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AI-Entity-Check — Ist Ihre Marke eine Entität oder nur eine Zeichenkette?
Die Abkürzung, die alle zuerst versuchen, ist der selbst angelegte Wikidata-Eintrag. Er wird gelöscht, meist innerhalb weniger Wochen, weil Wikidata unabhängige Quellen verlangt — und ein gelöschter Eintrag ist schlimmer als keiner, denn das Löschprotokoll ist öffentlich. Geben Sie Ihre Marke ein: Dieser Check liest den öffentlichen Wissensgraphen — Wikidata und Wikipedia —, ordnet den Datensatz Ihrer Domain statt Ihrem Namen zu und zeigt, ob eine AI-Engine stattdessen eine bekanntere gleichnamige Entität auflösen wird.
Liest die kostenlose, öffentliche Wikidata-API. Die Domain dient nur dazu, unter gleichnamigen Entitäten die richtige auszuwählen. Das Ergebnis zeigt die öffentliche Präsenz im Wissensgraphen, keinen privaten AI-Index.
Was dieser Entity-Check prüft
Das Tool gleicht Ihre Marke mit Wikidata ab und zeigt ihre Präsenz im Wissensgraphen. Es blickt nach aussen auf das öffentliche Web, nicht auf Ihre eigenen Seiten. Den privaten Knowledge Graph von Google oder das interne Gedächtnis eines Modells sieht es nicht; ein starkes Ergebnis hier ist deshalb ein starkes Signal, aber nie eine Garantie für Zitierungen.
- Ob für die Marke ein Wikidata-Eintrag existiert
- Kollisionen mit gleichnamigen Einträgen und ob Sie der beste Treffer sind
- Ob ein Wikipedia-Artikel den Eintrag stützt und in welchen Sprachen
- Die Aussage zur offiziellen Website (P856) und ob sie auf Ihre Domain zeigt
- instance-of-Typ, Beschreibung, Aliasse und Vollständigkeit
- Verknüpfte externe Profile — X, LinkedIn, Crunchbase und weitere
- Den privaten Knowledge Graph von Google (nicht öffentlich)
- Die interne Repräsentation Ihrer Marke in einem Modell (nicht beobachtbar)
- Aktuelle AI-Zitierungen zu einem Prompt (siehe das AI-Audit)
- Ihr Schema-Markup auf der Seite (siehe den Schema-Validator)
So wird der Score berechnet
Acht gewichtete Prüfungen. Ohne jeden Wikidata-Eintrag ist der Score auf 10 begrenzt, weil sich ohne ihn nichts anderes messen lässt. Alles darüber zeigt, wie vollständig und eindeutig die Präsenz ist.
| Punkte | Prüfung | Was erfüllt sein muss |
|---|---|---|
| 25 | Wikidata-Entität vorhanden | Für die Marke existiert ein strukturierter Eintrag im Wissensgraphen. Ohne ihn lässt sich nichts anderes bewerten. |
| 20 | Wikipedia-Artikel | Wikipedia ist die meistzitierte Domain in AI-Antworten. Am höchsten zählen Artikel in der Landessprache, also in der deutschsprachigen Wikipedia (de.wikipedia.org). |
| 15 | Eindeutigkeit | Ihre Entität ist der beste Treffer für den Namen und nicht unter einem bekannteren gleichnamigen Eintrag verborgen. |
| 12 | Offizielle Website verknüpft | Der Eintrag enthält eine Aussage zur offiziellen Website (P856), die auf Ihre Domain zeigt. |
| 10 | Typisiert (instance of) | Eine instance-of-Aussage legt fest, was für ein Ding es ist — Unternehmen, Software, Produkt. |
| 8 | Beschreibung | Eine kurze einzeilige Beschreibung, mit der die Engine sagt, was die Entität ist. |
| 5 | Externe Profile | Verknüpfte Kennungen aus sozialen Netzwerken und Datenbanken (X, LinkedIn, Crunchbase), die die Entität bestätigen. |
| 5 | Datentiefe | Genug Eigenschaften (Gründung, Land, Gründer, Branche) für eine zutreffende Beschreibung. |
Warum die AI-Suche Ihre Marke als Entität braucht
Eine Engine löst den Namen auf, bevor sie die Frage beantwortet. Fragen Sie nach «dem besten X für Y», und das Erste, was passiert, ist nicht das Abrufen von Quellen, sondern die Disambiguierung: die Entscheidung, welches reale Ding mit X gemeint ist. Erst danach sucht das Modell, was es darüber sagen soll. Wikidata und Wikipedia sind der überprüfbare Teil dieses Schritts, weil sie die Identitätsebene bilden, die jeder ausserhalb der Anbieter tatsächlich einsehen kann. Eine Marke mit Wikidata-Eintrag, Wikipedia-Artikel und verknüpfter offizieller Website gibt der Engine eine stabile Kennung und genug Beschreibung, um Sie von allem anderen zu unterscheiden, das gleich geschrieben wird. Eine Marke, die nur einen Namen hat, ist eine Zeichenkette, die mit jeder anderen Bedeutung dieses Wortes konkurriert, auch mit den besser dokumentierten. Das ist Grundlagenarbeit, keine Garantie: Auflösbar zu sein bringt noch keine Zitierung, aber ohne Auflösbarkeit ist eine korrekte Zitierung weitgehend Zufall.
Häufige Lücken bei Entitäten und wie Sie sie schliessen
Grob vom schwersten zum leichtesten Fall geordnet. Der ehrliche rote Faden durch alle: Die Präsenz als Entität folgt der Relevanz; vorwegnehmen oder vortäuschen lässt sie sich nicht.
- Überhaupt kein Wikidata-Eintrag. Der Wissensgraph führt keinen Datensatz zur Marke, also wird der Name auf jede andere Bedeutung des Wortes und auf besser dokumentierte Konkurrenten aufgelöst. Lösung: Sorgen Sie zuerst für unabhängige, zitierfähige Berichterstattung, und legen Sie erst dann den Eintrag an. Ein Wikidata-Eintrag ohne Belege wird gelöscht — die Relevanz kommt vor der Entität, nicht danach.
- Der Name kollidiert mit einer bekannteren Entität. Ein generischer oder geteilter Name (eine Farbe, ein gewöhnliches Wort, ein grösseres Unternehmen) liegt vor Ihnen, sodass eine Engine bei der Abfrage des blossen Namens die andere Entität zeigt. Lösung: Stärken Sie Belege und Vollständigkeit Ihrer Entität, damit sie aufsteigt, und verwenden Sie in Ihren eigenen Inhalten und Ihrem Markup den vollständigeren Markennamen.
- Wikidata-Eintrag, aber kein Wikipedia-Artikel. Die ergiebigste Einzelquelle, aus der AI schöpft, fehlt. Ein blosser Wikidata-Eintrag ist deutlich schwächer als ein Wikidata-Eintrag plus Wikipedia-Artikel. Lösung: Ein Wikipedia-Artikel folgt der Relevanz: Sorgen Sie für verlässliche Berichterstattung in Sekundärquellen, dann wird ein Artikel möglich. Legen Sie ihn nicht vorzeitig an.
- Keine offizielle Website im Eintrag (P856). Ohne die Aussage zur offiziellen Website verbindet nichts die Entität mit Ihrer Domain, sodass eine Engine «die Entität» nicht mit «dieser Website» verknüpfen kann. Lösung: Ergänzen Sie den Wikidata-Eintrag um die Eigenschaft offizielle Website (P856) mit Ihrer Hauptdomain.
- Die Entität ist nicht typisiert. Ohne instance-of-Aussage (P31) sagt der Eintrag nicht, ob es sich um ein Unternehmen, ein Produkt oder eine Software handelt, und lässt sich daher nicht einordnen. Lösung: Ergänzen Sie eine instance-of-Aussage mit dem genauen Typ — Unternehmen, Softwareunternehmen, mobile App und so weiter.
- sameAs / externe Profile fehlen. Ohne verknüpfte Kennungen von X, LinkedIn oder Crunchbase bestätigt nichts die Entität über unabhängige Quellen hinweg. Lösung: Ergänzen Sie den Eintrag um die offiziellen Kennungen aus sozialen Netzwerken und Datenbanken; sie erhöhen die Sicherheit, mit der eine Engine Sie zuordnet.
- Ein dünner, fast leerer Eintrag. Einem Eintrag mit einer Bezeichnung und wenig mehr wird leicht misstraut, oder er wird falsch beschrieben. Spärliche Entitäten führen zu vagen oder falschen AI-Beschreibungen. Lösung: Ergänzen Sie Gründungsdatum, Land, Gründer, Branche, Hauptsitz und Logo — die Fakten, mit denen eine Engine Sie korrekt beschreiben kann.
- Der Entität nachjagen, bevor Sie relevant sind. Einen Wikidata-Eintrag oder Wikipedia-Artikel ohne unabhängige Belege anzulegen, geht nach hinten los: Er wird gelöscht, und wiederholte Versuche können eine genauere Prüfung nach sich ziehen. Lösung: Bauen Sie zuerst die Belegbasis auf — Presse, Referenzen, Berichterstattung Dritter. Die Entität ist die Folge von Relevanz, keine Abkürzung dorthin.
So bauen Sie die Präsenz als Entität richtig auf
Eine Abkürzung gibt es nicht, und wer etwas anderes vorgibt, riskiert gelöschte Einträge. Die Reihenfolge, die funktioniert:
- Unabhängige Berichterstattung gewinnen. Presse, Branchenreferenzen, Erwähnungen Dritter, die nicht von Ihnen stammen. Das ist die Relevanz, auf der alles andere aufbaut.
- Die eigene Identität auf der Website sauber aufsetzen. Eine vollständige Organization-Entität mit
sameAs-Links, geprüft mit dem Schema-Validator, damit sich das Web einig ist, wer Sie sind. - Einen belegten Wikidata-Eintrag anlegen. Sobald Sie relevant sind, legen Sie den Eintrag mit Belegen, der offiziellen Website (P856), einem instance-of-Typ und einer Beschreibung an.
- Den Wikipedia-Artikel folgen lassen. Wenn die Berichterstattung es trägt, wird ein Artikel vertretbar. Schreiben Sie ihn nicht vorzeitig selbst.
- Bestätigende Profile ergänzen. Verknüpfen Sie offizielle Kennungen aus sozialen Netzwerken und Datenbanken, damit unabhängige Quellen übereinstimmen.
Die Schritte eins und zwei haben Sie schon heute direkt in der Hand. Die Schritte im Wissensgraphen sind die Folge davon, dass Sie diese gut umsetzen, kein Ersatz dafür.
Garantiert eine Wikidata-Entität AI-Zitierungen?
Nein. Eine vollständige, eindeutige Entität macht Ihre Marke auflösbar und schwerer verwechselbar — eine Voraussetzung dafür, in einer AI-Antwort korrekt beschrieben zu werden. Ob eine Engine Sie tatsächlich zitiert, hängt weiterhin von Inhaltsqualität, Autorität, Relevanz und dem eigenen Retrieval jeder Engine ab. Die Entität räumt die Mehrdeutigkeit als Hindernis aus dem Weg, damit Sie korrekt beschrieben werden können; als zitierte Quelle ausgewählt zu werden, ist ein eigenes, umkämpftes Problem. Diese Lücke misst das AI-Audit, und genau daran arbeiten AEO und GEO.
AI-Entity-Check — FAQ
Warum ist Wikidata für die AI-Sichtbarkeit wichtig?
Wikidata ist der grösste offen lizenzierte, maschinenlesbare Identitätsgraph, eine dokumentierte Quelle für Training und Grounding und eine der wenigen Wissensdatenbanken, die jeder ausserhalb der Anbieter einsehen oder ergänzen kann. Deshalb ist Wikidata der praktische Gradmesser für die Frage «hat eine Maschine einen Datensatz zu dieser Marke» — und nicht, weil Wikidata im Moment der Antwort abgefragt würde.
Wie lege ich einen Wikidata-Eintrag für meine Marke an?
Die sichere Antwort: gar nicht, zumindest nicht als ersten Schritt. Wikidata verlangt, dass jede Aussage durch eine unabhängige Quelle belegt ist, und Einträge, die der Gegenstand selbst ohne solche Belege anlegt, werden zur Löschung vorgeschlagen und meist entfernt. Sorgen Sie für zwei oder drei substanzielle unabhängige Berichte, legen Sie dann den Eintrag an und belegen Sie ihn damit. Ein gelöschter Eintrag ist schlimmer als keiner — die Löschdiskussion ist öffentlich und bleibt dauerhaft einsehbar.
Wie komme ich zu einem Wikipedia-Artikel?
Indem über Sie geschrieben wird, nicht indem Sie selbst schreiben. Die Relevanzhürde der englischsprachigen Wikipedia für Unternehmen verlangt substanzielle Berichterstattung in mehreren unabhängigen, verlässlichen Quellen, die keine Pressemitteilungen, Interviews oder bezahlten Platzierungen sind. Eine Abkürzung gibt es nicht; Agenturen, die eine verkaufen, verkaufen eine Seite, die gelöscht wird, und die Löschung haftet danach am Markennamen.
Mein Markenname ist generisch — was kann ich tun?
Hören Sie auf, um den blossen Namen zu konkurrieren, und machen Sie stattdessen die präzisierte Form eindeutig auflösbar: Marke plus Kategorie, Marke plus Stadt, Marke plus das, was Sie verkaufen. Verwenden Sie diese Kombination konsequent in Ihrem eigenen Markup, in Ihren sameAs-Zielen und in Ihren Kurzprofilen. Einen berühmten Namensvetter überholen Sie bei der reinen Zeichenkette nicht, und das müssen Sie auch nicht — die präzisierte Anfrage muss eindeutig bei Ihnen landen.
Was ist die Eigenschaft P856?
Offizielle Website. Auf diese Eigenschaft gleicht dieser Check ab, weil sie der einzige verlässliche Weg ist, Ihr Unternehmen von einem gleichnamigen zu unterscheiden: Namen kollidieren, Domains nicht. Ein Eintrag ohne P856 lässt sich von keinem automatisierten System mit Ihrer Website verbinden, deshalb wird ein fehlendes P856 als Fehler gemeldet und nicht als Warnung.
Was bedeutet «instance of» (P31)?
Die Typangabe — Unternehmen, Softwareunternehmen, gemeinnützige Organisation, Person. Erst sie macht aus einem Datensatz etwas, worüber eine Maschine Schlüsse ziehen kann; ein Eintrag ohne sie ist ein Name mit angehängten Links. Zugleich ist sie die günstigste Lücke, die sich bei einem bereits bestehenden Eintrag schliessen lässt.
Sieht dieser Check den Knowledge Graph von Google?
Nein, und das kann auch kein anderes öffentliches Tool. Der Graph von Google und die internen Graphen von OpenAI und Anthropic lassen sich nicht abfragen. Geprüft wird die öffentliche Ebene, aus der sie bekanntermassen schöpfen. Alles, was als Ihr «Knowledge-Graph-Score» beworben wird, ist genau auf diese Weise aus öffentlichen Signalen abgeleitet, ob der Anbieter das sagt oder nicht.
Brauche ich Entitäten in mehr als einer Sprache?
Wenn Sie in mehr als einer Sprache verkaufen, ja — aber als Bezeichnungen und Beschreibungen in einem einzigen Eintrag, nicht als separate Einträge. Eine deutsche Bezeichnung und Beschreibung auf derselben Q-Nummer ist eine kleine Änderung mit echter Wirkung; ein zweiter Eintrag für die deutsche Schreibweise Ihres Namens ist ein Duplikat, das zusammengeführt oder gelöscht wird.
Können falsche Entitätsdaten schaden?
Ja, und unauffälliger als gar keine Daten. Eine veraltete Adresse, ein falsches Gründungsjahr oder eine überholte Muttergesellschaft wird von allem wiederholt, was dem Datensatz vertraut, und Korrekturen verbreiten sich langsam. Das Problem ist nicht, dass Sie fehlen — sondern dass Sie vorhanden und falsch sind, und das liest sich wie eine verlässliche Angabe.
Wie oft sollte ich meine Präsenz als Entität prüfen?
Nach allem, was die Fakten ändert — Rebranding, Domainwechsel, Finanzierungsrunde, Fusion — und ansonsten ein- bis zweimal im Jahr. Wikidata ist frei bearbeitbar, Datensätze verändern sich also, ohne dass Ihnen jemand Bescheid gibt, und eine Prüfung kostet eine einzige Abfrage.
Eine Entität macht Sie beschreibbar. Zitiert werden Sie dadurch noch nicht.
Das kostenlose AI-Audit bewertet neben Ihrer Präsenz als Entität 39 Signale zu Crawler-Zugang, llms.txt, JSON-LD, Metadaten, Extrahierbarkeit der Inhalte und aktueller AI-Sichtbarkeit und schickt Ihnen dann per E-Mail einen Score von 0–100 mit den drei Massnahmen, die ihn am stärksten verbessern.
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