Was ist Entity-Based SEO? Definition, Funktionsweise und Praxisbeispiele
Ein-Satz-Definition
Entity-Based SEO ist eine Suchmaschinenoptimierungsstrategie, die auf eindeutig identifizierbaren Objekten (Entitäten) und deren Beziehungen basiert, um die Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchsystemen wie Google AI Overview oder ChatGPT zu maximieren (Ahrefs, OMT).
Ausführliche Erklärung
Im Gegensatz zur klassischen Keyword-SEO, bei der einzelne Suchbegriffe im Mittelpunkt stehen, fokussiert Entity-Based SEO auf die Bedeutung und den Kontext von Entitäten – also Personen, Marken, Orte, Produkte oder abstrakte Konzepte. Suchmaschinen wie Google nutzen fortschrittliche Algorithmen (z.B. Knowledge Graph, BERT, MUM), um Entitäten zu erkennen, deren Attribute und Beziehungen zu analysieren und so Suchanfragen semantisch zu verstehen. Dadurch werden Inhalte nicht mehr nur nach Wortübereinstimmung, sondern nach ihrer Relevanz für bestimmte Entitäten bewertet.
Ein Beispiel: Sucht jemand nach „Apple“, entscheidet die Suchmaschine anhand des Kontexts, ob das Unternehmen oder die Frucht gemeint ist. Entity-Based SEO hilft, diese Unterscheidung durch strukturierte Daten (Schema.org), klare Kontextgebung und gezielte Verlinkungen zu ermöglichen (Search Engine Journal, StrategieVier).
Schlüsselkomponenten von Entity-Based SEO
- Entitäten-Identifikation: Eindeutige Benennung und Beschreibung von Personen, Marken, Produkten, Orten etc. im Content.
- Kontext & Beziehungen: Darstellung der Beziehungen zwischen Entitäten (z.B. „Tesla“ als Marke, „Elon Musk“ als CEO).
- Strukturierte Daten: Einsatz von Schema Markup, um Suchmaschinen maschinenlesbare Informationen zu liefern.
- Wissensgraphen: Aufbau und Pflege von semantischen Netzwerken, die Entitäten und deren Attribute verbinden.
- NLP & KI: Nutzung von Natural Language Processing und KI-Algorithmen zur besseren Erkennung und Gewichtung von Entitäten.
Praxisbeispiele & Anwendungen
- Marken- und Produktpräsenz in KI-Suchen: Unternehmen können durch gezielte Entity-Optimierung ihre Sichtbarkeit in Google AI Overview, ChatGPT oder Perplexity deutlich steigern. Beispielsweise erscheinen strukturierte Produktdaten oder FAQ-Antworten direkt als Knowledge Panel oder Featured Snippet.
- Content-Optimierung: Durch die Integration relevanter Entitäten und deren Beziehungen im Text, sowie die Nutzung von Schema.org, werden Inhalte für semantische Suchsysteme besser auffindbar.
- Monitoring & Optimierung mit Tools: Plattformen wie Geneo ermöglichen es, die Sichtbarkeit und das Sentiment von Marken-Entitäten in verschiedenen KI-Suchsystemen zu überwachen, FAQ-Vorschläge zu generieren und Schema-Empfehlungen zu erhalten – ein entscheidender Vorteil für moderne SEO-Teams.
Relevante Begriffe & weiterführende Links
- Knowledge Graph (Wissensgraph): Semantische Datenbank, die Entitäten und deren Beziehungen abbildet (Google Blog).
- Schema Markup: Strukturierte Daten zur Kennzeichnung von Entitäten und Attributen (Google Entwicklerdoku).
- Semantic Search: Suchsysteme, die auf Bedeutungs- und Kontextanalyse basieren.
- Named Entity Recognition (NER): Automatische Erkennung von Entitäten in Texten.
- E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness – Qualitätskriterien für Inhalte.
Visualisierungsideen
- Wissensgraph-Struktur: Darstellung von Entitäten als Knoten und deren Beziehungen als Linien (siehe Coverbild).
- Vergleichstabelle: Gegenüberstellung von Keyword-SEO und Entity-Based SEO (z.B. Fokus auf Wort vs. Fokus auf Bedeutung/Kontext).
- Praxis-Flow: Ablaufdiagramm von der Entitäten-Identifikation bis zur Sichtbarkeitsmessung in KI-Suchsystemen.
Tipp: Wer die Sichtbarkeit seiner Marke oder Produkte in KI-Suchsystemen gezielt steigern möchte, sollte Entity-Based SEO als festen Bestandteil der Digitalstrategie etablieren. Tools wie Geneo bieten hierfür praxisnahe Unterstützung.
