Eine Sitemap zeigt, welche Seiten es auf deiner Website gibt. Was sie nicht zeigt: welche Begriffe deine Marke besetzt, wie du sie definierst und wo die Belege stehen. Genau danach fragen KI-Systeme, wenn sie entscheiden, ob sie dich in einer Antwort nennen.
In diesem Kapitel bekommst du die Entity Map: was sie ist, wie meine eigene für bernard.digital aussieht, was sie bei mir aufgedeckt hat und wie du deine in fünf Schritten baust.
Das Wichtigste in Kürze
- Definition: Eine Entity Map hält fest, welche Begriffe eine Marke besetzt, wie sie sie definiert, wo die Belege stehen und wie die Begriffe zusammenhängen.
- Bausteine: Entität, Definition, Beleg, Beziehung.
- Nutzen: Sie macht Website, strukturierte Daten, Profile und Wikidata konsistent. Davon profitieren LLMs, auch wenn sie die Map selbst nicht lesen.
- Umfang: 15 bis 20 Begriffe reichen für die meisten Marken. Tiefe schlägt Breite.
- Datei: Es gibt ein Format, die entitymap.json. Dass KI-Systeme sie auswerten, ist nicht belegt.
- Live-Beispiel: Meine Map für bernard.digital hat 17 Entitäten und drei Lücken aufgedeckt.
Auf dieser Seite findest du:
- Was ist eine Entity Map?
- Wie sieht eine Entity Map aus?
- Was hat die Map bei mir aufgedeckt?
- Wie baust du deine eigene Entity Map?
- Was bringt die Datei entitymap.json?
- Häufige Fragen
- Der nächste Schritt
- Quellen
Was ist eine Entity Map?
Eine Entity Map ist eine Übersicht der Entitäten, für die deine Marke stehen soll. Zu jedem Begriff gehört eine Definition, echte Belege von deiner Website und die Beziehungen zu anderen Begriffen. KI-Systeme denken in solchen Begriffen und ihren Verbindungen, nicht in einzelnen Seiten.
SITEMAP /de/ /de/leistungen/geo-beratung/ /de/ki-sichtbarkeit/ eine Liste, kein Zusammenhang ENTITY MAP GEO ─hängt ab von─▶ SEO ├─ erreicht ─▶ KI-Sichtbarkeit │ ▲ │ └─ misst: Share of Voice └─ Beleg: Textstelle + URL was deine Marke weiß
Eine Entity Map besteht aus vier Bausteinen:
- Entität: ein Begriff, den deine Marke besetzt, etwa eine Leistung, ein Thema, ein Produkt oder eine Person.
- Definition: ein bis drei Sätze, wie du den Begriff verstehst.
- Beleg: echte Textstellen von deiner Website, mit URL.
- Beziehung: wie Begriffe zusammenhängen, zum Beispiel „misst“, „hängt ab von“ oder „bietet an“.
Die Map ist die Arbeit, die Datei ist ein Nebenprodukt.
Kurz gesagt: Eine llms.txt sagt einer KI, welche Seiten es gibt. Eine Entity Map sagt ihr, was deine Marke weiß. Den Vergleich findest du im Kapitel llms.txt: Brauchst du sie?
Wie sieht eine Entity Map aus?
Das hier ist meine eigene Map für bernard.digital: 17 Entitäten, 35 Beziehungen, 23 Belege, alle wörtlich aus meinen Seiten. Die Größe eines Punkts zeigt den Stärke-Wert. Ein Klick auf einen Punkt zeigt Definition, Belege und Verbindungen.
Der Stärke-Wert ist bewusst einfach gehalten. Er zeigt auf einen Blick, welche Begriffe tragen und welche nur behauptet sind:
BAUSTEIN PUNKTE Belege 30 Definition 25 Verbindungen 25 Wikidata-Anker 20 Summe 100 0-39 schwach 40-69 im Aufbau 70+ stark Beispiel GEO: 90, kywrd.ai: 20
Was hat die Map bei mir aufgedeckt?
Schon beim Bauen sind drei Lücken aufgefallen, die mir auf der Website selbst nie aufgefallen wären. Das ist der eigentliche Wert: Die Map zwingt zu Entscheidungen.
LÜCKE bernard.digital kein Wikidata Bernard Zitzer kein Wikidata DÜNN BELEGT GEO-Beratung █░░░░ 1 Beleg kywrd.ai █░░░░ 1 Beleg Ziel: 3 bis 5 je Kernbegriff VIELE NAMEN GEO, AI SEO, AEO, LLMO └─▶ eine Entität
Kein Wikidata-Eintrag
Weder ich noch bernard.digital haben eine Wikidata-ID. Die zwei wichtigsten Knoten der Map hängen also ohne externen Anker. Begriffe wie GEO (Q134083964) oder SEO (Q180711) haben einen, die Marke nicht.
Dünn belegte Leistungen
GEO-Beratung und kywrd.ai haben je nur einen Beleg. Für Kernleistungen und eigene Produkte sollten es drei bis fünf sein: Definition, Beispiel, Zahl.
Vier Namen für ein Feld
GEO, AI SEO, AEO und LLMO sind über viele Seiten verstreut. Die Map bündelt sie als alternative Namen einer Entität, damit sie nicht als vier schwache Signale zählen.
Meine Empfehlung: Fang mit den Begriffen an, mit denen du Geld verdienst. Eine Leistung mit nur einem Beleg ist für eine KI kaum mehr als eine Behauptung.
Wie baust du deine eigene Entity Map?
Du brauchst kein Werkzeug, eine Tabelle reicht für den Anfang. Wichtig ist die Reihenfolge: erst festlegen, dann belegen, dann abgleichen.
1 SAMMELN 15 bis 20 Begriffe ▼2 DEFINIEREN 1 bis 3 Sätze, feste Seite ▼3 BELEGEN 1 bis 5 Textstellen + URL ▼4 VERBINDEN misst, bietet an, Teil von ▼5 ABGLEICHEN Website = Schema = Profile jeder Widerspruch macht unscharf
- Begriffe sammeln: 15 bis 20 Begriffe, für die deine Marke stehen soll. Marke, Personen, Leistungen, Kernthemen, eigene Methoden.
- Definieren: Für jeden Begriff eine Definition in ein bis drei Sätzen, auf einer festen Seite deiner Website.
- Belegen: Je Begriff ein bis fünf Textstellen mit URL, am besten gemischt: Definition, Beispiel, Zahl.
- Verbinden: Beziehungen festhalten. Welche Leistung zahlt auf welches Thema ein, welche Kennzahl misst was?
- Abgleichen: Stimmen Website, strukturierte Daten (Organization mit sameAs), Profile und Wikidata überein? Jeder Widerspruch macht die Entität unscharf.
Tipp: Widersprüche findest du am schnellsten bei Zahlen. Auf meiner eigenen Website stand an einer Stelle „fünf Kunden“, an zwei anderen „sechs“. Genau solche Abweichungen machen eine Entität unscharf.
Kostenlose Werkzeuge
WikidataPrüfen, ob es für deine Marke, deine Leistungen und deine Themen schon eine ID gibt. Diese IDs gehören als sameAs in deine strukturierten Daten.
Schema Markup ValidatorZeigt, welche strukturierten Daten deine Seiten heute ausliefern.
EntityMap ValidatorPrüft eine fertige Map im Format entitymap.json, ohne Anmeldung.Bei Kunden lege ich die Entity Map als Teil der GEO-Beratung an. Als Funktion baue ich sie gerade in mein eigenes Werkzeug kywrd.ai ein, damit die Map nach jedem Crawl aktuell bleibt.
Was bringt die Datei entitymap.json?
Für die Map gibt es ein Dateiformat, die entitymap.json. Vorgeschlagen haben es Fred Laurent und Dixon Jones (InLinks, Waikay) unter entitymap.org. Ich nutze das Format als Gerüst, weil es die vier Bausteine sauber trennt. Die Wirkung kommt aber aus der Arbeit davor.
WIRKT HEUTE ✓ klare Definition je Begriff ✓ deckt Widersprüche auf ✓ gleicht Schema + Wikidata ab ✓ Vorlage für Briefings NICHT BELEGT ? KI-Systeme lesen die Datei ? Adoption oder Messung Vorschlag von InLinks/Waikay
Achtung: Es gibt bisher keine Belege, dass ChatGPT, Gemini oder Google die entitymap.json lesen, und der Vorschlag stammt von einem Anbieter, nicht von einem neutralen Gremium. Veröffentlichen kostet nichts, verspricht aber nichts.
Aus meiner Praxis
Den größeren Hebel sehe ich in der Entity Map. Auch sie wird von den Modellen wahrscheinlich nicht direkt gelesen. Aber sie schafft Klarheit über die Entitäten, auf der Website des Kunden und in seinen Inhalten, und genau davon profitieren LLMs.
Häufige Fragen
Was ist eine Entity Map?
Eine Übersicht der Begriffe, die eine Marke besetzt, mit Definition, Belegen von der eigenen Website und den Beziehungen zwischen den Begriffen. Sie macht Inhalte und Signale konsistent, egal ob du sie als Datei veröffentlichst.
Was ist der Unterschied zwischen Entity Map und Sitemap?
Die Sitemap listet Seiten auf, damit Suchmaschinen sie finden. Die Entity Map beschreibt Begriffe und ihre Zusammenhänge, damit klar ist, wofür eine Marke steht.
Wie viele Entitäten braucht eine Entity Map?
Für die meisten Marken 15 bis 20, bei großen Websites bis 30. Wenige gut belegte Begriffe sind mehr wert als viele dünne.
Ist entitymap.json ein offizieller Standard?
Nein. Es ist ein offener Vorschlag unter entitymap.org, initiiert von Fred Laurent mit Unterstützung von Dixon Jones. Ob KI-Systeme die Datei auswerten, ist nicht belegt.
Brauche ich dafür Wikidata?
Nicht zwingend, aber es hilft. Eine Wikidata-ID als sameAs in deinen strukturierten Daten gibt einer Entität einen eindeutigen externen Anker.
Der nächste Schritt
Ich lege die Entity Map auch für deine Marke an, als Teil meiner GEO-Beratung: Ich crawle deine Website, lege mit dir die Begriffe fest, die deine Marke besetzen soll, und zeige dir, wo Definitionen fehlen, Belege dünn sind oder Angaben sich widersprechen. Du bekommst einen Stärke-Wert je Begriff, die Liste der Lücken und den Export als entitymap.json.
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Weiter im Handbuch: Mit einer klaren Map weißt du, welche Begriffe deine Inhalte tragen müssen. Im nächsten Kapitel geht es darum, wie du Inhalte schreibst, die KI zitiert.
Quellen
- EntityMap: Specification v1.0, Fred Laurent und Dixon Jones
- Schema.org: Organization (sameAs)
- Wikidata: Generative engine optimization (Q134083964)
