Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Warum Ihre KI-Suchstrategie von beiden abhängt

Gerade als wir dachten, wir hätten die Sichtbarkeit von Suchergebnissen im Griff, wurden wir mit einer weiteren Stolperfalle konfrontiert: der KI-gestützten Suche.

Die KI-Suche durchsucht nicht nur Webseiten. Sie verarbeitet riesige Datenmengen, um hyperpersonalisierte und kontextbewusste Ergebnisse zu liefern. Das ist ziemlich cool.

Hier ist der Haken: KI kann nur das interpretieren, was sie versteht. Und wenn Ihre Daten nicht richtig strukturiert sind, kann die KI Ihre Marke in den Suchergebnissen falsch interpretieren, herabstufen oder sogar ignorieren.

Das bedeutet, dass Ihre Datenstrategie jetzt von entscheidender Bedeutung für die Aufrechterhaltung und das Wachstum Ihrer digitalen Präsenz ist.

Falls der Ausdruck „Datenstrategie“ Sie aus dem Konzept bringen sollte, sind Sie nicht allein. Daten sind wie Steuern: verwirrend, unvermeidlich und viel zu leicht zu ignorieren, bis es Konsequenzen gibt.

Das möchten Sie natürlich vermeiden, also lassen Sie es uns aufschlüsseln.

Stellen Sie sich strukturierte Daten wie einen hochgradig organisierten, nach Farben sortierten Kleiderschrank vor.

Wenn Sie Ihr Lieblingshemd suchen, haben Sie es in Sekundenschnelle griffbereit, denn es ist genau dort, wo Sie es erwarten.

KI gedeiht auf diesem Organisationsniveau.

In der digitalen Welt sind strukturierte Daten gleichbedeutend mit einer Tabelle, einer Datenbank oder einem Wissensgraphen. Diese Repositorien speichern und organisieren Daten so, dass KI und herkömmliche Suchmaschinen sie sofort verarbeiten können.

Beispiele für strukturierte Daten umfassen:

• Website-Metadaten (Öffnungszeiten, Standorte, Kategorien)

• Produktinformationen (Preis, Verfügbarkeit, Spezifikationen)

• Kundenprofile (Name, Adresse, Telefonnummer)

Bei unstrukturierten Daten ist das anders.

Stellen Sie sich vor, Sie betreten einen überfüllten Lagerraum. Da gibt es jede Menge wertvolles Material, aber es ist schwer, schnell das zu finden, was Sie brauchen.

So sind unstrukturierte Daten. Sie sind vollgepackt mit Erkenntnissen, aber die KI muss sie erst interpretieren, bevor sie etwas mit ihnen anfangen kann.

Beispiele für unstrukturierte Daten umfassen:

• E-Mails und Kunden-Support-Chats

• Videos, Bilder und Audiodateien

• Testimonials, Social-Media-Beiträge und Online-Bewertungen

Da unstrukturierte Daten kein festes Format haben, muss die KI deren Bedeutung analysieren, bevor sie die Zusammenhänge erkennen kann.

Das sind die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Sehen wir uns an, wie sie zusammenarbeiten.

Im einfachsten Fall geben strukturierte Daten der KI an, was etwas ist; unstrukturierte Daten helfen der KI zu verstehen, warum es von Bedeutung ist. Sie benötigen beides, um in KI-gestützten Suchergebnissen aufzutauchen.

Strukturierte Daten helfen der KI bei Folgendem:

• Identifizierung und Kategorisierung von Informationen: Wenn strukturierte Daten Ihre Marke als „Zahnarztpraxis“ mit „Notfalldienst“ kennzeichnen, kann die KI Ihre Praxis sofort anzeigen, wenn Nutzer*innen nach einer zahnärztlichen Notfallversorgung suchen.

• Bereitstellung sofortiger, faktenbasierter Antworten: Wenn strukturierte Daten von mehreren Anbietern genaue Öffnungszeiten enthalten, kann die KI Ihren Kund*innen sicher mitteilen, wann Sie geöffnet haben, ohne falsche Informationen aus einem alten Blogbeitrag anzuzeigen.

• Bestimmung des Such-Rankings: Wenn die Website eines Restaurants strukturierte Daten enthält, die angeben, dass es sich um ein Restaurant mit veganen Optionen handelt, kann die KI es mit Sicherheit empfehlen, wenn jemand nach „beste veganfreundliche Restaurants in der Nähe“ sucht.

• Verbesserung der Personalisierung und kontextbezogenen Suche: Wenn Sie nach hellblauen Kitten-Heels mit Glitzer suchen und die strukturierten Daten der Website eines Schuhgeschäfts den Produktpreis, die Farbe und die Verfügbarkeit enthalten, die Ihrer Anfrage entsprechen, kann die KI die Suchergebnisse filtern, um genau die gesuchten Schuhe anzuzeigen.

Strukturierte Daten bieten also Struktur, indem sie der KI klare und sachliche Informationen liefern.

Andererseits stützt sich die KI auf unstrukturierte Daten, um Folgendes zu tun:

• Analyse der Stimmung: Durch das Scannen von Bewertungen in sozialen Medien, Nachrichtenartikeln und Kundenfeedback kann sich die KI eine Meinung darüber bilden, wie die Menschen über Ihre Marke denken – die sogenannte Stimmung. Eine positive Stimmung ist ein vertrauensbildender Mechanismus, der dazu beitragen kann, dass Ihre Marke häufiger in den KI-Suchergebnissen erscheint.

• Bewertung der Relevanz und Autorität von Inhalten: Nach der Überprüfung von Blog-Inhalten, Kundenreferenzen und Branchenartikeln bestimmt die KI, wie vertrauenswürdig und maßgeblich Ihre Marke ist. An je mehr Orten sie erscheint und je konsistenter Ihre Markendaten sind (denken Sie daran: KI ist ein Roboter, der nach Mustern sucht), desto mehr wird die KI dem vertrauen, was ihr gesagt wird.

• Für kontextbezogene Empfehlungen: Die Dinge sind nicht immer so, wie sie erscheinen. KI verfügt über die Fähigkeit, dies zu erkennen. Wenn beispielsweise strukturierte Daten Ihr Unternehmen als „Coffee Shop“ kennzeichnen, aber Kundenrezensionen (unstrukturierte Daten) Ihren Espresso Martini loben, könnte die KI Ihr Unternehmen gegebenenfalls als Cocktailbar empfehlen.

Nun verstehen Sie, wie die beiden Datentypen der KI helfen, hyperrelevante Suchergebnisse zu erzeugen. Aber wie können Sie das Gelernte nutzen, um Ihre Markenpräsenz zu stärken?

Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sind entscheidend für den Aufbau einer starken digitalen Präsenz. Strukturierte Daten helfen der KI, Ihre Marke zu finden; unstrukturierte Daten helfen der KI, Ihre Marke zu verstehen. Zusammen geben sie der KI das Vertrauen, Ihre Marke hervorzuheben.

Wenn Sie einen Aha-Moment aus diesem Beitrag mitnehmen, dann lassen Sie es diesen sein. Sie müssen aufhören, Datenorganisation und Inhaltsoptimierung als zwei separate Dinge zu betrachten, denn eine starke (strukturierte und unstrukturierte) Datenstrategie ist eine starke KI-Strategie.

Sind Sie bereit, das Gelernte anzuwenden? Schauen Sie sich diesen Beitrag an, um zu erfahren, welche Schritte Sie unternehmen können, um Ihre Marke in einer von KI geprägten Welt sichtbar und wettbewerbsfähig zu halten.