Knowledge Graph

Von Knowledge Panels zu Übersichten mit KI

Traditionelle Knowledge Panels (2012-2020)

Früher stellte der Knowledge Graph Informationen in statischen Panels dar, die rechts neben den Suchergebnissen erschienen. Sie basierten auf Quellen wie Wikipedia oder Wikidata und lieferten Grundfakten zu Personen, Orten oder Unternehmen. Ein typisches Panel zum „Schiefen Turm von Pisa“ zeigte etwa Höhe, Baubeginn, Öffnungszeiten und Adresse – es änderte sich nur, wenn die Quellseiten aktualisiert wurden.

KI-Integration (2020–2024):

Ab 2020 setzte Google verstärkt auf maschinelles Lernen. Modelle wie BERT (2019) und später MUM erlaubten es, natürliche Sprache besser zu verstehen und komplexe Zusammenhänge zwischen Entitäten zu erfassen – weit über reine Faktenabfrage hinaus.

AI Overviews & SGE (2024–2025)

Mit der Search Generative Experience (2023) und den 2024 bzw. 2025 in Deutschland eingeführten AI Overviews bz.w Übersichten mit KI liefert Google inzwischen bei über der Hälfte aller Suchanfragen KI-generierte Zusammenfassungen. Diese verbinden Knowledge-Graph-Daten mit generativer KI, um kontextuelle Antworten, Vergleiche und Empfehlungen passgenau zur Suchfrage zu erstellen.

Entitäten: Die Bausteine des Knowledge Graph

Was sind Entitäten?

Entitäten sind die fundamentalen Bausteine des Knowledge Graph. Sie repräsentieren eindeutig identifizierbare Objekte, Personen, Orte, Konzepte oder Dinge in der realen Welt. Jede Entität wird durch spezifische Attribute und Beziehungen zu anderen Entitäten definiert.

Beispiele für Entitäten:

• Personen: Bruce Willis, John Coltrane, Matthias Klenk
• Orte: Stuttgart, Freiburger Münster, Amazonas
• Unternehmen: Siemens, Toyota, YAMAHA
• Konzepte: Künstliche Intelligenz, Klimawandel, Demokratie
• Produkte: MacBook, Toyota Land Cruiser

Entitätstypen und Schema.org

Google verwendet strukturierte Datenformate wie Schema.org, um Entitäten zu klassifizieren. Die wichtigsten Entitätstypen umfassen:

• Person: Individuelle Personen mit biografischen Daten
• Organization: Unternehmen, Institutionen, Vereine
• Place: Geografische Orte und Standorte
• Product: Waren und Dienstleistungen
• Event: Veranstaltungen und Ereignisse
• CreativeWork: Bücher, Filme, Kunstwerke

Beziehungen zwischen Entitäten

Der wahre Wert des Knowledge Graph liegt in den Beziehungen zwischen Entitäten. Diese Verbindungen ermöglichen es Google, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und kontextuelle Antworten zu generieren.
Beispielhafte Beziehungen:

• "Bruce Willis" → "war Hauptdarsteller von" → "Stirb langsam"
• "Toyota Land Cruiser" → "wir hergestellt von" → "Toyota"

Lesen Sie dazu mehr unter SEO Entitäten

Arten von Knowledge Panels

Es gibt drei Haupttypen von Knowledge Panels:

1. Persönliche Panels erscheinen für bekannte Persönlichkeiten wie Politiker, Schauspieler, Musiker, Sportler, Wissenschaftler oder Autoren. Sie liefern in komprimierter Form biografische Grunddaten (Geburtsdatum und -ort), eine Übersicht der beruflichen Laufbahn und Erfolge, bekannte Werke oder Projekte sowie aktuelle Nachrichten und Social‑Media‑Profile. Häufig findet man dort zudem Hinweise auf verwandte Personen. Beispiele: Politiker, Schauspieler, Musiker, Sportler, Wissenschaftler, Autoren

2. Marken‑ & Unternehmens‑Panels bündeln Informationen zu Firmen und Brands, etwa Gründungsdatum, Hauptsitz, Geschäftsfelder und Produkte. Bei börsennotierten Unternehmen werden oft auch Aktienkurse angezeigt; außerdem enthält das Panel aktuelle Pressemitteilungen, Kontaktangaben sowie Angaben zu Tochtergesellschaften und weiteren Marken. Beispiele: Technologieunternehmen, Automobilhersteller, Einzelhändler, Finanzdienstleister

3. Lokale Panels basieren auf Google‑Business‑Profilen und richten sich an Nutzer, die Restaurants, Hotels, Geschäfte, Dienstleister oder Sehenswürdigkeiten in ihrer Nähe suchen. Sie zeigen Adresse mit Wegbeschreibung, Öffnungszeiten, Kontaktdaten, Kundenbewertungen und Fotos, Preisklasse und Kategorien, beliebte Besuchszeiten mit Wartezeiten sowie – sofern verfügbar – Online‑Reservierungsoptionen. Beispiele: Restaurants, Hotels, Geschäfte, Dienstleister, Touristenattraktionen

Auswirkungen auf SEO und Marketing der KI-gestützten Suche

Die Evolution hin zu KI-gestützten Suchergebnissen bringt für SEO tiefgreifende Veränderungen mit sich: Statt sich primär auf einzelne Keywords zu konzentrieren, rückt die Optimierung von Entitäten und übergeordneten Themen in den Vordergrund, während Aspekte wie Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit (E‑A‑T) noch stärker gewichtet werden. Gleichzeitig gewinnt der Einsatz strukturierter Daten an Bedeutung, damit Inhalte von den KI‑Systemen korrekt erkannt und eingeordnet werden. Content muss daher nicht nur für menschliche Leser, sondern auch für die Algorithmen „verständlich“ aufbereitet sein, um in den neuen, KI‑dominierten Suchergebnissen sichtbar zu bleiben.

Auch im Marketing ergeben sich gravierende Umbrüche: Markenautorität entwickelt sich zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil, denn nur vertrauenswürdige Quellen werden von KI‑Suchsystemen bevorzugt. Da direkte Antworten bereits in den Suchergebnissen ausgegeben werden, sinken klassische Click‑Through‑Raten, was neue Erfolgskennzahlen für Sichtbarkeit erfordert. Die Content‑Strategie muss sich deshalb gezielt an den Anforderungen der KI‑Systeme ausrichten, um trotz der veränderten Nutzerführung weiterhin die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden zu gewinnen.

Herausforderungen und Chancen

Zu den größten Herausforderungen zählt die deutliche Reduzierung organischer Klicks infolge der direkten Beantwortung von Suchanfragen, was zugleich komplexere Optimierungsanforderungen an SEO‑Expert:innen stellt. Hinzu kommt das schnelle Tempo technologischer Entwicklungen und eine wachsende Abhängigkeit von den KI‑Algorithmen großer Suchmaschinenanbieter.

Gleichzeitig eröffnen sich neue Chancen: Autoritären Marken bietet sich die Möglichkeit, ihre Sichtbarkeit weiter zu steigern, indem sie glaubwürdige, gut strukturierte Inhalte liefern. Die veränderte Nutzerführung ermöglicht innovative Wege der Kundeninteraktion und kann die Nutzererfahrung insgesamt verbessern. Wer frühzeitig kreative Marketing‑Ansätze entwickelt und KI‑gestützte Mechanismen einbindet, kann sich in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich positionieren.

Der Knowledge Graph hat sich von einem einfachen Informationssystem zu einem komplexen, KI-gestützten Netzwerk entwickelt, das die Art und Weise, wie wir Informationen suchen und finden, grundlegend verändert hat. Diese Evolution von statischen Knowledge Panels zu dynamischen Übersichten mit KI zeigt, wie Google kontinuierlich daran arbeitet, Nutzern direktere und relevantere Antworten zu liefern.

Die Zukunft der Suche liegt in der intelligenten Verknüpfung von strukturierten Daten, maschinellem Lernen und generativer KI. Unternehmen und Content-Ersteller müssen diese Entwicklung verstehen und sich entsprechend anpassen, um in der neuen Ära der KI-gestützten Suche erfolgreich zu sein.

Der Knowledge Graph bleibt dabei das fundamentale Rückgrat, das es Google ermöglicht, die Welt der Informationen zu verstehen und zu organisieren - nur die Art, wie diese Informationen präsentiert werden, hat sich dramatisch weiterentwickelt.