Was ist ein Knowledge Graph?

Der Knowledge Graph (Wissensgraph) ist eine semantische Datenbank, die Suchmaschinen nutzen, um die Beziehungen zwischen Objekten, Menschen, Orten und Konzepten zu verstehen. Er konzentriert sich auf Entitäten (statt auf Wörter) und ermöglicht die direkte Bereitstellung der genauesten und kontextbezogensten Antworten auf die Suchabsicht des Nutzers.

Suchmaschinen verarbeiten Milliarden von Webseiten, die indiziert werden, und gehen dabei über einfachen Text hinaus, um reale Entitäten abzubilden. Diese Struktur, die Google 2012 mit der Philosophie "Things, not strings" (Dinge, nicht Zeichenketten) in unser Leben gerufen hat, ist ein revolutionärer Wendepunkt im Verständnis der Bedeutung hinter Suchanfragen.

Anstatt nur die in das Suchfeld eingegebenen Begriffe abzugleichen, analysiert diese semantische Datenbank den Kontext der Anfrage, die Absicht des Suchenden und die hierarchischen Verbindungen zwischen Konzepten. Dadurch wurden die Suchergebnisseiten (SERP) von einer passiven Liste in ein aktives Informationszentrum verwandelt.

Was ist der Knowledge Graph (Wissensgraph)?

Die Grundlage der Frage, was der Google Knowledge Graph ist, beruht auf der Organisation von Wissen in Form eines Netzwerks. Während herkömmliche Suchsysteme Webseiten nach der Häufigkeit der darin enthaltenen Schlüsselwörter indizieren, identifizieren Wissensgraphs-Systeme Objekte und stellen deren reale Verbindungen her. Daten wie der Geburtsort einer Person, das von ihr gegründete Unternehmen oder die von ihr geschriebenen Bücher werden als Entitäten verarbeitet.

In fortgeschrittenen Suchmaschinenoptimierungsprozessen wird angestrebt, dass Suchalgorithmen Ihre Website nicht nur als Textwust, sondern als eine Autorität in Ihrer Nische erkennen. Sobald dieser Erkennungsprozess stattfindet, betrachten Suchmaschinen die bereitgestellten Informationen als eine verifizierte Tatsache und präsentieren sie den Nutzern direkt in Informationsfeldern.

Vom Wort zur Entität: Semantische Suchlogik

Die semantische Suche analysiert die Bedeutung hinter den Fragen, die Nutzer in natürlicher Sprache stellen. Zum Beispiel kann das Wort "Apple" eine Frucht oder einen globalen Technologiegiganten bezeichnen.

Die entitätsbasierte Suchstruktur bestimmt die richtige Bedeutung, indem sie frühere Suchanfragen, den Standort und andere Wörter in der Abfrage des Suchenden berücksichtigt.

• Schlüsselwortzentriertes System: Scannt Zeichenketten innerhalb des Textes und listet passende Dokumente auf.

• Entitätszentriertes Semantisches System: Analysiert die Eigenschaften (Attribute), Beziehungen und die reale Entsprechung des Konzepts.

Dank semantischer Webstandards können Suchroboter den Inhalt von Websites wie ein Mensch erfassen. Dies zwingt Suchmaschinenoptimierer dazu, sich nicht nur auf die Keyword-Dichte zu konzentrieren, sondern auch auf die logischen Beziehungen zwischen den im Inhalt enthaltenen Konzepten.

Wie funktioniert der Knowledge Graph?

Die Knowledge Graph-Datenbank speichert Daten nicht in traditionellen Tabellen mit Zeilen und Spalten, sondern in einer vernetzten Struktur. Wenn das System auf eine Abfrage stößt, durchsucht es die Verbindungen zwischen Millionen von Knoten in Millisekunden, um die relevanteste Antwort zu generieren.

Knoten (Nodes), Kanten (Edges) und Entitätsbeziehungen

Die Architektur der semantischen Datenstruktur basiert auf drei Hauptkomponenten:

• Knoten (Nodes): Repräsentieren jede unabhängige Entität in der Datenbank. Ein Mensch, ein Unternehmen, eine Stadt, ein Buch oder ein abstraktes Konzept wird als Knoten definiert.

• Kanten (Edges): Bestimmen die Beziehung und den Typ der Verbindung zwischen den Knoten. Zum Beispiel bilden Ausdrücke wie "ist der Autor von", "ist die Hauptstadt von", "ist der Hersteller von" die Kanten.

• Eigenschaften (Properties): Sind detaillierte Daten, die zu einer Entität gehören. Das Geburtsdatum einer Person, das Gründungsjahr eines Unternehmens oder die technischen Spezifikationen eines Produkts fallen in diese Gruppe.

Dank dieser dreifachen Struktur (Tripel: Subjekt - Prädikat - Objekt) können Suchmaschinen komplexe und vielschichtige Anfragen wie "Autoren, die in der Hauptstadt der Türkei geboren wurden" direkt beantworten.

Die Rolle von Google-Algorithmen: Hummingbird, RankBrain und MUM

Googles Fähigkeit zur Verarbeitung semantischer Daten hat sich im Laufe der Jahre durch die Entwicklung von Algorithmen auf höchstem Niveau manifestiert:

• Hummingbird (2013): Leitete die Ära der Analyse von Suchanfragen als Ganzes, nicht Wort für Wort, ein. Es war der erste große Schritt zum Verständnis der Suchabsicht.

• RankBrain (2015): Integrierte künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Suchprozesse und verknüpfte selbst nie zuvor gestellte Anfragen mit bekannten Entitäten.

• MUM (Multitask Unified Model): Erreichte die Kapazität, Text-, Bild- und Audiodaten gleichzeitig zu verarbeiten und Informationen in 75 verschiedenen Sprachen in einem einzigen Entitätsnetzwerk zu vereinen.

Heutzutage ermöglicht diese algorithmische Struktur Suchmaschinen, die Beziehungen zwischen bekannten Entitäten in Sekundenschnelle abzubilden.

Unterschiede zwischen Knowledge Graph und traditioneller Indexierung

In der Entwicklung von Suchmaschinen gibt es grundlegende Funktionsunterschiede zwischen traditioneller Textindexierung und semantischer Entitätenindexierung.

Während die traditionelle Indexierung von den exakt vom Benutzer eingegebenen Wörtern abhängt, versteht die semantische Struktur, was der Benutzer meint, und formuliert die Suchergebnisse entsprechend.

Sind Knowledge Graph und Knowledge Panel dasselbe?

Diese beiden oft verwechselten Konzepte beschreiben den Unterschied zwischen dem Backend und dem Frontend eines Systems:

• Knowledge Graph: Ist die gewaltige semantische Datenbank, die im Hintergrund läuft und Milliarden von Entitäten und Beziehungen enthält. Sie ist unsichtbar und repräsentiert die Intelligenz.

• Knowledge Panel (Informationsfeld): Ist das Feld, das normalerweise auf der rechten Seite (auf Mobilgeräten oben) der Suchergebnisseite (SERP) erscheint und die aus dem Knowledge Graph gezogenen Daten visuell für den Benutzer darstellt.

Das Informationsfeld ist die visuelle Zusammenfassung einer verifizierten Entität in der Datenbank, die wie eine Visitenkarte nach außen projiziert wird.

Die Bedeutung des Knowledge Graph für SEO und die Beziehung zu GEO/AEO

Im Bereich der Suchmaschinenoptimierung ist die Umstellung auf einen entitätenbasierten SEO-Ansatz zu einer Notwendigkeit für organische Sichtbarkeit geworden. Wenn Suchmaschinen eine Website oder Marke als eine eindeutige Entität erkennen, wird ein nachhaltiger Vorteil in der Ranking-Leistung erzielt.

KI-Suchmaschinen (AI Overviews) und Entitäten-basierte SEO

KI-gesteuerte Suchmaschinen (Generative Engine Optimization - GEO) und Sprachsuchsysteme (Answer Engine Optimization - AEO) greifen bei der Generierung von Antworten direkt auf vertrauenswürdige Entitätsquellen zurück.

• AI Overviews Integration: KI-Systeme greifen bei der Erstellung von zusammenfassenden Antworten auf Daten von verifizierten und autoritativen Entitäten im Knowledge Graph zurück, anstatt auf zufällige Websites im Index.

• Markenbekanntheit und Klickrate: Marken, die ein eigenes Informationsfeld auf der SERP besitzen, vermitteln den Nutzern ein hohes Maß an Vertrauen. Dies wirkt sich direkt positiv auf die Klickraten (CTR) aus.

• Dominanz der Sprachsuche: Sprachassistenten (Siri, Google Assistant usw.) geben den Nutzern eine einzige, präzise Antwort. Diese Antworten werden zu über 90 % aus dem semantischen Datennetzwerk gezogen.

Wenn entitätsorientierte Strategien in Digitalup SEO-Strategien integriert werden, minimiert sich das Risiko, dass Websites von algorithmischen Updates negativ beeinflusst werden.

5 technische Schritte zur Aufnahme in den Google Knowledge Graph

Um eine von Suchmaschinen anerkannte Entität in der Datenbank zu werden, bedarf es der richtigen technischen Infrastruktur und konsistenter digitaler Signale.

1. Schema.org (JSON-LD) Strukturierte Daten-Auszeichnung

Die erste Regel ist, die Inhalte Ihrer Website in einer von Maschinen lesbaren Sprache zu kennzeichnen. Sie sollten die Eigenschaften Ihrer Entität klar definieren, indem Sie Organization-, Person-, Article- oder Product-Schemas verwenden.

JSON

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Digitalup",
  "url": "https://digitalup.tr/",
  "logo": "https://digitalup.tr/logo.png",
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/digitalup",
    "https://twitter.com/digitalup"
  ]
}

2. Erstellen einer Wikidata- und Wikipedia-Entität

Wikidata ist die quelloffene Datenbank, auf die Suchmaschinen am häufigsten zurückgreifen, wenn sie semantische Daten abrufen. Das Erstellen eines Wikidata-Elements (Q-Nummer), das die Relevanzkriterien erfüllt, beschleunigt die Verifizierung Ihrer Entität.

3. Verwaltung des digitalen Fußabdrucks und der Markenautorität

Alle digitalen Kanäle müssen exakt dieselben Informationen zu Name, Adresse, Telefonnummer (NAP) und Tätigkeitsbereich enthalten. Konsistente Erwähnungen (unlinked brand mentions) in Pressemitteilungen, Branchenverzeichnissen und auf autoritären Plattformen stärken die Entitätsverbindungen.

4. Verwendung der Google Knowledge Graph Search API

Sie können die offizielle API von Google abfragen, um zu überprüfen, ob Ihre Entität zur Datenbank hinzugefügt wurde und eine Identifikationsnummer (MID) besitzt.

Bash

curl "https://kms.googleapis.com/v1/entities:search?query=digitalup&key=YOUR_API_KEY&limit=1"

5. Verifizierter Besitz des Informationsfelds (Claiming Process)

Wenn ein Feld für Ihre Marke oder Person auf der Google SERP erscheint, sollten Sie auf den Link "Sind Sie der Inhaber dieses Informationsfeldes?" klicken, um den Verifizierungsprozess abzuschließen. Auf diese Weise erhalten Sie die Berechtigung, die Informationen im Feld zu aktualisieren und zu verwalten.