Ein Knowledge Graph ist eine Wissensdatenbank, die Dinge und ihre Beziehungen zueinander speichert — nicht Texte über sie. Statt Dokumente abzulegen, hält er fest, dass ein bestimmtes Unternehmen an einem bestimmten Ort sitzt, von einer bestimmten Person geführt wird und zu einer bestimmten Branche gehört.
Der bekannteste Vertreter ist der Google Knowledge Graph, eingeführt 2012 mit dem Leitsatz „things, not strings“. Er markiert den Übergang von der Zeichenkettensuche zur Suche nach Dingen: Nicht mehr das Wort „Merkur“ wird gesucht, sondern entschieden, ob der Planet, der Gott oder ein Unternehmen dieses Namens gemeint ist.
Aufbau
Die Struktur besteht aus drei Elementen. Knoten sind die Dinge selbst — jede Entität erhält einen eindeutigen Bezeichner, unabhängig von ihrem Namen. Kanten sind die Beziehungen zwischen ihnen: gegründet von, ansässig in, gehört zu. Attribute sind Eigenschaften eines Knotens wie Gründungsjahr oder Anschrift.
Diese Form der Speicherung erlaubt Antworten, die aus Dokumenten allein nicht hervorgehen. Eine Frage nach allen Unternehmen einer Branche in einer Region ist im Volltext kaum zu beantworten, im Graph dagegen eine einfache Abfrage entlang der Kanten.
Woher die Daten stammen
- Strukturierte offene Datenbestände wie Wikidata und Wikipedia. Wikidata ist als frei zugängliche Sammlung maschinenlesbarer Fakten eine der wichtigsten öffentlichen Quellen dieser Art.
- Auszeichnung auf Websites. Strukturierte Daten nach Schema.org liefern Angaben in genau der Form, die ein Graph verarbeiten kann.
- Verifizierte Unternehmensprofile wie Brancheneinträge und Kartendienste.
- Extraktion aus Fließtext. Wiederkehrende, übereinstimmende Aussagen über viele unabhängige Quellen hinweg werden zu Fakten verdichtet.
Der letzte Punkt erklärt, warum Konsistenz entscheidend ist: Widersprüchliche Angaben über verschiedene Auftritte hinweg senken die Sicherheit, mit der eine Aussage übernommen wird.
Bedeutung für generative Systeme
Ein Knowledge Graph liefert das, was einem Sprachmodell von Haus aus fehlt: geprüfte, aktuelle und eindeutig zugeordnete Fakten. Wo ein Modell Wahrscheinlichkeiten verarbeitet, hält der Graph Tatsachen — und dient damit als Korrektiv gegen frei erfundene Angaben.
Für ein Unternehmen ist die Frage deshalb nicht, ob es eine Website hat, sondern ob es als eigenständiges Ding erfasst ist. Ohne diesen Eintrag bleibt es eine Zeichenkette auf Seiten, die jemand geschrieben hat. Mit ihm wird es zu einem Objekt, auf das sich Aussagen beziehen lassen.
Knowledge Graph und Knowledge Panel
Beides wird regelmäßig verwechselt. Der Graph ist die Datenbank im Hintergrund; das Knowledge Panel ist die Anzeigefläche rechts in den Suchergebnissen. Ein Eintrag im Graph führt nicht zwangsläufig zu einem Panel — die Anzeige setzt zusätzlich eine gewisse Bekanntheit voraus. Umgekehrt gilt: Ohne Eintrag im Graph gibt es kein Panel.
Was daraus für die eigene Website folgt
Die Arbeit am Eintrag in einem Wissensgraph besteht nicht aus einer Maßnahme, sondern aus einer Haltung zur Konsistenz. Vier Punkte tragen den größten Teil des Ergebnisses.
- Ein Name, überall gleich. Rechtsform, Schreibweise und Zusätze sollten sich zwischen Website, Impressum, Verzeichnissen und Profilen nicht unterscheiden. Abweichungen erzeugen mehrere Kandidaten statt eines Dings.
- Eine maßgebliche Seite. Eine Adresse, die das Unternehmen selbst beschreibt und auf die alle übrigen Auftritte verweisen.
- Verbindungen benennen. Verantwortliche Personen, Standorte, Zugehörigkeiten und Auszeichnungen sind die Kanten, über die ein Graph ein Ding einordnet.
- Belege außerhalb. Erwähnungen in Quellen, die nicht dem Unternehmen gehören, sind die Bestätigung, ohne die Angaben unbestätigte Behauptungen bleiben.
Häufige Fragen
Wie kommt ein Unternehmen in den Knowledge Graph?
Nicht durch Anmeldung — es gibt kein Formular dafür. Die Aufnahme erfolgt, wenn genügend übereinstimmende und überprüfbare Angaben aus unabhängigen Quellen vorliegen: eindeutige Auszeichnung auf der eigenen Website, konsistente Verzeichniseinträge, Erwähnungen in Medien und Fachquellen.
Wie lange dauert das?
Es gibt keine verlässliche Frist. Beobachtet werden Zeiträume von einigen Monaten bis zu über einem Jahr, abhängig von Bekanntheit, Branche und Quellenlage. Wer Konsistenz herstellt, verkürzt den Zeitraum, erzwingen lässt sich das Ergebnis nicht.
Was tun bei falschen Angaben?
Zunächst prüfen, aus welcher Quelle die Angabe stammt — sie steht fast immer irgendwo öffentlich. Korrigiert wird an der Quelle, nicht im Graph selbst. Für bestätigte Einträge bietet Google zusätzlich einen Meldeweg für Korrekturvorschläge an.
Braucht man dafür einen Wikipedia-Artikel?
Nein, hilfreich ist er trotzdem. Wikipedia und Wikidata sind besonders gewichtete Quellen, aber weder notwendig noch hinreichend. Viele Unternehmen sind ohne Artikel im Graph erfasst, andere mit Artikel nicht.