TL;DR: Wussten Sie, dass KI-Engines Marken belohnen, die ihre Sprache sprechen? Das bedeutet, dass Sie über strukturierte, zentralisierte, relationale Daten verfügen müssen. Ein Wissensgraph ist die Grundlage für Sichtbarkeit im KI-Zeitalter – und genau damit hilft Yext Ihnen, die wichtigsten Fakten zu kontrollieren.
ICYMI: Die KI-Entdeckung verändert, wie Kund*innen täglich Marken finden und auswählen. Die meisten Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, mit Daten zu konkurrieren, die nach wie vor über Dutzende von Systemen verstreut sind: CMS, CRM, PIM, Tabellenkalkulationen und sogar lokale Laufwerke. Diese Fragmentierung macht es Menschen schwer, den Überblick zu behalten – und es ist für KI nahezu unmöglich, Ihre Marke zu verstehen, zu zitieren oder präzise zu beschreiben.
Die Lösung? Struktur.
Ein Wissensgraph verwandelt unzusammenhängende Fakten in eine konsistente, KI-fähige Grundlage, die Ihre Marke auf allen wichtigen Kanälen sichtbarer und vertrauenswürdiger macht.
Sehen wir uns das genauer an.
Was ist ein Wissensgraph?
Ganz allgemein gesprochen, ist ein Wissensgraph eine strukturierte Art, Informationen so zu organisieren, dass sowohl Menschen als auch Maschinen sie leicht verstehen und nutzen können. Er ist zentralisiert, kontextbezogen und darauf ausgelegt, Daten aus internen und externen Quellen sinnvoll auszuwerten. Im Grunde funktioniert er wie eine lebendige Landkarte Ihrer Marke.
Das Herzstück eines Knowledge Graphs sind Entitäten – die „Dinge" aus der realen Welt, die Ihr Unternehmen der KI verständlich machen möchte, wie Standorte, Produkte, Services, Anbieter*innen oder Werbeaktionen. Jede Entität enthält:
Attribute: Öffnungszeiten, Adresse, akzeptierte Versicherungen, Speisekarten, Inventar
Beziehungen: welche Anbieter*innen an welchen Standorten arbeiten, welche Produkte wo verfügbar sind, welche Werbeaktionen für welche Services gelten
Und im Gegensatz zu statischen Tabellenkalkulationen oder starren Datenbanken speichert ein Wissensgraph nicht nur Fakten – er verbindet sie mit Beziehungen und Kontext, sodass KI-Systeme nicht nur verstehen können, was Ihre Marke bietet, sondern auch, wie alles zusammenpasst.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie sind eine landesweit tätige Restaurantmarke. Hier sind einige Beispiele für Elemente, die Ihr Wissensgraph enthalten könnte:
Alle Restaurantstandorte mit Adressen, Öffnungszeiten und Speisekarten
Detaillierte Speisekarte mit Zutaten, Ernährungshinweisen und Preisen
Werbeaktionen, die an bestimmte Daten oder Standorte gebunden sind
In einem Wissensgraphen strukturiert, werden all diese Entitäten – und die Beziehungen zwischen ihnen – zentral positioniert, maschinenlesbar und bereit für die KI-Engines, die nun die Kunden-Entdeckung prägen.
Warum ein Wissensgraph die neue SEO-Grundlage ist
Traditionelle SEO konzentriert sich auf die Optimierung für Rankings in einer Liste von Links auf einer Suchergebnisseite. Aber KI-gesteuerte Plattformen – von Chat-Assistenten bis hin zu Plattformen wie ChatGPT – verlassen sich nicht nur auf Stichwörter und sie erstellen keine Rankings für Websites. Um detaillierte, dialogorientierte Antworten zu generieren, müssen sie die Entitäten (Ihre Standorte, Anbieter*innen, Dienstleistungen und Produkte) und deren Beziehungen zueinander verstehen.
KI-gesteuerte Plattformen versuchen, Folgendes zu interpretieren:
Was Ihre Marke ist
Was sie bietet
Wo sie tätig ist
Wie Ihre Entitäten miteinander in Beziehung stehen
Ob Ihre Fakten glaubwürdig genug sind, um sie zu zitieren
Für diesen Wandel werden Daten benötigt, für deren Bereitstellung Ihre bestehenden Systeme nie ausgelegt waren. Ein Wissensgraph erfüllt diese Anforderung auf drei wesentliche Arten:
1. KI interessiert sich für Fakten, nicht für Seiten
KI-Engines entscheiden nicht anhand des Aussehens Ihrer Seiten über die Sichtbarkeit – sie entscheiden anhand dessen, ob sie die Fakten über Ihre Marke klar verstehen können. Ein Wissensgraph organisiert diese Fakten (wie Öffnungszeiten, Dienstleistungen, Anbieter*innen, Produkte) so, dass KI sie leicht nutzen kann.
2. Beziehungen liefern den fehlenden Kontext
Es reicht nicht aus, Ihre Fakten aufzulisten. Die KI muss wissen, wie diese Fakten zusammenhängen – welche Dienstleistungen zu welchen Standorten gehören, welche Anbieter*innen welche Spezialgebiete abdecken, welche Produkte wo erhältlich sind. Ein Wissensgraph erstellt diesen Kontext automatisch.
3. Schema wird skalierbar
Schema-Markup ist nur dann sinnvoll, wenn es überall einheitlich ist. Wenn Ihre Daten in einem Wissensgraph gespeichert sind, müssen Sie das Schema nicht Seite für Seite verwalten, sondern es wird automatisch auf alle Ihre Seiten und Einträge angewendet.
Bei einem Wissensgraphen ist die Struktur nichts, was man nachträglich hinzufügt – sie ist von Anfang an in die Funktionsweise Ihrer Marke integriert.
86 % der KI-Zitate stammen aus markenverwalteten Quellen
Wenn Sie verstehen wollen, warum ein Wissensgraph wichtig ist, sehen Sie sich an, woher KI-Systeme ihre Informationen tatsächlich beziehen.
Aktuelle Untersuchungen von Yext zeigen, dass 86 % der Zitate in KI-Antworten direkt aus markeneigenen Quellen stammen, wie Ihrer Website, Ihren Einträgen und Standortseiten.
Das sind die guten Nachrichten.
Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass die meisten Marken diese Quellen separat verwalten. Wenn die Details abweichen – die Öffnungszeiten stimmen nicht überein, die Dienstleistungen unterscheiden sich je nach Standort, die Produktverfügbarkeit wird nicht aktualisiert –, verlieren KI-Engines das Vertrauen und überspringen Sie für einen Konkurrenten. Ein Wissensgraph behebt dies an der Wurzel:
Eine zentrale Informationsquelle: Alle Ihre Standorte, Anbieter, Produkte und Dienstleistungen befinden sich an einem Ort.
Automatische Verteilung: Aktualisieren Sie einen Fakt einmal an einer Stelle und wenden Sie ihn dann überall an, wo Ihre Daten gespeichert sind.
Weniger Abwanderung: Unternehmens- und lokale Teams bleiben aufeinander abgestimmt, da alle Aktualisierungen über dasselbe System laufen.
Deutlichere Signale an die KI: Konsistente Fakten auf allen Oberflächen machen Ihre Marke leichter zitierbar.
Zum Beispiel: Wenn Sie eine Einzelhandelskette sind und Ihre Öffnungszeiten an Feiertagen für bestimmte Filialen ändern, kann die einmalige Aktualisierung in Ihrem Wissensgraph alle Oberflächen aktualisieren: Einträge, Websites, Social-Media-Seiten ... überall dort, wo KI-Engines „suchen", um ihre Antworten zu generieren.
Oder nehmen wir an, Sie sind ein Gesundheitsdienstleister mit Hunderten von Kliniken. Mit einem Wissensgraph kann jede/r Anbieter*in eine Entität sein, mit umfangreichen Attributen wie Fachgebieten, Zertifizierungen, akzeptierten Versicherungen und Standortinformationen, die sämtlichen Anbieter*innen korrekt zugeordnet sind.
Mit einem Wissensgraph behalten Sie die Kontrolle und KI erhält Klarheit.
Wie Yext Knowledge Graph und Yext Scout zusammenarbeiten, um die KI-Sichtbarkeit zu verbessern
Die Steigerung der KI-Suchsichtbarkeit wird 2026 ein Ziel jeder Marke sein. Yext bietet Ihnen verschiedene Lösungen, um Ihr Ziel zu erreichen.
Yext Knowledge Graph: Strukturieren und verteilen Sie Ihre Daten
Yext Knowledge Graph ist der Wissensgraph von Yext und Ihr Datenspeicher für alle Markenfakten – Standorte, Anbieter*innen, Produkte, Dienstleistungen, Öffnungszeiten, Attribute und mehr. Dies ist die Grundlage, auf die sich KI-Engines verlassen, um Ihre Marke zu interpretieren und ihr zu vertrauen.
Yext Scout: Messen Sie Ihre Markensichtbarkeit und gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse
Yext Scout, Ihr KI-Such- und Wettbewerbsanalyseagent, überwacht kontinuierlich, wie Ihre Marke in traditioneller und KI-Suche auftaucht (oder nicht auftaucht). Er hilft Ihnen dabei ...
zu sehen, wo und wie Sie in KI-Antworten zitiert werden;
Datenlücken und Inkonsistenzen zu identifizieren;
Wettbewerber*innen zu erkennen, die an Ihrer Stelle auftauchen;
maßgeschneiderte Empfehlungen (nach ihrer Wirkung gestaffelt) zu erhalten, um Ihre Sichtbarkeit zu stärken.
Gemeinsam bilden diese Funktionen einen geschlossenen Kreislauf. Mit dem Yext Knowledge Graph werden Ihre Markendaten strukturiert, verteilt und zitiert. Und mit Scout erhalten Sie einen kontinuierlichen Einblick in Echtzeit darüber, wie Sie abschneiden und welche Maßnahmen Sie ergreifen können, – im Wissensgraph und mit der gesamten Yext-Plattform – um sich zu verbessern.
Dieses kombinierte System führt Marken von reaktiv („Warum tauchen wir nicht auf?") zu proaktiv („Wir wissen genau, was zu ändern ist, um vor den Wettbewerbern an Sichtbarkeit zu gewinnen") – unabhängig davon, wie sich KI weiterentwickelt.
Klicken Sie hier, um Ihren Sichtbarkeitsbericht zu erhalten und zu sehen, welche Lücken Sie mit einem Wissensgraph schließen könnten.
