Wie wirkt sich eine internationale Präsenz auf die Entity Optimization aus?

Eine internationale Präsenz erschwert die Entity Optimization, da Suchmaschinen und KI-Engines eine Entität je nach Markt und Sprache unterschiedlich auflösen und beschreiben. Der Entity-Stack muss in jedem relevanten Markt neu aufgebaut werden und nicht nur einmalig im Heimatmarkt. Eine starke englischsprachige Präsenz überträgt sich nicht von allein auf andere Märkte und Sprachen, sodass dieselben Signalkategorien in jeder Region neu aufgebaut und lokalisiert werden müssen.

Was Sie in jedem Markt neu aufbauen müssen

Lokalisierte Wikipedia und Wikidata

Wenn die Entität in einem bestimmten Markt relevant ist, benötigt sie möglicherweise einen lokalisierten Artikel und Bezeichnungen in der jeweiligen Sprache. Wikipedia wird in rund 300 Sprachversionen betrieben, wobei die Sprachversionen über Wikidata mit derselben zugrunde liegenden Entität verknüpft sind. Die lokalisierten Seiten verweisen auf eine einzige Identität, aber jede muss die Relevanzkriterien ihres eigenen Marktes erfüllen, um bestehen zu können.

Regionale maßgebliche Erwähnungen

Suchmaschinen und KI-Engines gewichten Quellen nach ihrer Glaubwürdigkeit. Daher prägen Erwähnungen durch glaubwürdige, unabhängige Medien die KI-Antworten stärker als das Hinzufügen eigener Seiten. Jeder Markt verfügt über eigene maßgebliche Publikationen, sodass diese Glaubwürdigkeit Region für Region erarbeitet werden muss.

Eigene Web-Properties mit ccTLD

Die Präsenz unter einer länderspezifischen Top-Level-Domain (ccTLD) fungiert zusammen mit länderspezifischen Unterordnern und einem Google Unternehmensprofil als regionales Entitätssignal. Auf länderspezifischen Google-Domains kann eine passende ccTLD besser ranken (zum Beispiel eine .de-Domain auf google.de) und so die Entität in der jeweiligen Region verankern.

Lokal anerkannte Verzeichnisse

Die Branchen- und Unternehmensverzeichnisse, die ins Gewicht fallen, unterscheiden sich je nach Land. Daher muss die Entität in den Verzeichnissen gelistet sein, die der jeweilige Markt tatsächlich anerkennt, und nicht nur in denen, die im Heimatmarkt von Bedeutung sind.

Sprachspezifisches Schema-Markup

Schema-Markup und strukturierte Daten helfen Suchmaschinen und KI-Engines zu verstehen, was eine Seite aussagt, und ordnen dies der richtigen Entität zu. Beschreibungen benötigen sprachspezifische Versionen, wobei hreflang-Anmerkungen Google mitteilen, welche Sprachversion welchem Nutzer angezeigt werden soll, damit die Entität in den Ergebnissen jedes Marktes korrekt beschrieben wird.

Die Disziplin: eine globale Identität, lokal anerkannt

Die Schwierigkeit liegt in der Konsistenz über diese größere Präsenz hinweg. Die Entität muss sich global zu einer kohärenten Identität auflösen lassen, während sie in jedem Markt lokal erkannt wird. KI-Engines beantworten dieselbe Frage je nach Sprache und Land unterschiedlich. Um zu wissen, ob der lokalisierte Stack funktioniert, muss daher nachverfolgt werden, wie die Entität über Märkte und Sprachen hinweg beschrieben wird – auch in den KI-Engines, was wir mit AIQ messen.