Ich saß vor dem Report und konnte es nicht fassen. Unser Kunde „Pulsar Dynamics“, ein aufstrebendes Robotik-Startup aus Hamburg, wurde von ChatGPT und Perplexity konsequent mit einem gleichnamigen, aber längst vergessenen Videospielentwickler aus den 90ern in Verbindung gebracht. Während in Googles Top-Ergebnissen alles perfekt war, waren wir in den neuen KI-Systemen praktisch unsichtbar – oder schlimmer noch: Wir waren jemand anderes.
Dieser Moment war eine Offenbarung. Alle unsere klassischen SEO-Metriken waren grün, aber wir verloren den wichtigsten Kampf: den um die eindeutige digitale Identität. Wenn eine KI nicht weiß, wer du wirklich bist, existierst du in der Welt der Empfehlungen und Antworten nicht mehr.
Das ist kein Nischenproblem, sondern die neue Realität für unzählige Unternehmen, deren Markennamen nicht so einzigartig sind wie „Google“ oder „Zalando“. Wenn du „Phoenix Beratung“ heißt, konkurrierst du mit Dutzenden anderen Firmen um die gleiche semantische Schublade im Gehirn der KI.
Warum Maschinen Marken verwechseln (und Keywords egal sind)
Um das Problem zu lösen, müssen wir verstehen, wie KI-Systeme „denken“. Sie lesen keine Webseiten, sie interpretieren Datenpunkte. Jeder dieser Datenpunkte ist eine Entität: ein einzigartiges Konzept wie eine Person, ein Ort oder eben ein Unternehmen.
Das Problem: Wenn zwei Entitäten den gleichen Namen haben (z. B. „Apple“ die Firma und „Apple“ die Frucht), spricht man von Ambiguität. Die KI muss aus dem Kontext schließen, welche Entität gemeint ist.
Eine Studie der Brown University hat gezeigt, dass die Fähigkeit von Modellen wie GPT-4, Mehrdeutigkeiten aufzulösen, direkt von der Qualität des umgebenden Kontexts abhängt. Fehlt dieser Kontext oder ist er widersprüchlich, rät die Maschine – und greift meist zu der Entität, die im gesamten Datennetzwerk (dem Knowledge Graph) die stärkeren und klareren Signale hat.
Deine Marke wird also nicht ignoriert, weil deine Keywords schlecht sind. Sie wird ignoriert, weil eine andere Entität mit demselben Namen eine klarere, lautere und vertrauenswürdigere Geschichte erzählt. Deine mühsam aufgebaute KI-Sichtbarkeit wird von einem „semantischen Zwilling“ gekapert.
Mein 3-Säulen-Framework für eine unmissverständliche Marken-Identität
Aus diesem Frust heraus habe ich ein Framework entwickelt, das Maschinen beibringt, die richtige Zuordnung zu treffen. Es ist kein einmaliger Trick, sondern ein systematischer Prozess, um die digitale Identität einer Marke zu schärfen und sie für KI-Systeme unmissverständlich zu machen.
Säule 1: Kontextuelle Dominanz aufbauen
Das einfachste und zugleich mächtigste Prinzip ist die Ko-Okkurrenz – also welche Wörter systematisch in der Nähe deines Markennamens auftauchen. Die KI lernt durch Muster. Wenn „Pulsar Dynamics“ immer nur isoliert erwähnt wird, bleibt der Name mehrdeutig.
Unsere Strategie war, den Namen niemals allein stehen zu lassen. Wir sorgten dafür, dass er auf der eigenen Website, in Pressemitteilungen, Gastbeiträgen und Social-Media-Profilen immer von eindeutigen Begriffen begleitet wurde:
- Pulsar Dynamics, das Robotik-Startup …
- … von Pulsar Dynamics aus Hamburg.
- Pulsar Dynamics, gegründet von Dr. Elena Schmidt …
Damit füttern wir die Maschine mit entscheidenden Kontextsignalen. Sie lernt: Immer wenn diese Wörter zusammen auftauchen, ist nicht das Videospiel gemeint, sondern das Technologie-Unternehmen. Das ist angewandte Verhaltenspsychologie für Algorithmen.
Säule 2: Strukturierte Daten als Muttersprache der KI
Wenn kontextuelle Signale die Umgangssprache sind, dann sind strukturierte Daten die offizielle, notariell beglaubigte Urkunde deiner Identität. Mit Schema.org, dem Vokabular für strukturierte Daten, gibst du der Maschine deinen „digitalen Reisepass“.
Der wichtigste Hebel hierfür ist die sameAs-Eigenschaft. Mit ihr kannst du deine Webseite mit autoritativen, externen Datenpunkten verknüpfen, die bereits als eindeutige Entitäten existieren. Das sind zum Beispiel:
- Dein Wikidata-Eintrag
- Dein Wikipedia-Artikel (falls vorhanden)
- Dein LinkedIn-Unternehmensprofil
- Dein Crunchbase-Profil
- Relevante Handelsregister- oder Firmendatenbanken
Indem du diese Profile verknüpfst, sagst du der KI: „Hey, all diese glaubwürdigen Quellen reden über mich. Ich bin die Entität, die mit diesen eindeutigen URLs verbunden ist.“
Das Ziel ist es, von Systemen wie Google eine einzigartige Maschinen-ID (MID) zu erhalten. Diese ID ist der Beweis, dass deine Marke als eigenständiges, klares Konzept im globalen Wissensnetzwerk anerkannt ist.
Säule 3: Den eigenen Knowledge Graph spinnen
Disambiguierung ist kein einmaliges Projekt, sondern der Aufbau eines Beziehungsgeflechts. Jede Verbindung, die du schaffst, stärkt deine Kern-Entität und macht sie widerstandsfähiger gegen Verwechslungen.
Denk nicht in einzelnen Seiten, sondern in verbundenen Knotenpunkten. Deine Unternehmens-Entität („Pulsar Dynamics“) muss aktiv mit anderen Entitäten verknüpft werden:
- Gründer & Mitarbeiter: Verlinke auf die Profile deiner Schlüsselpersonen (z. B. Dr. Elena Schmidt).
- Produkte & Dienstleistungen: Jedes deiner Produkte sollte eine eigene Entität sein, die auf das Unternehmen zurückverweist.
- Standorte: Verbinde dein Unternehmen mit seiner geografischen Entität (Hamburg).
- Partner & Auszeichnungen: Erwähne und verlinke Organisationen, mit denen du zusammenarbeitest oder von denen du ausgezeichnet wurdest.
Mit jeder dieser Verbindungen spannst du ein Netz, das deine Identität festigt. Du beginnst damit, deinen eigenen Knowledge Graph aufzubauen, der deine Geschichte für Maschinen kohärent und logisch erzählt.
Bei „Pulsar Dynamics“ haben wir genau dieses Framework umgesetzt. Nach rund drei Monaten systematischer Arbeit war die Verwechslung verschwunden. Die Antworten von ChatGPT bezogen sich klar auf das Robotik-Startup, nannten den Standort Hamburg und erwähnten sogar die Gründerin. Wir hatten der KI nicht nur gesagt, wer wir sind – wir hatten es ihr bewiesen.
Häufige Fragen (FAQ)
Was ist der Unterschied zwischen einer Entität und einem Keyword?
Ein Keyword ist ein Suchbegriff, eine Zeichenkette (z. B. „Roboter kaufen“). Eine Entität ist das Konzept dahinter – das einzigartige, greifbare „Ding“ in der Welt (z. B. das spezifische Unternehmen „Pulsar Dynamics“, das Roboter herstellt). KI-Systeme suchen nicht mehr nach Keywords, sie suchen nach Antworten, die auf Entitäten basieren.
Brauche ich einen Wikipedia-Eintrag, um eine eindeutige Entität zu sein?
Nein, aber er hilft enorm, da Wikipedia eine der höchsten Autoritäten für die Definition von Entitäten ist. Ein viel einfacher zu erreichendes und fast ebenso starkes Signal ist ein Eintrag in Wikidata. Wikidata ist die strukturierte Datenbank hinter Wikipedia und für Unternehmen viel zugänglicher.
Wie lange dauert es, bis KI-Systeme die Änderungen erkennen?
Das hängt von der Crawling-Frequenz und der Autorität deiner Signale ab. Kleinere Änderungen können innerhalb von Wochen sichtbar werden. Eine tiefgreifende Disambiguierung, die auf den Aufbau von Autorität setzt, ist ein Prozess von 2–6 Monaten. Es ist ein Marathon, kein Sprint.
Kann ich das selbst machen oder brauche ich einen Entwickler?
Den Aufbau von kontextuellen Signalen (Säule 1) kann jeder Marketer umsetzen. Für die Implementierung von strukturierten Daten (Säule 2) ist in der Regel technisches Wissen oder die Hilfe eines Entwicklers erforderlich, auch wenn viele CMS-Plugins hierbei unterstützen.
Fazit: Sprich die Sprache der Maschine, bevor es ein anderer tut
Entitäten-Disambiguierung ist keine technische Spielerei. Sie ist die Grundvoraussetzung für Markensichtbarkeit im Zeitalter der Empfehlungsmaschinen. Es geht darum, der KI eine klare, unmissverständliche und durch externe Signale belegte Geschichte über deine Marke zu erzählen.
Wenn du nicht aktiv definierst, wer du bist, wird die Maschine raten. Und wenn sie rät, greift sie auf die dominanteste Entität mit deinem Namen zurück. In der Welt der KI ist es nicht schlimm, nicht auf Platz 1 zu sein. Am schlimmsten ist es, jemand anderes zu sein.