Entity-SEO für KI-SEO (GEO): Was steckt dahinter und warum machen es gute SEOs wahrscheinlich schon?

Si Quan Ong von Ahrefs hat das mal provokativ formuliert: "You don't have to do entity SEO. Why? Because you're probably already doing it." Wer ordentliches SEO betreibt, strukturiert Inhalte um Themen, baut Kontext auf und zeigt thematische Tiefe. Das ist im Wesentlichen schon Entity SEO.

Warum dann trotzdem ein Artikel darüber? Weil viele B2B-Websites eben kein ordentliches SEO betreiben. Und weil Entity SEO einen konkreten Rahmen bietet, um zu verstehen, wie moderne Suchmaschinen und generative KI-Systeme Inhalte verarbeiten und darüber entscheiden, wen sie zitieren. Wer das versteht, kann gezielt nachjustieren. Entity-SEO ist einer der Bausteine hinter Generative Engine Optimization (GEO), im deutschsprachigen Raum oft KI-SEO genannt.

Der Begriff selbst ist unter SEO-Experten umstritten. Manche halten ihn für eine unnötige Neuerfindung, manche für nützlich. Wir behandeln ihn hier als nützliches Konzept, nicht als neuen SEO-Zaubertrick.

Wenn dich der große Rahmen interessiert, wie GEO und KI-SEO für B2B-Unternehmen zusammenspielen: Der komplette Guide zur Generative Engine Optimization ordnet die einzelnen Bausteine ein. Wer direkt loslegen will, springt zur praktischen Umsetzung.

Was ist eine Entität? Things, not strings.

Google hat 2012 den Knowledge Graph vorgestellt, mit einem simplen Leitgedanken: "Things, not strings."

Keywords sind Zeichenketten. Das Wort "Bank" kann eine Sitzgelegenheit sein, ein Geldinstitut oder ein Flussufer. Für eine Maschine ist das ohne weiteren Kontext nicht eindeutig zu trennen.

Eine Entität ist dagegen ein eindeutiges Konzept: die Commerzbank AG mit Sitz in Frankfurt, gegründet 1870, börsennotiert im DAX. Keine Ambiguität. Eine klar beschreibbare Einheit in einem semantischen Netz, die mit anderen Entitäten in definierten Beziehungen steht.

Google hat dieses Prinzip genutzt, um von einer reinen Textsuche zu einer Antwortmaschine zu werden. Statt Seiten nach Keyword-Häufigkeit zu ranken, versucht das System zu verstehen, worum es wirklich geht.

Das zugrundeliegende Modell nennt sich Entity-Attribute-Value (EAV) und beschreibt, wie diese Beziehungen gespeichert werden:

• Entität: das Objekt, z.B. ein Unternehmen
• Attribut: eine Eigenschaft dieses Objekts, z.B. "gegründet in" oder "Hauptsitz"
• Value: der konkrete Wert, z.B. "Frankfurt" oder "1870"

Aus solchen Tripeln baut sich das semantische Netz auf. Die Entität "Commerzbank" ist über maschinenlesbare Verbindungen mit "Deutschland", "Bankensektor" und "DAX" verknüpft. Genau diese Verbindungen machen sie für KI-Systeme greifbar und referenzierbar.

Warum semantische Vollständigkeit zählt

Klassische Suche: eine Anfrage rein, passende Ergebnisse raus. Moderne KI-Systeme arbeiten anders. Eine einzige Nutzeranfrage wird intern in mehrere parallele Unteranfragen zerlegt, separat verarbeitet und zu einer Antwort zusammengeführt. Dieses Prinzip heißt Query Fan-Out und gilt systemübergreifend, nicht nur bei Google.

Für Entity-SEO ist die Konsequenz entscheidend: Wer nur auf einen exakten Suchbegriff optimiert, deckt bestenfalls eine dieser Unteranfragen ab. Wer ein Thema semantisch vollständig abdeckt, also mit Kontext, Vergleichen, Definitionen, Anwendungsfällen und Preisangaben, taucht in mehreren Fan-Out-Anfragen gleichzeitig auf. Genau diese Vollständigkeit ist es, die eine Entität für KI-Systeme robust macht.

Warum die reine Ranking-Position unter Druck gerät

Google AI Overviews liefern Antworten direkt im Suchfenster. Das hat messbare Auswirkungen auf die Klickraten organischer Ergebnisse, auch für Seiten auf Position 1. Wer früher mit einem Top-Ranking verlässlich Traffic generiert hat, verliert heute einen Teil davon an KI-Antworten, die Nutzer gar nicht mehr auf die Seite weiterleiten.

Gleichzeitig verändert sich, was überhaupt in diese KI-Antworten gelangt. Die reine Ranking-Position sagt weniger aus, als viele annehmen. Domain Authority (eine Kennzahl von Moz, kein offizieller Google-Rankingfaktor) ist ohnehin nur ein Näherungswert für die Linkstärke einer Domain und für die KI-Zitierbarkeit wenig aussagekräftig. Ein erheblicher Teil der in KI-Antworten zitierten Quellen stammt gar nicht aus den Top-Positionen der organischen Suche, und dieser Anteil wächst. Wie sich die Zitationen über Rankingpositionen und Systeme verteilen, ordnen wir mit den aktuellen Zahlen im Glossareintrag zu Retrieval Augmented Generation ein.

Was stattdessen zählt: thematische Tiefe und Autorität auf einem spezifischen Themenfeld, sogenannte Topical Authority. Das deckt sich mit den E-E-A-T-Signalen, die Google für Vertrauen und Kompetenz heranzieht.

Dabei gibt es eine weitere Einschränkung, die oft unterschätzt wird. Die sogenannte Disconnected Entity Hypothesis beschreibt das Problem: Eine Entität, die im semantischen Netz isoliert steht, also kaum Verbindungen zu anderen vertrauenswürdigen Entitäten hat und von wenig externen Quellen erwähnt wird, wird von KI-Systemen faktisch ignoriert. Eine Website, die ausschließlich auf sich selbst verlinkt und nirgends extern referenziert wird, existiert für generative Systeme so gut wie nicht. Es bringt also wenig, sich mit Themen wie "Grounding Pages" zu befassen, wenn das Fundament drumherum nicht stimmt.

Wie Google das Denken gelernt hat: Hummingbird, BERT, MUM

Diese Verschiebung von reiner Linkstärke hin zu Topical Authority hat Google über Jahre mit gezielten Updates vorbereitet:

• Hummingbird (2013): Erstes großes Update, das nicht mehr nur einzelne Wörter, sondern die Bedeutung ganzer Suchanfragen zu verstehen versuchte. Der Startpunkt für semantische Suche.
• BERT (2019): Ein KI-Modell, das Sprache im Satzkontext versteht, also nicht Wort für Wort, sondern im Zusammenhang mit dem Rest der Aussage. Damit wurde Google deutlich besser darin, die Absicht hinter Anfragen zu erkennen.
• MUM, Multitask Unified Model (2021): Deutlich mächtiger als BERT. Kann Informationen aus verschiedenen Sprachen und Formaten gleichzeitig verarbeiten und komplexere, mehrstufige Anfragen beantworten.

Jedes dieser Updates hat Google ein Stück weiter in Richtung Antwortmaschine verschoben und weg von der reinen Keyword-Suche.

Entity SEO für klassische Google-Suche vs. generative KI

"Entity SEO" bedeutet nicht überall dasselbe.

Beim klassischen Google Knowledge Graph geht es darum, eindeutige Datenstrukturen bereitzustellen, idealerweise über Wikipedia, Wikidata oder strukturierte Daten auf der eigenen Website. Das befüllt eine zentralisierte Datenbank, aus der Google Faktenwissen bezieht.

Generative KI-Systeme funktionieren anders. Sie rufen zur Laufzeit passende Textabschnitte aus dem Web ab und bauen daraus ihre Antwort, ein Prinzip, das Retrieval Augmented Generation (RAG) heißt. Die Information wird auf Absatzebene aus tausenden unabhängiger Quellen extrahiert, nicht aus einer zentralen Datenbank. Was zählt, ist nicht ein einzelner Wikipedia-Eintrag, sondern die konsistente Erwähnung und Beschreibung einer Entität über viele unabhängige Quellen hinweg.

Hinzu kommt: Die bevorzugten Datenquellen unterscheiden sich je nach System.

• ChatGPT greift bevorzugt auf Nachrichtenportale und Wikipedia zurück
• Google Gemini bezieht YouTube, Diskussionsforen und Fachblogs stark mit ein
• Perplexity kombiniert Live-Websuche mit Trainingsdaten

Laut dem AI Citation & LLM Visibility Report von The Digital Bloom (2025), einer kommerziellen Analyse, werden nur rund 11 Prozent der Domains gleichzeitig von ChatGPT und Perplexity zitiert. Wer sich nur auf ein System optimiert, verliert in den anderen.

Warum Präsenz auf mehreren Plattformen entscheidet

Dahinter steckt keine Psychologie, auch wenn die Analogie naheliegt. Ein Sprachmodell "kennt" eine Entität umso zuverlässiger, je häufiger und widerspruchsfreier sie in seinen Trainingsdaten und in den zur Laufzeit abgerufenen Quellen vorkommt. Frequenz und Redundanz über unabhängige Quellen hinweg senken die Wahrscheinlichkeit, dass ein Modell über eine Entität halluziniert. Wer das mit dem Mere-Exposure-Effekt beim Menschen vergleicht (je öfter man etwas sieht, desto vertrauter wirkt es), trifft die Intuition, aber nicht den technischen Grund: Bei KI zählt die Datenlage, nicht die gefühlte Vertrautheit.

Die Datenlage stützt den Effekt. In einer Ahrefs-Auswertung von rund 75.000 Marken (Dezember 2025) korrelierten externe Erwähnungen am stärksten mit der Sichtbarkeit in KI-Antworten, allen voran die Präsenz auf YouTube. Auch Profile auf Bewertungsplattformen wie G2, Capterra oder Trustpilot erhöhen die Chance auf eine Zitation deutlich. Ein Blog auf der eigenen Website reicht dafür nicht.

Die Realität für B2B-Unternehmen: Plattformpräsenz aufbauen

Wikipedia ist für die meisten B2B-Unternehmen kein realistischer Startpunkt. Die redaktionellen Relevanzkriterien sind streng. Wer kein hinreichendes öffentliches Interesse nachweisen kann, kommt nicht rein.

Was stattdessen funktioniert, insbesondere im deutschen B2B-Kontext:

• Branchenspezifische Verzeichnisse: Wer liefert was, Kompass, EUROPAGES, Verbands-Mitgliedsverzeichnisse
• Bewertungsplattformen, wo sie relevant sind: OMR Reviews für Software, Trustpilot, Kununu für die Arbeitgebermarke, Capterra für spezifische Zielgruppen
• Fachforen und Communities, in denen die eigene Zielgruppe aktiv ist
• LinkedIn, sowohl Unternehmensseite als auch Beiträge mit echter Substanz
• YouTube, insbesondere für Gemini-Sichtbarkeit, da das System YouTube-Inhalte stark heranzieht

Das Ziel ist konsistente, extern validierte Präsenz, nicht maximale Sichtbarkeit auf einer einzigen Plattform.

Praktische Umsetzung

1. Marken-Entität sauber definieren

Unternehmensname, Adresse, Gründungsjahr, Beschreibung: überall identisch. Keine Abkürzungen auf einer Plattform, ausgeschriebener Name auf einer anderen. Entitätsverwirrung sabotiert die Zuordnung im semantischen Netz. Das klingt trivial, ist in der Praxis aber einer der häufigsten Fehler.

2. Schema.org-Markup auf der eigenen Website implementieren

Mindestens für das Unternehmen selbst ein Organization-Schema mit den Basisangaben (name, url, logo, foundingDate, description). Zentral ist das sameAs-Attribut: Es verlinkt auf externe Profile (LinkedIn-Unternehmensseite, Wikidata-Eintrag, Branchenportale) und ist der maschinenlesbare Klebstoff, der isolierte Außenpräsenzen zu einer einzigen Entität zusammenführt. Auf der "Über uns"-Seite gehört zusätzlich mainEntityOfPage.

Kein aufwendiges Projekt. Einmal korrekt aufgesetzt, selten angefasst. Welche Schema-Typen für KI-Sichtbarkeit wirklich etwas bringen und wie das JSON-LD dazu konkret aussieht, steht im Detail unter Schema Markup für KI-SEO.

3. Thematische Tiefe statt Keyword-Streuung

Statt 15 dünner Seiten zu ähnlichen Themen: ein inhaltlich vollständiges Hub-Dokument (auch bekannt als Pillar-Page) pro Kernthema. Glossare, technische Leitfäden, strukturierte Vergleiche. Formate, die Fragen vollständig beantworten und klare Definitionen liefern. KI-Systeme ziehen diese Formate bevorzugt heran, weil sie semantisch dicht und klar strukturiert sind. Wie einzelne Absätze aufgebaut sein müssen, damit ein Modell sie isoliert als Antwort verwenden kann, steht unter Content Chunking für KI-SEO.

4. Konsistente Außenpräsenz aufbauen

Gezielt Erwähnungen auf externen Plattformen aufbauen: Gastbeiträge in Fachpublikationen, Interviews, Beiträge in Branchenforen, Einträge in relevanten Verzeichnissen. Nicht als Massenstrategie, sondern gezielt in den Kanälen, die für die eigene Zielgruppe relevant sind.

5. Multimodalen Content einbeziehen

Text allein reicht nicht. Vor allem Video zahlt ein: In der erwähnten Ahrefs-Auswertung war die Präsenz auf YouTube das Signal mit der stärksten Korrelation zur KI-Sichtbarkeit, und Google Gemini zieht YouTube-Inhalte besonders stark heran. Videos, Infografiken und Bildmaterial zum selben Thema liefern KI-Systemen mehrere unabhängige Signale zur selben Entität.

6. Share of Voice in KI-Antworten tracken

Klassische Rankings werden durch neue Kennzahlen ergänzt:

• Wie oft wird die Marke in KI-Antworten zitiert?
• In welchem Kontext? Positiv, neutral, falsch?
• Bei welchen Themen ist die Marke sichtbar und bei welchen nicht?
• Brand Sentiment: Wie beschreiben KI-Systeme das Unternehmen, wenn sie es erwähnen?

Dafür gibt es spezialisierte Tools wie Profound, Peec AI oder Otterly, die tracken, wie oft und in welchem Kontext eine Marke in KI-Antworten auftaucht. Wie sich der daraus entstehende KI-Traffic zusätzlich in der eigenen Analytics erfassen lässt, steht unter KI-Traffic in Google Analytics 4.

Typische Entity-SEO-Fehler

Inkonsistente Markennamen und Angaben

"Mustermann GmbH" auf der Website, "Mustermann-GmbH" auf LinkedIn, "Mustermann" im Branchenverzeichnis. Für semantische Systeme ist das ein Problem. Wenn dieselbe Entität unterschiedlich bezeichnet wird, können die Informationen nicht sauber zu einem Knotenpunkt zusammengeführt werden. Das Ergebnis: fragmentierte Autorität statt einer starken Entität.

Fehlende oder falsche Schema-Attribute

Ohne sameAs und mainEntityOfPage fehlt die maschinenlesbare Verknüpfung zwischen der eigenen Website und den Außenpräsenzen. Suchmaschinen und KI-Systeme müssen dann selbst raten und kommen dabei häufig zu falschen Zuordnungen.

Isolierte Keyword-Optimierung ohne semantischen Kontext

Ein Text, der "Buchhaltungssoftware für KMU" zehnmal enthält, aber weder erklärt, was das Produkt macht, noch Kontext zu Anwendungsfall, Alternativen oder Preisstruktur aufbaut, wird von KI-Systemen nicht als relevante Quelle behandelt. Die semantische Analyse braucht Vollständigkeit, keine Keyword-Dichte.

Ausschließlich interne Publikation

Wer nur auf der eigenen Website veröffentlicht, baut keine externe Validierung auf. Ohne Erwähnungen auf Drittseiten entsteht keine Entitäts-Autorität, unabhängig davon, wie gut der eigene Content ist.

Grounding Pages als Wundermittel?

Dedizierte "maschinenlesbare" Seiten, auf denen Unternehmen sich selbst beschreiben, werden in der SEO-Praxis massiv überschätzt. Generative KI-Systeme gewichten externe, unabhängige Quellen stärker als selbst deklarierte Fakten. Stichwort "Disconnected Entity". Eine gut gepflegte "Über uns"-Seite mit sauberem Schema.org-Markup und wirklich klaren Aussagen (siehe dazu, wie man einen guten "Chunk" für KI-SEO schreibt) ist in unserer Einschätzung deutlich sinnvoller als eine künstliche Grounding Page.

Wie Google das Denken gelernt hat: Hummingbird, BERT, MUM

Diese ganze Verschiebung von bloßer Domain Authority hin zu Topical Authority hat Google über Jahre mit gezielten Updates vorbereitet:

• Hummingbird (2013): Erstes großes Update, das nicht mehr nur einzelne Wörter, sondern die Bedeutung ganzer Suchanfragen zu verstehen versuchte. Der Startpunkt für semantische Suche.
• BERT (2019): Ein KI-Modell, das Sprache im Satzkontext versteht, also nicht Wort für Wort, sondern im Zusammenhang mit dem Rest der Aussage. Damit wurde Google deutlich besser darin, die Absicht hinter Anfragen zu erkennen.
• MUM, Multitask Unified Model (2021): Deutlich mächtiger als BERT. Kann Informationen aus verschiedenen Sprachen und Formaten gleichzeitig verarbeiten und komplexere, mehrstufige Anfragen beantworten.

Jedes dieser Updates hat Google ein Stück weiter in Richtung Antwortmaschine verschoben und weg von der reinen Keyword-Suche.

Entity SEO für klassische Google-Suche vs. generative KI

"Entity SEO" bedeutet nicht überall dasselbe.

Beim klassischen Google Knowledge Graph geht es darum, eindeutige Datenstrukturen bereitzustellen, idealerweise über Wikipedia, Wikidata oder strukturierte Daten auf der eigenen Website. Das befüllt eine zentralisierte Datenbank, aus der Google Faktenwissen bezieht.

Generative KI-Systeme funktionieren anders. Sie extrahieren Informationen auf Absatzebene aus dem gesamten Web, nicht aus einer zentralen Datenbank, sondern aus tausenden unabhängiger Quellen. Was zählt, ist nicht ein einzelner Wikipedia-Eintrag, sondern die konsistente Erwähnung und Beschreibung einer Entität über viele unabhängige Quellen hinweg.

Hinzu kommt: Die bevorzugten Datenquellen unterscheiden sich je nach System.

• ChatGPT greift bevorzugt auf Nachrichtenportale und Wikipedia zurück
• Google Gemini bezieht YouTube, Diskussionsforen und Fachblogs stark mit ein
• Perplexity kombiniert Live-Websuche mit Trainingsdaten

Analysen zeigen, dass nur rund 11 Prozent der Domains gleichzeitig von ChatGPT und Perplexity zitiert werden. Wer sich nur auf ein System optimiert, verliert in den anderen.

Warum Präsenz auf mehreren Plattformen entscheidet

Es gibt einen psychologischen Effekt, der auch bei KI-Systemen eine Rolle spielt: den Mere-Exposure-Effekt. Das Prinzip ist einfach. Je öfter ein Konzept in vertrauenswürdigen Quellen auftaucht, desto vertrauter wird es dem verarbeitenden System. Auf KI übertragen: Modelle werden durch Wiederholung in verlässlichen, unabhängigen Quellen zuverlässiger. Sie halluzinieren seltener über eine Entität, die konsistent und widerspruchsfrei aus mehreren externen Quellen beschrieben wird.

Studien belegen: Marken, die auf vier oder mehr externen Plattformen präsent sind, werden deutlich häufiger in KI-Antworten zitiert. Ein Blog auf der eigenen Website reicht dafür nicht.

Die Realität für B2B-Unternehmen: Plattformpräsenz aufbauen

Wikipedia ist für die meisten B2B-Unternehmen kein realistischer Startpunkt. Die redaktionellen Relevanzkriterien sind streng. Wer kein hinreichendes öffentliches Interesse nachweisen kann, kommt nicht rein.

Was stattdessen funktioniert, insbesondere im deutschen B2B-Kontext:

• Branchenspezifische Verzeichnisse: Wer liefert was, Kompass, EUROPAGES, Verbands-Mitgliedsverzeichnisse
• Bewertungsplattformen, wo sie relevant sind: OMR Reviews für Software, Trustpilot, Kununu für Arbeitgebermarke, Capterra für spezifische Zielgruppen
• Fachforen und Communities, in denen die eigene Zielgruppe aktiv ist
• LinkedIn, sowohl Unternehmensseite als auch Beiträge mit echter Substanz
• YouTube, insbesondere für Gemini-Sichtbarkeit, da das System YouTube-Inhalte stark heranzieht

Das Ziel ist konsistente, extern validierte Präsenz, nicht maximale Sichtbarkeit auf einer einzigen Plattform.

Praktische Umsetzung

1. Marken-Entität sauber definieren

Unternehmensname, Adresse, Gründungsjahr, Beschreibung: überall identisch. Keine Abkürzungen auf einer Plattform, ausgeschriebener Name auf einer anderen. Entitätsverwirrung sabotiert die Zuordnung im semantischen Netz. Das klingt jetzt trivial, ist in der Praxis aber einer der häufigsten Fehler.

2. Schema.org-Markup auf der eigenen Website implementieren

Mindestens für das Unternehmen selbst:

• Organization-Schema mit name, url, logo, foundingDate, description
• sameAs: verlinkt auf externe Profile (LinkedIn-Unternehmensseite, Wikidata-Eintrag, Branchenportale). Das ist der maschinenlesbare Klebstoff, der isolierte Außenpräsenzen zu einer einzigen Entität zusammenführt
• mainEntityOfPage auf der "Über uns"-Seite setzen

Kein aufwendiges Projekt. Einmal korrekt aufgesetzt, selten angefasst.

3. Thematische Tiefe statt Keyword-Streuung

Statt 15 dünner Seiten zu ähnlichen Themen: ein inhaltlich vollständiges Hub-Dokument (auch bekannt als Pillar-Page) pro Kernthema. Glossare, technische Leitfäden, strukturierte Vergleiche. Formate, die Fragen vollständig beantworten und klare Definitionen liefern. KI-Systeme ziehen diese Formate bevorzugt heran, weil sie semantisch dicht und klar strukturiert sind.

4. Konsistente Außenpräsenz aufbauen

Gezielt Erwähnungen auf externen Plattformen aufbauen: Gastbeiträge in Fachpublikationen, Interviews, Beiträge in Branchenforen, Einträge in relevanten Verzeichnissen. Nicht als Massenstrategie, sondern gezielt in den Kanälen, die für die eigene Zielgruppe relevant sind.

5. Multimodalen Content einbeziehen

Text allein reicht nicht. Videos (YouTube), Infografiken und Bildmaterial zum selben Thema liefern KI-Systemen mehrere unabhängige Signale zur selben Entität. Analysen zeigen deutlich höhere Zitationsraten für Inhalte, die Text, Bild und Video kombinieren.

6. Share of Voice in KI-Antworten tracken

Klassische Rankings werden durch neue Kennzahlen ergänzt:

• Wie oft wird die Marke in KI-Antworten zitiert?
• In welchem Kontext? Positiv, neutral, falsch?
• Bei welchen Themen ist die Marke sichtbar und bei welchen nicht?
• Brand Sentiment: Wie beschreiben KI-Systeme das Unternehmen, wenn sie es erwähnen?

Typische Entity-SEO-Fehler

Inkonsistente Markennamen und Angaben

"Mustermann GmbH" auf der Website, "Mustermann-GmbH" auf LinkedIn, "Mustermann" im Branchenverzeichnis. Für semantische Systeme ist das ein Problem. Wenn dieselbe Entität unterschiedlich bezeichnet wird, können die Informationen nicht sauber zu einem Knotenpunkt zusammengeführt werden. Das Ergebnis: fragmentierte Autorität statt einer starken Entität.

Fehlende oder falsche Schema-Attribute

Ohne sameAs und mainEntityOfPage fehlt die maschinenlesbare Verknüpfung zwischen der eigenen Website und den Außenpräsenzen. Suchmaschinen und KI-Systeme müssen dann selbst raten und kommen dabei häufig zu falschen Zuordnungen.

Isolierte Keyword-Optimierung ohne semantischen Kontext

Ein Text, der "Buchhaltungssoftware für KMU" zehnmal enthält, aber weder erklärt, was das Produkt macht, noch Kontext zu Anwendungsfall, Alternativen oder Preisstruktur aufbaut, wird von KI-Systemen nicht als relevante Quelle behandelt. Die semantische Analyse braucht Vollständigkeit, keine Keyword-Dichte.

Ausschließlich interne Publikation

Wer nur auf der eigenen Website veröffentlicht, baut keine externe Validierung auf. Ohne Erwähnungen auf Drittseiten entsteht keine Entitäts-Autorität, unabhängig davon, wie gut der eigene Content ist.

Grounding Pages als Wundermittel?

Dedizierte "maschinenlesbare" Seiten, auf denen Unternehmen sich selbst beschreiben, werden in der SEO-Praxis massiv überschätzt. Generative KI-Systeme gewichten externe, unabhängige Quellen stärker als selbst deklarierte Fakten. Stichwort "Disconnected Entity". Eine gut gepflegte "Über uns"-Seite mit sauberem Schema.org-Markup und wirklichen klaren Aussagen (siehe hierzu auch unseren Artikel, wie man einen guten "Chunk" für KI-SEO schreibt) ist in unserer Einschätzung deutlicher sinnvoller als eine künstliche Grounding Page.