Google führte 2012 den Knowledge Graph unter dem Motto „things, not strings“ ein. Die Suche sollte seitdem Dinge verstehen, statt nur Zeichenketten abzugleichen. Zum Start enthielt der Knowledge Graph laut Google mehr als 500 Millionen Objekte und mehr als 3,5 Milliarden Fakten.
Für SEO und GEO zählt, dass eine Marke als Entität eindeutig erkennbar ist. Dazu gehören ein einheitlicher Name, gleiche Angaben zu Angebot, Standort und Personen auf allen Kanälen sowie strukturierte Daten nach Schema.org. Einträge in Wissensdatenbanken wie Wikidata können die Zuordnung zusätzlich stützen.
KI-Suchen profitieren nach unserer Einschätzung von klaren Entitäten, weil sie Aussagen aus mehreren Quellen zusammenführen. Widersprüchliche Angaben erschweren diese Zuordnung. Verwandte Begriffe sind E-E-A-T und Schema.org.
Ein Beispiel: Heißt ein Unternehmen auf der Website „Muster Tech GmbH“, im Branchenverzeichnis „MusterTech“ und auf LinkedIn „Muster Technologies“, kann ein System die drei Profile schlechter einer einzigen Entität zuordnen.