Die neue Strategie für die KI-Suche? Strukturieren Sie Ihre Markendaten in einem Knowledge Graph

Da immer mehr Kund*innen auf KI-Plattformen suchen, müssen Marken ihre Strategien anpassen, damit sie sichtbar werden. Schließlich funktionieren KI-gesteuerte Suchanbieter (wie Gemini, ChatGPT, Meta AI und andere KI-Modelle) nicht wie die alten Bots von Google. Mit KI entfällt das Crawlen von Websites und die Suche nach Schlüsselwörtern auf indizierten Seiten.

Vielmehr greift die KI-Suche auf eine Vielzahl von Quellen zurück und liefert schnelle, fundierte und dialogorientierte Antworten auf Fragen und Kund*innen vertrauen dem, was die KI-Suche als Ergebnis liefert.

Da das „traditionelle“ Suchvolumen abnimmt und die KI-Suche sich beschleunigt, müssen Marken ihre lokalen SEO- und Content-Strategien neu konzipieren, um sie mit einer KI-freundlichen Datenstrategie in Einklang zu bringen. Das ist entscheidend, um sichtbar zu bleiben und Kund*innen über KI-Plattformen zu erreichen.

Herkömmliche Suchmaschinen gingen wie Bibliothekare vor. Wenn Kund*innen nach Informationen fragten, „besuchte“ (crawlte) die Suchmaschine jede „Bibliotheksfiliale“ (digitaler Eintrag). Sie durchsuchte algorithmisch geordnete „Regale und Bücher“ (Datensätze) auf der Suche nach Stichwortübereinstimmungen. Dann lieferte sie „Auszüge oder Snippets“ (SERPs). Wenn die Informationen Ihrer Marke jedoch uneinheitlich waren (wie beispielsweise nicht übereinstimmende Öffnungszeiten), hatten Suchmaschinen Schwierigkeiten bei der Bereitstellung präziser Antworten.

KI funktioniert weniger wie ein Bibliothekar und mehr wie ein Gehirn. KI-gesteuerte Suchsysteme basieren auf strukturierten Daten, um Inhalte zu verstehen und zu bewerten. Anstatt eine Handvoll indexierter Webseiten anzuzeigen, die möglicherweise die von den Kund*innen gesuchten Informationen enthalten, aber nicht müssen, greifen KI-Modelle gleichzeitig auf Milliarden von Datenpunkten aus einer gut strukturierten Quelle zurück, in der alles miteinander verknüpft ist.

KI priorisiert, was sie lesen, verstehen und worauf sie vertrauen kann.

Deshalb sind strukturierte Daten, die in Tools wie Knowledge Graphs gespeichert sind, unerlässlich, um in KI-gesteuerten Suchergebnissen aufzutauchen.

Ein Knowledge Graph organisiert Informationen in einem strukturierten, vernetzten Format, das Suchmaschinen und KI-/LLM-Modelle schnell analysieren und verstehen können. Er speichert nicht nur Daten – er verknüpft sie.

Als einzige zuverlässige Informationsquelle für Ihre Marke verbindet ein Knowledge Graph alle darin enthaltenen Daten und erstellt ein vollständiges Bild, auf das die KI zurückgreifen kann.

Mit diesem umfassenden Bild kann die KI dann die Daten finden und priorisieren, denen sie vertraut. Anschließend kann sie präzise, dialogorientierte Antworten generieren, die den Intentionen der Kund*innen bei differenzierten Fragen entsprechen, z. B. bei markenbezogenen Suchanfragen wie „wo ist der nächste Starbucks, der genügend Platz zum Arbeiten hat“ oder bei markenneutralen Suchanfragen wie „Cafés in der Nähe des Südwestens von München mit Außenbereich und WLAN“.

Ohne diese Struktur erscheinen Marken nicht in den KI-Suchergebnissen. Warum? KI hat Schwierigkeiten mit unvollständigen oder unzusammenhängenden Daten, die das Bereitstellen genauer Antworten erschweren.

Noch herausfordernder wird es, wenn Sie Kund*innen erreichen wollen, die Sprachassistenten wie Alexa, Social-Media-Tools wie TikTok oder Direktnachrichten-Apps wie WhatsApp mit Meta AI nutzen, wo Geschwindigkeit und Präzision entscheidend sind.

Ein Knowledge Graph erfüllt nicht nur die heutigen KI-gesteuerten Suchanforderungen. Er bereitet Ihre Marke auch auf die Zukunft vor, da er eine anpassungsfähige und strukturierte Datenquelle ist. Er ist das Fundament, das Ihre Markeninformationen für aufkommende KI-Tools und zukünftige Suchinnovationen bereit hält.

Wie macht er das? Knowledge Graphs unterstützen Marken bei Folgendem:

• Kompatibilität mit bestehenden und aufkommenden KI-Tools: Ihre strukturierten Daten werden mit den heutigen Tools wie Google AI Overviews, Siri oder Perplexity funktionieren und mit neuen Plattformen, sobald sie erscheinen.

• Einheitlichkeit über alle Plattformen hinweg: Egal, ob Menschen auf Google Maps, Instagram oder Alexa suchen, ein Knowledge Graph sorgt dafür, dass Ihre Informationen überall korrekt bleiben.

• Verbesserte Kundenerfahrungen: Mit strukturierten Daten liefert KI schnellere und zuverlässigere Antworten, die das Vertrauen und die Loyalität der Kund*innen stärken und letztlich zu einem höheren Lifetime Value (LTV) führen.

Da KI verändert, wie Kund*innen Informationen finden, ist die Arbeit mit strukturierten, verknüpften Daten ein Muss. Um in dieser neuen Ära der Suche auffindbar zu bleiben, müssen die Daten Ihrer Marke so organisiert sein, dass sie für die KI sinnvoll sind.

Indem Sie heute in einen Knowledge Graph investieren, verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten, die die Entscheidung aufschieben. Sie schaffen auch eine zukunftsorientierte Grundlage, um sicherzustellen, dass Kund*innen Sie zu Ihren Bedingungen weiterhin entdecken können, egal wo sie suchen.

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