Ich habe jahrelang beobachtet, wie Unternehmen einzelne Experten als Stars aufbauen – nur um dann festzustellen, dass diese hart erarbeitete Autorität mit ihnen das Unternehmen verlässt. Ein fundamentaler strategischer Fehler.
Die meisten Brands bauen ihre Autorität auf Sand, weil sie an Personen statt an Systeme glauben.
Denn KI-Systeme wie Google oder ChatGPT bewerten nicht nur, was gesagt wird, sondern vor allem, wer es sagt. Wenn dein bester Experte geht, verschwindet sein digitales Vertrauenssignal aus deinem Ökosystem. Die Marke selbst bleibt oft unsichtbar und profitiert nicht nachhaltig.
Die Lösung liegt nicht darin, Mitarbeiter an die Firma zu ketten, sondern ihre Expertise architektonisch mit der Marke zu verschmelzen. Wir müssen aufhören, in einzelnen Autoren zu denken, und anfangen, ein Netzwerk aus Expertise zu bauen: den Corporate Author Graph.
Was traditionelles Autoren-Marketing falsch macht
Der klassische Ansatz ist simpel: Man findet den fähigsten Kopf im Team, gibt ihm eine Bühne, optimiert seine Autoren-Bio und hofft, dass seine persönliche Reputation auf die Marke abstrahlt. Das funktioniert – bis zu einem gewissen Grad.
Doch dieser Ansatz hat im Zeitalter der KI zwei massive Schwachstellen:
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Er ist fragil: Die Autorität ist an eine Person gebunden. Verlässt diese Person das Unternehmen, reißt sie ein Loch in dein E-E-A-T-Profil (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).
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Er ist nicht skalierbar: Er ignoriert das kollektive Wissen der anderen 90 % deines Teams. Dein Unternehmen ist die Summe all seiner Experten, nicht nur die Bühne für einen Star.
Eine Semrush-Studie hat eine klare Korrelation zwischen starken Autorenprofilen und besseren Rankings gezeigt. Doch die eigentliche Frage ist nicht, ob Autorität wichtig ist – das wissen wir dank Googles Quality Rater Guidelines seit Jahren –, sondern wie wir diese Autorität als dauerhaftes Marken-Asset aufbauen. Und genau hier versagt der Fokus auf Einzelpersonen.
Die Lösung: Vom Autor zur Architektur
Ein Corporate Author Graph ist eine strukturierte Methode, um die Expertise aller relevanten Mitarbeiter deines Unternehmens zu bündeln und sie unmissverständlich mit deiner Marke zu verknüpfen.
Es ist, als würdest du einer Maschine wie Google eine Landkarte der Kompetenzen in deiner Firma überreichen.
Diese Landkarte wird mit einer ganz bestimmten Sprache gezeichnet: strukturierte Daten (Schema.org). Anstatt nur menschlich lesbare Autorenboxen zu erstellen, geben wir der Maschine klare, vernetzte Informationen.
Stell es dir so vor: Du definierst nicht nur, wer einen Artikel geschrieben hat, sondern schaffst ein Netz aus Beziehungen:
- Diese Person (author) ist der Autor dieses Inhalts.
- Diese Person (worksFor) arbeitet für unser Unternehmen.
- Diese Person (knowsAbout) ist ein anerkannter Experte für diese Themen.
Das Ergebnis ist keine lose Ansammlung von Autoren mehr, sondern ein kohärentes Experten-Netzwerk, dessen Zentrum deine Marke ist.
Jeder einzelne Inhalt, den ein Mitarbeiter publiziert, zahlt so nicht nur auf sein persönliches Profil ein, sondern stärkt direkt die thematische Autorität der gesamten Marke. Die Marke wird zur Summe der Expertise ihres Teams – und das wird für Maschinen messbar.
Wie Maschinen Expertise verstehen: Ein Blick unter die Haube
Um zu verstehen, warum dieser architektonische Ansatz so entscheidend ist, müssen wir begreifen, wie Google denkt. Google will die Welt nicht mehr in Keywords und Backlinks verstehen, sondern in Entitäten. Eine Entität ist eine eindeutig identifizierbare Sache: eine Person, ein Ort, ein Konzept oder eben ein Unternehmen.
Ein Google-Patent namens „Author Vectors“ gibt uns einen entscheidenden Hinweis. Vereinfacht gesagt, versucht Google, für jeden Autor einen thematischen „Fingerabdruck“ zu erstellen. Es analysiert alles, was eine Person online publiziert, um zu verstehen: Für welche Themen ist diese Person eine glaubwürdige Quelle?
Der Corporate Author Graph liefert Google die Daten für diesen Prozess auf dem Silbertablett. Mit Code-Schnipseln (JSON-LD) definieren wir diese Beziehungen explizit.
Durch strukturierte Daten übersetzen wir die Realität deines Unternehmens in eine Sprache, die Maschinen fehlerfrei interpretieren können. Wir sagen Google nicht nur „Max Mustermann hat diesen Artikel geschrieben“, sondern „Max Mustermann, unser Experte für semantische Architektur, hat als Mitarbeiter der mehrklicks.de GmbH diesen Artikel geschrieben.“
Jeder dieser Punkte ist eine separate Entität, die durch die strukturierte Auszeichnung mit den anderen logisch verknüpft wird.
Der strategische Gewinn: Von E-E-A-T für Personen zu E-E-A-T für die Marke
Das ultimative Ziel ist es, die kollektive Expertise deines Teams auf die Entität deiner Marke zu übertragen. Wir wollen, dass Google und andere KI-Systeme nicht nur einzelne Mitarbeiter als Experten ansehen, sondern das Unternehmen selbst als eine autoritative Quelle für bestimmte Themengebiete.
Damit wird E-E-A-T für KI-Systeme zu einer steuerbaren Unternehmensressource statt zum unkalkulierbaren Risiko, das von einzelnen Mitarbeitern abhängt.
Der Effekt:
- Nachhaltigkeit: Die aufgebaute Autorität bleibt beim Unternehmen, auch wenn Mitarbeiter wechseln.
- Skalierbarkeit: Jeder neue Experte im Team kann in den Graphen integriert werden und verstärkt sofort die Markenautorität.
- Glaubwürdigkeit: Du beweist Maschinen, dass hinter deiner Marke ein echtes Team mit nachweisbarer und breit gefächerter Expertise steht.
Ein Corporate Author Graph ist kein SEO-Trick. Er ist eine fundamentale Neuausrichtung deiner Content-Strategie. Du hörst auf, Inhalte zu produzieren, und fängst an, ein maschinenlesbares System aus Wissen, Experten und Markenautorität zu bauen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist, wenn unsere Experten (noch) nicht berühmt sind?
Darum geht es nicht. Der Corporate Author Graph dient dazu, die vorhandene Expertise nachweisbar zu machen, nicht, um Berühmtheit zu erzeugen. Zeige konsequent auf, dass eine Person über ein bestimmtes Thema schreibt und für dein Unternehmen arbeitet – so baust du ihren digitalen „Author Vector“ auf. Die Maschine lernt, sie mit diesem Thema zu assoziieren.
Ist das nur etwas für große Unternehmen?
Nein, im Gegenteil. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen ist es eine riesige Chance. Selbst ein Gründer kann sich über Schema.org als Person definieren, die für seine Organization arbeitet und Expertise (knowsAbout) in bestimmten Feldern hat. Es geht um die Struktur, nicht um die Größe des Teams.
Reicht eine gut gestaltete Autorenbox auf der Webseite nicht aus?
Für einen menschlichen Leser vielleicht. Aber Maschinen benötigen explizite, unmissverständliche Signale. Eine Autorenbox ist nur Text und ein Bild. Strukturierte Daten sind eine klare Anweisung: „Diese Entität (Person) steht in dieser exakten Beziehung (Autor, Mitarbeiter) zu jener Entität (Unternehmen).“
Wie fange ich mit dem Aufbau eines Corporate Author Graph an?
Der erste Schritt ist konzeptionell: Identifiziere die Kernkompetenzen in deinem Unternehmen und die jeweiligen Experten. Der zweite Schritt ist technisch: Erstelle für jeden Experten eine eigene Profilseite (die als Entitäts-URL dient) und implementiere Person Schema.org Markup. Anschließend verknüpfst du jeden Artikel dieser Experten über die author-Property mit ihrem Profil und über worksFor mit deiner Unternehmensseite.
Der nächste Schritt
Die Erkenntnis, dass Autorität gebaut und nicht nur geliehen werden kann, ist der erste Schritt. Der nächste ist, die dahinterliegenden Mechanismen von Entitäten und strukturierten Daten vollständig zu verstehen. Denn wer heute nicht damit beginnt, die eigene Expertise maschinenlesbar zu machen, überlässt seine Sichtbarkeit morgen dem Zufall.