Entity-based Search Optimization

Von Keywordszu Entitäten.

Als CEO & Head of SEO bei SUMAX begleite ich Sie bei der strukturellen Positionierung Ihrer Marke als Entity im Knowledge Graph. Ich übernehme Entity-Audit, Wikidata-Aufbau, Schema-@id-Graph, sameAs-Cluster und Author-Entity-Setup — das Fundament, auf dem AI Overviews, ChatGPT, Perplexity & Gemini Ihre Marke konsistent zitieren. Setup-Protokoll: 90 Tage.

Entity-Audit anfragen → Framework ansehen
Stack
Wikidata Schema.org sameAs-Graph Author-Entity
Murat Ulusoy — Entity SEO
Entity Framework
„Keywords sind austauschbar. Entitäten sind es nicht."
Murat Ulusoy
CEO · Head of SEO · SUMAX
Entities live40+
5
Entity-Typen
15+
sameAs-Profile
3 Ebenen
Corroboration
90 Tage
Setup-Protokoll
01 — Das Fundament

Drei Ebenen, die eine Entität tragen.

Wer auf einer Ebene schwach ist, bleibt unter der Konfidenzschwelle — egal, wie stark die beiden anderen Ebenen sind. Entity SEO arbeitet an allen drei Ebenen simultan.

◎ Ebene 1

Identifizierbarkeit

Wikidata-QID, Schema.org @id, kanonische URL, stabile Markenbezeichnung. Die Entität muss maschinenlesbar ein eindeutiger Knoten sein — nicht ein Keyword, das viele Dokumente teilen.

◆ Ebene 2

Konsistenz

sameAs-Cluster über 15+ Profile, identische NAP-Daten, einheitliches Foto, konsistente Rollen- und Branchenbeschreibung. Jede Abweichung schwächt die Entity-Kohärenz.

▲ Ebene 3

Corroboration

Unabhängige autoritative Sekundärquellen (Fachmedien, Branchenpublikationen, Forschungszitate) bestätigen Attribute der Entität. Ohne Dritt-Bestätigung bleibt die Entität „Marken-Behauptung", keine Tatsache.

02 — Framework

Das 90-Tage-Protokoll.

Drei Phasen, klar abgegrenzt. Jede Phase schließt mit einem überprüfbaren Artefakt ab.

01

Phase 1 — Entity-Audit & Disambiguation

Tage 1–30: Audit der aktuellen Knowledge-Graph-Präsenz, Name-Collision-Matrix (alle homonymen Namensträger), Wikidata-Status, Schema-Graph-Inventory, sameAs-Reife-Check. Outcome: Diagnose-Report + Disambiguation-Strategie.

KG-APIName-CollisionBaseline
02

Phase 2 — Entity-Home & Graph

Tage 31–60: Entity-Home auf Primär-Domain, vollständiges Schema.org JSON-LD mit @id-Kohärenz, Wikidata-Item mit Referenzen, sameAs-Cluster über 15+ Plattformen, Author-Entity-Setup.

Schema-GraphWikidatasameAs
03

Phase 3 — Corroboration & Monitoring

Tage 61–90: Strategisches Pressebriefing, 3–5 autoritative Sekundärquellen mit konsistenten Fakten, Monitoring-Setup für Knowledge-Graph-API, Entity-Drift-Tracking.

Digital PRDrift-MonitoringE-E-A-T
● Entity-Intelligence Engine

Messbare
Entity-Reife.

Sechs Kennzahlen, die wir wöchentlich tracken — von Wikidata-Statement-Count über Schema-Graph-Validität bis LLM-Entity-Resolution-Rate.

Wikidata-StatementsP-Relations + Refs
86%
sameAs-Kohärenz15+ Profile konsistent
92%
Schema-Graph-ValiditätJSON-LD + @id
94%
LLM-Entity-ResolutionGPT · Claude · Gemini
78%
03 — Deliverables

Artefakte, die bleiben.

01 / Entity-Diagnose

Entity-Reife-Score

Dokumentierter Status über alle drei Ebenen mit konkreten Gap-Punkten.

02 / Wikidata

Wikidata-Item

QID mit 20+ referenzierten Properties, externen IDs, mehrsprachigen Labels.

03 / Schema

JSON-LD @id-Graph

Produktions-ready Schema über Person, Organization, Article, Product mit @id-Verknüpfung.

04 / sameAs

sameAs-Cluster

15–25 konsistent gepflegte Drittprofile mit identischen Attributen.

05 / Author-Entity

Author-Framework

Author-Bio-Templates, Credential-Provenance, Schema-Author-Blöcke für E-E-A-T.

06 / Monitoring

Entity-Drift-Dashboard

Quartalsweiser Knowledge-Graph-Check, Wikidata-Watchlist, LLM-Resolution-Tracking.

04 — Weiterführend

Tiefer einsteigen.

◎

Entity SEO für Personen

5 Bausteine, sameAs-Graph, 90-Tage-Protokoll.

→
◆

Knowledge Panel Service

Das Panel als Nebenprodukt eines stabilen Entity-Trust-Systems.

→
▲

GEO-Audit

Messen, ob Ihre Entität in LLMs überhaupt korrekt resolved wird.

→
■

Glossar — Entity

Definition, Typen, Rolle im Knowledge Graph.

→
●

Glossar — Knowledge Graph

Wie Google Entitäten speichert und vernetzt.

→
◦

Wikidata-Guide

Schritt-für-Schritt: eigenes Item anlegen, Properties pflegen.

→
05 — FAQ

Fragen.

Was ist der Unterschied zu klassischem SEO?

Klassisches SEO optimiert Dokumente auf Keywords. Entity SEO optimiert Knoten im Knowledge Graph — Identifizierbarkeit, Konsistenz, Corroboration. In LLM-gestützten Suchen ist Entity-Arbeit der primäre Hebel.

Brauche ich Wikipedia?

Nein, Wikidata reicht für die meisten Entitäten. Wikipedia verstärkt Corroboration, wenn Notability-Kriterien (unabhängige Sekundärquellen) gegeben sind.

Wie lange dauert der Aufbau?

Das 90-Tage-Protokoll setzt das Fundament. Messbare Effekte in LLM-Resolution und KG-Sichtbarkeit erscheinen nach 3–9 Monaten, abhängig von Corroboration-Dichte.

Funktioniert das für B2B?

Ja, besonders im B2B. LLMs sind in B2B-Recherche überproportional relevant, und Entity-Klarheit entscheidet, ob Ihre Marke als Anbieter in Antworten auftaucht.

Let's talk

Ist Ihre Marke eine Entität?

30 Minuten Live-Check: Wikidata-Status, Schema-Graph, sameAs-Kohärenz. Sie wissen danach, wo Sie stehen.

Entity-Audit anfragen → +49 231 · 317 017 · 30