Entitäten SEO und Ihre Relevanz für die semantische Suche

Was sind Entitäten?

Eine Entität ist ein eigenständiges, identifizierbares Objekt oder Konzept, das in verschiedenen Bereichen verwendet wird.

In der Informatik bezieht sich eine Entität normalerweise auf eine Person, einen Ort oder eine Sache in einer Datenbank.

In der Philosophie und Ontologie bezieht sich der Begriff auf etwas, das existiert oder als Ganzes betrachtet wird.

In der Geschäftswelt werden Entitäten oft als Unternehmen, Organisationen oder Institutionen betrachtet. Wir nutzen Entitäten basiertes SEO in unseren Kundenprojekten und in diesem Artikel stellen wir die Stellhebel für dich vor.

Aufbau und Eigenschaften von Entitäten

Entitäten sind die grundlegenden Bausteine von Informationssystemen. Sie repräsentieren reale oder abstrakte Objekte. Sie können Personen, Orte, Dinge oder Ereignisse sein und werden durch ihre Eigenschaften, Beziehungen und Assoziationen, die sie eindeutig identifizieren und beschreiben.

Dabei können Attribute wie Name, Geburtsdatum, Adresse oder Telefonnummer einer Person gehören.

Die Eigenschaften dieser Entitäten sind in der Regel einzigartig und ermöglichen die Identifizierung und Unterscheidung von anderen Entitäten. Beziehungen zwischen den Entitäten ermöglichen die Darstellung komplexer Zusammenhänge.

Googles Weg zur semantischen Suchmaschine

Das Google Hummingbird Update wurde im September 2013 eingeführt und ist ein Algorithmus, der auf semantischer Suche basiert.

Der Google Algorithmus wurde entwickelt, um Suchanfragen besser zu verstehen und die Ergebnisse in der Suche auf inhaltlich äquivalente Anfragen abzustimmen.

Er nutzt die Definition einer Entität, um bedeutsame Inhalte präziser zu identifizieren. Das Update hat auch die Contextual Search und Conversational Search verbessert, die beide auf semantischen Beziehungen von Wörtern basieren.

Für Google spielen Entitäten  also eine große Rolle in der Verbesserung der SERPs (Suchergebnisseiten), da sie gut definiert und unterscheidbar sind.

Als Folge davon können die Suchsysteme von Google Suchanfragen immer besser interpretieren und die Intention des Benutzers (Suchintention) besser verstehen kann.

Alle nachfolgenden und bedeutenden Neuerungen wie Rankbrain, E-E-A-T, BERT oder MUM standen in direktem oder indirektem Zusammenhang mit der Weiterentwicklung von Google zu einer semantischen Suchmaschine.

Entitäten und ihre Relevanz für die Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Das Thema Entitäten spielt in der Welt der Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine große Rolle für das Ranken. Ein anerkannter Branchenexperte für semantische SEO bezeichnete Entitäten als Schlüsselelemente.

Entitäten in der SEO können Personen, Orte, Dinge oder Konzepte sein und werden von Suchmaschinen erkannt und klassifiziert.

Die Relevanz dieser Entitäten für SEO liegt darin, dass Suchmaschinen sie nutzen, um Nutzeranfragen besser zu verstehen und passende Suchergebnisse zu liefern.

Entitäten helfen Suchmaschinen, die Relevanz eines Website SEO Textes für einen Suchanfrage besser zu verstehen besser.

Indem SuchCrawler die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten analysieren, können sie den Kontext einer Suchanfrage besser verstehen und so genauere Ergebnisse liefern.

Zum Beispiel, wenn ein Benutzer nach dem Film „Terminator“ sucht, identifiziert die Suchmaschine die Entität „Terminator“ als einen Filmtitel und liefert entsprechende Ergebnisse in den Suchergebnissen. Entitäten sind auch wichtig für die Verbesserung der Suchraffinesse.

Durch die Verwendung von organisierten Daten können Website Betreiber Suchbots helfen, die Entitäten auf ihrer Website besser zu erkennen und zu verstehen.

Entitäten können für die lokale Suche von Bedeutung sein, da sie helfen, die Relevanz von Standorten in der Nähe des Benutzers zu identifizieren. Die Berücksichtigung und Optimierung von Entitäten ist essentiell für die Relevanz einer Webseite bezüglich einer Suchfrage.

Wie erkennt Google Entitäten?

Google erkennt Entitäten durch die Verknüpfung verschiedener Informationen und Datenquellen.

Es verwendet maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten, einschließlich Entitäten und die Kanten zwischen ihnen, zu erkennen.

Dies ermöglicht es Google, Informationen über bekannte Entitäten wie Personen, Orte und Unternehmen zu sammeln und zu kategorisieren. 

Google nutzt geordnete Daten, um Entitäten zu identifizieren. Nach der Kategorisierung werden sie im Knowledge Graph von Google gespeichert.

Wenn eine Webseite spezifische Informationen über eine Entität enthält, können Daten Tags verwendet werden, um diese Informationen für Google leichter zugänglich zu machen.

Dadurch kann Google die Informationen schneller und genauer erfassen. Werden Entitäten „nur“ im Content verwendet, dann ist die Relevanz von Entitäten zueinander nicht immer eindeutig für den Algorithmus.

Ein weiterer Weg, wie Google Entitäten erkennt, ist durch die Analyse von Benutzerinteraktionen und Suchanfragen.

Wenn viele Menschen nach einer bestimmten Entität suchen und auf bestimmte Webseiten zugreifen, kann Google daraus schließen, dass diese Entität relevant ist und somit identifiziert werden sollte. 

Google nutzt Informationen aus dem Knowledge Graphen

Zusätzlich nutzt Google auch eigene Informationen (Google Knowledge Graph), die es im Laufe der Zeit gesammelt hat, um Entitäten zu erkennen.

Zum Beispiel kann Google Informationen über bekannte Persönlichkeiten haben, die in verschiedenen Kontexten auftreten.

Indem es diese Informationen miteinander verknüpft, kann Google Verbindungen und Beziehungen zwischen ihnen erkennen und somit sind die Entitäten eindeutig identifizierbar. 

Die Erkennung von Entitäten ist für Google ein komplexer Prozess, der verschiedene Datenquellen, maschinelles Lernen und Benutzerinteraktionen umfasst.

Durch diese Techniken kann Google Entitäten effektiv identifizieren und wesentliche Informationen bereitstellen. 

Quelle: Hasso Plattner Institut

Wie ist das semantische Web aufgebaut und wie nutzt es Google um die Ergebnisse von Suchanfragen zu verbessern?

Das semantische Web ist so aufgebaut, dass es Informationen in einer zugeordneten und vernetzten Art und Weise organisiert.

Es basiert auf RDF (Resource Description Framework), das es ermöglicht, Daten und deren Beziehungen zueinander zu beschreiben.

Durch die Verwendung von Ontologien und Taxonomien werden Begriffe und deren Bedeutungen definiert, was es Computern und Suchmaschinen erleichtert, Informationen zu interpretieren und zu verknüpfen.

Google nutzt das datenbankbasierte Web, um die Ergebnisse von Suchanfragen zu verbessern, indem es bedeutsame und zusammenhängende Informationen präsentiert.

Durch die Verknüpfung von Daten und die Interpretation von Suchanfragen kann Google besser verstehen, wonach Benutzer suchen und ihnen genau die Informationen liefern, die sie benötigen.

Zum Beispiel kann Google durch das inhaltsbezogene Web verstehen, dass die Suche nach „Berliner“ sowohl das Gebäck als auch Einwohner der deutsche Hauptstadt bedeuten kann und passende Ergebnisse für beide Interpretationen liefern.

Durch die Anwendung von inhaltsbezogenen Web-Technologien wie strukturierten Daten, Wissensgraphen und ontologischen Definitionen kann Google die Relevanz und Qualität der Search Ergebnisse verbessern, indem es ein tieferes Verständnis für die Bedeutung von Informationen und deren Beziehungen zueinander entwickelt.

Letztendlich ermöglicht das semantische Web eine intelligentere und effizientere Suche im Internet, indem es Benutzern hilft, genau das zu finden, wonach sie suchen. 

Warum sind Entitäten so relevant für SEO und die Suchergebnisse?

Die Rolle von Enitäten für SEO (Entity SEO)

Entitäten sind in der semantsichen Suchmaschinenoptimierung (SEO) von großer Aussagekraft. Entitäten helfen Suchmaschinen wie Google, die Relevanz und den Kontext von Inhalten besser zu verstehen.

Durch die Verwendung von Entitäten können Internetsuchmaschinen die genauesten Ergebnisse mit ihren SERPs (Suchergebnisseiten) liefern.

Dies zeigt, wie entscheidend die Rolle von Entitäten in der Suchmaschinenoptimierung ist. Dieser Content wird dann im Ranking höher ausgespielt in den Suchergebnissen (SERPs).

Indem Entitäten in den Inhalten und Metadaten einer Webseite verwendet werden, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass die Relevanz der Webseite Suchanfragen steigt und angezeigt wird.

Da Google immer besser NLP (Natural Language Processing) unterstützt erhöht sich damit auch die Fähigkeit Beziehungen von Entitäten untereinander über die Sprache herzustellen.

Die Verwendung von Entitäten ermöglicht auch ein besseres Verständnis der Zusammenhänge zwischen verschiedenen Inhalten.

Informationsdienste können so eine Verknüpfung zwischen verschiedenen Entitäten herstellen und die Nutzererfahrung verbessern, indem sie gezielt verwandte Inhalte anzeigen.

Mit einer korrekten Kennzeichnung von Entitäten können Informationsdienste diese maschinell lesen. Dies erleichtert die Identifizierung und Zuordnung von Entitäten.

Wie optimiere ich meine Webseite auf Entitäten in den Suchergebnissen?

Die Optimierung einer Webseite auf Entitäten ist ein wichtiger Schritt, um die Sichtbarkeit und Relevanz der Website in den Suchmaschinenergebnissen zu verbessern.

Diese Schritte helfen deine Website für Entitäten zu optimieren:

• Verwende auf deinen Webseiten strukturierte Daten für die essentiellen Entitäten.
• Die semantische Suche berücksichtigt relevante Schlüsselbegriffe und Synonyme, um die Verbindung zwischen verschiedenen Entitäten herzustellen.
• Entitäten in Beziehung zueinander sind bei einem Konzept der Entitäten aus Texten besonders wichtig.
• Die Google NLP Demo bietet eine gute Hilfe für die Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten
• Eine interne Verlinkungsstrategie stellt Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten innerhalb der Website dar. Ankertexte sind sorgfältig zu wählen.
• Social Media Profile und Unternehmensverzeichnisse werden zu den Entitäten verlinkt, um deren Glaubwürdigkeit und Autorität zu stärken.
• Verlinke auf bezugnehmende Entitäten in Datenbanken. Google gleicht diese Informationen zu Entitäten entsprechend ab.

Quelle: Google NLP Demo

Optimierung von Entitäten über “SameAs” mit strukturierten Daten

Die Optimierung von Entitäten über „SameAs“ mit geordneten Daten ist eine essentielle Maßnahme um die semantische Suche im Zusammenhang mit einer Entität zu verbessern.

Eine Entität kann beispielsweise eine Person, ein Ort oder ein Produkt sein, die in einem Wissensgraphen repräsentiert wird.

Ein Wissensgraph (Knowledge-Graph) ist ein Netzwerk von Informationen, das die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten und deren Eigenschaften darstellt.

Keywords sollten so ausgewählt werden, dass sie mit einer Entity in Verbindung stehen und damit Ihre Auffindbarkeit verbessern. Entity SEO stellt eine Verbindung zwischen Keywords und der Entity her, welche im „SameAs“-Konzept verwendet wird. Strukturierte Daten zählen zur technischen SEO. 

Damit wird die Beziehung einer Entität mit einer anderen im Knowledge Graphen eindeutig identifiziert. Diese Verknüpfung ermöglicht es Google und anderen Informationsdiensten, die Informationen einer Entität besser zu verstehen und den Nutzern relevante Ergebnisse zu liefern.

Für ein Google Knowledge Panel spielen Entitäten eine wichtige Rolle

Ein bekanntes Beispiel für eine solche Verknüpfung ist das Google Knowledge Panel, das Informationen zu einer Entität wie z.B. einer berühmten Person oder einem Unternehmen bereitstellt.

Die Verwendung von systematisierten Daten ermöglicht es auch den Suchmaschinen Knowledge Panels für verschiedene Entitäten zu generieren, die eine Vielzahl von Informationen über diese Entitäten liefern.

Diese Daten können in Form von Schema.org-Tags in den Quellcode einer Website integriert werden, um den Informationsdiensten zusätzliche Kontextinformationen bereitzustellen.

Semantische Suchmaschinen arbeiten mit Entitäten Datenbanken

Der Google Knowledge Graph verwendet geordnete Daten, um Informationen von verschiedenen Quellen wie Wikipedia und Wikidata zu sammeln und präsentiert sie in einem ansprechenden Format. 

Wikidata ist eine gemeinschaftliche Datenbank, die als zentrale Ressource für geordnete Daten dient und von einer breiten Nutzergemeinschaft gepflegt wird.

Eine eindeutige Identifikation einer Entität ist entscheidend, um zu verhindern, dass Informationen verwechselt oder falsch interpretiert werden.

Mit geordneten Daten können Informationen zu einer Entität in Kategorien organisiert werden, die es Suchmaschinen ermöglichen, die Merkmale und Beziehungen einer Entität besser zu verstehen. 

Keywords oder Entitäten: Worin liegt der Unterschied?

Keywords und Entitäten sind zwei wichtige Begriffe im Bereich der professionellen Suchmaschinenoptimierung  und des Suchmaschinenmarketings.

Obwohl sie beide dazu dienen, die Sichtbarkeit einer Website in den Suchmaschinenergebnissen zu verbessern, gibt es dennoch einige wesentliche Unterschiede zwischen ihnen.

Ein Hauptunterschied liegt in der Art und Weise, wie sie definiert und verwendet werden.

Entitäten sind eindeutig identifizierbar, was ihre Anwendung in verschiedenen Domänen erleichtert.

Keywords werden meist als einzelne Wörter oder kurze Phrasen betrachtet, die das Thema oder den Inhalt einer Website oder eines Artikels beschreiben. Sie werden verwendet, um die Relevanz und den Kontext einer Seite für bestimmte Suchanfragen zu bestimmen.

Entitäten hingegen sind spezifische Objekte, Orte oder Personen, die in einem Suchergebnis identifiziert werden können.

Sie sind konkrete Elemente mit klaren Merkmalen und Eigenschaften. Entitäten ermöglichen es den Suchmaschinen, eine tiefere semantische Analyse des Inhalts einer Seite durchzuführen und den Sinngehalt hinter den Informationen zu erfassen.

Ein weiterer Unterschied liegt in ihrer Verwendung in der Suchmaschinenoptimierung. Während Keywords oft dazu dienen, die Meta-Tags und den Textinhalt einer Seite zu optimieren, werden Entitäten häufig verwendet, um strukturierte Daten und Rich Snippets zu erstellen, die den Suchmaschinen helfen, den Inhalt besser zu verstehen und ansprechendere Suchergebnisse zu generieren.

In der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) beziehen sich Keywords und Entitäten auf verschiedene Konzepte. Hier sind die Unterschiede zwischen Keywords und Entitäten in Form einer Tabelle:

Für eine bessere Übersicht haben wir die Merkmale von Keywords und Entitäten in der untenstehenden Tabelle zusammengefasst.

Bitte beachte, dass diese Begriffe in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Bedeutungen haben können, und ihre Verwendung kann je nach spezifischem Anwendungsfall variieren. In manchen Fällen werden sie sogar synonym verwendet, abhängig von der jeweiligen Terminologie in der NLP-Forschung oder Anwendung.

Unterschied zwischen benannten Entitäten und Konzepten

Die Unterschiede verdeutlichen, wie benannte Entitäten sich auf konkrete und klar identifizierbare Elemente beziehen, während Konzepte eher abstrakte, allgemeine Ideen oder Themen darstellen.

In vielen NLP-Anwendungen arbeiten Entitäten und Konzepte jedoch oft zusammen, um ein umfassenderes Verständnis von Texten zu ermöglichen.

Nützliche Links und Ressourcen: