Von Keywords hin zu Kontext: Wie Entity-SEO die Sichtbarkeit in der KI-Suche stärkt

Keywords sind nach wie vor ein wichtiger Baustein jeder erfolgreichen SEO-Strategie, das steht außer Frage. Doch in Zeiten von KI-gestützter Suche verschiebt sich der Fokus zunehmend: weg von reinem Keyword-Matching, hin zu einem tieferen KI-basierten Verständnis von Inhalten, Konzepten und semantischen Themen-Zusammenhängen in einem Bedeutungsnetzwerk. Mit den Google AI Overviews und dem in den USA bereits eingeführten AI Mode, liegen nun viele Fragen in der Luft bezüglich der klassischen Suchmaschinenoptimierung. Genau hier kommt Entity-SEO ins Spiel. Denn statt nur Begriffe zu optimieren, geht es darum, Themen und Entitäten, also “Dinge” im semantischen Sinne, sichtbar und maschinen-verständlich zu machen. Für die nächste Generation der Suche ist das eine perfekte Ergänzung zur klassischen Keyword-Arbeit.

Entity-SEO wirkt dabei auf den ersten Blick wie ein Konzept aus der „klassischen“ SEO-Zeit, als Google 2012 den Knowledge Graph einführte, eine semantische Wissensdatenbank, die Entitäten und ihre Beziehungen untereinander abbildet. Doch gerade im Kontext von LLMs (Large Language Models) hat sich diese Grundidee weiterentwickelt und ist jetzt die Basis vieler KI-Systeme geworden, nicht nur bei Google

Wie funktioniert also Entity-SEO, warum ist sie für LLM-gesteuerte Systeme essentiell und wie können Inhalte ganz konkret darauf vorbereitet werden?

Der Begriff „Entität” kommt ursprünglich aus der Philosophie und beschreibt dort etwas, das für sich existiert, also ein „Ding“ oder eine „Einheit“. Später wurde der Begriff in der Informatik übernommen, zum Beispiel in Datenbanken, wo Entitäten einzelne Objekte wie Personen, Produkte oder Orte darstellen. Im Bereich SEO spielt der Begriff eine wichtige Rolle, seit Suchmaschinen verstärkt versuchen, Inhalte nicht nur anhand von Keywords, sondern anhand von Bedeutungen und Zusammenhängen zu verstehen und erkennen zu wollen, wie ein Thema mit anderen Dingen verbunden ist.

Seit dem 2012 eingeführten Knowledge Graph ist Google in der Lage, Inhalte nicht mehr nur auf Basis einzelner Wörter zu analysieren, sondern beginnt, die Bedeutung hinter Begriffen zu erfassen.

So erkennt die Suchmaschine etwa, ob mit dem Wort „Apple“ das Technologieunternehmen oder die Frucht gemeint ist. Diese Fähigkeit, kontextuelle Zusammenhänge zu verstehen, bildet heute eine zentrale Grundlage für KI-gestützte Systeme wie die Google AI Overviews oder den AI Mode und macht Entity-SEO wieder hochaktuell.

Eine „Entität“ ist im SEO-Kontext somit eine eindeutig identifizierbare Sache:

• ein Produkt,
• eine Person,
• ein Ort oder
• ein Konzept.

Ein einfaches Beispiel, welches dies veranschaulicht, ist der Unterschied zwischen dem Wort „Jaguar“ als Auto oder als Tier. Hierbei handelt es sich um zwei verschiedene Entitäten, die Google nur anhand des Kontextes unterscheiden kann.

Damit Google diesen Unterschied versteht, analysiert es:

• den inhaltlichen Kontext,
• semantische Verknüpfungen im Text,
• externe Datenquellen und Verlinkungen (Wikipedia, Wikidata, Netzwerke oder schema.org).

Je klarer eine Seite zeigt, mit welcher Entität sie verbunden ist, desto besser kann Google sie einordnen und z. B. im Rahmen von KI-generierten Antworten prominent platzieren.

Abbildung 1: Entitäten und ihre Verknüpfungen – Beispiel organischer Kaffee

Entitäten sollten dabei sowohl auf der eigenen Website klar strukturiert und verknüpft sein, aber auch mit dem semantischen Ökosystem im Web (also extern) verbunden sein, durch Erwähnungen, strukturierte Daten, Backlinks und Co.

Semantische Verknüpfungen beschreiben die inhaltlichen Beziehungen zwischen Begriffen, Entitäten oder Themen innerhalb eines Textes, unabhängig von der exakten Wortwahl. Sie helfen Suchmaschinen dabei, zu verstehen, wie Inhalte zusammenhängen, welche Konzepte gemeinsam auftreten und in welchem Kontext sie stehen. Anders als reine Schlagwortverbindungen basieren semantische Verknüpfungen auf Bedeutungszusammenhängen, logischer Nähe und thematischer Relevanz. Ein Artikel über „elektrische Zahnbürsten“ etwa ist nicht nur mit dem Begriff „Zahnbürste“ verknüpft, sondern auch mit verwandten Themen wie „Plaque-Entfernung“, „Akkulaufzeit“ oder „Schalltechnologie“. Durch eine saubere semantische Struktur, durch sinnvolle Zwischenüberschriften, interne Links und präzise Formulierungen kann ein Text so in ein größeres thematisches Netzwerk eingebunden werden, was sich positiv auf seine Auffindbarkeit und Einordnung durch Suchsysteme auswirkt.

Abbildung 2: Der Weg von Keywords zu semantischer Relevanz

Damit Suchsysteme erfassen können, welche Begriffe und Themen inhaltlich miteinander verknüpft sind, nutzen sie sogenannte vektorbasierte Embeddings. Dabei handelt es sich um rechnerische Darstellungen von Sprache in Form von Zahlenwerten innerhalb eines mehrdimensionalen Raums. In diesem Raum werden Begriffe positioniert, je nachdem, in welchen inhaltlichen Zusammenhängen sie typischerweise auftreten. So befinden sich zum Beispiel Begriffe wie „Klimawandel“, „CO₂-Emissionen“, „Erderwärmung“ und „Treibhausgase“ in unmittelbarer Nähe zueinander, obwohl sie sprachlich ganz unterschiedlich klingen. Die Nähe im Raum ergibt sich nicht aus der Form oder dem Klang der Wörter, sondern aus der Häufigkeit, mit der sie in ähnlichen Kontexten vorkommen. Das ermöglicht es Suchsystemen, die inhaltliche Verwandtschaft zwischen Begriffen zu erkennen und dadurch relevantere Ergebnisse zu liefern.

Möglich wird das erst durch moderne Sprachmodelle wie BERT, MUM oder Gemini, die solche inhaltlichen Verbindungen im Hintergrund analysieren. Dies geschieht nicht nur anhand einzelner Wörter, sondern durch die Erkennung semantischer Muster und Bedeutungsräume. Für die SEO-Praxis heißt das: Semantische Nähe ist heute wichtiger als die exakte Wortwahl. Inhalte, die thematisch klar strukturiert sind und sinnvolle Verbindungen zwischen relevanten Entitäten herstellen, werden von der KI besser verstanden und haben damit bessere Chancen, bei passenden Suchanfragen ausgespielt zu werden.

Embeddings bilden somit die technologische Grundlage für das KI-Verständnis: Sie ermöglichen es, Begriffe, Konzepte und Themen in einem mehrdimensionalen Bedeutungsraum zueinander in Beziehung zu setzen und sind damit ein zentrales Element moderner Entity-SEO im Zeitalter der KI-gestützten Suche.

Abbildung 3: Semantischer Vektorraum – Nähe der Begriffe im Thema ‚Organischer Kaffee‘

Ein B2B-Onlineshop, der nachhaltige Lebensmittel und Getränke für Gastronomiebetriebe anbietet, veröffentlicht einen Ratgeber zum Thema „Organischer Kaffee in der Gastronomie“. Obwohl „organischer Kaffee“ das zentrale Thema ist, tauchen im Text automatisch Begriffe wie „Bio-zertifizierte Kaffeebohnen“, „nachhaltiger Anbau“, „fairer Handel“, „intensives Aroma“, „Kaffeespezialitäten“, „Umweltverträglichkeit“ oder „Zertifizierungen für Gastronomiebetriebe“ auf. Diese Begriffe stehen in einem inhaltlichen Zusammenhang mit dem Hauptthema und helfen Suchmaschinen dabei, den Text besser einzuordnen. Je mehr solcher sinnvoller Verknüpfungen vorhanden sind und je klarer sie strukturiert sind, desto wahrscheinlicher wird es, dass der Beitrag bei verschiedenen, auch verwandten Suchanfragen gefunden wird. So entsteht Sichtbarkeit nicht nur für ein Keyword, sondern für ein ganzes Themenumfeld rund um nachhaltigen Kaffee in der Gastronomie. Wie kann das Ganze in der Praxis aussehen?

So können Inhalte in der Umsetzung strategisch vernetzt werden:

• Ratgeber zu verschiedenen Aspekten (z.B. Bio-Kaffee vs. konventioneller Kaffee)
• Fallstudien aus Gastronomiebetrieben, die Bio-Kaffee nutzen
• Interviews mit Kaffeeproduzenten und Experten
• FAQ-Seiten zu Zertifizierungen und Nachhaltigkeit
• Glossar mit Fachbegriffen zum Thema

Large Language Models (LLMs) zielen darauf ab, nicht nur Informationen zu liefern, sondern Antworten zu generieren, die kontextbasiert und intelligent zusammengestellt sind. Das geht weit über die klassische Funktion einer Suchmaschine hinaus: Statt nur Webseiten zu indexieren und zu listen, haben KI-Suchsysteme das Ziel, dem Nutzer nützliche, auf die individuelle Suchanfrage zugeschnittene Antworten zu liefern. Diese werden direkt aus relevanten Quellen und Entitäten abgeleitet.

Um diese kontextualisierten Antworten zu liefern, benötigen KI-Suchsysteme Inhalte, die folgende drei wesentliche Eigenschaften aufweisen:

Das trifft nicht nur auf Googles KI-Systeme zu. Gemini, Perplexity, ChatGPT und andere KI-Systeme arbeiten alle nach ähnlichen Prinzipien: Sie nutzen semantische Verarbeitung, um Inhalte besser zu verstehen und passende Antworten zu generieren. Entity-SEO ist deshalb nicht nur für Google wichtig, sondern für jedes System, das auf künstlicher Intelligenz basiert.
Wenn ein Nutzer zum Beispiel bei ChatGPT nach „Tipps & Alternativen für den Konsum von organischem Kaffee“ fragt, erkennt die KI verschiedene relevante Entitäten wie „Fairtrade“, „Lupinenkaffee“, „Entkoffeiniert“, „nachhaltiger Anbau“ oder „Koffeinverträglichkeit“. Sie verknüpft diese Informationen kontextbezogen miteinander und kann sie je nach Nutzer-Intention sinnvoll kombinieren im Hinblick auf Gesundheit, Umweltbewusstsein oder Genuss. So entstehen präzise, thematisch passende Antworten, die weit über die reine Keyword-Logik hinausgehen.

Generative Engine Optimization (GEO) erweitert klassische SEO um den Fokus auf KI-gestützte Suchformate und semantische Systeme. Dabei geht es darum, Inhalte so aufzubereiten, dass Suchmaschinen und generative KI-Modelle Entitäten besser erkennen und verstehen können. Entity-SEO ist dabei ein zentraler Bestandteil von GEO und umfasst Maßnahmen wie strukturierte Daten, gezielte Verlinkungen und vertrauenswürdige Inhalte, um die Sichtbarkeit in traditionellen sowie generativen Suchergebnissen zu verbessern.

Entity-SEO ist kein veraltetes Konzept. Im Gegenteil: Es gewinnt im Zeitalter der KI-gestützten Suche neue Bedeutung. Systeme wie Google AI Overviews, ChatGPT oder Perplexity analysieren Inhalte nicht mehr nur auf Basis von Keywords. Sie greifen auf Entitäten, Beziehungen, Kontext und Autorität zurück, um passende Antworten zu generieren.

Zu erwähnen ist noch, dass jede Plattform zwar nach ersten Analysen unterschiedliche Quellen nutzt. Während zum Beispiel ChatGPT Wikipedia bevorzugt, setzt Google AI Overviews stärker auf LinkedIn, Reddit und YouTube. Perplexity orientiert sich derzeit scheinbar mehr an Community-getriebenen Inhalten. Doch trotz dieser Unterschiede gibt es einen gemeinsamen Nenner: Alle Systeme arbeiten semantisch. Sie müssen erkennen, worum es in Inhalten geht, wie Themen zusammenhängen und wer eine verlässliche Quelle ist.

Genau hier setzt Entity-SEO an. Es hilft, Inhalte so zu strukturieren, dass sie maschinenlesbar, kontextbezogen und sinnvoll verknüpft sind. Wer Entitäten definiert, Inhalte thematisch tief vernetzt und vertrauenswürdige Quellen einbindet, erhöht die Chance, in KI-Antworten aufzutauchen und das unabhängig von der Plattform.
Klassisches SEO wird dadurch nicht abgelöst, sondern erweitert. Keywords bleiben relevant, aber ohne semantischen Kontext reichen sie nicht aus. Entity-SEO bietet in einer fragmentierten KI-Suchlandschaft eine stabile Brücke: Es schafft Klarheit, Struktur und Sichtbarkeit, heute und in der Zukunft Generativer Suchsysteme.