Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Multimodale Suche: Warum deine Marke lernen muss, in Bildern und Tönen zu denken 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 an den Moment, als ich dachte, ich hätte bei YouTube alles verstanden. Wir hatten ein Video für einen Kunden produziert – perfekter Titel, überzeugendes Thumbnail, alle relevanten Keywords in der Beschreibung. Die Aufrufzahlen waren gut, aber in der Google-Suche passierte: fast nichts.
Gleichzeitig tauchte ein Konkurrenzvideo, das auf den ersten Blick schlechter optimiert war, ständig als ‚Key Moment‘ und als direkte Antwort auf spezifische Fragen auf.
Der Konkurrent hatte nicht sein Video optimiert. Er hatte die Aussagen in seinem Video für Maschinen verständlich gemacht. Er hatte eine Video-Entität gebaut. In diesem Moment wurde mir klar: Wir optimieren immer noch für Klick-Logiken, während KI-Systeme längst begonnen haben, nach Wahrheiten zu suchen.
Dass YouTube nach Google die zweitgrößte Suchmaschine der Welt ist, wissen wir alle. Eine Studie von Wyzowl zeigt, dass 91 % der Konsumenten mehr Video-Content von Marken sehen wollen. Videos sind das bevorzugte Format, um zu lernen, zu entdecken und Kaufentscheidungen zu treffen.
Doch für eine KI wie den Google-Bot ist ein Video zunächst nur eine Datei mit einem Titel. Eine Blackbox. Die KI kann nicht „zuhören“ wie ein Mensch. Sie verlässt sich auf die Metadaten, die wir ihr geben: Titel, Beschreibung, Tags. Das ist, als würde man ein Buch nur anhand seines Umschlags beurteilen.
Google weiß das. Deshalb sehen wir immer häufiger Video-Ergebnisse, die nicht einfach nur auf den Anfang des Videos verlinken, sondern auf exakte Zeitpunkte – die sogenannten ‚Key Moments‘. Google versucht verzweifelt, den Inhalt der Blackbox zu verstehen, um präzisere Antworten liefern zu können.
Und genau hier liegt unsere Chance. Statt darauf zu warten, dass die KI unseren Inhalt irgendwie interpretiert, können wir ihr exakt sagen, was in unserem Video steckt. Wir verwandeln die Blackbox in ein offenes Buch.
Eine Video-Entität ist mehr als nur eine MP4-Datei, die auf YouTube hochgeladen wird. Sie ist ein Bündel verknüpfter Informationen, das dem System eine einzige, konsistente Wahrheit liefert.
Stell es dir so vor:
Wenn diese Elemente aufeinander abgestimmt sind, entsteht eine unmissverständliche, maschinenlesbare Einheit. Das System versteht nicht nur, worum es in deinem Video geht, sondern auch, welche spezifische Aussage bei Minute 3:14 die perfekte Antwort auf eine Nutzerfrage ist. Das ist der Kern von moderner KI-Sichtbarkeit.
Alles beginnt mit dem gesprochenen Wort. Ein vollständiges und fehlerfreies Transkript ist die unerlässliche Grundlage. KI-Tools können hier viel Arbeit abnehmen, aber eine manuelle Prüfung ist essenziell. Jeder Fehler, jeder Fülllaut, der im Transkript bleibt, ist ein falsches Signal an die Maschine.
Ein sauberes Transkript dient drei Zwecken:
Jetzt wird es spannend. Wir lesen das Transkript nicht wie einen Fließtext, sondern wie eine Ansammlung von Fakten und Konzepten. Wir identifizieren die Kern-Entitäten: Wer wird erwähnt? Welche Produkte, Technologien oder Theorien werden besprochen? An welchen Orten findet etwas statt?
Diese Entitäten sind die semantischen Ankerpunkte. Wenn ich in einem Video über „KI-Sichtbarkeit“ spreche und den Begriff „Knowledge Graph“ erwähne, dann ist „Knowledge Graph“ eine Entität. Indem ich sie im Text und in den Metadaten explizit markiere, sage ich der Maschine: „Achtung, an dieser Stelle geht es um dieses spezifische, definierte Konzept.“
Dieser Prozess ist ein zentraler Baustein einer durchdachten Entitäten-Architektur. Du legst fest, welche Konzepte für deine Marke wichtig sind und verknüpfst sie konsequent über alle Inhalte hinweg.
Niemand schaut sich ein 20-minütiges Video an, um eine 10-sekündige Antwort zu finden. Kapitel und Zeitstempel sind die Inhaltsverzeichnisse für Mensch und Maschine.
Dabei verknüpfst du die zuvor identifizierten Hauptthemen und Entitäten mit präzisen Zeitstempeln. Gib jedem Kapitel einen klaren, aussagekräftigen Titel, der die Kernfrage oder das Thema des Abschnitts zusammenfasst. So kann Google direkt zu dem Segment springen, das die relevanteste Information enthält.
Das ist der entscheidende technische Schritt. Schema.org ist das Vokabular, das wir nutzen, um mit Suchmaschinen zu sprechen. Ohne strukturierte Daten sind die vorherigen Schritte nur Hinweise. Mit strukturierten Daten werden sie zu unmissverständlichen Anweisungen.
Die wichtigsten Schema-Typen für Video-Entitäten sind:
Indem du diese Schemata verwendest, baust du eine logische Brücke. Du sagst Google nicht nur: „Hier ist ein Video über Thema X“, sondern: „Hier ist ein Video über Thema X, und wenn jemand nach Y fragt, ist die Antwort exakt bei Minute 2:45 im Clip mit dem Namen ‚Die Lösung für Y‘.“ Du hilfst der Maschine, einen Knowledge Graph aufzubauen, in dem dein Video ein wichtiger, kontextualisierter Knotenpunkt ist.
Wenn du diesen Prozess befolgst, veränderst du die Art, wie deine Inhalte wahrgenommen werden. Du konkurrierst nicht mehr um ein generisches Keyword-Ranking für dein ganzes Video. Du konkurrierst darum, die beste, präziseste und vertrauenswürdigste Antwort auf Tausende von potenziellen Detailfragen zu liefern.
Dein Video wird zur Quelle für:
Du baust E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) auf einer völlig neuen Ebene auf. Deine Expertise wird nicht nur behauptet, sie wird maschinell nachweisbar und auf den Punkt genau ausspielbar. Das ist die Zukunft der Sichtbarkeit: nicht gefunden werden, sondern die Antwort sein.
Idealerweise ja, aber beginne mit deinen wichtigsten, immergrünen Inhalten. Priorisiere Videos, die komplexe Themen erklären oder häufige Fragen beantworten. Das sind die Inhalte mit dem größten Potenzial, als direkte Antwort ausgespielt zu werden.
Für die Transkription gibt es Dienste wie Descript oder Trint. Das Entity Mapping ist anfangs ein manueller, strategischer Prozess. Für die Implementierung von Schema.org gibt es verschiedene Plugins für CMS-Systeme oder den Google Tag Manager. Das Wichtigste ist jedoch nicht das Tool, sondern das Verständnis der Architektur dahinter.
Es ist aufwendiger als das bloße Hochladen eines Videos, ja. Aber es ist eine Investition. Der Aufwand, eine Video-Entität sauber zu strukturieren, ist geringer als der Aufwand, fünf weitere Videos zu produzieren, die in der Masse untergehen. Du schaffst ein nachhaltiges Asset, dessen Wert mit der Intelligenz der KI-Systeme wächst.
YouTube-Tags sind breite, oft generische Kategorien. Sie helfen YouTube, dein Video grob einzuordnen. Eine Video-Entität mit Schema.org ist eine hochspezifische, strukturierte Landkarte deines Inhalts. Tags sagen der KI, worum es grob geht. Eine Entität sagt der KI, was exakt an welcher Stelle gesagt wird.
Die Prinzipien der Entitäten-Architektur sind universell. Du kannst sie auch auf Videos anwenden, die du auf deiner eigenen Website hostest. Das VideoObject-Schema ist plattformunabhängig und signalisiert jeder Suchmaschine, wie dein Videoinhalt strukturiert ist und welche Informationen er enthält.
Hör auf, einzelne Videos zu produzieren. Beginne damit, Wissens-Assets zu architekturieren. Jedes Video, das du erstellst, ist eine Chance, die Autorität deiner Marke zu einem bestimmten Thema zu festigen – nicht nur bei Menschen, sondern auch bei den Maschinen, die zunehmend als Gatekeeper für Informationen fungieren.
Der erste Schritt ist eine mentale Umstellung: Dein Video ist kein Endprodukt. Es ist ein Container für Fakten, Antworten und Entitäten, die darauf warten, strukturiert und vernetzt zu werden.