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Du interessierst Dich für das Thema Knowledge Graph Dann bist Du in unserem Glossar für Fachbegriffe aus dem (Online-) Marketing genau richtig. In diesem Beitrag bekommst Du alle wichtigen Informationen zum Thema Knowledge Graph.

Was ist ein Knowledge Graph?

Ein Knowledge Graph ist eine Wissens-Datenbank, in der Informationen so strukturierte aufgearbeitet sind, dass aus den Informationen Wissen entsteht. In einem Knowledge Graph werden Entitäten (Knoten) über Kanten in Beziehung zueinander gestellt, mit Attributen versehen und in thematischen Kontext bzw. Ontologien gebracht.

 

Zusammenfassung

Du willst nicht alles zum Knowledge Graph lesen? Kein Problem. Hier eine kurze Zusammenfassung:

  • Grundlegend bestehen Graphen aus Knoten und Kanten, wobei im Knowledge Graph die Knoten Entitäten und die Kanten Beziehungen zwischen diesen repräsentieren. Entitäten werden durch Namen und Attribute definiert.
  • Der Knowledge Graph klassifiziert Entitäten und kommentiert Beziehungen, was die Beantwortung von Suchanfragen ermöglicht.
  • Der Graph ist auf drei Ebenen aufgebaut: dem Entitäten-Katalog, dem Knowledge Repository und dem Knowledge Graph selbst, wobei jede Ebene spezifische Aufgaben im Verwalten und Verknüpfen von Entitätsinformationen hat.
  • Google bezieht Informationen für den Graphen aus verschiedenen strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datenquellen, um die Verbindungen und Attribute der Entitäten kontinuierlich zu erweitern und zu aktualisieren. Dabei spielen strukturierte Daten eine wichtige Rolle als Trainingsdaten für maschinelles Lernen, um auch unstrukturierte Daten verarbeiten zu können.

Wie ist ein Knowledge Graph aufgebaut?

Die grundsätzliche Struktur von Graphen besteht aus sogenannten Knoten und Kanten. Bezogen auf den Knowledge Graph sind die Knoten die Entitäten und die Kanten beschreiben die Art der Beziehung zwischen diesen Entitäten. Entitäten werden beschrieben durch eine Bezeichnung bzw. einem Namen und verschiedenen Attributen bzw. Eigenschaften.

In einem Knowledge Graph werden alle Knoten also Entitäten mit Attributen versehen und nach Entitätstypen klassifiziert. Zudem werden die Kanten zwischen den Entitäten mit der Beziehungsart kommentiert.

Diese Struktur erlaubt es Antworten auf Fragen zu geben, in denen ein Thema oder Entität gesucht wird, die in der Frage nicht genannt wird.

Im folgenden Beispiel sind „Australien“ und „Canberra“ die Entitäten und der Wert „Hauptstadt“ beschreibt die Art der Beziehung.

Beispiel für die Kennzeichnung von Entitäten mit Attributen und Beziehungsart, , Quelle: © Olaf Kopp, Aufgesang GmbH

 

Diese Grafik sagt nichts anderes aus als: „Canberra ist die Hauptstadt von Australien.“ Damit kann Google auf die Frage: „Welche Stadt ist die Hauptstadt von Australien?“ die richtige Antwort geben. Dabei ist es nicht wichtig ob man explizit fragt oder implizit die Frage über den Suchterm „hauptstadt australien“ stellt. Das Ergebnis ist das Gleiche.

Antwort auf die Frage nach der Hauptstadt von Australien bei Google

Man kann diesen Zusammenhang auch grammatikalisch so darstellen. Canberra ist das Subjekt, Australien das Objekt und (ist die) Hauptstadt ist das Prädikat bzw. Prädikatsphrase.

Die Beziehungsart kann aber auch durch ein Verb beschrieben werden wie „Thomas Müller spielt für Bayern München.“ Objekt und Subjekt sind demnach immer Entitäten. Nomen werden im Natural Language Processing prinzipiell immer als potentielle Entitäten gesehen.

Die Prädikatsphrase kann ein Entitäts-Typ oder -Klasse, ein Attribut ein Verb oder eine Kombination aus allen sein.

Aber der Knowledge Graph ist mehr als eine Darstellung der Beziehung zwischen Entitäten. Er ist eine riesige Datenbank, in der Google das Wissen rund um Entitäten sammelt. Deswegen gibt es noch weitere Informationen, die im Knowledge Graph erfasst werden:

  • Attribute (Eigenschaften) von Entitäten
  • Relevanz-Scoring der Attribute, also wie nah die Attribute im Vektorraum zu den Entitäten stehen
  • Entitätstypen

Als Grundlage für den Knowledge Graph dienen drei Ebenen:

  • Entitäten-Katalog: Hier werden alle Entitäten gespeichert, die mit der Zeit identifiziert worden sind.
  • Knowledge Respository: Die Entitäten werden in einem Wissens-Depot (Knowledge Repository) mit den Informationen bzw. Attributen aus den verschiedenen Quellen zusammengeführt. Im Knowledge Repository geht es in erster Linie um die Zusammenführung und Speicherung von Beschreibungen und die Bildung semantischer Klassen bzw. Gruppen in Form von Entitäts-Typen. Googles Knowledge Repository ist aktuell der Knowledge Vault.
  • Knowledge Graph: Im Knowledge Graph werden die  Entitäten mit Attributen ergänzt und Beziehungen zwischen den Entitäten hergestellt .

Die drei Ebenen eines Knowledge Graph, Quelle: Entity-Oriented Search – Krisztian Balog

 

Wozu werden Graphen eingesetzt?

In der Informatik wird die Graphen-Theorie dafür genutzt Beziehungen zwischen Objekten darzustellen und zu analysieren. Graphen sind damit ein wichtiges Instrument in der Netzwerkforschung.

Z.B. Facebook nutzt  den Social Graph, um die Beziehungen zwischen Profilen zu analysieren. Google nutzt schon lange den Link-Graph um Beziehungen zwischen Dokumenten und Websites zu analysieren und zu bewerten. Den Knowledge Graph nutzt Google um Beziehungen zwischen Entitäten abzubilden und zu analysieren.

Die Entwicklung des Knowledge Graph durch Google scheint eng mit dem Kauf der semantischen Wissens-Datenbank Freebase in Verbindung zu stehen. Ich bezeichne Freebase auch gerne als Spielplatz, über den Google die ersten Erfahrungen mit strukturierten Daten machen konnte.

Im Jahr 2012 führte Google  den Knowledge Graph ein, der anfangs u.a. durch die in Freebase gesammelten Daten und Wikipedia gespeist wurde. Heutzutage bezieht Google auch weitere Quellen heran um Informationen zu den Entitäten zu sammeln.

Das offene Projekt Freebase wurde 2014 beendet und in das geschlossene Projekt Wikidata überführt. Für die Darstellung einer Entitäten-Box prüft Google, ob ein Datensatz in Wikidata oder eine Seite bei Wikipedia vorhanden ist.

 

Was ist der Knowledge Graph von Google?

Der Knowledge Graph ist Googles semantische Datenbank. Hier werden Entitäten in Beziehung zueinander gestellt, mit Attributen versehen und in thematischen Kontext bzw. Ontologien gebracht.

Mit der Einführung des Hummingbird-Ranking-Algorithmus lieferte Google 2013  den offiziellen Startschuss für den Aufbau einer semantischen Suchmaschine. Die Idee dahinter war, Inhalte jeglichen Formats selbst zu verstehen und auf jede Suchanfrage eine passende und qualitativ hochwertige Antwort zu geben. Die Basis ist eine neue Anordnung von Daten, die nun nicht mehr hierarchisch sondern netzwerkartig, also in Form von Graphen sortiert sind.

Der Google Knowledge-Graph: Von Keywords zu Entitäten

Suchmaschinen brauchen  eine Entscheidungsgrundlage, anhand derer sie bestimmen können, in welcher Reihenfolge die Webseiten anzeigt werden sollen. Zu den ursprünglichen Rankingfaktoren bei Google gehörten Keyworddichte (und später auch strategische Positionierung selbiger) und der PageRank, der aufgrund der Anzahl von Links die auf eine Webseite zeigen berechnet wurde. Später wurde die Keyworddichte durch komplexere textanalytische Verfahren wie TF-IDF bzw. WDF*IDF ersetzt.

Neben den Links liegt der Fokus bei der Suchmaschinenoptimierung aber weiterhin auf Keywords. Doch in den letzten Jahren merkt man, dass Humingbird auch durch den Einsatz von Machine Learning immer schlauer wird. Die Rankings orientieren sich nicht mehr ausschließlich um Keywords, die benutzt werden, sondern an Themen und Entitäten.

Ein Grundkonzept ist, dass Google Webseiten weder in Kategorien ordnet, noch anhand von (einzelnen) Keywords indexiert, sondern sie möchte die Seiten im gesamten Kontext verstehen. Google möchte die Hintergedanken einer Seite verstehen und ich vermute, dass sich das auf Domainebene abspielt. Das heißt, dass es nicht mehr (nur) darum geht, einzelne URLs zu besonders rentablen Keywords in den Index zu bringen, sondern dass das Umfeld bzw. die gesamte Domain in ihrer Ganzheit als Ursprungs-Entität zu verstehen ist.

Vom Entitäten-Katalog zum Google Knowledge Graph

Als Grundlage für den Knowledge Graph dienen drei Ebenen:

  • Entitäten-Katalog: Hier werden alle Entitäten gespeichert, die mit der Zeit identifiziert worden sind.
  • Knowledge Respository: Die Entitäten werden in einem Wissens-Depot (Knowledge Repository) mit den Informationen bzw. Attributen aus den verschiedenen Quellen zusammengeführt. Im Knowledge Repository geht es in erster Linie um die Zusammenführung und Speicherung von Beschreibungen und die Bildung semantischer Klassen bzw. Gruppen in Form von Entitäts-Typen. Googles Knowledge Repository ist aktuell der Knowledge Vault.
  • Knowledge Graph:  Im Knowledge Graph werden die  Entitäten mit Attributen ergänzt und Beziehungen zwischen den Entitäten hergestellt .

 

 

Woher bezieht Google die Informationen für den Knowledge-Graph?

Die Informationen zu den Entitäten und deren Beziehungen untereinander kann Google  aus folgenden Quellen beziehen:

Datenquellen für den Knowledge Graph

Quellen für unstrukturierte Daten

Quellen aus denen Google theoretische unstrukturierte Informationen zu Entitäten extrahieren kann sind

  • Normale Web-Seiten via Crawling
  • Suchanfragen
  • unstrukturierte Datenbanken und Datensets

Dabei spielt der Knowledge Vault eine besondere Rolle. Dazu in einem Folgebeitrag mehr.

Quellen für semistrukturierte Daten

Semistrukturierte Informationen kann Google aus Enzyklopädien wie z.B. Wikipedia, die eine systematische Struktur besitzen. Dazu gehe ich in einem Folgebeitrag detaillierter ein.

Quellen für strukturierte Daten

Über semantische Datenbanken und Datensets kann Google strukturierte Daten direkt z.B. via API übernehmen und für den Knowledge Graph nutzen. Folgende Datenbanken sind dafür möglich:

  • Wikidata (ehemals Freebase)
  • Google My Business
  • CIA World Factbook
  • DBpedia
  • YAGO
  • Webseiten mit strukturierten Daten via Microdata, RDFa und JSON-LD
  • Lizensierte Daten
  • CIA World Factbook
  • Datensets

 

Die Verarbeitung von strukturierten Daten für den Knowledge Graph

Die Anlaufstelle Nummer Eins für Google um Informationen zu Entitäten zu bekommen  sind Quellen über die sie strukturierte Daten bereitgestellt werden.

In diesem Beitrag werde ich mich nur mit dieser Art von Datenquellen beschäftigen. Auf die weitaus komplexere Methodik unstrukturierte Daten und semistrukturierte Daten wie z.B. aus der Wikipedia zu extrahieren werde ich in Folgebeiträgen eingehen.

Die strukturierten Daten kann Google über das Resource Description Framework kurz RDF erfassen. Eine Enität ist eine Zusammenfassung verschiedener RDF-Statements nach dem Muster Objekt-Prädikat-Subjekt. Ein Statement wäre z.B. „Canberra ist die Hauptstadt von Australien.“

 

Man kann diesen Zusammenhang auch grammatikalisch so darstellen. Canberra ist das Objekt, Australien das Subjekt und (ist die)Hauptstadt ist das Prädikat. Die Beziehungsart kann aber auch durch ein Verb beschrieben werden wie „Thomas Müller spielt für Bayern München.“ Objekt und Subjekt sind demnach immer Entitäten. Das Prädikat kann ein Entitäts-Typ oder -Klasse, ein Attribut ein Verb oder eine Kombination aus allen sein.

Die meisten strukturierten Datenbanken stellen die Informationen im maschinenlesbaren RDF-Format zur Verfügung bzw. lassen eine Übersetzung in dieses Format zu. Google greift auf Datenbanken zu, in die sie Vertrauen haben wie z.B. Wikidata, CIA World Factbook …, strukturierte Datensets oder Übersetzungs-Datenbanken wie z.B. DBpedia oder YAGO, die die Informationen der Wikipedia in maschinenlesbare Daten übersetzen.

Da die Datenbanken und Datensets mit strukturierten Daten verhältnismäßig nur sehr langsam wachsen und aktualisieren wundert es nicht, dass Google Webmaster immer wieder dazu animiert mit strukturierten Daten in ihren Websites zu arbeiten. Je mehr Google strukturierte Daten sammelt und verarbeitet, desto näher kommen sie dem Ziel auch unstrukturierte Daten verarbeiten zu können. Die strukturierten Daten funktionieren als Trainingsdaten für das maschinelle Lernen.

Dazu mehr in meinem Beitrag Warum strukturierte Daten für Google zukünftig überflüssig werden könnten.

 

Die Geschichte des Google Knowledge Graph: Von der Hierarchie zum Netzwerk

(Dieser Abschnitt wurde von Svenja Hintz verfasst)

Die bisher bekannten Rankingfaktoren verlieren dadurch nicht ihre Gültigkeit, aber ihre Dominanz. Dr. Pete hat versucht diese neue Komplexität mit einer, in seinen Worten, eher schlechten Infografik abzubilden. Inwieweit diese Grafik der Wirklichkeit entspricht, weiß nur Google, aber sie vermittelt einen guten Überblick darüber wie vielschichtig der Prozess ist, der zur Beantwortung einer Suchanfrage führt. Vermutlich darf man sich das nicht als linearen Prozess vorstellen.

Google-Algorithmus-nach-Hummingbird

Google sammelt Informationen indem sie Webseiten und deren Inhalte crawlt, was nichts weiter bedeutet, als dass kleine Roboter den ganzen Tag damit beschäftigt sind durch das Netz zu krabbeln und alles aufzunehmen was in ihrem Blickfeld liegt. Ein bisschen wie die Google Street View Cars, Bikes und Trekker mit ihren 360° Kameras.

Die Crawler sammeln damit eine unvorstellbar große Datenmenge, die erst mal überhaupt nichts bedeutet bis sie indexiert wird. Google‘s Index ist quasi eine hauseigene Datenbibliothek, die zum Einsatz kommt, sobald ein Nutzer eine Suchanfrage stellt. Crawling und Indexierung sind deswegen die Grundvoraussetzung, um bei Google gefunden zu werden.

Gerade bei großen Plattformen und Shops, bei denen ständig neue Seiten hinzukommen, braucht es allein schon deswegen einen SEO der das im Blick behält, denn können Inhalte nicht gecrawlt werden, dann landen sie nicht im Index. Um allerdings auch bei den gewünschten Suchanfragen zu erscheinen, müssen sie richtig eingeordnet werden.

Erst waren es Kategorien

Um die gewünschten Informationen zu finden bedarf es einer sinnvollen, sauber geführten Ablage und jeder der schon mal einen Aktenschrank sortieren musste weiß, dass dahinter eine ganze Wissenschaft steht. Je mehr Leute diesen Aktenschrank füllen, desto größer die Gefahr, dass Dokumente falsch einsortiert und nie wieder gefunden werden, zumindest bei einer großen Menge. In den Anfängen des Internets, setzte man noch auf eine hierarchische Einordnung in Form von Kategorien.

Vom Grundsatz her ist nicht schlecht, wir sind das von Branchenverzeichnissen und Katalogen im Printformat oder Bibliotheken gewöhnt und das hat gut funktioniert, aber mit steigendem Datenwachstum wird es immer weniger praktikabel, denn um den einzelnen Webseiten und deren Inhalten gerecht zu werden entstehen Unterkategorien, Unterunterkategorien, Unterunterunterkategorien und so weiter.

Je größer der Datenbestand wird, desto unübersichtlicher wird es. Hinzu kommt die Gefahr von unterschiedlichen Auffassungen darüber, wie Dinge am sinnvollsten einsortiert werden. Wer auf der Suche nach einem Baseballschläger in München ist, der hätte in diesem Fall allein schon vier Einstiegsmöglichkeiten, die Sinn machen könnten: „Shopping“, „Regional“, „Recreation“ und „Sports“. Je nach Gehirnwindung des Nutzers macht das eine mehr und das andere weniger Sinn. Um einigermaßen Ordnung zu halten und eine gewisse Konsistenz zu erreichen, bedarf es menschlicher Moderation.

 

Dann kamen die Keywords

Doch das Internet wächst einfach zu schnell, als dass man es per Hand sortieren könnte. Eine Lösung sind Keywordbasierte Suchmaschinen. Anstatt sich durch mehrere Kategorieebenen zu klicken, gibt man einfach „Baseballschläger München“ in den Suchschlitz ein und bekommt eine Liste mit Links, die wiederum zu Webseiten führen. Der Keywordbasierte Ansatz löst das Problem der Mehrdeutigkeit von Kategorien und ermöglicht eine automatisierte Indexierung, zumindest solange die wichtigen Keywords suchmaschinenfreundlich zur Verfügung gestellt werden.

Googles Suchschlitz: Keywordbasierte Suche

Da man sich nun vorstellen kann, dass es mehr als eine Webseite gibt, die sich mit dem Thema „Baseballschläger München“ auseinandersetzt, braucht es eine ebenso automatisierte Möglichkeit, um die Informationen zu ranken. Suchmaschinen brauchen also eine Entscheidungsgrundlage, anhand derer sie bestimmen können, in welcher Reihenfolge die Webseiten anzeigt werden sollen. Zu den ursprünglichen Rankingfaktoren bei Google gehörten Keyworddichte (und später auch strategische Positionierung selbiger) und der PageRank, der aufgrund der Anzahl von Links die auf eine Webseite zeigen berechnet wurde. Die Annahme dahinter war, dass sich das Netz dadurch quasi selbst organisiert und Nutzer Links nur dann setzen würden, wenn das Ziel qualitativ hochwertig ist.

Die Idee des PageRank war so gut, dass Google schnell zu einer der beliebtesten Suchmaschinen wurde. Doch die Maschine konnte die Inhalte einer Seite selbst nicht verstehen und die Faktoren  Keyworddichte und PageRank waren leicht zu manipulieren. Mit einem künstlich aufgebauten Linknetzwerk, konnte man Google mit einem Text wie dem folgenden also leicht vormachen, dass er das beste Ergebnis für die Anfrage „Fahrrad Berlin“ bzw. „Fahrrad Berlin Schöneberg“ sei, auch wenn der Rest der Seite mit Werbeanzeigen für völlig andere Produkte versehen war. Automatisierter Spam wurde ein ernst zu nehmendes Problem und Google musste reagieren, um ihre Marktmacht zu halten.

Keywordoptimierter Text

Heute geht es um Entitäten

Ein Grundkonzept ist, dass Google Webseiten weder in Kategorien ordnet, noch anhand von (einzelnen) Keywords indexiert, sondern sie möchte die Seiten als Entität verstehen, in meinem letzten Artikel habe ich das als Wesen mit Agenda bezeichnet. Google möchte die Hintergedanken einer Seite verstehen und ich vermute, dass sich das auf Domainebene abspielt. Das heißt, dass es nicht mehr (nur) darum geht, einzelne URLs zu besonders rentablen Keywords in den Index zu bringen, sondern dass sie eine Seite in ihrer Ganzheit betrachten möchte.

Die Entwicklung eines semantischen Verständnisses bei der Deutung von Suchanfragen als auch Dokumenten hängt eng mit der Fähigkeit zusammen Entitäten sowie deren Beziehungen zu anderen Entitäten zu identifizieren und diese in ein Konzept bzw. eine Ontologie einzuordnen. Mit Hilfe von verifizierten Datenquellen wie z.B. die Wikipedia ist dies möglich. Aber für die Menge an Suchanfragen und Dokumenten, die tagtäglich neu erstellt werden ist dieses Verfahren nur bedingt geeignet. U.a. deswegen hat Google seit einigen Jahren die Entwicklung von selbst lernenden Algorithemn bzw. Machine Learning vorangetrieben.

Mehr zum Thema Entitäten >>> Was ist eine Entität ? Was sind Entitäten ?

 

Zusammengefasst: Häufige Fragen zum Thema Knowledge Graph

Nachfolgend eine Zusammenfassung von häufigen Fragen zum Thema Knowledge Graph.

Wofür wird ein Knowledge Graph genutzt?

Ein knowledge Graph ist eine semantische Datenbank aus Knoten und Kanten. Jeder Knoten steht für eien Entität mit Attributen und Klassifizierung. Die Kanten stellen die Beziehungen zwischen den Entitäten dar. Über einen Knowledge Graph lassen sich semantische Bedeutungen von Begriffen, deren semantischen Kontext und Nähe zu anderen Begriffen identifizieren.

Aus welchen strukturierten Quellen bezieht der Google Knowledge Graph die Informationen?

Google nutzt verschiedene strukturierte und semistrukturierte Daten-Quellen, um den Knowledge Graph zu erweitern. z.B.

  • Wikidata (ehemals Freebase)
  • Google My Business
  • CIA World Factbook
  • DBpedia
  • YAGO
  • Webseiten mit strukturierten Daten via Microdata, RDFa und JSON-LD
  • Lizensierte Daten
  • CIA World Factbook
  • Datensets
    • ClueWeb09 bis ClueWeb12
    • Common Crawl
    • KBA Stream Corpus

Was bedeutet Semantik?

Die Semantik ist ein Begriff aus der Bedeutungslehre für wörter, Phrasen, Bilder oder Symbole. Die Semantik spielt bei der Kategorisierung, Deutung und Auslieferung von Informationen im Internet eine immer größere Bedeutung. Viele Große Online-Plattformen wie Facebook und Google greifen bereits auf semantische Funktionalitäten zurück.

 

Bücher zum Thema Knowledge Graph

Weitere Quellen zum Google Knowledge Graph

 

 

 

Zu Olaf Kopp

Olaf Kopp ist Online-Marketing-Experte mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in Google Ads, SEO, Content Marketing und einer der Pioniere im Bereich Generative Engine Optimierung (GEO). Olaf Kopp ist Co-Founder, Chief Business Development Officer (CBDO) und Head of SEO & AI Search (GEO) bei der Online Marketing Agentur Aufgesang GmbH. Olaf Kopp ist international anerkannter Branchenexperte für semantische SEO, E-E-A-T, LLMO / Generative Engine Optimization (GEO), KI- und Suchmaschinen-Technologie, Content-Marketing und Customer Journey Management. Er ist Gründer der weltweit ersten Datenbank für Patente und Research Paper, die jeder SEO kennen sollte. Als Autor schreibt er für nationale und internationale Fachmagazine wie Searchengineland, t3n, Website Boosting, Hubspot Blog, Sistrix Blog, Oncrawl Blog ... . 2022 war er Top Contributor bei Search Engine Land. Als Speaker stand er auf Bühnen der SMX, SERPConf.,, SEO Vibes, SEA/SEO World, CMCx, OMT, Digital Bash oder Campixx. Er ist ist Host des Podcasts OM Cafe. Er ist ist Autor des Buches "Content-Marketing entlang der Customer Journey", Co-Autor des Standardwerks "Der Online Marketing Manager" und Mitorganisator des SEAcamp.
herausgegeben von:
Datum: 1. Oktober 2023

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