从关键词到上下文：实体搜索引擎如何在知识搜索中保持优势

关键词是搜索引擎优化策略的重要组成部分，这是个大问题。但是，在 KI 最重要的时代，搜索的重点已经发生了变化：从重新匹配关键词，到在用户网络中对词根、词组和语义进行深入分析。通过谷歌人工智能概述和在美国的人工智能模式，很多问题都与传统的机器优化有关。这就是实体搜索引擎的魅力所在。除了优化基本要素外，我们还必须使主题和实体（也是语义学意义上的 “元素”）更清晰、更机械。对于新一代用户来说，这是传统关键词应用的完美补充。.

实体搜索引擎从一开始就像是 „传统 “搜索引擎优化的一种方法，因为谷歌在 2012 年推出了知识图谱（Knowledge Graph），它是一个语义知识数据库，对实体和实体之间的关系进行了详细标注。在大型语言模型（LLMs）的背景下，知识图谱的基础被进一步强化，现在已成为众多知识创新系统的基础，不仅在谷歌，在其他公司也是如此。

实体搜索引擎是如何运作的？它对法律硕士系统有何重要意义？

实体 „一词最早来自哲学，指的是对自身而言已经存在的事物，例如一个 ”点 „或一个 “实体„。后来，这个词被用于信息学中，例如在数据银行中，可以显示人、产品或物体等不同的实体。在搜索引擎优化领域，这个词发挥着重要作用，因为搜索引擎会发现，网页中不仅有关键字，而且还有相关性和关联性，这些关联性和关联性会影响网页主题与其他主题之间的联系。.

自 2012 年推出 "知识图谱"（Knowledge Graph）以来，谷歌已不再仅仅根据单个词来分析词条，而是开始分析词条之间的关联性。.

因此，无论 „苹果 “这个词是技术型企业还是果汁，都会被人们所熟知。这种能够理解上下文关系的能力，是谷歌人工智能概述或人工智能模式等 KI 系统的核心基础，并使实体搜索引擎变得更加强大。.

一个 „实体 “在搜索引擎优化的语境中是一个独特的识别特征：

• ein Produkt、,
• eine Person、,
• 或
• ein Konzept.

一个典型的例子是 „Jaguar“（捷豹）与 "Auto"（汽车）和 "Tier"（级别）的区别。在这里，谷歌只能根据上下文对这两个不同的词条进行分类。.

谷歌对这种差异进行了分析：

• den inhaltlichen Kontext、,
• 文本中的语义变化、,
• 外部数据查询和链接（维基百科、Wikidata、Netzwerke 或 schema.org）。.

如果您想在某个网站上找到与该网站相关的内容，那么 Google 就可以更方便地对该网站进行搜索，并在 KI 生成的反垃圾邮件中将其突出显示出来。.

图示 1：实体和其 Verknüpfungen - 有机咖啡示例

实体不仅要在自己的网站上得到明确的结构化和验证，而且还要与网络（也包括外部）中的语义生态系统相联系，通过后端、结构化数据、反向链接等。.

语义关联是指文本中的词根、实体或主题之间的内在联系，与明文无关。它可以帮助读者理解文本中的词语是如何组合的，哪些要素是相互关联的，以及它们在何种语境中存在。此外，语词的语义关联也是建立在基础、逻辑关联和主题关联之上的。例如，关于 „elektrische Zahnbürsten “的文章不仅与 „Zahnbürste “这个词相关，还与 „Plaque-Entfernung“、„Akkulaufzeit “或 „Schalltechnologie “等词相关。通过清晰的语义结构、简洁的上下文、内部链接和简洁的格式，可以将文本整合到一个更大的主题网络中，这对文本的可用性和对此类系统的适应性具有积极意义。.

图示 2：从关键词到语义相关性的路径

如果这样的系统能够生成，而其中的内容和主题又是相互关联的，那么就会产生同源的vektorbasierte Embeddings。在此基础上，我们可以在二维空间中以百分比的形式对语言进行重构。在这个区域中，各种语言将被定位，并在不同的吸入式区域中被典型地使用。因此，„Klimawandel“、„CO₂-Emissionen“、„Erderwärmung “和 „Treibhausgase “等词语被置于不同的位置，而它们的语法却完全不同。在语境中，"区域 "的含义不是来自于词语的形式或音调，而是来自于它们在不同语境中的用法。这样就能使系统了解词与词之间的内在联系，从而提供相关的结果。.

只有通过 BERT、MUM 或 Gemini 等现代语言模式，才能对这些吸入式关联进行分析。这不仅是对单个词汇的分析，也是对语义和重要性的理解。对于 SEO-Praxis 而言，这就是：现在，语义词的重要性已经超过了纯粹的词汇。KI 更好地理解了那些主题明确、与相关实体之间关联紧密的内容，并因此获得了更大的优势，从而在通过相关搜索结果时获得更多的支持。.

嵌入式技术为 KI-Verständnis 提供了技术基础：它可以将知识、技术和主题置于更广阔的背景中，并因此成为 KI-Gestützten Suche 时代现代实体搜索引擎的核心要素。.

图示 3： Semantischer Vektorraum - Nähe der Begriffe im Thema ‚Organischer Kaffee‘ (德语)‘

一家以 „美食中的有机咖啡 “为主题的 B2B 网上商店，为美食爱好者提供无害生活用品和原料，并发布了一份评级报告。虽然 „有机咖啡 “是核心主题，但文本中自动出现了 „生物认证咖啡壶“、„环保生产“、„公平交易“、„浓郁香味“、„咖啡豆“、„环境影响 “或 „美食认证 “等提示。这些概念与主题相辅相成，帮助读者更好地理解文本。如果有更多更复杂的内容存在，而这些内容的结构又更复杂，那么就会出现这样的情况，即文章会被各种不同的，甚至是被破坏的内容所取代。因此，在美食中使用环保咖啡，不仅可以提高关键词的关注度，还可以提高整个领域的关注度。如何在实践中实现这一切？

因此，在实施过程中，可以从战略角度对各部分进行整合：

• 不同领域（如生物咖啡与传统咖啡）的评判标准
• 生物咖啡对美食家的影响研究
• 卡夫生产商和专家访谈录
• 关于认证和职业道德的常见问题网站
• 专题词汇表

大型语言模型（LLMs）的目标不仅是提供信息，而且要生成与上下文相关的、智能化的反义词。这已经超越了传统搜索引擎的功能：KI 搜索系统的目标不是只对网站进行索引和监听，而是向用户提供针对个人搜索结果的简短回复。这些直接来自相关的资料和实体。.

为了提供这种基于上下文的回应，KI-Suchsysteme 包含了以下三种特征：

这不仅与谷歌的 KI 系统有关。Gemini、Perplexity、ChatGPT 和其他 KI 系统都是按照相同的原则运作的：它们利用语义分析，以便更好地理解输入内容，并生成合适的反击。因此，实体搜索引擎不仅对谷歌重要，而且对所有以科学智能为基础的系统都很重要。.
如果客户在 ChatGPT 上找到 „有机咖啡消费的窍门和替代方法“，KI 就会显示 „公平贸易“、„Lupinenkaffee“、„精制咖啡“、„无害加工 “或 „咖啡豆转化率 “等相关信息。您可以根据上下文对这些信息进行组合，在健康、环境或基因方面对它们进行有效的组合。因此，您可以根据您的主题，找到适合您的回复，并对您的关键词逻辑进行详细说明。.

生成式引擎优化（GEO）改进了传统的搜索引擎优化，将重点放在知识创新的形式和语义系统上。因此，GEO 的目标是，通过对内容进行优化，让用户更好地了解和理解此类结构和生成式 KI 模式的实体。实体搜索引擎（Entity-SEO）是 GEO 的核心组成部分，它包括结构化数据、地理链接和可验证的内容等工具，从而提高传统和生成式服务的透明度。.

实体搜索引擎不是一种真正的方法。总体而言：在 KI 管理的时代，实体搜索引擎具有新的重要意义。Google AI Overviews、ChatGPT 或 Perplexity 等系统不仅根据关键词分析内容。它们会从实体、关系、语境和权威性等方面进行分析，从而生成相应的对策。.

不过，不同的平台在初次分析后会有不同的搜索结果。从 ChatGPT 维基百科到 LinkedIn、Reddit 和 YouTube，谷歌人工智能概述的应用范围越来越广。从那时起，Perplexity 将更多地面向社区入口。但是，尽管存在这种差异，我们还是有一个共同的朋友：所有系统都是语义系统。他们必须明白，系统是如何运作的，它们之间有什么联系，谁是真正的源泉。.

Entity-SEO 正是如此。它可以帮助我们构建内容，使其具有更强的可操作性、更广泛的上下文关联性和更高的可识别性。如果对实体进行定义、对内容进行主题化整合，并将不同的查询绑定在一起，那么就有可能在 KI 对话器中找到统一的平台。.
一流的 SEO 不会被摒弃，而是会被改进。关键词是相关的，但如果没有语义上的联系，关键词就会失去意义。实体搜索引擎为零散的 KI 领域提供了稳定的基础：它为当前和未来的新一代此类系统提供了能力、结构和视角。.