennung mit vorangestelltem Q und verknüpft Einträge über die Eigenschaft P2671 mit ihrer Google-Kennung.

Symbol Suchergebnisseite mit Seitenpanel für SEO-Suiten

SISTRIX und Semrush

Beide Suiten zeigen, wo Knowledge Panels in den Suchergebnissen erscheinen, nicht aber, wie Google Ihre eigene Entität führt. SISTRIX führt laut eigenem Handbuch im SEO-Modul einen Bereich „Knowledge Graph“, der zu einer Domain die Themen mit Top-Keyword, Top-URL und der Zahl der Keywords auflistet, für die die Domain neben dem jeweiligen Panel rankt. Unter „Chancen“ stehen dort Keywords, bei denen ein Panel erscheint, die Domain aber nicht rankt. Semrush erfasst laut eigener Wissensdatenbank Knowledge Panels als SERP-Feature und zeigt im Tool Organic Rankings, ob ein Panel für Ihre Keywords erscheint und auf Ihre Domain verlinkt.

Woran scheitert die Optimierung für SEO Entitäten?

Typische Fehlerquellen bei SEO Entitäten sind widersprüchliche Markendaten, fehlende Verweise auf unabhängige Quellen und Überoptimierung. Jeder dieser Fehler gibt Google ein unklares Bild Ihrer Marke. Manche entstehen aus Nachlässigkeit, zum Beispiel nach einem Umzug. Andere entstehen aus Ungeduld, wenn Abkürzungen über Kaufangebote oder übertriebenes Markup schneller zum Knowledge Panel führen sollen. Beide Ursachen lassen sich vermeiden, wenn Sie Entitätsarbeit als laufende Pflege eines Datenbestands verstehen.

Widersprüchliche Stammdaten

Nach einer Umfirmierung, einem Umzug oder einem Wechsel in der Geschäftsführung bleiben alte Angaben oft monatelang in Profilen, Verzeichnissen und Pressetexten stehen. Google findet dann zwei Versionen derselben Firma und kann nicht sicher sagen, welche stimmt. Gleiches gilt für Marken, die auf der Website anders heißen als im Handelsregister oder im Logo. Suchen Sie nach jeder solchen Änderung gezielt nach der alten Adresse und dem alten Namen und ziehen Sie alle Treffer aus dem Stammdatenblatt nach.

Symbol unterbrochener Link für fehlende Verweise

Fehlende Verweise auf unabhängige Quellen

Viele Websites beschreiben ihre Firma ausführlich, verweisen aber nirgends auf die Stellen, die diese Angaben unabhängig bestätigen. Im Organization-Markup bleibt dann sameAs leer, oder es zeigt auf schwache Verzeichnisse statt auf Wikidata, LinkedIn oder Fachportale. Ähnlich sieht es bei Autorenseiten ohne Links zu Profilen, Vorträgen oder Gastbeiträgen aus. Ohne solche Verweise muss Google die Verbindung selbst herstellen, und das gelingt bei gleichnamigen Firmen oder Personen nicht immer.

Symbol Code-Klammern mit durchgestrichenem Auge für unsichtbares Markup

Überoptimierung und Markup ohne sichtbare Entsprechung

Verlockend ist es, nach einer Entitätsanalyse alle gefundenen Begriffe aneinanderzureihen, damit die API möglichst viele Treffer zählt. Leser bekommen dann eine Liste ohne Zusammenhang. Für Google entsteht ein Text, der viele Begriffe nennt und keinen erklärt. Dasselbe gilt für Markup zu Gründern, Auszeichnungen oder Bewertungen, die auf der Seite nirgends stehen. Solches Markup grenzt an Hidden Content, und Googles Richtlinien werten es als Verstoß, der im schlimmsten Fall zu einer manuellen Maßnahme führt. Massenhaft gekaufte Erwähnungen auf themenfremden Seiten ergeben ein Muster, das nach SEO Manipulation aussieht.

Philipp Nessmann

Seit über 20 Jahren im SEO aktiv – mit technischem Tiefgang, Unternehmergeist und dem Blick fürs Wesentliche. Ich habe mehr als 1.100 Projekte betreut, Contentbär 2023 übernommen und bin Inhaber von Jurawelt und trauringspezialisten.de.

Wir bewegen uns genau am digitalen Zeitgeist – und sorgen dafür, dass unsere Kunden nicht nur bei Google, sondern auch in KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini & Co. ganz oben auftauchen.

Referenzen

Contentbär Blog

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