Knowledge Graph: Verknüpfung von Daten für bessere Suchergebnisse und Wissensdarstellung

Knowledge Graph: Ein Glossar

Wichtige Aspekte des Knowledge Graphs

• Entitäten: Der Knowledge Graph sammelt Daten über Personen, Orte, Organisationen, Ereignisse und andere wichtige Entitäten.
• Beziehungen: Er zeigt, wie diese Entitäten miteinander in Beziehung stehen, z.B. eine Person zu ihrer Arbeitsstelle oder ein Buch zu seinem Autor.
• Strukturierte Daten: Informationen werden in einem strukturierten Format dargestellt, oft in Form von Infoboxen oder Panels auf der Suchergebnisseite.
• Benutzererfahrung: Verbessert die Benutzererfahrung, indem es schnelle und direkte Antworten auf Suchanfragen liefert.

Bedeutung des Knowledge Graphs für SEO

Best Practices für die Nutzung des Knowledge Graphs

Beispiel für die Verwendung des Knowledge Graphs

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "http://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "Albert Einstein",
  "description": "Theoretical physicist who developed the theory of relativity.",
  "birthDate": "1879-03-14",
  "deathDate": "1955-04-18",
  "nationality": "German",
  "sameAs": [
    "https://en.wikipedia.org/wiki/Albert_Einstein",
    "https://www.britannica.com/biography/Albert-Einstein"
  ]
}
</script>

Häufige Fehler bei der Nutzung des Knowledge Graphs

• Fehlende Strukturierung: Verzicht auf die Verwendung von strukturierten Daten macht es Suchmaschinen schwer, Ihre Inhalte zu verstehen.
• Ungenaue Informationen: Bereitstellung ungenauer oder veralteter Informationen kann die Glaubwürdigkeit beeinträchtigen.
• Keyword-Stuffing: Übermäßige Verwendung von Keywords in strukturierten Daten kann als Spam betrachtet werden.
• Keine Aktualisierung: Fehlende regelmäßige Aktualisierung der Inhalte kann dazu führen, dass veraltete Informationen angezeigt werden.
• Verzicht auf Verifizierung: Unverifizierte Informationen oder fehlende Quellenangaben können die Vertrauenswürdigkeit mindern.