Knowledge Graph
Ein Knowledge Graph ist eine strukturierte Wissensbasis aus Entitäten und Beziehungen. Er beschreibt zum Beispiel, welche Firma welche Marke, Person, Leistung, Branche oder Quelle repräsentiert.
Warum Knowledge Graphs wichtig sind
KI-Systeme müssen verstehen, ob getSichtbar eine Agentur, ein Tool, eine Marke oder ein Anbieter in einer Kategorie ist. Entitäten und Beziehungen machen diese Einordnung stabiler.
Schema.org, konsistente Profile, Autorenangaben, Pressequellen und interne Links helfen, diese Beziehungen maschinenlesbar zu machen.
Typische Signale
Wichtige Signale sind Organisation, Gründer, Leistungen, Kunden, Branchen, Standorte und Publikationen. Je konsistenter sie auftreten, desto weniger Interpretationsspielraum bleibt.
Weiter im Kontext.
Entität / Entity
Eine Entität ist ein eindeutig erkennbares Ding: Marke, Person, Produkt, Ort oder Leistung. KI braucht Entitäten für saubere Zuordnung.
Begriff öffnenSchema.org / strukturierte Daten
Schema.org macht Inhalte maschinenlesbar: Organisation, Produkte, FAQ, Artikel oder Breadcrumbs. Es stärkt Kontext für SEO und GEO.
Begriff öffnenJSON-LD
JSON-LD ist das bevorzugte Format für strukturierte Daten auf Webseiten. Es transportiert Schema.org-Markup sauber im HTML.
Begriff öffnenGrounding
Grounding verankert KI-Antworten in Quellen, Daten oder Tools. Ohne Grounding steigt das Risiko ungenauer oder erfundener Aussagen.
Begriff öffnenDazu passen diese Leistungen.
Generative Engine Optimization
Generative Engine Optimization
Wir prüfen, ob ChatGPT, Perplexity, Claude und Google dich bei Kauf-Fragen nennen. Wenn du fehlst, bauen wir die Belege.
Leistung ansehenSEO durch KI
SEO durch KI
Wir finden mit KI, welche Seiten Nachfrage verlieren oder zu wenig aus Impressionen holen. Dann verbessern wir diese Seiten.
Leistung ansehenWillst du sehen, welche Begriffe für dich zählen?
Wir prüfen Kauf-Fragen, KI-Antworten, Quellen und Seiten. Danach weißt du, welche Belege zuerst fehlen.