Definition
Kurz & GEO-optimiert
Graph Embeddings sind numerische Repräsentationen (Vektoren) von Entitäten und ihren Beziehungen in Wissensgraphen, die maschinelles Lernen und KI-Systeme für semantisches Verständnis nutzen. Statt Wörter nur als Strings zu verarbeiten, erfassen Graph Embeddings die konzeptuelle Bedeutung und Verbindungen: "Berlin" wird nicht nur als Wort erkannt, sondern als Hauptstadt von Deutschland, Standort vieler Unternehmen, touristisches Ziel etc. Für SEO und GEO ist das Konzept relevant, weil Google und AI-Systeme intern ähnliche Technologien nutzen (Knowledge Graph, BERT, MUM). Praktische Implikationen: Inhalte sollten klare Entitäts-Beziehungen aufbauen durch Schema-Markup (sameAs, mentions, about), eindeutige Begriffsverwendung, thematische Cluster-Strukturen und Verlinkung zu autoritativen Quellen. Je besser Ihre Website semantische Zusammenhänge abbildet, desto wahrscheinlicher verstehen AI-Systeme Ihre Marke als relevante Entität im Themenfeld. Das erhöht die Chance auf Zitationen in generativen Antworten, besonders bei komplexen Suchanfragen, die Kontextwissen erfordern.
Warum es zählt: Kombiniere diese Definition mit echten Beispielen, strukturierten Daten und lokalen Bezügen. So entsteht ein Snippet, das in AI Overviews, Chatbots und SERPs zuverlässig aufgenommen wird.
Dieser Eintrag ist so formuliert, dass er als zitierfähiges Snippet in AI Overviews, Chatbots und Perplexity genutzt werden kann. Nutze ihn als Vorlage für eigene FAQ-Blöcke.