SEO für semantische Suche 2025: Inhalte für Knowledge Graphs und KI-Modelle optimieren

29. Juli 2025
|In Content-Marketing
|By Hans-Jürgen Schwarzer

Die Suchmaschinenwelt befindet sich in einem grundlegenden Wandel. Klassische Keyword-Optimierung verliert an Bedeutung, während semantische Suche in den Vordergrund rückt. Google, Bing und KI-gestützte Modelle wie ChatGPT oder Gemini verstehen Inhalte heute nicht mehr nur als Aneinanderreihung von Keywords, sondern im Kontext von Entitäten, Relationen und Bedeutungen.

Für Unternehmen bedeutet das: Wer künftig sichtbar sein will, muss Inhalte so gestalten, dass sie im Knowledge Graph von Google und in Large Language Models (LLMs) relevant werden.

Von Keywords zu Entitäten – was sich verändert hat

Früher stand die exakte Platzierung von Keywords im Mittelpunkt. Heute erkennen Suchsysteme die Beziehung zwischen Begriffen und interpretieren deren Bedeutung.

Beispiel:

  • „Apple“ als Marke → Technologieunternehmen
  • „apple“ als Produkt → Obst

Diese Unterscheidung gelingt durch Entitäten. Sie sind die Bausteine der semantischen Suche und ermöglichen Suchmaschinen, präziser auf Nutzeranfragen zu reagieren.

Der Google Knowledge Graph

Der Knowledge Graph wurde 2012 eingeführt und bildet ein semantisches Netzwerk aus Personen, Orten, Marken und Dingen. Ziel ist es, Beziehungen zwischen Entitäten zu verstehen und in den Suchergebnissen sichtbar zu machen – etwa in Knowledge Panels, Featured Snippets oder SGE-Antworten (Search Generative Experience).

Für Unternehmen ist der Knowledge Graph ein Schaufenster: Wer hier präsent ist, stärkt Markenautorität und Sichtbarkeit weit über klassische Rankings hinaus.

Warum LLMs SEO verändern

Mit der Integration von Large Language Models in Suchsysteme verändert sich SEO erneut. Nutzer erhalten zunehmend direkte Antworten statt nur eine Liste von Links.

Damit LLMs Inhalte aufgreifen, müssen diese:

  • klar strukturiert sein,
  • semantische Zusammenhänge abbilden,
  • und aus vertrauenswürdigen Quellen stammen.

Inhalte mit hoher Autorität und klarer Kontextualisierung haben bessere Chancen, von LLMs zitiert zu werden.

Optimierungsstrategien für semantische Suche

Um in einer Welt der semantischen Suche sichtbar zu bleiben, reicht es nicht, Keywords wahllos zu platzieren. Entscheidend ist, Inhalte so zu gestalten, dass sie Zusammenhänge, Relevanz und Autorität transportieren. Dazu gehören mehrere Bausteine:

  • Entity SEO:
    Inhalte gezielt auf Entitäten ausrichten (Personen, Marken, Orte, Produkte) und mit Synonymen sowie verwandten Begriffen anreichern. So entsteht ein dichtes Bedeutungsnetz, das Suchmaschinen leichter interpretieren können
  • Strukturierte Daten (Schema.org):
    Mit Markups wie FAQ, Product oder Article lassen sich Inhalte eindeutig für Maschinen kennzeichnen. Das fördert Rich Snippets und eine prominente Darstellung in Suchergebnissen.
  • Content-Clustering:
    Anstelle von Einzelartikeln sollten Unternehmen ganze Themenwelten aufbauen. Interne Verlinkungen verbinden diese zu Content-Hubs, die Google und LLMs als autoritative Quellen wahrnehmen.
  • E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness):
    Inhalte gewinnen an Gewicht, wenn sie eigene Erfahrungen (Experience), Fachwissen (Expertise), externe Referenzen (Authoritativeness) und transparente Quellen (Trustworthiness) kombinieren. EEAT ist damit ein zentrales Signal, um Glaubwürdigkeit zu transportieren.
  • Natürliche Sprache:
    Inhalte sollten Fragen so beantworten, wie Nutzer sie stellen würden. Texte in natürlicher Sprache schaffen nicht nur bessere Nutzererlebnisse, sondern erhöhen auch die Chance, in KI-generierten Antworten präsent zu sein.

 

Praxisbeispiele & Tools

Die Theorie wird greifbar, wenn man sich konkrete Szenarien anschaut.

Ein Unternehmen, das einen Blogartikel zum Thema „Nachhaltige Energie“ veröffentlicht, könnte diesen nicht mehr nur mit dem Keyword „Energie“ optimieren. Stattdessen baut es den Text um relevante Entitäten wie „Photovoltaik“, „Windkraft“, „Energiespeicher“ und „Klimaschutzpolitik“ herum auf. Mit strukturierten Daten für „Organization“ und „Article“ signalisiert es Google zusätzlich, wie die Inhalte einzuordnen sind.

Ein weiteres Beispiel: Ein B2B-Softwareanbieter, der Webinare produziert, kann diese nicht nur als Video auf YouTube veröffentlichen. Durch ein begleitendes Transkript, angereicherte Keywords rund um „Automatisierung“, „Prozessoptimierung“ und „KI-gestützte Workflows“ sowie Verlinkungen zu Whitepapers wird das Webinar zum Content-Hub, das von Suchmaschinen als besonders relevant erkannt wird.

Hilfreiche Tools wie InLinks, Semrush Entity Feature oder Sistrix Content Assistant unterstützen dabei, Entitäten zu identifizieren, Content-Briefings zu erstellen und die semantische Tiefe von Texten zu prüfen.

Das Zusammenspiel von praxisnaher Content-Erstellung und technischer Optimierung sorgt so für Inhalte, die sowohl Nutzer begeistern als auch für Suchmaschinen und KI-Modelle attraktiv sind.

Fazit

SEO entwickelt sich weg von der reinen Keyword-Dichte hin zu Kontext, Bedeutung und Relevanz. Wer Inhalte konsequent auf Entitäten, strukturierte Daten und EEAT-Kriterien ausrichtet, stärkt seine Position in Suchmaschinen – und hat die Chance, auch in KI-generierten Antworten präsent zu sein.

Semantische Suche ist damit nicht nur ein technisches Update, sondern ein Wettbewerbsvorteil für Marken, die sich frühzeitig anpassen.

Quellen