Wikidata und sameAs: wie KI-Assistenten Ihr Unternehmen erkennen

Wenn eine KI eine Seite liest, die „Simafri“ nennt, muss sie entscheiden, welche Entität gemeint ist. Steht der Name allein, hilft ihr nichts dabei: Sie trägt zusammen, was sie unter diesem Namen findet, und wenn sich zwei Entitäten den Namen teilen, antwortet sie mit dem Ruf des Namensvetters. Was Sie ihr geben können, ist ein Graph: eine stabile Kennung, Seiten, die sie deklarieren, und Profile, die aufeinander verweisen.

Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie diesen Graphen aufbauen, an einem echten Fall: der Website von Simafri, einem IT-Dienstleister für KMU, erhoben am 14. September 2026, vor und nach der Korrektur.

Drei Bausteine und die Verbindung, die sie schließt

• Das Wikidata-Objekt: eine stabile Kennung (der Buchstabe Q, gefolgt von einer Nummer) und belegte Eigenschaften, darunter die offizielle Website (P856), der GitHub-Benutzername (P2037), die LinkedIn-Unternehmenskennung (P4264), der Gründer (P112) und das Gründungsdatum (P571). Es ist die offene Wissensdatenbank, in der eine Entität dokumentiert und dann von Dritten geprüft und korrigiert wird.
• Der Organization-Knoten Ihrer Website: der JSON-LD-Block, der das Unternehmen beschreibt, mit seiner @id, seinem Namen, seiner Adresse und der Eigenschaft sameAs, die die Seiten auflistet, von denen Sie erklären, dass sie Sie sind.
• Ihre Profile: GitHub, LinkedIn, ein Verzeichnis, ein Veröffentlichungsraum. Jedes trägt dieselbe Beschreibung und einen Link zur Website.

Kein Baustein beweist für sich allein etwas: Jeder kann ein sameAs auf ein Wikidata-Objekt setzen, und jeder kann ein Objekt anlegen. Was die Mehrdeutigkeit auflöst, ist die Schleife: Die Website deklariert das Wikidata-Objekt und die Profile, das Objekt deklariert die Website und die Profile, und die Profile verweisen zurück auf die Website. Ein Link in nur einer Richtung bleibt eine Behauptung; in beide Richtungen wird er zu einer Identifikation.

Das Beispiel Simafri, erhoben am 14. September 2026

Die Wikidata-Seite war bereits vorhanden. Das Objekt Q140183772 deklariert die Website www.simafri.com, die GitHub-Organisation simafri, die LinkedIn-Seite simafri, den Gründer und das Jahr 2012.

Die Website verwies nicht zurück. Von ihren 856 veröffentlichten Seiten definierten 137 den Organization-Knoten von Simafri, und jede gab ihm ein einziges sameAs: eine Facebook-Seite. Wikidata verwies auf die Website, die Website verwies nicht auf Wikidata. Die GitHub-Organisation hatte keine Beschreibung, und das README ihres Profils stellte nur eines der vier Produkte des Unternehmens vor.

Der Knoten, so wie die Website ihn seitdem ausliefert:

{
  "@type": "Organization",
  "@id": "https://www.simafri.com/en/#organization",
  "name": "Simafri",
  "url": "https://www.simafri.com/en/",
  "sameAs": [
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q140183772",
    "https://github.com/simafri",
    "https://www.linkedin.com/company/simafri/",
    "https://markleex.com/@simafri",
    "https://www.facebook.com/simafri.web"
  ]
}

Warum die Lücke von selbst zurückkommt

Die Lücke bei Simafri war kein Versehen auf einer Seite: Es waren 137 Kopien desselben Versehens. Auf einer statischen Website trägt jede Seite oft ihren eigenen JSON-LD-Block, von Hand geschrieben und dann von Seite zu Seite kopiert. Eine neue Seite, die von einer älteren kopiert wird, übernimmt deren sameAs samt Lücke, und nichts meldet es: Die Seite wird angezeigt, die Links antworten.

Es gibt zwei Auswege, je nach Website. Entweder wird der Knoten ein einziges Mal im Template definiert, und jede Seite verweist über seine @id darauf. Oder er bleibt kopiert, und eine Prüfung beim Build lehnt jede Seite ab, deren Knoten ein Profil auslässt. Simafri hat den zweiten Weg gewählt: Der Build schlägt nun fehl, sobald einer Definition des Knotens einer der vier Links fehlt. Die Prüfung wurde auf der alten Version scheitern gesehen (137 Fehler) und auf der neuen bestehen.

Was sameAs nicht leistet

sameAs listet nur Seiten, die das Unternehmen sind: seine offiziellen Profile, die Seiten, auf denen es selbst die Feder führt. Das ist die Linie, die Ihre Surfaces von Corroborations trennt. Ein Presseartikel, eine Bewertung, eine Liste, in der Sie vorkommen, sprechen über Sie; sie sind nicht Sie, und sie haben in sameAs keinen Platz.

Es sorgt auch nicht für Empfehlungen. Es sagt einer Engine, wer Sie sind; was sie über Sie sagt, hängt weiterhin davon ab, was die Seiten sagen, Ihre und die der anderen. Die Identifikation ist die Voraussetzung, sie ersetzt weder Inhalte noch Dritte.

Eine Beschreibung, überall

Eine Identifikationsschleife hält besser, wenn jedes Glied dasselbe sagt. Auf GitHub hat Simafri genau den Satz seiner Website verwendet, „the technical ally of SMBs: websites, email, management software and custom applications, created, hosted and maintained since 2012“, und keine eigens geschriebene Variante. Eine Beschreibung, die sich von Profil zu Profil ändert, gibt der Engine drei Versionen zum Abgleichen, und die Engine ist es, die wählt.

In Epovest ist diese Beschreibung der Canon des Projekts, und das Register Surfaces listet jede Seite, die Sie führen, mit dem, was sie davon wiedergeben muss. Das GitHub-Profil und die beiden Verzeichnisseiten von Simafri wurden dort am Tag der Erhebung Zelle für Zelle am Canon ausgerichtet.

Ihre Schleife in zehn Minuten prüfen

1. Ihre Website: Öffnen Sie den Quelltext der Startseite und suchen Sie nach "sameAs". Die Liste sollte Ihre offiziellen Profile enthalten und, falls vorhanden, Ihr Wikidata-Objekt. Wiederholen Sie das auf einer Unterseite: Dort versteckt sich die Lücke oft.
2. Wikidata: Suchen Sie nach dem Namen Ihres Unternehmens. Gibt es ein Objekt, prüfen Sie die offizielle Website (P856) und die Kennungen Ihrer Profile. Gibt es keines, folgt die Anlage Relevanzkriterien: Ein Objekt wird mit Quellen dokumentiert.
3. Ihre Profile: Jedes sollte dieselbe Beschreibung und einen Link zur Website tragen.
4. Datieren Sie den Schritt im Logbook und verfolgen Sie dieselben Fragen in Tracking: Was sich danach bewegt, lässt sich neben dem lesen, was Sie getan haben.

Methode

Erhoben am 14. September 2026. Das JSON-LD der 856 Seiten von simafri.com wurde vor und nach der Korrektur aus der Build-Ausgabe extrahiert; das Wikidata-Objekt wurde über die offizielle Wikidata-API gelesen, die Profile auf ihren öffentlichen Seiten. Die Zahlen dürfen mit Quellenangabe weiterverwendet werden.