Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Entitäten-Architektur: Wie deine Marke im Kopf der KI entsteht im Mehrklicks-Wissensportal.
Die Inhalte beschreiben Methoden und Strukturen, mit denen wir Marken für KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar machen.
Eine thematische Einordnung und die operative Umsetzung findest du auf der Seite Agentur für KI-Sichtbarkeit.
In diesem Moment wurde mir schlagartig klar: Sichtbarkeit in einer Google-Suchergebnisliste ist das eine. Als kohärentes, vertrauenswürdiges Konzept im „Gehirn“ einer KI zu existieren, ist etwas völlig anderes. Dein Ranking ist bedeutungslos, wenn die KI, die Millionen von Nutzern Empfehlungen gibt, nicht versteht, wer du bist, was du tust und warum man dir vertrauen sollte.
Genau hier setzt der Entitäten-Audit an. Er ist dein Realitätscheck für das KI-Zeitalter – ein Prozess, der aufdeckt, wie Maschinen deine Marke wirklich interpretieren und wo gefährliche Lücken in ihrer Wahrnehmung klaffen.
Vergiss für einen Moment Keywords und Backlinks. KI-Systeme wie Google und ChatGPT denken nicht in Zeichenketten, sondern in „Dingen“ oder Konzepten, den sogenannten Entitäten. Eine Marke, eine Person, ein Produkt oder ein Ort ist für eine Maschine eine Entität mit spezifischen Attributen (Gründungsdatum, Standort, Gründer) und Beziehungen zu anderen Entitäten (Wettbewerber, Partner, Branche).
Google selbst vollzog diesen Wandel schon vor Jahren unter dem Motto „from strings to things“. Der [Knowledge Graph] war der erste Schritt: eine riesige semantische Datenbank, die Fakten über die Welt miteinander vernetzt. Heutige Sprachmodelle (LLMs) gehen noch weiter. Sie lernen aus dem gesamten Internet und bauen ihre eigenen, komplexen Wissensmodelle auf.
Ein Entitäten-Audit ist eine systematische Überprüfung, wie deine Marke als Entität in diesen maschinellen Wissenssystemen erscheint. Er beantwortet kritische Fragen:
Dieser Audit ist keine technische Spielerei, sondern die Grundlage deiner zukünftigen [KI-Sichtbarkeit]. Er zeigt dir das Fundament, auf dem du eine robuste, [maschinenlesbare Marke] aufbauen musst.
Der erste und wichtigste Anlaufpunkt ist Googles eigener Wissensschatz. Mit der Knowledge Graph Search API kannst du direkt abfragen, welche Informationen Google als gesicherte Fakten über eine Entität gespeichert hat. Das ist wie ein Blick hinter die Kulissen der Google-Suche.
So gehst du vor:
API-Schlüssel besorgen: Du benötigst einen kostenlosen API-Key aus der Google Cloud Console. Eine kurze Suche nach „Google Knowledge Graph API Key erstellen“ leitet dich durch die nötigen Schritte.
Die Abfrage formulieren: Die Abfrage ist eine einfache URL. Ersetze DEINAPIKEY durch deinen Schlüssel und DEINE_MARKE durch den Namen, den du prüfen willst (URL-codiert, z. B. wird aus „Müller & Co“ -> „Müller%20&%20Co“).
https://kgsearch.googleapis.com/v1/entities:search?query=DEINE_MARKE&key=DEIN_API_KEY&limit=1&indent=TrueDieser Check ist deine Basis. Wenn Google die fundamentalen Fakten über dich nicht korrekt gespeichert hat, hast du ein ernsthaftes Problem. Die Lösung liegt oft in einer sauberen [Entitäten-Architektur] auf deiner Website, vor allem durch den Einsatz strukturierter Daten (Schema.org) und eine klare Verknüpfung zu autoritativen Quellen wie Wikidata.
Während der Knowledge Graph die strukturierten Fakten liefert, offenbaren große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity das narrative Verständnis. Sie fassen zusammen, was das Internet über dich „denkt“. Ihre Antworten basieren auf den Abermilliarden von Dokumenten, mit denen sie trainiert wurden – von Wikipedia über Nachrichtenartikel bis hin zu Forenbeiträgen.
Dieser Teil des Audits ist weniger exakt, aber umso aufschlussreicher für die Reputation und den Kontext deiner Marke.
Führe eine Reihe von gezielten Abfragen (Prompts) durch. Stelle offene Fragen, um die freien Assoziationen der KI zu testen, und geschlossene Fragen, um Fakten zu überprüfen.
Beispiele für gute Prompts:
Dokumentiere die Antworten aus verschiedenen Systemen (ChatGPT, Gemini etc.), da sie sich unterscheiden können.
Worauf du bei der Analyse der LLM-Antworten achten musst:
Die Ergebnisse dieses Stresstests zeigen dir, wie stark dein digitales Ökosystem ist. Wenn die KI falsche Schlüsse zieht, liegt das oft an widersprüchlichen Informationen online, einer schwachen Präsenz in autoritativen Medien oder fehlenden [Trust-Signalen], die der KI helfen, Fakten von Meinungen zu unterscheiden.
Im einfachsten Sinne ist eine Entität ein einzelnes, eindeutig definierbares „Ding“ oder Konzept. Das kann eine Person (Angela Merkel), ein Ort (Berlin), eine Organisation (mehrklicks.de) oder sogar eine abstrakte Idee (Marketing) sein. Jede Entität hat Eigenschaften (Angela Merkel -> Beruf: Politikerin) und Beziehungen zu anderen Entitäten (Angela Merkel -> Partei: CDU). Für Maschinen ist das Internet keine Sammlung von Webseiten, sondern ein riesiges Netz dieser miteinander verbundenen Entitäten.
Nein. Für den Knowledge-Graph-Check musst du lediglich eine URL in deinen Browser kopieren und anpassen. Die Befragung von LLMs findet in den normalen Chat-Fenstern statt. Es geht mehr um die richtige Fragetechnik und Analysefähigkeit als um technisches Know-how.
Ich empfehle einen initialen, tiefgehenden Audit, um den Status quo zu erfassen. Danach solltest du alle drei bis sechs Monate einen kurzen Check-up durchführen – besonders nach wichtigen Unternehmensereignissen wie einem Produktlaunch oder einer Pressekampagne. So siehst du, ob die neuen Informationen korrekt von den KI-Systemen verarbeitet wurden.
Klassische SEO hat dich auf Seite 1 von Google gebracht. Eine saubere Entitäten-Modellierung sorgt dafür, dass du in der Antwort von Google, ChatGPT oder Perplexity überhaupt erst als relevante Lösung erwähnt wirst. SEO war das Spiel um den Klick auf einen blauen Link. KI-Sichtbarkeit ist das Spiel um die Nennung in einer direkten, vertrauenswürdigen Antwort. Das eine ist eine Einladung, das andere eine direkte Empfehlung.
Ein Entitäten-Audit kann ernüchternd sein. Er kann dir zeigen, dass das Bild, das du sorgfältig von deiner Marke aufgebaut hast, von Maschinen völlig anders interpretiert wird. Aber er ist auch der mächtigste erste Schritt, den du machen kannst. Er gibt dir eine klare, datengestützte Landkarte der Probleme.
Die Frage ist nicht mehr, ob KI deine Marke interpretiert, sondern wie. Dieser Audit gibt dir die Chance, die Erzählung zu steuern, Lücken zu schließen und die Kontrolle über deine digitale Identität zurückzugewinnen. Erst wenn du weißt, wie die Maschine dich sieht, kannst du ihr beibringen, dich richtig zu verstehen.