Was ist Entity Linking?
Ein Name im Text ist erst mal nur eine Zeichenkette. „Jaguar“ kann eine Großkatze sein, eine Automarke, eine Spielkonsole von Atari oder ein Film. Entity Linking ist der Schritt, in dem eine Maschine entscheidet, welche davon gemeint ist — und den Namen mit genau einem Eintrag in einer Wissensbasis verknüpft.
Solche Wissensbasen sind zum Beispiel Wikidata, Wikipedia oder der Knowledge Graph von Google. Jeder Eintrag hat dort eine feste Kennung. In Wikidata ist die Großkatze Jaguar Q35694, das Autounternehmen Jaguar Cars Q30055. Erst mit dieser Kennung weiß die Maschine, wovon die Rede ist.
Entity Linking baut auf der Named Entity Recognition auf. Die Arbeitsteilung ist klar:
- Named Entity Recognition: „Jaguar“ ist ein Name, vermutlich eine Organisation.
- Entity Linking: Gemeint ist Jaguar Cars, Wikidata Q30055.
So entscheidet die Maschine
Ein Entity Linker arbeitet meist in zwei Schritten. Erst sucht er alle Einträge, die zu dem Namen passen könnten — die Kandidaten. Dann wählt er anhand des Umfelds den wahrscheinlichsten aus. Steht in der Nähe „PS“, „Modell“ und „Händler“, gewinnt das Auto. Steht da „Regenwald“ und „Beute“, gewinnt das Tier.
So beschreibt es auch die Open-Source-Bibliothek spaCy für ihre Komponente „entity_linker“. Ist sich das Modell nicht sicher genug, vergibt es gar keine Zuordnung. Das ist ehrlicher als eine falsche.
Wissensbasis
Größe
Wikidata
über 120 Mio. Einträge
Google Knowledge Graph
5 Mrd. Entitäten
Wikidata laut eigener Statistik, Stand November 2026. Für den Knowledge Graph nannte Google im Mai 2020 über 500 Milliarden Fakten zu fünf Milliarden Entitäten. Zum Start 2012 waren es 500 Millionen Objekte.
Was Entity Linking für dein SEO heißt
Wenn Google deine Seite liest, versucht es, die genannten Firmen, Personen, Orte und Produkte einzuordnen. Je eindeutiger dein Text, desto leichter fällt das. Mehrdeutige Markennamen haben es dabei schwerer als eindeutige.
- Kontext liefern: Nenn bei der ersten Erwähnung, was gemeint ist — „die Kreativagentur Jaguar aus Kiel“ statt nur „Jaguar“.
- Strukturierte Daten nutzen: Mit schema.org beschreibst du deine Organisation selbst. Die Eigenschaft sameAs verweist auf Seiten, die deine Identität eindeutig belegen, etwa Profile auf anderen Plattformen.
- Einheitlich auftreten: Gleicher Name, gleiche Adresse, gleiche Beschreibung überall.
Ein Versprechen ist das nicht. Google beschreibt sameAs nur als Verweis auf weitere Informationen zu deiner Organisation. Ein Knowledge Panel oder ein besseres Ranking sagt Google dafür nirgends zu.
Tools für Entity Linking
- Google Cloud Natural Language API: liefert in Version 1 je Entität eine Wikipedia-URL, eine Knowledge-Graph-Kennung (MID) und einen Wert für die Bedeutung im Text (Salience). Deutsch wird unterstützt.
- Wikidata: die freie Wissensbasis, durchsuchbar und per Abfrage nutzbar.
- spaCy: Bibliothek für Entwickler mit eigener Entity-Linking-Komponente.
- TextRazor: API mit Wikidata-Kennung je Entität, 500 Anfragen pro Tag kostenlos.
Häufige Fehler
Fehler 1 · NER und Entity Linking gleichsetzen
Einen Namen zu finden ist nicht dasselbe, wie ihn zuzuordnen. spaCy trennt beide Schritte deshalb in eigene Bausteine. Wer nur NER nutzt, weiß, dass „Jaguar“ ein Name ist — aber nicht, welcher.
Fehler 2 · Die neue API-Version blind übernehmen
Die Version 2 der Google Natural Language API arbeitet mit einem neueren Modell, liefert laut Release Notes aber keine Wikipedia-URL und keine Salience mehr. Viele SEO-Anleitungen beziehen sich stillschweigend auf Version 1.
Fehler 3 · Die häufigste Bedeutung für richtig halten
Einfache Linker nehmen bei Zweifeln die bekannteste Bedeutung. Das Community-Paket spaCy-entity-linker gibt seine Genauigkeit selbst mit rund 70 % an. Eine kleine Firma mit großem Namensvetter verliert dabei fast immer.
Fehler 4 · sameAs als Ranking-Hebel verkaufen
sameAs hilft bei der Einordnung, mehr nicht. Wer Kunden ein Knowledge Panel durch ein paar Zeilen Code verspricht, verspricht etwas, das Google selbst nie zugesagt hat.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Named Entity Recognition und Entity Linking?
Named Entity Recognition findet Namen im Text und sagt, ob es eine Person, Firma oder ein Ort ist. Entity Linking geht einen Schritt weiter und verknüpft den Namen mit genau einem Eintrag in einer Wissensbasis wie Wikidata. Erst dann ist klar, wer gemeint ist.
Was bedeutet „things, not strings“?
Mit diesem Satz stellte Google 2012 den Knowledge Graph vor. Die Suche sollte nicht mehr nur Zeichenketten vergleichen, sondern echte Dinge und ihre Beziehungen verstehen. Entity Linking ist der Schritt, der Wörter mit diesen Dingen verbindet.
Was ist eine Knowledge-Graph-MID?
Die MID ist die Kennung einer Entität im Knowledge Graph von Google, etwa in der Form „/m/0dl567“. Die Google Natural Language API gibt sie in Version 1 zu erkannten Entitäten mit aus, wenn es einen Eintrag gibt.
Wie verknüpfe ich meine Firma mit Wikidata?
Indem es einen Wikidata-Eintrag zu deiner Firma gibt und du in den strukturierten Daten deiner Website per sameAs darauf verweist.
Welche kostenlosen Tools zeigen erkannte Entitäten?
Die Demo der Google Cloud Natural Language API zeigt Entitäten mit Wikipedia-Link direkt im Browser. TextRazor bietet 500 kostenlose Anfragen pro Tag. Für Entwickler gibt es spaCy als Open-Source-Bibliothek.
