Entität (Entity)

Warum das zählt

Google führt seinen Wissensgraph seit 2012 und begründete ihn damit, Dinge zu erfassen statt Zeichenketten abzugleichen. In einer Erläuterung vom Mai 2020 nennt Google für den Knowledge Graph mehr als 500 Milliarden Fakten zu fünf Milliarden Entitäten (Google, Knowledge Graph und Knowledge Panels). Die Zahl zeigt die Größenordnung des Systems, nicht den heutigen Stand.

Für ein Unternehmen entscheidet die eigene Entität darüber, ob Google und die Sprachmodelle die Firma als eigenständiges Konzept behandeln oder nur als Buchstabenfolge, die zufällig auf einer Seite steht. Ohne saubere Entität fehlt der Anker für ein Knowledge Panel, für Nennungen in KI-Antworten und für die Zuordnung zu Produkten, Personen und Themen.

Besonders bei mehrdeutigen Firmennamen ist das entscheidend. Gibt es zwei Betriebe gleichen Namens in verschiedenen Regionen, muss ein System entscheiden, welcher gemeint ist. Fehlen eindeutige Signale, greift es auf die naheliegendste Zuordnung zurück, und dann landen Aussagen beim falschen Unternehmen.

Wie es funktioniert

Eine Entität entsteht nicht durch eine einzelne Maßnahme, sondern aus dem Zusammenspiel mehrerer Signale.

Feste Kennung. Jede Entität trägt im Wissensgraph eine stabile Kennung. Google gibt sie in der Knowledge Graph Search API im Format kg:/m/0dl567 aus, Wikidata vergibt Q-Nummern. Den Bosch-Konzern führt Wikidata unter der Kennung Q234021. Die Kennung bleibt gleich, auch wenn sich die Schreibweise des Namens ändert.

Eigenschaften. Der Entität werden Attribute zugeordnet: Gründungsjahr, Sitz, Branche, Produkte, Geschäftsführung. Sie stammen aus strukturierten Quellen und aus Aussagen, die im offenen Web extrahiert werden.

Beziehungen. Entitäten werden untereinander verbunden, etwa „Unternehmen X stellt Produkt Y her“ oder „Person Z leitet Unternehmen X“. Diese Kanten sind der eigentliche Graph.

Bestätigung von außen. Erwähnungen in Wikipedia, Wikidata, Fachmedien und Branchenverzeichnissen erhöhen die Sicherheit, mit der eine Entität geführt wird. Eine Firma, die nur auf der eigenen Website existiert, bleibt schwach.

Auszeichnung im Quelltext. Mit Typen aus dem Vokabular Schema.org wie Organization, Person oder Product beschreiben Sie dieselben Angaben maschinenlesbar. Die Eigenschaft sameAs verweist dabei auf Seiten anderer Websites mit zusätzlichen Informationen zur Organisation, etwa auf ein Profil in einem Netzwerk oder Verzeichnis. Google empfiehlt, diese Auszeichnung auf der Startseite oder auf einer einzelnen Seite über das Unternehmen zu platzieren, nicht verstreut über die ganze Website (Google-Dokumentation zu Organization). Welche Typen sich sonst noch lohnen, steht im Beitrag zu strukturierten Daten.

In der Praxis

Der übliche Auslöser ist eine Verwechslung: Ein Modell beschreibt unter Ihrem Firmennamen ein anderes Unternehmen, oder es liefert gar keine Antwort. Die Prüfung dauert eine Viertelstunde und läuft in vier Schritten ab.

Der häufigste Befund bei Mittelständlern ist eine Kombination aus fehlendem Wikidata-Eintrag, uneinheitlicher Firmierung über die Verzeichnisse hinweg und einer Startseite ohne Organization-Auszeichnung. Die Auszeichnung selbst ist überschaubar:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Musterwerk Maschinenbau GmbH",
  "url": "https://musterwerk.de",
  "foundingDate": "1978",
  "sameAs": [
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q000000000",
    "https://www.linkedin.com/company/musterwerk"
  ]
}
</script>

Entscheidend ist dabei nicht die Menge der Angaben, sondern ihre Widerspruchsfreiheit. Ein Gründungsjahr, das auf der Website anders steht als im Verzeichnis, schadet mehr als eine fehlende Angabe. Ob sich die Arbeit auswirkt, zeigt erst die wiederholte Messung; wie man sie aufsetzt, steht im Beitrag zum Messen der KI-Sichtbarkeit.

Häufige Fehler

Uneinheitliche Firmierung. Wird der Name in Impressum, Unternehmensprofil und Verzeichnissen unterschiedlich geschrieben, entstehen konkurrierende Zuordnungen, die sich gegenseitig schwächen.

Fehlende Verknüpfungen. Ohne sameAs-Verweise auf externe Profile fehlt der Bestätigungspunkt, an dem sich die Zuordnung festmachen lässt.

Tote oder falsche Verweise. Ein sameAs auf ein Profil, das es nicht mehr gibt oder das zu einer anderen Firma gehört, richtet mehr Schaden an als gar kein Verweis.

Auszeichnung auf jeder Unterseite. Wer den Organization-Block auf allen Seiten ausspielt und dabei abweichende Angaben pflegt, erzeugt Widersprüche. Google empfiehlt eine einzige Stelle dafür.

Widersprüchliche Angaben. Unterschiedliche Gründungsjahre oder Standorte in verschiedenen Quellen senken die Sicherheit, mit der die Entität geführt wird.

Abgrenzung

Eine Entität ist nicht dasselbe wie ein Suchbegriff. Ein Suchbegriff ist eine Zeichenkette, die Entität das Konzept dahinter. „Bosch“ als Wort kann vieles bedeuten, die Entität hinter dem Bosch-Konzern ist eindeutig.

Ebenfalls verwandt, aber nicht identisch sind strukturierte Daten. Sie beschreiben eine Entität auf einer konkreten Seite maschinenlesbar, sind aber selbst noch keine Entität. Der Knowledge Graph wiederum ist die Sammlung aller Entitäten samt ihrer Beziehungen, nicht die einzelne Entität.

Auch von der Marke ist die Entität zu trennen. Eine Marke ist ein rechtlich geschütztes Zeichen, die Entität dagegen ein Eintrag in einem Wissensmodell. Ein Unternehmen kann mehrere Marken führen und trotzdem nur eine Unternehmensentität besitzen.

Für die Generative Engine Optimization ist eine belastbare Entität die Voraussetzung: Bevor ein Modell Sie nennen kann, muss es wissen, wen es meint.