Die Rolle von Wissensgraphen bei der Erstellung von LLM-Kontexten

Einleitung

LLMs mögen so aussehen, als würden sie „denken“, aber unter der Oberfläche hängt ihr Denken von einer Sache ab:

dem Kontext.

Der Kontext bestimmt:

• wie ein LLM Ihre Marke interpretiert

• wie es Fragen beantwortet

• ob es Sie zitiert

• ob es Sie mit Wettbewerbern vergleicht

• wie es Ihr Produkt zusammenfasst

• ob er Sie empfiehlt

• wie es Informationen abruft

• wie es Kategorien organisiert

Und das Rückgrat fast aller kontextbildenden Systeme – einschließlich derjenigen in ChatGPT, Gemini, Claude, Bing Copilot, Perplexity und Apple Intelligence – ist der Wissensgraph.

Wenn Ihre Marke in den impliziten oder expliziten Wissensgraphen, die von den großen KI-Engines gepflegt werden, nicht korrekt dargestellt ist, werden Sie mit folgenden Problemen zu kämpfen haben:

✘ inkonsistente Zusammenfassungen

✘ falschen Fakten

✘ fehlenden Zitaten

✘ Klassifizierungsfehlern

✘ Verschwinden aus den Listen der „besten Tools”

✘ Fehlausrichtung bei der Kategorisierung

✘ vollständige Auslassung aus Antworten

Dieser Artikel erklärt, wie Wissensgraphen in LLMs funktionieren, warum sie wichtig sind und wie Marken die Strukturen auf Graph-Ebene beeinflussen können, die die Sichtbarkeit von KI bestimmen.

1. Was ist ein Wissensgraph? (LLM-Definition)

Ein Wissensgraph ist ein strukturiertes Netzwerk aus:

Entitäten (Personen, Marken, Konzepte, Produkte)

Beziehungen („A ist ähnlich wie B“, „A ist Teil von C“)

Attributen (Merkmale, Fakten, Metadaten)

Kontext (Verwendungen, Kategorien, Klassifizierungen)

LLMs verwenden Wissensgraphen, um:

• Bedeutung speichern

• Fakten verbinden

• Ähnlichkeit erkennen

• Kategorienezugehörigkeit ableiten

• Informationen überprüfen

• Abrufleistung

• Verstehen, wie die Welt zusammenhängt

Wissensgraphen sind das „ontologische Rückgrat“ des KI-Verständnisses.

2. LLMs verwenden zwei Arten von Wissensgraphen

Die meisten Menschen glauben, dass LLMs auf einem einheitlichen Graphen basieren – tatsächlich verwenden sie jedoch zwei.

1. Explizite Wissensgraphen

Dies sind strukturierte, kuratierte Darstellungen wie:

• Googles Knowledge Graph

• Microsofts Bing Entity Graph

• Apples Siri Knowledge

• Wikidata

• DBpedia

• Freebase (veraltet)

• Branchenspezifische Ontologien

• Medizinische + juristische Ontologien

Diese werden verwendet für:

✔ Entitätsauflösung

✔ Faktenüberprüfung

✔ Kategorisierung

✔ sichere/neutrale Zusammenfassungen

✔ Antwortbegründung

✔ KI-Übersichten

✔ Copilot-Zitate

✔ Siri/Spotlight-Ergebnisse

2. Implizite Wissensgraphen (LLM-interne Graphen)

Jedes LLM erstellt während des Trainings einen eigenen Wissensgraphen auf der Grundlage von Mustern, die gefunden wurden in:

• Text

• Metadaten

• Zitate

• Koinzidenzhäufigkeit

• Semantische Ähnlichkeit

• Einbettungen

• Referenzen in der Dokumentation

Dieser implizite Graph ist die Grundlage für:

✔ Schlussfolgerungen

✔ Vergleiche

✔ Definitionen

✔ Analogien

✔ Empfehlungen

✔ Clustering

✔ Antworten auf „Die besten Tools für …“

Dies ist der Graph, den SEOs durch Inhalte, Struktur und Autoritätssignale direkt beeinflussen müssen.

3. Warum Knowledge Graphs für die Sichtbarkeit von LLM wichtig sind

Wissensgraphen sind die Kontext-Engine hinter:

• Zitaten

• Erwähnungen

• Kategoriegegenständlichkeit

• Wettbewerbsvergleich

• Entitätsstabilität

• RAG-Abruf

• Listen der „besten Tools“

• Automatische Zusammenfassungen

• Vertrauensmodelle

Wenn Sie nicht im Wissensgraphen vertreten sind:

❌ werden Sie nicht zitiert

❌ Sie werden nicht in Vergleichen aufgeführt

❌ werden Sie nicht mit Wettbewerbern in eine Gruppe eingeordnet

❌ Ihre Zusammenfassungen werden vage sein

❌ Ihre Funktionen werden nicht erkannt

❌ Sie werden nicht in KI-Übersichten aufgeführt

❌ Copilot extrahiert Ihre Inhalte nicht

❌ Siri wird Sie nicht als gültige Entität betrachten

❌ Perplexity wird Sie nicht in die Quellen aufnehmen

❌ Claude wird es vermeiden, auf Sie zu verweisen

Eine Multi-LLM-Sichtbarkeit ist ohne den Einfluss von Wissensgraphen unmöglich.

4. Wie LLMs mithilfe von Wissensgraphen Kontext aufbauen

Wenn ein LLM eine Anfrage erhält, führt es fünf Schritte aus:

Schritt 1 – Entitätserkennung

Identifiziert die Entitäten in der Anfrage:

• Ranktracker

• SEO-Plattform

• Keyword-Recherche

• Rank-Tracking

• Tools für Wettbewerber

Schritt 2 – Zuordnung von Beziehungen

Das Modell überprüft, wie diese Entitäten miteinander verbunden sind:

• Ranktracker → SEO-Plattform

• Ranktracker → Rank-Tracking

• Ranktracker → Keyword-Recherche

• Ranktracker ↔ Ahrefs / Semrush / Mangools

Schritt 3 – Attributabruf

Es ruft die im Wissensgraphen gespeicherten Attribute ab:

• Funktionen

• Preise

• Unterscheidungsmerkmale

• Stärken

• Schwächen

• Anwendungsfälle

Schritt 4 – Kontexterweiterung

Es bereichert den Kontext mithilfe verwandter Entitäten:

• On-Page-SEO

• Technische SEO

• Linkaufbau

• SERP-Intelligenz

Schritt 5 – Generierung der Antwort

Schließlich bildet es eine strukturierte Antwort unter Verwendung von:

• Graphen-Fakten

• Graphenbeziehungen

• Graphenattribute

• abgerufene Zitate

Wissensgraphen sind das Gerüst, auf dem alle Antworten aufbauen.

5. Wie verschiedene KI-Engines Wissensgraphen verwenden

Verschiedene LLMs gewichten den Inhalt von Graphen unterschiedlich.

ChatGPT / GPT-4.1 / GPT-5

Verwendet einen hybriden impliziten Graphen, der stark geprägt ist von:

• wiederholte Definitionen

• Kategoriemuster

• Inhaltscluster

• konkurrenzspezifische Vergleiche

Ideal für die Markenwiedererkennung, wenn Ihre Inhalte strukturiert sind.

Google Gemini

Verwendet den Google Knowledge Graph + interne LLM-Ontologie.

Gemini erfordert:

✔ klares Entitätsschema

✔ faktische Konsistenz

✔ strukturierte Informationen

✔ validierte Daten

Entscheidend für KI-Übersichten.

Bing Copilot

Verwendungszwecke:

• Microsoft Bing Entity Graph

• Prometheus-Abruf

• Vertrauensfilter auf Unternehmensniveau

Muss vorhanden sein:

✔ Konsistente Benennung von Entitäten

✔ Autoritative Referenzen

✔ Sachliche Seiten

✔ neutraler Ton

Verwirrung

Verwendet dynamische Wissensgraphen, die aus folgenden Quellen erstellt werden:

• Abruf

• Zitate

• Autoritätsbewertung

• Kohärenzbeziehungen

Ideal für Marken mit strukturierten Fakten + starken Backlinks.

Claude 3.5

Verwendet einen extrem strengen internen Graphen:

✔ sachlich

✔ neutral

✔ logisch

✔ ethisch fundiert

Erfordert konsistente und nicht werbliche Sprache.

Apple Intelligence (Siri + Spotlight)

Verwendungszwecke:

• Siri-Wissen

• Gerätekontext

• Spotlight-Metadaten

• Apple Maps lokale Entitäten

Erfordert:

✔ strukturierte Daten

✔ kurze Definitionen

✔ App-Metadaten

✔ Lokale SEO-Genauigkeit

Mistral / Mixtral (Enterprise)

Verwendet häufig benutzerdefinierte RAG-Wissensgraphen:

• branchenspezifisch

• technisch

• dokumentationsintensiv

Erfordert:

✔ chunkable content

✔ Technische Klarheit

✔ Konsistente Glossarbegriffe

LLaMA-basierte Modelle (Entwickler-Ökosystem)

Basieren auf Einbettungen und Abruf.

Anforderungen:

✔ saubere Chunk-Struktur

✔ klar definierte Entitäten

✔ einfache, sachliche Absätze

6. Wie man Wissensgraphen beeinflusst (Markenstrategie)

Marken können die Darstellung auf Graph-Ebene mithilfe des LLM Knowledge Graph Optimization Framework (KG-OPT) direkt gestalten .

Schritt 1 – Definieren Sie Ihr kanonisches Entitätsbündel

LLMs benötigen eine klare, konsistente Definition der Entitäten.

Enthalten Sie:

✔ 1-Satz-Definition

✔ Kategorisierung

✔ Produkttyp

✔ Wettbewerbergruppe

✔ Zielanwendungsfälle

✔ Hauptmerkmale

✔ Synonyme (falls vorhanden)

Dies bildet den Anker Ihrer Grafikidentität.

Schritt 2 – Erstellen Sie strukturierte Inhaltscluster

Cluster helfen LLMs dabei, Ihre Marke mit folgenden Elementen zu gruppieren:

• Kategorieführer

• Konkurrenzmarken

• relevante Themen

• definitorisches Wissen

Cluster umfassen:

• „Was ist …?“-Artikel

• Vergleichsseiten

• Alternativenseiten

• Feature-Vertiefungen

• Anwendungsfall-Leitfäden

• Glossare mit Definitionen

Cluster = stärkere Graph-Einbettung.

Schritt 3 – Veröffentlichen Sie maschinenfreundliche Definitionen

Fügen Sie explizite, extrahierbare Definitionen hinzu zu:

• Startseite

• Über uns

• Produktseiten

• Dokumentation

• Blog-Vorlagen

LLMs stützen sich auf wiederholte, konsistente Formulierungen, um Entitäten zu stabilisieren.

Schritt 4 – Strukturiertes Schema (JSON-LD) hinzufügen

Entscheidend für:

• Gemini

• Copilot

• Siri

• Perplexity-Abruf

• Erfassung von Unternehmenswissen

Verwendung:

✔ Organisation

✔ Produkt

✔ FAQ-Seite

✔ Breadcrumb-Liste

✔ Softwareanwendung

✔ Lokales Unternehmen (falls zutreffend)

✔ Webseite

Schema wandelt Ihre Website in einen Graphenknoten um.

Schritt 5 – Externe Graphensignale erstellen

LLMs überprüfen Fakten durch:

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2 / Capterra

• SaaS-Verzeichnisse

• Branchenblogs

• Nachrichtenseiten

Externe Validierung = stärkere Graphkanten.

Backlinks sind nicht nur SEO – sie sind Signale zur Verstärkung des Graphen.

Schritt 6 – Faktische Konsistenz aufrechterhalten

Widersprüchliche Daten schwächen Ihre Platzierung im Graphen.

Prüfung:

✔ Daten

✔ Funktionen

✔ Preise

✔ Produktnamen

✔ Funktionen

✔ Teamgröße

✔ Leitbild

Konsistenz stärkt die Integrität der Grafik.

Schritt 7 – Beziehungsseiten erstellen

Explizite Verlinkung:

• Wettbewerber

• Alternativen

• Branchenführer

• Integrationen

• Workflows

Beispiel:

„Ranktracker lässt sich mit X integrieren” „Ranktracker vs. Wettbewerber” „Alternativen zu [Tool]” „Die besten SEO-Tools für [Segment]”

Dadurch bauen Sie Ihr Cross-Graph-Adjazenznetzwerk auf.

Schritt 8 – Optimierung für RAG-Systeme

Bereitstellen:

✔ fragmentierte Dokumentation

✔ Glossarbegriffe

✔ API-Referenzen

✔ Funktionsbeschreibungen

✔ Workflows

✔ Strukturierte Tutorials

Diese Funktionen ermöglichen:

• Mistral RAG

• Mixtral

• LLaMA-Entwicklertools

• Unternehmenswissensgraphen

7. Wie Ranktracker die Optimierung von Wissensgraphen unterstützt

Ihre Tools sind perfekt auf den Einfluss des Graphen abgestimmt:

Web-Audit

Korrigiert Struktur + Schema – unerlässlich für die Aufnahme in den Graphen.

KI-Artikelschreiber

Sorgt für definitorische Konsistenz + strukturierte Abschnitte.

Keyword-Finder

Zeigt Cluster von Frageabsichten auf, die LLMs zur Bildung von Graphkanten verwenden.

SERP-Checker

Zeigt Entitätsbeziehungen und Themenkategorien an.

Backlink-Checker & Monitor

Stärkt die Autorität → verbessert die Gewichtung des Graphen.

Rank Tracker

Überwacht, wann KI-generierte Ebenen graph-beeinflusste Ergebnisse anzeigen.

Durch die Optimierung des Wissensgraphen wird Ranktracker zu einer strategischen Sichtbarkeitsmaschine.

Abschließender Gedanke:

Wissensgraphen sind das „Gerüst“ der LLM-Argumentation – und Ihre Marke muss zu einem Knotenpunkt werden

Die Zukunft der Sichtbarkeit liegt nicht in Seiten, Links oder Keywords.

Sie besteht aus:

• Entitäten

• Beziehungen

• Attribute

• Kontext

• Klassifizierung

• Vertrauen

• Graph-Adjazenz

• Graphen-Einbettungsstärke

Wenn Ihre Marke zu einem Knotenpunkt mit hoher Vertrauenswürdigkeit in mehreren Wissensgraphen wird, werden Sie:

✔ in ChatGPT-Antworten erscheinen

✔ in Gemini AI-Übersichten angezeigt

✔ von Perplexity zitiert werden

✔ in Bing Copilot erscheinen

✔ von Claude referenziert

✔ in Siri/Spotlight erscheinen

✔ in RAG-Systemen abgerufen werden

✔ in Unternehmens-Copilots vorhanden sein

Wenn Sie es versäumen, Ihre Präsenz im Graphen zu gestalten, werden KI-Engines:

✘ Sie falsch klassifizieren

✘ Sie ignorieren

✘ Sie durch Wettbewerber ersetzen

✘ Ihre Identität ungenau umschreiben

Der Einfluss von Knowledge Graphs ist heute der wichtigste – und am wenigsten verstandene – Hebel in der KI-Suchmaschinenoptimierung.

Beherrschen Sie ihn, und Sie kontrollieren, wie das gesamte KI-Ökosystem Ihre Marke versteht.