Knowledge Graph
Unter dem Begriff Knowledge Graph werden aufbereitete und kompilierte Suchergebnisse zu bestimmten Themengebieten und sogenannten Entitäten wie Personen oder Orten bei Google und Facebook verstanden. Beide Unternehmen unterscheiden sich jedoch hinsichtlich Komplexität und Art ihres Knowledge Graphs. Der Knowledge Graph kann als eine weitere Etappe auf dem Weg zu einer semantischen Suche interpretiert werden.
Der Knowledge Graph bei Google
Mit dem Knowledge Graph hat Google im Mai 2012 (am 5. Dezember 2012 in Deutschland) ein System eingeführt, das Fakten zu Menschen, Orten und Sachverhalten kumuliert und grafisch in einem eigenen Bereich der SERPs zusammenführt. Durch das Hummingbird Update hat Google auch die Funktionalität des Knowledge Graph erweitert, der seither für Vergleiche genutzt werden kann.
Für die Darstellung der Ergebnisse greift Google auf einen eigenen Algorithmus zurück, der den Index der Suchmaschine nach strukturierten Daten durchsucht und diese dann bei bestimmten Suchanfragen zu laut Google „wichtigen Personen, Orten oder Dingen“[1] ausgibt. Für Orte oder berühmte Persönlichkeiten werden häufig Informationen aus Wikipedia herangezogen.
Der Knowledge Graph ist auf allen Endgeräten, also auf PCs sowie auf mobilen Endgeräten wie Tablets oder Smartphones nutzbar. Folgende Merkmale zeichnen den Knowledge Graph aus:
Karussell-Anzeige
Google kann über das sogenannte Karussell noch mehr Informationen zu Reihen oder Serien liefern.
Beispiel für Serien: Günter Grass Bücher
Quelle: Google.de
Beispiel für Orte: Berlin Sehenswürdigkeiten
Quelle: Google.de
Klickt der Nutzer auf ein Bild innerhalb des Karussells, wird ihm eine neue Seite der Google-Suche zu diesem Begriff angezeigt.
Eigene Ergebnis-Box
Hier akkumuliert Google Informationen und strukturierte Daten zum Suchbegriff aus unterschiedlichen Quellen wie Wikipedia und ordnet diese übersichtlich und neu an. (s. Beispiele oben auf der rechten Seite) Diese Ergebnis-Box ist nicht direkt vergleichbar mit der Google OneBox, denn dort verwendet Google nur eigene Daten aus Google Maps sowie Google Places.
Vergleiche in der Ergebnis-Box
Mit der Einführung des Hummingbird Updates hat Google die Funktionalität des Knowledge Graph zusätzlich erweitert, sodass nun auch Vergleiche zwischen einzelnen Entitäten wie Gebäuden, Nahrungsmitteln oder Planeten möglich sind.
Google Answer Box
Der Google Knowledge Graph hat mit der Answer Box eine eigene Ausprägung gefunden. Diese Box wurde 2015 von Google eingeführt. Sie gibt Nutzern praktische Antworten auf Fragen zu Definitionen oder Phänomenen.
Abbildung: Google Answer Box zum Thema “Facebook Administrator”.
Quelle: Google.de
Der Google Knowledge Graph und Konsequenzen für SEO und SEA
Durch die Einführung des Knowledge Graph stärkt Google seine Position als „Informationslieferant“. Wer folglich eine oberflächliche Recherche durchführt und nur eine kurze Antwort auf eine Frage zu einem Dichter oder Denker sowie einem Ort sucht, muss dafür die Google-Suche nicht mehr verlassen. Die Konsequenz für Informationsseiten könnte demnach in einem starken Traffic-Verlust bestehen. Wenn diese Seiten auch für Affiliate-Marketing oder Display-Werbung genutzt werden, sind darüber hinaus niedrigere Klickraten für Anzeigen zu erwarten.
Mögliches Optimierungspotential besteht für Orte, Künstler oder einige Sachverhalte als Folge des Knowledge Graph nicht mehr bei Single Keywords oder Zwei-Wort-Querys, sondern vielmehr im Longtail-Bereich. SEOs müssen demnach noch stärker als bisher antizipieren, was der User sucht und wie er danach fragt.
Mit der Google Answer Box haben Webmaster heute die Möglichkeit, in den SERPs an erster Stelle angezeigt zu werden, obwohl die Seite in den organischen Ergebnissen nicht in den Top5 rankt. Auf diese Weise bietet der Knowledge Graph die Möglichkeit, für die eigene Webseite Reichweite und Reputation zu erzeugen. Allerdings gibt es für die Anzeige in der Answer Box keine Garantie. Der Google-Algorithmus entscheidet anhand eigener Kriterien, welche Textelemente oder welches Markup er für die Beantwortung von Fragen heranzieht.
Das Prinzip Knowledge Graph bei Facebook
Auch das soziale Netzwerk Facebook hat seit 2013 einen eigenen Knowledge Graph, der bei Facebook jedoch Entity Graph oder Facebook Graph Search genannt wird. Hierfür nutzt Facebook die im Jahr 2010 eingeführten Community-Seiten. Ebenso wie Google zieht Facebook für die Kompilation an Daten externe Quellen sowie eigene Quellen heran. Vorwiegend werden Datenbestände von Wikipedia für den Entity Graph ausgelesen.
Der Facebook-Knowledge-Graph wird bei Suchanfragen über die interne Facebook-Suche angezeigt, wenn der Nutzer angemeldet ist. Auf der Übersichtsseite werden zusätzlich Ergebnisse aus dem Netzwerk zu dem gesuchten Begriff, dem gesuchten Ort oder der gesuchten Person hinzugefügt.
Wenn ein User z.B. nach „Leonardo da Vinci“ sucht, erhält er zusätzliche Informationen zur Nationalität oder dem Beruf der gesuchten Person. Klickt der User eines dieser Ergebnisse an, landet er wiederum auf einer weiteren Community-Seite oder einer verwandten Gruppe.
Voraussetzungen für die Anzeige eines Entity Graphs ist, dass die zur Anfrage passende Community-Seite nicht beansprucht wurde. Ebenso werden offizielle Fan-Seiten oder Unternehmens-Seiten nicht mit dem Facebook-Knowledge-Graph verknüpft.
Konsequenzen des Facebook Entity Graph
Ähnlich wie Googles Knowledge Graph kann auch der Entity Graph von Facebook dazu führen, dass immer mehr Nutzer lediglich Facebook verwenden, um Informationen zu erhalten. Auch hier besteht die Gefahr, dass reine Informationsseiten im Internet an Traffic verlieren, wenn mehr als eine Milliarde Facebook-User nur noch auf das Informationsangebot des Sozialen Netzwerks zurückgreifen.
Einzelnachweise
- ↑ The Knowledge Graph google.com Abgerufen am 26.09.2017