Decke verborgene semantische Lücken auf, beschleunige autoritätsgetriebene Cluster um über 20 % und sichere dir entitätsbasierte SERP-Real-Estate vor deinen Wettbewerbern.
Die Entity-Gap-Analyse vergleicht die Entitäten und Beziehungen, die Ihre Seiten abdecken, mit denen von Top-Ranking-Wettbewerbern oder einem Knowledge Graph und deckt semantische Lücken auf, die Topical-Authority-Signale unterdrücken. SEOs führen sie während Audits oder bei der Cluster-Planung durch, um neue Inhalte, Schema-Markup und interne Links zu priorisieren, die diese Lücken schließen und dadurch zusätzliche Rankings, Traffic sowie entitätsbasierte SERP-Features generieren.
Entity Gap-Analyse bezeichnet den Prozess, die in Ihren Inhalten vorhandenen Entitäten (Personen, Orte, Konzepte, Produkte) und deren Beziehungen mit denen zu vergleichen, die in folgenden Quellen vorkommen:
Ziel ist es, fehlende oder schwache Entitäten offenzulegen, die Signale für thematische Autorität begrenzen, E-E-A-T-Hinweise schwächen und die Chance auf entitätsgesteuerte SERP-Features (AI Overviews, Knowledge Panels, Produkt-Karussells) reduzieren. Für Führungskräfte dient sie als Priorisierungsrahmen, der neue Inhalte, Schema-Markup und interne Links an Umsatzzielen statt am Bauchgefühl ausrichtet.
Coverage Index = (# YourEntities / # CompetitorEntities) sowie einen Relationship Depth Score (durchschnittliche Hop-Anzahl im Graphen).Ein Enterprise-SaaS-Kunde steigerte die MQLs um 18 % in zwei Quartalen:
Eine Keyword-Gap-Analyse listet fehlende lexikalische Suchbegriffe wie „Online-Lohnabrechnung“, „HR-Software“ oder exakt passende Phrasen auf. Eine Entity-Gap-Analyse identifiziert dagegen fehlende Konzepte, die Suchmaschinen in ihren Knowledge Graphs disambiguieren – z. B. Aufsichtsbehörden (IRS, HMRC), Abrechnungshäufigkeit, Zeitpläne für Direktüberweisungen, FICA-Steuern. Diese Entitäten können unter unterschiedlichen Oberflächenbezeichnungen („Internal Revenue Service“, „IRS“) erscheinen und sind nicht immer offensichtliche Keywords. Durch das Mapping dieser Entitäten schließt du thematische Lücken und stellst den Kontext her, den die NLP-Modelle von Google rund um das Thema erwarten – und stärkst damit die Relevanzsignale über reines Keyword-Matching hinaus.
1) Extrahieren Sie Entitäten aus Top-Ranking-URLs mithilfe einer NLP-API (Google Cloud Natural Language, IBM Watson oder In-Platform-Tools wie InLinks). 2) Vergleichen Sie diese Entitätenliste mit den auf Ihrer Seite vorhandenen Entitäten, um Lücken zu erkennen – z. B. „Net Metering“, „Wechselrichter-Wirkungsgrad“, „ITC-Steuergutschrift von 30 %“, „monokristallin vs. polykristallin“, „Amortisationszeit“. 3) Clustern Sie fehlende Entitäten nach Suchintent-Phase (Kostentreiber, Finanzierungsanreize, technische Spezifikationen). Priorisieren Sie Ergänzungen, die sowohl bei der Häufigkeit über Wettbewerber hinweg als auch beim geschäftlichen Wert hoch punkten (z. B. „ITC-Steuergutschrift“ als Conversion-Treiber). Fügen Sie Abschnitte, Visuals oder FAQs zu diesen Entitäten hinzu und aktualisieren Sie, wo relevant, strukturierte Daten (FAQPage, Product).
a) Impressionen und durchschnittliche Position für semantisch verwandte Suchanfragen in der Google Search Console. Wenn das Entity-Enrichment die thematische Autorität gesteigert hat, sollten Sie eine breitere Query-Abdeckung und einen inkrementellen Ranking-Lift feststellen. b) Klickrate (CTR) bei Suchanfragen, die nun auf den Positionen 3–10 rangieren. Eine umfassende Entity-Abdeckung erzielt häufig reichhaltigere Snippets (FAQ-, HowTo- oder AI-Overviews-Zitate), was die SERP-Fläche und die CTR schon vor dem Erreichen von Position 1 steigern kann.
Interne Links signalisieren die Content-Hierarchie und helfen Crawlern, tieferen Kontext rund um die Entität zu erschließen, wodurch thematische Cluster gestärkt werden. Strukturierte Daten (z. B. Product, FAQ, HowTo) markieren die Entität explizit für den Google Knowledge Graph und erhöhen die Wahrscheinlichkeit für Rich Snippets und AI-Overview-Zitate. Das bloße Einfügen von Entitätsbegriffen in den Text kann zwar die lexikale Abdeckung erfüllen, bietet jedoch eine schwächere Disambiguierung und liefert weniger maschinenlesbare Signale.
✅ Better approach: Erstelle zunächst einen schlanken Knowledge Graph (Entität → Attribute → Beziehungen). Priorisiere fehlende Parent-, Child- oder Sibling-Entitäten und integriere sie anschließend in Überschriften, Fließtext, schema.org-Markup und interne Verlinkungen, anstatt Keywords mit der Brechstange einzubauen.
✅ Better approach: Gleiche extrahierte Entitäten mit der Google Knowledge Graph API, Wikipedia und People-Also-Ask-(PAA)-Daten ab. Wird eine Entität dort nicht erkannt, erstelle unterstützende Inhalte, füge strukturierte Daten hinzu und sichere autoritative Backlinks, bis Google die Entität in diesen Quellen ausspielt.
✅ Better approach: Überführe die Analyse in Umsetzungsbriefings: Weise jeder Entität eine Ziel-URL zu, definiere die Platzierung (H2, FAQ, Produktspezifikation), ergänze interne Linkziele und hinterlege Fristen sowie Verantwortliche in deinem CMS oder Projektmanagement-Tool.
✅ Better approach: Richten Sie monatliche Crawls mit einer NLP-API (Google Natural Language, Diffbot, InLinks) ein, um Entitäten-Präsenz, Relevanz und Vernetzung im Vergleich zu Wettbewerbern zu messen, und korrelieren Sie diese Werte anschließend mit organischem Traffic und Conversions, um den ROI nachzuweisen.
Eine einzige hochwertige Citation aktivieren, um kaskadierende Backlinks auszulösen, das …
Rankings absichern und gleichzeitig die TTFB drastisch senken: Edge-Render-Parität sperrt …
Leite schlummernden PageRank und Vektor-Relevanz auf Revenue-URLs um, reduziere Kannibalisierung …
Steigern Sie die Voice-First-Sichtbarkeit und KI-Zitationen, indem Sie Inhalte für …
Ändernde Nutzerintentionen frühzeitig erkennen und Inhalte proaktiv aktualisieren, um stillen …
Erfahren Sie, wie der Zero-Click-Anteil Traffic-Prognosen verzerrt, verborgene Konkurrenz offenlegt …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial