Was ist ein Knowledge Graph und warum ist er wichtig?

Ein Knowledge Graph ist eine gehirnähnliche, strukturierte Datenbank, die Informationen („Entitäten“) speichert – mit flexiblen, bidirektionalen Beziehungen.

By Lauryn Chamberlain

Aug. 19, 2019

3 min

Hier die einfache Definition eines Knowledge Graph: Es ist eine gehirnähnliche, strukturierte Datenbank, die Informationen speichert – mit flexiblen, bidirektionalen Beziehungen.

Sie haben wahrscheinlich schon einmal den Begriff Knowledge Graph gehört, der in Bezug auf Google oder andere Suchmaschinen verwendet wird. Das liegt daran, dass Suchmaschinen diese Wissensdatenbank verwenden, um ihre Ergebnisse mit Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zu versehen. Bereits 2016 gab Google bekannt, dass sein Knowledge Graph über 70 Milliarden Informationen enthält – und das ist nur die Spitze des Eisbergs.

Aber Knowledge Graphs sind nicht nur für Suchmaschinen gedacht. Obwohl der Begriff am häufigsten mit Google in Verbindung gebracht wird, bezieht er sich auf jede gehirnähnliche Struktur, die Informationen (oder Entitäten) auf diese Weise speichert.

Warum ist ein Knowledge Graph für Ihr Unternehmen von Bedeutung?

Fortschritte im Bereich KI haben Suchmaschinen „intelligenter" gemacht – so können diese nun auf ihre eigenen, ständig wachsenden Knowledge Graphs zurückgreifen, um die Fragen von Nutzern mit einem höheren Grad an Genauigkeit als je zuvor zu beantworten. Dies hat sich stark auf die Erwartungshaltung der Konsumenten ausgewirkt, sodass sie derzeit lernen, nach genau den Dingen zu fragen, die sie benötigen. Daher ist es entscheidend, dass Ihr Unternehmen in der Lage ist, diese Art von mehrdimensionalen Anfragen mit der Genauigkeit einer Suchmaschine zu beantworten.

Hier ein Beispiel: Ein potenzieller Patient führt eine hochspezifische Suche nach „Bester Dermatologe in meiner Nähe, der samstags geöffnet hat und mit der Debeka abrechnet" durch. Diese Art von Fragen kann schwierig zu beantworten sein, da die Antwort Informationen aus dem gesamten Unternehmen erfordert. Diese Beispielabfrage basiert auf Bewertungen („Bester"), Fachgebiet („Dermatologe"), Praxisstandort („in meiner Nähe"), Öffnungszeiten („samstags") und der akzeptierten Versicherung („Debeka"). Die Beantwortung solcher Fragen ist enorm wichtig. Denn obwohl natürliche Sprachphrasen ein geringeres Suchvolumen aufweisen, lässt sich für sie viel einfacher ein gutes Ranking aufbauen, was sich letztendlich positiv auf die Konvertierung auswirkt. So hat sich gezeigt, dass natürliche Sprachphrasen 2,5 Mal besser als einzelne Keywords konvertieren.

Allerdings können Sie eine so komplexe Frage nicht beantworten, wenn nicht alle erforderlichen spezifischen Details als verwandte Entitäten gespeichert sind. Um wirklich „die Sprache" von Suchmaschinen zu sprechen, benötigt Ihr Unternehmen einen eigenen Knowledge Graph, in dem Sie Ihre eigenen Informationen speichern können, die allesamt aufeinander abgestimmt sind. Dies ist die Grundlage, um künstliche Intelligenz in einem Martech-Lösungspaket nutzen und komplexe Fragen egal dort beantworten zu können, wo Konsumenten suchen.

Auf diese Weise können die Knowledge Graphs von Suchmaschinen auf den von Ihnen gepflegten persönlichen Knowledge Graph zurückgreifen. So können Sie Ihre Informationen maßstabsgetreu verwalten und die hochspezifischen Antworten liefern, die Kunden jetzt erwarten – sowohl auf Ihrer eigenen Website als auch über Angebote von Drittanbietern hinweg.

Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen mit Yext einen eigenen Knowledge Graph aufbauen kann.

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