Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Deine Expertise ist wertlos – solange Maschinen sie nicht verstehen 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.
Ich erinnere mich noch gut an den Moment, als ich meine ‚Über mich‘-Seite optimierte. Penibel listete ich meinen Uni-Abschluss, meine Zertifikate und wichtige Karrierestationen auf. Das sah gut aus, fühlte sich richtig an und sollte jedem Besucher – und auch Google – meine Kompetenz signalisieren.
Doch ein paar Jahre später musste ich feststellen: Für die KI-Systeme, die heute das Web dominieren, war das alles nur eine bedeutungslose Zeichenkette. Ein digitales Rauschen.
Dein Doktortitel in Marketing? Für eine Maschine ist das nur ein Wort unter vielen. Deine Zertifizierung als Projektmanager? Eine bloße Aneinanderreihung von Buchstaben. Wir schmücken unsere digitalen Profile mit Qualifikationen, die in der realen Welt Türen öffnen, in der maschinellen aber völlig ignoriert werden. Wir behaupten Expertise, statt sie technisch zu beweisen. Und das ist in der Ära der Empfehlungsmaschinen ein fataler Fehler.
Wenn du auf deine Website schreibst ‚Absolvent der Universität München‘, versteht ein Mensch sofort den Kontext. Er erkennt eine renommierte Institution und stellt sofort die Verbindung zu dir als Person her. Eine Maschine sieht das nicht. Für sie ist ‚Universität München‘ nur Text, der zufällig neben deinem Namen steht. Es gibt keine logische, verifizierbare Verbindung.
Google und andere KI-Systeme bauen ihr Verständnis der Welt auf sogenannten Knowledge Graphs auf. Das sind riesige Netzwerke aus Entitäten (Personen, Orte, Organisationen, Konzepte) und den Beziehungen zwischen ihnen. Eine reine Text-Bio schafft keine solche Beziehung. Sie ist eine Sackgasse für jede Maschine, die versucht, deine Autorität zu validieren.
Genau hier liegt die Krux: Google verlangt in seinen Quality Rater Guidelines nach E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust). Aber wie soll eine Maschine deine Expertise bewerten, wenn sie deine Qualifikationen nicht als Fakten erkennen kann?
Die linke Seite ist eine Behauptung. Die rechte Seite ist ein maschinenlesbarer Beweis. Du hörst auf, nur Text zu sein, und wirst zu einer vernetzten als Entität mit nachweisbaren Eigenschaften.
Um unsere Qualifikationen aus dem Text-Gefängnis zu befreien, müssen wir sie in einer Sprache formulieren, die Maschinen verstehen: strukturierte Daten über Schema.org. Der Schlüssel dazu sind zwei spezifische Eigenschaften, die akademische und berufliche Nachweise in deinem digitalen Profil verankern: alumniOf und hasCredential.
Sie sind Teil des Person-Schemas, das die grundlegenden Informationen über dich als Autor oder Experte definiert. Schauen wir uns das genauer an.
Die Eigenschaft alumniOf ist bestechend einfach und dabei unglaublich wirkungsvoll. Sie stellt eine direkte, unmissverständliche Beziehung zwischen dir (der Person-Entität) und einer Bildungseinrichtung (der EducationalOrganization-Entität) her.
Anstatt nur zu schreiben, dass du an der Humboldt-Universität studiert hast, sagst du der Maschine: ‚Meine Entität ist ein Alumnus der Entität ‘Humboldt-Universität zu Berlin’.‘
Damit passiert etwas Magisches: Deine persönliche Autorität wird mit der etablierten Autorität der Universität verknüpft. Du leihst dir quasi das Vertrauen und die Relevanz einer bekannten Institution und verankerst diese Verbindung in Googles Knowledge Graph. Deine Bio ist nicht mehr nur eine Geschichte, die du erzählst, sondern ein Datenpunkt, den die Maschine überprüfen kann.
Während alumniOf das ‚Wo‘ klärt, kümmert sich hasCredential um das ‚Was‘. Mit dieser Eigenschaft kannst du spezifische Abschlüsse, Zertifikate, Lizenzen oder Auszeichnungen als verifizierbare Nachweise hinterlegen.
Hier kannst du ins Detail gehen:
Ein ‚M.Sc. in Informatik‘ im Fließtext ist eine vage Angabe. Ein hasCredential-Eintrag für einen ‚Master of Science‘, verliehen von der ‚Technischen Universität München‘, ist ein harter, maschinenlesbarer Fakt. Jeder dieser Fakten stärkt deinen Author-Graph und macht dich für KI-Systeme zu einer glaubwürdigeren Informationsquelle.
Das klingt jetzt vielleicht technisch, aber die Umsetzung ist logisch und unkompliziert. Du fügst einfach einen JSON-LD-Skriptblock in den head-Bereich deiner Seite ein (oder lässt es von deinem CMS oder einem Plugin erledigen).
Hier ist ein konkretes Beispiel, wie das für eine fiktive Person aussehen könnte:
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Person", "name": "Dr. Anna Muster", "url": "https://www.deine-domain.de/ueber-mich", "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/in/annamuster/", "https://twitter.com/annamuster" ], "alumniOf": { "@type": "CollegeOrUniversity", "name": "Universität Heidelberg", "sameAs": "https://de.wikipedia.org/wiki/Ruprecht-Karls-Universität_Heidelberg" }, "hasCredential": [ { "@type": "EducationalOccupationalCredential", "credentialCategory": "doctorate", "name": "Dr. rer. nat. in Physik", "awardedBy": { "@type": "CollegeOrUniversity", "name": "Universität Heidelberg" } }, { "@type": "EducationalOccupationalCredential", "credentialCategory": "certification", "name": "Certified AI Ethics Professional", "awardedBy": { "@type": "Organization", "name": "Institute for Ethical AI" } } ]}Mit diesem kleinen Code-Block hast du mehr für deine maschinelle Autorität getan als mit tausend Worten in deiner Bio. Du hast Behauptungen in Fakten verwandelt.
alumniOf beschreibt eine formale, vergangene Beziehung zu einer Bildungseinrichtung (du warst dort eingeschrieben). knowsAbout ist viel breiter und beschreibt, über welche Themen oder Konzepte eine Person Wissen besitzt. Du kannst knowsAbout für deine Fachgebiete nutzen, während alumniOf deine akademische Herkunft belegt.
Ja, das ist extrem hilfreich. Eine offizielle Webseite oder ein Wikipedia-Eintrag (sameAs-Link) hilft Maschinen, die Organisation eindeutig als bekannte Entität zu identifizieren. Das verleiht der Verknüpfung viel mehr Gewicht. Für die meisten etablierten Hochschulen ist das aber Standard.
Idealerweise in den head-Bereich deiner ‚Über mich‘-Seite oder deiner Autorenseite. Wenn du ein CMS wie WordPress nutzt, gibt es Plugins (z. B. Rank Math, Yoast SEO), die dir erlauben, Schema-Markup hinzuzufügen, oft sogar mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.
Ja, absolut! Dafür ist hasCredential perfekt. Nutze credentialCategory mit dem Wert certification, um berufliche Zertifikate klar von akademischen Graden (degree, doctorate etc.) abzugrenzen.
Nein. JSON-LD ist für Maschinen gedacht und für den menschlichen Besucher auf der Seite nicht sichtbar. Es ist eine reine Informationsschicht für Suchmaschinen, Sprachassistenten und andere KI-Systeme.
Wir müssen aufhören, Content nur für menschliche Augen zu schreiben. Die wichtigsten Gatekeeper zu Informationen sind heute Maschinen. Und diese Maschinen sind misstrauisch gegenüber reinen Behauptungen. Sie suchen nach strukturierter, verifizierbarer Wahrheit.
Eine Text-Bio auf deiner ‚Über mich‘-Seite ist eine Behauptung. Ein sauber implementiertes Schema mit alumniOf und hasCredential ist ein Beweis. Es ist der Unterschied zwischen ‚Ich sage, ich bin Experte‘ und ‚Hier sind die maschinenlesbaren Datenpunkte, die meine Expertise untermauern‘.
In einer Welt, in der KI über deine Sichtbarkeit entscheidet, gewinnt nicht der, der am lautesten schreit, sondern der, dessen Fakten am klarsten strukturiert sind. Fang an, deine Qualifikationen nicht nur aufzuzählen, sondern sie technisch zu verankern.