Verwendung von Schemata und Entitäten zur Stärkung des AI-Kontextes

Einführung

Generative Engines bauen ihr Verständnis nicht auf Keywords auf, sondern auf Entitäten und strukturierten Beziehungen.

LLMs interpretieren Ihre Website anhand von zwei leistungsstarken Signalen:

• Schema – maschinenlesbare Markups, die erklären, worum es sich bei Ihren Inhalten handelt

• Entitäten – die „Elemente” in Ihren Inhalten und wie diese miteinander in Beziehung stehen

Zusammen vermitteln Schemata und Entitäten der KI Folgendes:

• wer Sie sind

• Was Sie tun

• zu welcher Kategorie Sie gehören

• Was Ihre Inhalte darstellen

• welche Konzepte mit Ihren in Verbindung stehen

• wie Ihre Marke in den größeren Wissensgraphen passt

Wenn Ihr Schema unvollständig, falsch oder fehlt, missversteht die KI Ihre Inhalte.

Wenn Ihre Entitätssignale schwach, inkonsistent oder unklar sind, stuft die KI Ihre Marke falsch ein.

Und wenn die KI Ihre Bedeutung falsch versteht oder falsch klassifiziert, verschwinden Sie aus:

• generative Zusammenfassungen

• Empfehlungsblöcke

• Vergleiche

• Kategoriedefinitionen

• Listen der „besten Tools”

• Alternativenseiten

• Faktenbasierte Antwortfelder

Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie Schema- und Entitätsoptimierung einsetzen können, um den KI-Kontext zu stärken – die Grundlage von GEO.

Teil 1: Warum Schemata und Entitäten in GEO wichtiger sind als in SEO

Traditionelles SEO nutzte Schemata als Erweiterung für Rich Snippets.

GEO nutzt Schemata als Quelle der Wahrheit.

Generative Engines stützen sich auf Schemata, um:

• Bedeutungen klären

• Bestätigung sachlicher Beziehungen

• Entitätshierarchien definieren

• Inhaltstyp überprüfen

• explizite Attribute extrahieren

• Konzeptgrenzen verankern

Entitätssignale hingegen teilen der KI Folgendes mit:

• Themenbereiche

• Wie Themen miteinander in Beziehung stehen

• Wie passt Ihre Marke in die Kategorie?

• wie Inhalte gruppiert werden sollten

• wie Zusammenfassungen erstellt werden sollten

Im generativen Zeitalter:

Entitäten bilden die Bedeutung. Schemata bestätigen die Bedeutung. KI baut aus beidem einen Kontext auf.

Teil 2: Wie generative Engines Schemata verwenden

Generative Engines überprüfen Schemata, um Folgendes zu verstehen:

1. Inhaltstyp

Ist dies:

• Eine Definition?

• Ein Artikel?

• Eine Anleitung?

• Eine FAQ?

• Eine Produktseite?

Eine korrekte Typenkennzeichnung verbessert die Genauigkeit der Zusammenfassung.

2. Urheberschaft und Fachwissen

Das Schema teilt der KI mit:

• Wer hat die Seite geschrieben?

• Ihre Glaubwürdigkeit

• Ihre Rolle

• ihre Zugehörigkeit

Dies schafft Vertrauenssignale.

3. Identität der Organisation

Das Schema der Organisation verdeutlicht:

• Markenname

• Markenkategorie

• Logo

• offizielle URL

• Entitätsbeziehungen

Dies hilft der KI, Ihre Marke korrekt zu clusteren.

4. Produkt- oder Funktionsmerkmale

Die KI extrahiert Einzelheiten:

• Funktionen

• Fähigkeiten

• Preisspannen

• Unterstützte Plattformen

• Kernfunktionalität

Diese werden oft zu zusammenfassenden Stichpunkten.

5. Artikelbeziehungen

Breadcrumb- und Artikel-Schemas helfen der KI beim Verstehen:

• Hierarchische Beziehungen

• Inhaltskontext

• Thematische Cluster

Dies verbessert die generative Interpretation.

6. FAQ- und HowTo-Blöcke

Dies sind sehr gut extrahierbare Formate.

Die KI überträgt:

• Fragen

• kurze Antworten

• Schrittlisten

direkt in Zusammenfassungen.

Teil 3: Wie generative Engines Entitäten verwenden

Entitäten sind die Art und Weise, wie KI Wissen strukturiert.

Eine Entität ist:

• eine Person

• eine Marke

• ein Produkt

• ein Konzept

• eine Kategorie

• eine Funktion

• ein Standort

• eine Methode

• ein Prozess

KI interessiert sich mehr für Entitäten als für Schlüsselwörter.

Entitäten definieren:

• Ihre Kategorieplatzierung

• Ihre Mitbewerber

• Ihre relevanten Konzepte

• Ihre Feature-Assoziationen

• Ihre kontextuellen Geschwister

• Ihre thematische Tiefe

Starke Entitätssignale = starker Kontext.

Teil 4: Stärkung des KI-Kontexts durch Schemata

Nachfolgend sind die Schema-Typen aufgeführt, die für GEO am wichtigsten sind.

Schema-Typ 1: Organisation

Verwenden Sie ihn, um Folgendes zu definieren:

• Ihr Markenname

• Ihr rechtlicher Name

• Ihr Logo

• sameAs-URLs

• Markentyp

• Homepage

• Produktkategorien

Dies verankert Ihre Entität in KI-Wissensgraphen.

Schema-Typ 2: Produkt

Verwenden Sie das Produktschema für jedes Produkt oder Tool, einschließlich:

• Beschreibung

• Funktionen

• Unterstützte Plattformen

• Preiselemente

• Markenbeziehungen

• Kategorieplatzierung

Die KI verwendet das Produktschema, um zu verstehen, was Ihre Marke anbietet.

Schema Typ 3: Artikel

Für Blog- und Inhaltsseiten fügen Sie Folgendes hinzu:

• Überschrift

• Beschreibung

• Autor

• Wortanzahl

• Veröffentlichungsdatum

• Änderungsdatum

• Hauptentität der Seite

Dies verbessert die faktische Klarheit und die Aktualitätssignale.

Schema-Typ 4: FAQ-Seite

Besonders wertvoll für:

• Antwortenextraktion

• Segmentierung in Abschnitte

• generative Einbeziehung

FAQs geben LLMs eine klare, stark strukturierte Bedeutung.

Schema-Typ 5: HowTo

Ideal für:

• schrittweises Schlussfolgern

• Zusammenfassungen im Anweisungsstil

• Fehlerbehebung bei Antworten

KI verwendet HowTo-Schritte häufig wörtlich wieder.

Schema-Typ 6: BreadcrumbList

Dies hilft der KI:

• Verständnis der Website-Hierarchie

• Cluster-Beziehungen abbilden

• Kontextualisierung der Seitenbedeutung

Breadcrumbs verstärken Ihre thematische Struktur.

Teil 5: Stärkung des KI-Kontexts durch Entitätsoptimierung

Entitäten müssen sein:

• definiert

• konsistent

• vernetzt

• verstärkt

• stabil

• eindeutig

So optimieren Sie sie.

Schritt 1: Erstellen Sie kanonische Entitätsdefinitionen

Jede Entität sollte Folgendes haben:

• eine klare Definition

• ein kurzer Einführungsabsatz

• eine einheitliche Ausdrucksweise

• vorhersehbare Verwendung

Dies wird zur „offiziellen” Bedeutung, die die KI verwendet.

Schritt 2: Verwenden Sie auf der gesamten Website eine einheitliche Terminologie

Wenn Sie Ihre Marke auf verschiedenen Seiten unterschiedlich beschreiben:

• KI spaltet Ihre Entität

• Cluster werden instabil

• Die Einbeziehung von Zusammenfassungen nimmt ab

LLMs erfordern sprachliche Stabilität.

Schritt 3: Bauen Sie klare Entitätsbeziehungen auf

Verbinden Sie Ihre Marke mit:

• seine Kategorie

• ihre Merkmale

• ihre Anwendungsfälle

• ihre Konkurrenten

• seine Branchenbegriffe

Interne Verlinkungen stärken diese Beziehungen.

Schritt 4: Erstellen Sie Entitäts-Hubs (Glossare und Definitionen)

KI stützt sich stark auf glossarähnliche Inhalte.

Glossar-Hubs stärken:

• Klarheit der Cluster

• Konsistenz der Definitionen

• Extrahierbarkeit

• Kontextuelle Beziehungen

Glossareinträge werden oft zu kanonischen KI-Definitionen.

Schritt 5: Verwenden Sie wiederholte, konsistente Entitätsnennungen

LLMs vertrauen Entitäten, die erscheinen:

• über mehrere Seiten hinweg

• mit stabiler Formulierung

• innerhalb eines klaren Kontexts

• unterstützt durch sachliche Details

Wiederholungen signalisieren Wichtigkeit.

Teil 6: Schema + Entitäten = Stärkung des KI-Kontexts

In Kombination schaffen Schema und Entitäten:

eine vollständige, maschinenlesbare Karte der Bedeutung Ihrer Marke.

Schema bietet:

• strukturelle Klarheit

• eindeutigen Definitionen

• organisierten Beziehungen

Entitäten bieten:

• konzeptionelle Bedeutung

• Kategorisierung

• kontextuelle Bedeutung

Zusammen ermöglichen sie der KI:

• Interpretieren Sie Ihre Inhalte

• Klasifizieren Sie Ihre Seiten

• Vertrauen Sie Ihren Definitionen

• Cluster deine Marke richtig

• Verwenden Sie Ihre Erklärungen wieder

• Sie in generative Zusammenfassungen einbeziehen

Schema bestätigt Ihre Identität. Entitäten definieren Ihre Identität. Der KI-Kontext hängt von beiden ab.

Teil 7: Der Entwurf zur Optimierung von Schema und Entitäten

Sie können diesen Entwurf auf jede wichtige Seite anwenden:

1. Fügen Sie das Schema „Organisation” und „Produkt” hinzu

Klärung der Marken- und Produktidentität.

2. Artikel-Schema hinzufügen

Klär die Inhaltsstruktur und Metadaten.

3. Fügen Sie das FAQPage- und HowTo-Schema hinzu

Verbessern Sie die Extrahierbarkeit und die Verwendung von Zusammenfassungen.

4. Glossareinträge erstellen

Definieren Sie alle wichtigen Konzepte.

5. Normalisieren Sie die Terminologie

Verwenden Sie einen Ausdruck pro Entität.

6. Entitätscluster erstellen

Verknüpfen Sie verwandte Seiten miteinander.

7. Verstärken Sie kanonische Definitionen

Verwenden Sie auf allen Seiten identische Formulierungen.

8. Aktualität gewährleisten

Aktualisieren Sie regelmäßig die Zeitstempel und Inhalte des Schemas.

Dieser Entwurf maximiert das Kontextverständnis der KI.

Fazit: Schemata und Entitäten bilden das Rückgrat generativer Sichtbarkeit

Im GEO-Zeitalter hängt die Sichtbarkeit vom Verständnis ab.

Wenn die KI nicht in der Lage ist:

• Erkennen Sie Ihre Entitäten

• Klasifizieren Sie Ihre Marke

• Verstehen Sie Ihre Definitionen

• Ihre Bedeutung verknüpfen

• Ihre Beziehungen überprüfen

• Vertrauen Sie Ihrer Struktur

...kann sie Sie nicht in generative Zusammenfassungen einbeziehen.

Das Schema liefert das strukturelle Gerüst. Entitäten liefern die semantische Bedeutung. Zusammen bilden sie die KI-Kontextebene, von der Ihre Sichtbarkeit abhängt.

Marken, die die Optimierung von Schemata und Entitäten beherrschen, werden dominieren:

• generative Empfehlungen

• Kategoriedefinitionen

• Zusammenfassende Einbeziehungen

• Kontextbezogene Platzierungen

• Antworten Teilen

Bei der generativen Suche konkurriert Ihre Marke nicht um Rankings – sie konkurriert um Verständnis.

Schema und Entitäten sorgen dafür, dass die KI Sie besser versteht als Ihre Konkurrenten.