Entität.

Google hat den Wandel 2012 mit dem Knowledge Graph unter dem Motto „things, not strings“ eingeleitet: Die Suche sollte Dinge verstehen statt nur Zeichenketten abzugleichen. Zum Start umfasste der Knowledge Graph laut Google mehr als 500 Millionen Objekte und über 3,5 Milliarden Fakten über deren Beziehungen. Sprachmodelle arbeiten ähnlich: Sie verknüpfen eine Marke mit Eigenschaften wie Branche, Sitz, Produkten und Wettbewerbern.

Warum ist das wichtig?

Wenn eine KI Ihre Marke nicht eindeutig als Entität erkennt, kann sie Sie nicht empfehlen – oder sie verwechselt Sie. Das betrifft im Mittelstand besonders Unternehmen mit generischen Namen, mehreren Gesellschaften oder Namensgleichheit mit anderen Firmen.

Was eine Entität stärkt:

1. Ein einheitlicher Name, überall gleich geschrieben – Website, Impressum, Branchenverzeichnisse, Social Media.
2. Eine klare Selbstbeschreibung: Was bietet das Unternehmen, für wen, wo?
3. Strukturierte Daten vom Typ Organization mit Verweisen (sameAs) auf offizielle Profile.
4. Erwähnungen in unabhängigen Quellen wie Fachmedien, Verbänden oder Handelsregister-nahen Verzeichnissen.
5. Konsistente Angaben zu Personen, die für das Unternehmen sprechen – das stützt auch E-E-A-T.

Beispiel

Eine hypothetische „Müller Technik GmbH“ aus Kassel stellt Förderbänder her. Bei der Frage „Wer stellt Förderbänder für die Lebensmittelindustrie in Hessen her?“ nennt eine KI sie nicht. Grund: Es gibt Dutzende Firmen dieses Namens, und die Website beschreibt das Angebot nur vage. Nach der Überarbeitung nennt die Startseite im ersten Satz Leistung, Branche und Standort, das Organization-Markup verweist auf das LinkedIn-Profil und den Eintrag im Branchenverband. So wird die Entität von Namensvettern unterscheidbar.

Abgrenzung

Ein Keyword ist eine Zeichenkette, die Nutzer eintippen. Eine Entität ist das Ding dahinter. „Jaguar“ ist ein Keyword; das Tier und der Autohersteller sind zwei verschiedene Entitäten. Moderne Suche und KI-Systeme lösen solche Mehrdeutigkeiten über den Kontext auf.