Knowledge-Graph-Search-API

Das World-Wide-Web entwickelt sich stetig weiter. Da immer up to date zu bleiben und die eigene SEO-Strategie konstant anzupassen, ist oft gar nicht so leicht – insbesondere, weil niemand so richtig weiß, was genau sich hinter dem Algorithmus der beliebtesten Suchmaschine weltweit verbirgt. Eines ist jedoch klar: Euer SEO-Content muss stets on point sein. Im Idealfall beinhaltet er die passenden Entitäten, sodass ihn Google mithilfe des Knowledge-Graphen dem richtigen Kontext zuordnen kann. Dank der leicht zugänglichen Google-Knowledge-Graph-Search-API könnt Ihr zudem einen Blick in das Innere des „Google-Gehirns“ werfen. Also haltet Euch fest, die Fahrt geht los!

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Wie sieht die Entwicklungsgeschichte von Google bis zur Einführung des Knowledge-Graph aus?

Dieser Absatz könnte genauso gut „Google – eine kurze Geschichte des Internets“ heißen. Denn viele verwenden Google als Synonym für das Web. Ganz korrekt ist das natürlich nicht. Und dennoch ist vor allem für die jüngeren Generationen ein Leben ohne die Suchmaschine kaum vorstellbar. 

Im Jahr 1997 – ein Jahr nach Erscheinung des Google-Vorläufers BackRub – registrierten die Kollegen an der Standford University in Kalifornien, Larry Page und Sergey Brin, die Domain google.com und gründeten im Jahr darauf das US-amerikanische Unternehmen Google. Die erste Version der heute beliebtesten Suchmaschine sah dabei so aus: 

Während sich in den zwei darauffolgenden Jahren die Internetportale kaum für die neue Suchmaschine interessierten, gelang ihr im Jahr 2000 der Durchbruch. Die Konkurrenz entwickelte sich zu mit Informationen vollgestopfte Web-Portalen und konnte mit der Geschwindigkeit der simplen Google-Suchmaschine nicht mehr mithalten. Die Jahre überrannte Google mit all seinen Innovationen alle Konkurrent*innen: 

• 2003 integrierte das Unternehmen das Tool Google AdSense und legte damit den Grundstein für bezahlte Online-Ads. Je mehr Geld investiert wurde, desto höher war der Page-Rank. 
• Im Jahr darauf entwickelte sich aus der Übernahme des Unternehmens Where2 LLC das bekannte GPS-System Google Maps. Zudem wurde Gmail eingeführt. ( Hier erfahrt Ihr, wie Ihr Eure Rankings in Google Maps verbessert)
• Der nächste große Meilenstein war 2008: die Einführung von Google Chrome und das Smartphone-Betriebssystem Android (auch powered by Google) als Antwort auf das im Jahr davor präsentierte Apple iPhone.
• 2009 begann Google mit der sozialen Suche. Wer nun etwas in die Suchmaschine eingab, erhielt auch Ergebnisse, die zuvor von Gmail-Kontakten gepostet wurden.
• Seit 2011 sind diese Ergebnisse in den „normalen“ SERPs integriert und können nur bei genauerem Hinsehen als Posts von Kontakten identifiziert werden.
• 2012 wurde dann der berühmt-berüchtigte Knowledge Graph eingeführt. Wer etwa Promis googelte, sah – und sieht nach wie vor – eine Infobox mit Fotos und den wichtigsten Daten. Es war kein zweiter Klick auf eine Website mehr nötig.

Welche Google-Updates gab es seit 2012?

Laut Google-Mitarbeiter*innen gibt es pro Jahr etwa 600 Updates im Google-Algorithmus. Vor allem die Bewertungs-Kriterien für die SERPs werden immer wieder unter die Lupe genommen und aktualisiert, wobei die exakten Ranking-Faktoren nicht öffentlich bekannt sind. Um sicherzugehen, dass Euer Ranking nach wie vor im oberen Bereich ist, solltet Ihr nach jedem Google-Update das Ranking Eurer Website überprüfen und wenn nötig den Inhalt anpassen. 

In den letzten zehn Jahren gab es folgende Google-Updates: 

2022:

• Core-Update (Mai) 
• Aktualisierung   der Produkt-Bewertungen (März)
• Page-Experience-Update (Februar)

2021:

• Aktualisierung   der Produkt-Bewertungen (Dezember)
• Core-Update (November)
• Spam-Update (November)
• Link-Spam-Update (Juli)
• Spam-Update (Juni)
• Core-Update (Juni/Juli)
• Page Experience Update (Juni)
• Aktualisierung   der Produkt-Bewertungen (April)

2020:

• Core-Update (Dezember)
• Core-Update (Mai)
• Core-Update (Januar)

2019:

• BERT (Oktober)
• Core-Update (September)
• Core-Update (Juni)
• Core-Update (März)

2018:

• E-A-T-Update (August)
• Google-Speed-Update (Juli)
• Video-Carousels-Update (Juni)
• Mobile-First-Index-Rollout (März)
• Core-Update (März)

2017:

• Snippet-Länge-Update (November)
• Chrome-Security-Update (Oktober)
• Fred (März)
• Phantom V (Februar)
• Interstitial-Penalty (Januar)

2016

• Penguin 4.0 (September)
• Phantom IV-Update (Mai)
• Core-Update (Januar)

2015

• RankBrain (Oktober)
• Panda 4.2 (Juli)
• The Quality-Update (Mai)
• Mobilegeddon (April)

2014

• Pirate-Update (November)
• Penguin 3.0 (Oktober)
• Panda 4.1 (September)
• HTTPS/SSL Update (August)
• Pigeon (Juli)
• Keine Authorship-Bilder (Juni)
• Panda 4.0 (Mai)
• Payday-Loan 2.0 (Mai)
• Page-Layout-Update (Februar)

2013

• Hummingbird (August)
• In-Depth-Articles (August)
• Payday-Loan (Juni)

2012

• Exact-Match-Domain (September)
• Pirate-Update / DMCA (August)
• Knowledge-Graph (Mai)
• Penguin (April)
• Venice (Februar)
• Page-Layout Algorithm-Update (Januar)
• Search-Your + World (Januar)

Mit dem Knowledge-Graph-Update im Mai 2012 verbesserte Google stark seine Position als Informations-Anbieter. Bis dato mussten Nutzer*innen, nachdem sie eine Suchanfrage gestellt hatten, einen in den SERPs angezeigten Vorschlag per Klick auswählen. Die Suchmaschine leitete sie anschließend auf die entsprechende Website weiter. 

Seitdem es den Google-Knowledge-Graph gibt, finden Nutzer*innen viele Informationen – insbesondere zu Orten, berühmten Personen, Tieren, Pflanzen und Bauwerken – direkt in einer Infobox unter der Suchleiste oder am rechten Bildschirmrand. Beantworten die dort gezeigten Informationen die Fragen der Nutzer*innen, ist ein Weiterklicken auf andere Websites nicht mehr nötig. Die Konsequenz? Ein großer Traffic-Verlust und niedrige Klick-Raten für Website-Betreiber*innen. Um weiterhin Erfolg mit SEO und Co. haben zu können, wurde der Fokus auf Local-SEO und Longtail-Keywords geschiftet. Passende Tools für Local-SEO findet Ihr in der Kategeorie Local-SEO auf OMR Reviews.

Was sind Entitäten? 

Der Begriff „Entität“ kommt aus dem Lateinischen und bedeutet so viel wie „Seiendes“ oder „Ding“. Wahrscheinlich fragt Ihr Euch jetzt: „Aber was ist eigentlich kein Ding?“ Um etwas konkreter zu werden: In der IT-Branche – vorwiegend bei Suchmaschinen, der Programmierung oder im Datenbank-Management – wird das Wort für ein eindeutig identifizierbares, einzelnes Informations-Objekt verwendet. Entitäten können somit Folgendes sein: 

• Reale Objekte
• Personen
• Abstrakte Konzepte

Welche Bedeutung haben Entitäten für SEOs?

Vor allem im Bereich der Suchmaschinen-Optimierung hat der Terminus „Entität“ in den vergangenen Jahren an Bedeutung gewonnen. Im SEO-Bereich sind Entitäten so etwas Ähnliches wie Oberbegriffe für semantische Felder. Einstmals haben Suchmaschinen nur nach Keywords gesucht. Heute durchforsten sie das World Wide Web nach ganzen semantischen Feldern, die in Verbindung zu dem gesuchten Begriff stehen. 

Keyword-Recherche

Sucht Ihr im Rahmen Eurer Keyword-Recherche beispielsweise nach dem Wort „Kuchen“, werdet Ihr nicht nur Ergebnisse bekommen, die diesen Begriff beinhalten. Die Suchmaschine weiß, dass Wörter wie „backen“, „Eier“ oder „Zucker“ mit dem Oberbegriff – oder besser gesagt dem realen Objekt – „Kuchen“ semantisch verbunden sind. Deswegen schlägt Euch die Suchmaschine auch Ergebnisse vor, die das Keyword „Kuchen“ nicht enthalten. Anstatt eine Keyword-basierte Suche durchzuführen, orientieren sich Suchmaschinen heute an der Semantik von Inhalten.

Markenaufbau 

Um möglichst weit oben in den SERPs zu landen und von Google als Entität wahrgenommen zu werden, braucht Eure Marke in erster Linie eine Domain bzw. eine Website. Auch Backlinks und Social-Media-Aktivitäten haben positive Auswirkungen auf das Ranking Eurer Marke. Google erkennt Entitäten als solche, wenn die gleichen Informationen mit einer gewissen Frequenz auf vertrauenswürdigen Quellen erscheinen. Aber Achtung, nicht alles kann überhaupt eine Entität und somit eine für Google relevante Marke sein. Folgende Beispiele sind keine Entitäten: 

• Dokumente
• URLs
• Domains

Eure Domain an und für sich kann also keine Entität sein – dafür aber das Abbild einer Entität. Für den Marken-Aufbau ist es essenziell, dass Eure Marke einem logischen (Online-)Aufbau folgt und – vor allem für Google – nachvollziehbar ist. 

Wie funktioniert der Google-Knowledge-Graph? 

Der Knowledge-Graph ist Googles Wissens-Datenbank. Dort werden Entitäten miteinander sinngemäß verknüpft, mit Attributen ausgestattet und in semantischen Kontext eingebettet. Bei Suchanfragen greift Google dann auf diese Datenbank zurück, um möglichst relevante SERPs zu liefern.

Ihr könnt Euch den Google-Knowledge-Graph wie ein riesiges Netzwerk vorstellen. Dieses besteht aus Kreisen – den einzelnen Objekten, Personen oder Konzepten mit ihren Eigenschaften – und Pfeilen. Die Pfeile stellen die Beziehung der einzelnen Entitäten zueinander dar. Dadurch weiß Google beispielsweise, dass ein Labrador eine britische Hunderasse ist. 

Habt Ihr also vergessen, auf welchen deutschen Berg Ihr letzte Woche gewandert seid, könnt Ihr auf Google einfach nach „deutscher Berg“ suchen und schon schlägt Euch die Suchmaschine dank ihres Knowledge-Graphen alle möglichen Berge in Deutschland vor. Na, war der von Euch erklommene Berg dabei?

Wie versteht Google unsere Sprache? 

Google nutzt Entitäten und semantische Felder, um unsere Sprache bzw. den Kontext unserer Sprache zu verstehen. Hierfür sind vor allem das Hummingbird-Update 2013 und das RankBrain-Update 2015 verantwortlich. Dank des Hummingbird-Updates wurde Long-Tail-Suchen und -Keywords mehr Beachtung geschenkt. Mit dem Update von 2015 führte Google erstmals eine KI ein. Anpassungen wurden von nun an nicht mehr manuell, sondern voll automatisiert durchgeführt. Anhand des Nutzer-Verhaltens (Klicks, Absprungs-Rate, Verweil-Dauer etc.) konnte Google die Relevanz für eine Website bestimmen. Es macht also keinen Unterschied mehr, ob Ihr nach „Sushi Hamburg“, „Sushi in Hamburg“ oder „Wo gibt es Sushi in Hamburg“ googelt. Das Ergebnis sieht immer ungefähr so aus: 

Google bricht die Suchanfrage auf die zwei wichtigsten Entitäten herunter und versteht dem Anschein nach unsere menschliche Sprache. 

Doch wie findet Google all die Entitäten, setzt sie in Beziehung zueinander und verknüpft sie mit Attributen? Die Suchmaschine verwendet dafür zwei Prozesse: 

• Machine-Learning
• Natural-Language-Processing

Google durchforstet dabei das World-Wide-Web und analysiert Inhalt und Kontext von Websites wie Wikipedia oder Wikidata. 

Das BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-Update 2019 gab Google nochmals neuen Schwung. Seitdem kann die Suchmaschine Long-Tail-Suchanfragen noch besser verstehen und sie den entsprechenden Kontexten zuordnen. Ziel dieses Updates war es, die „wahre“ Suchintention zu erkennen und den Nutzer*innen zufriedenstellende Ergebnisse zu liefern.

Wie funktioniert die Knowledge-Graph-Search-API? 

Wie sieht es nun mit Entitäten mit zwei oder mehreren Bedeutungen aus wie „Jaguar“, „Essen“ oder „Panda“? Warum entscheidet sich Google bei der Suche nach „Panda“, uns zuerst das Tier – nicht das Auto – zu zeigen?

Erst, wenn wir „Panda Auto“ eingeben, bekommen wir Ergebnisse zum Fiat-Panda-Modell.

Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, müssen wir einen Blick hinter die Kulisse des Knowledge-Graphen werfen: auf die Knowledge-Graph-Search-API. Dort findet Ihr alle Informationen zu den unterschiedlichen Entitäten. Google macht kein Geheimnis daraus, welche Entitäten für welche Suchanfragen gespeichert sind. Dazu geht Ihr wie folgt vor: 

1. Öffnet die Google Search Central und sucht nach der Knowledge-Graph-Search-API.
2. Klickt links oben auf „Reference“.
3. Im Feld „query“ gebt Ihr das gesuchte Wort – in diesem Fall „Panda“ – ein.
4. Zusätzlich solltet Ihr die Sprache mit „de“ auf Deutsch einstellen.
5. Anschließend klickt Ihr auf „execute“ und erhaltet die gewünschten Informationen im JSON-Format.

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linking Data) dient dem einfachen Austausch von Daten über unterschiedliche Anwendungen hinweg. Etwas versteckt, im JSON-Output der Knowledge-Graph-Search-API, solltet Ihr dann sowohl die ID als auch den Result-Score der Entität sehen. 

Mithilfe der ID könnt Ihr im Handumdrehen die passende URL abrufen. Ergänzt den URL-Pfad: https://www.google.de/search?kgmid= einfach um die ID.

Sucht Ihr das Automodell „Fiat Panda“ in der Knowlegde-Graph-Search-API, findet Ihr es nicht im JSON-Output. Das zeigt, dass Nutzer*innen bei der Suche nach „Panda“ Ergebnisse zum großen Panda, dem Film „Kung-Fu Panda“ oder der Software „Panda“ erwarten. Sorry, liebe Auto-Fans!

Wie genau der Result-Score berechnet wird, ist nicht klar. Aber je höher der erste Teil des Scores ist, desto relevanter ist die Entität für die Suche. Zum Beispiel: 

• Großer Panda: 6190
• Software „Panda“: 1792
• Film „Kung-Fu Panda“: 927

Dennoch bedeutet das nicht automatisch, dass der Eintrag mit dem höchsten Result-Score als Knowledge-Panel auf der ersten SERP angezeigt wird. Googelt Ihr beispielsweise nach „Essen“, werdet Ihr keine schmackhaften Fotos, sondern Infos zur Stadt Essen bekommen. Google scheint also in jedem Fall lokale Ergebnisse zu bevorzugen.

Was ist der Unterschied zwischen dem Knowledge-Panel und dem Google-My-Business-Panel? 

Auf den ersten Blick scheinen das Google-Knowledge-Panel und das Google-My-Business-Panel dasselbe zu sein. Wenn Ihr aber genauer hinseht und auf den Standort achtet, an dem die Google-Suche getätigt wird, fällt Euch vielleicht ein Unterschied auf. 

Nehmen wir als Beispiel die Suchanfrage „OMR“. Sucht Ihr nach diesem Unternehmen von einem deutschen Standort aus, werdet Ihr rechts auf der SERP das Google-My-Business-Panel finden. Dieses bietet Euch eine Wegbeschreibung, Anruf-Funktion und den Besuch der Website an. 

Sucht Ihr nach „OMR“ von einem PC in Österreich, werdet Ihr zum einen das Google-Knowledge-Panel vorfinden: 

Zum anderen scheint das OMR-Festival für Nutzer*innen aus Österreich – laut dem Google-Knowledge-Graphen eine höhere Relevanz zu haben. Demnach erscheint das Google-Knowledge-Panel des Festivals anstelle des Unternehmens-Panels. Falls Ihr Euch mal nicht sicher seid, erkennt Ihr das Knowledge-Panel immer am Link-Symbol. So könnt Ihr Informationen zu Eurer Suchanfrage schnell und einfach teilen.

Fazit: Mit dem richtigen Knowledge die Google-Knowledge-Graph-Search-API verstehen

Die Google-Trends im Überblick zu behalten, ist leichter gesagt als getan. Der Knowledge-Graph war 2012 eines der wichtigsten Google-Updates. Bis heute ist der Knowledge-Graph aktiv und gilt als Googles Wissens-Datenbank. Dank unzähliger Entitäten und ihren Verknüpfungen weiß die Suchmaschine – meist – genau, wonach Ihr sucht. Keyword-Stuffing als SEO-Strategie ist Schnee von gestern. Dank Machine-Learning und Natural-Language-Processing versteht Google Kontexte und wird auch aus Long-Tail-Suchanfragen schlau. Jetzt gilt es, Eure SEO-Maßnahmen anzupassen und mit den besten SEO-Tools suchmaschinenoptimierten Content zu erstellen.

Auf OMR Reviews findet Ihr SEO-Tools im Vergleich. Unsere Nutzer*innen haben die Tools auf die Probe gestellt und für Euch bewertet. Also, falls Ihr noch unschlüssig seid, schaut doch mal vorbei!