Vom CEO zur Author-Entity: Wie die Verknüpfung von Personen die Marken-Glaubwürdigkeit für KI zementiert

Ich erinnere mich an ein Projekt, das mich fast zur Verzweiflung getrieben hätte. Wir hatten eine perfekte Content-Architektur, brillante Artikel, alles technisch sauber. Bei Google rankten wir solide. Aber in KI-Antworten – bei ChatGPT, Perplexity und Co. – existierte die Marke einfach nicht. Sie wurde nie zitiert, nie als Quelle genannt. Es war, als wäre sie ein Geist im System.

Das Problem war nicht der Content, sondern dass ihm eine glaubwürdige Stimme fehlte. Er wurde von einer gesichtslosen ‚Marke‘ veröffentlicht. KI-Systeme lesen aber keine Markenlogos, sie lesen Vertrauen. Und Vertrauen ist an Menschen gebunden.

In dem Moment, als wir anfingen, die führenden Köpfe des Unternehmens – den CEO, die Chef-Entwickler, die Produktmanager – als digitale Autoritäten aufzubauen und technisch mit der Marke zu verknüpfen, änderte sich alles. Die Marke bekam ein Gesicht. Und für die KI wurde sie plötzlich real.

Warum deine Marke ohne menschliche Experten für KI unsichtbar ist

Früher reichte es, guten Content unter einem Markennamen zu veröffentlichen; SEO war ein Spiel um Keywords und Backlinks. Doch diese Zeiten sind vorbei. Heute leben wir in einer Welt der Empfehlungsmaschinen, die eine entscheidende Frage stellen: ‚Warum sollte ich dir glauben?‘

Eine anonyme Marke ist eine Behauptung. Eine Marke, hinter der nachweisbare Experten stehen, ist ein Fakt. Das ist der Kern von E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). KI-Systeme suchen nicht nach Keywords, sie suchen nach Signalen für Glaubwürdigkeit. Und das stärkste Signal ist ein Mensch mit nachweisbarer Expertise.

Laut den Google Quality Rater Guidelines – dem Handbuch für Googles menschliche Tester – ist die Reputation des Autors ein entscheidender Faktor für die Qualitätsbewertung einer Seite. Wenn der Autor unbekannt ist oder keine Expertise im Thema hat, wird der Inhalt als weniger vertrauenswürdig eingestuft. Genau dieses Prinzip übernehmen nun auch Sprachmodelle. Sie bevorzugen Quellen, die von anerkannten Experten stammen, weil das Risiko von Falschinformationen geringer ist.

Die technische Brücke: Wie du Mensch und Marke für Maschinen verbindest

Die gute Nachricht ist: Du kannst Maschinen gezielt mitteilen, welche Experten hinter deiner Marke stehen. Das Werkzeug dafür heißt Schema.org – eine Art universelle Sprache, die Suchmaschinen und KIs verstehen.

Das Konzept dahinter ist einfach: Wir definieren zwei getrennte, aber miteinander verbundene Wissenseinheiten, sogenannte Entitäten:

1. Die Organisation (Organization): Deine Firma, deine Marke.
2. Die Person (Person): Dein CEO, dein Experte, der Autor des Inhalts.

Das Ziel ist, eine unmissverständliche, maschinenlesbare Verbindung zwischen diesen beiden herzustellen. Du sagst der KI im Grunde: ‚Diese Person, ein anerkannter Experte auf Gebiet X, arbeitet für diese Organisation und bürgt mit ihrem Namen für die Qualität dieser Inhalte.‘

Diese Verknüpfung macht aus abstrakter Autorität ein konkretes Datensignal.

Ein entscheidendes Puzzleteil in diesem System ist die Eigenschaft ’sameAs‘. Hier verlinkst du auf die offiziellen Profile deines Experten – sein LinkedIn-Profil, seinen Twitter-Account, seine Autorenseite auf einem Fachportal oder seine persönliche Webseite. Damit schaffst du ein digitales Netz aus Bestätigungen, das seine Identität und Expertise über verschiedene Plattformen hinweg zementiert. Es ist der digitale Reisepass der Entität.

So sieht die Verbindung im Code aus (und es ist einfacher, als du denkst)

Um diese Verbindung herzustellen, nutzt du ein kleines Stück Code im JSON-LD-Format, das du im head-Bereich deiner Webseite platzierst. Es ist wie ein verstecktes Etikett, das nur für Maschinen sichtbar ist.

Ein vereinfachtes Beispiel, wie eine Article-Seite den Autor (Person) mit dem Publisher (Organization) verknüpft, zeigt die wichtigsten Elemente.

Was passiert hier?

• ‚author‘: Wir deklarieren eine Person als Autor.
• ’name‘: Der Name des Experten.
• ‚jobTitle‘: Seine Position, die seine Expertise unterstreicht.
• ‚worksFor‘: Hier passiert die Magie. Wir verknüpfen die Person direkt mit der Organization-Entität deiner Marke.
• ’sameAs‘: Wir liefern den Beweis, dass diese Person auch außerhalb deiner Webseite existiert und anerkannt ist (z. B. auf LinkedIn).

Damit baust du nicht nur eine Webseite. Du baust eine semantische Architektur, in der die Glaubwürdigkeit deiner Experten direkt auf deine Marke abstrahlt. Ein Google-Patent zu sogenannten ‚Author Vectors‘ bestätigt diesen Ansatz: Das System kann Autoren identifizieren und ihre thematische Expertise über das gesamte Web hinweg bewerten. Je stärker der Author Vector eines Experten, desto mehr Gewicht bekommt der von ihm veröffentlichte Inhalt.

Deine Experten sind dein größter Hebel für KI-Sichtbarkeit

Die Konsequenz ist radikal: Marketingabteilungen müssen aufhören, nur in Content zu denken, und anfangen, in Personen zu investieren. Jeder Fachexperte in deinem Unternehmen ist ein potenzieller Vertrauensanker für KI-Systeme.

Deine Strategie sollte also sein:

1. Identifiziere die Köpfe: Wer sind die echten Experten in deinem Unternehmen?
2. Baue ihre digitale Identität auf: Sorge dafür, dass sie auf relevanten Plattformen (LinkedIn, Fachmedien, Konferenzen) sichtbar sind.
3. Verknüpfe sie technisch: Nutze Schema.org, um jede Publikation, jede Aussage und jeden Inhalt eindeutig mit dem richtigen Experten und deiner Marke zu verbinden.

Wenn du das tust, passiert etwas Faszinierendes: Du optimierst nicht mehr für einen Algorithmus. Du baust eine digitale Reputation auf, die von jedem KI-System verstanden wird – heute und in Zukunft.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was genau ist eine Entität?

Eine Entität ist einfach ausgedrückt ein eindeutig identifizierbares Konzept oder Objekt – eine Person, ein Ort, ein Unternehmen, ein Produkt. Maschinen nutzen Entitäten, um die Welt zu verstehen und Beziehungen zwischen Dingen herzustellen, anstatt nur auf lose Keywords zu schauen.

Gilt das nur für den CEO oder für jeden Mitarbeiter?

Es gilt für jeden Mitarbeiter, der als Experte für ein bestimmtes Thema auftreten kann und soll. Das kann der leitende Ingenieur für technische Artikel sein, der Produktmanager für Produkt-Updates oder der Vertriebsleiter für Marktanalysen. Je spezifischer die Expertise, desto stärker das Signal.

Muss ich programmieren können, um Schema-Markup zu implementieren?

Nicht unbedingt. Viele moderne CMS (wie WordPress) haben Plugins (wie Yoast SEO oder Rank Math), die einen Großteil dieser Arbeit automatisieren. Es ist jedoch entscheidend, das Konzept dahinter zu verstehen, um die richtigen Daten einzutragen und die Verknüpfungen korrekt herzustellen.

Was sind die wichtigsten Eigenschaften im Person-Schema?

Neben ’name‘ und ‚jobTitle‘ sind ‚worksFor‘ (die Verknüpfung zur Organisation) und ’sameAs‘ (Links zu externen Profilen wie LinkedIn) die absolut wichtigsten. Auch ‚knowsAbout‘ (um Themengebiete der Expertise zu definieren) und ‚alumniOf‘ (um die Ausbildungshistorie zu zeigen) können die Autorität weiter stärken.

Wie hilft mir das konkret bei ChatGPT oder Perplexity?

Diese KI-Modelle durchsuchen das Web nach verlässlichen Informationen, um ihre Antworten zu generieren. Wenn sie auf deine Inhalte stoßen und erkennen, dass diese von einer verifizierten, glaubwürdigen Person stammen, die für eine etablierte Organisation arbeitet, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie deine Inhalte als Quelle zitieren und in ihre Antworten einfließen lassen. Du wirst von einer anonymen Webseite zu einer zitationswürdigen Quelle.

Der Wandel ist klar: Eine Marke ohne verknüpfte Experten ist für eine KI nur eine Behauptung. Eine Marke mit verknüpften Experten ist eine beweisbare Tatsache. Hör auf, Content zu produzieren. Fang an, die Reputation deiner Leute als Fundament deiner gesamten digitalen Architektur zu bauen.