AI Knowledge Graph 2025 – Struktur, Ontologie und Entwicklung

AI Knowledge Graph 2025 – Struktur, Ontologie und Entwicklung

Entwicklung und Hintergrund

Assaggi-Weinhandel begann als reiner Online-Weinhandel. Als Nischenanbieter war es im klassischen SEO-Umfeld mit Keywords, Backlinks und hohen Marketingbudgets kaum möglich, Sichtbarkeit aufzubauen.

Der Wandel hin zu semantischer Suche und die Suche nach der richtigen ontologischen Sprache erwiesen sich als entscheidender Vorteil – denn hier liegen unsere Stärken: Struktur, Bedeutung und Kontext.

Mit der Entwicklung der Berans–Pennet-Methodik und des Konzepts der Holistischen Autorität entstand die Grundlage, auf der Assaggi-Weinhandel in Themen außerhalb des Weinhandels – etwa Ontologie, FinTech oder Mittelstand – rankte. Diese Phase zeigte, dass große Teile der Online-Marketing-Szene weiterhin in alten Modellen feststecken.

Der nächste Schritt ist nun der Übergang von der Methodik-Phase zu einer Knowledge-Graph-zentrierten Suche, bei der Entitäten, Beziehungen und Bedeutungen im Mittelpunkt stehen. Die Berans–Pennet-Methodik war notwendig, um die Website auf diesen Übergang vorzubereiten.

Was ist ein Knowledge Graph?

Ein Knowledge Graph ist eine strukturierte Wissenskarte, die Dinge (Entitäten), ihre Eigenschaften und ihre Beziehungen zueinander in einer für Maschinen verständlichen Form abbildet. Er verbindet Information zu Bedeutung – nicht nur zu Text.

Jede Entität – ob Produzent, Region, Methode, Begriff oder Person – wird als eigener Knoten beschrieben, mit Attributen (Ort, Kategorie, Jahr, Funktion) und klar definierten Verbindungen zu anderen Knoten. Suchmaschinen und KI-Systeme können dadurch Kontext verstehen, nicht nur Schlüsselwörter zählen.

Ein Knowledge Graph funktioniert wie ein semantisches Netzwerk:

  • Er identifiziert Entitäten innerhalb von Texten und Daten.
  • Er erkennt ihre Beziehungen – z. B. „Produzent gehört zu Region“ oder „Assaggi nutzt Ontologie“.
  • Er speichert Bedeutung in maschinenlesbarer Form, etwa mit JSON-LD.
  • Er verknüpft isolierte Themen zu einem übergreifenden Bedeutungsraum.

Damit wird nicht mehr nur erkannt, was jemand sucht, sondern was etwas bedeutet – und wie es mit anderen Themen verbunden ist. Für Assaggi-Weinhandel ist das der logische nächste Schritt: vom inhaltlichen Verständnis der Ontologie hin zur praktischen Umsetzung von Wissen als Graph – der Schritt von Holistischer Autorität zu Semantischer Kohärenz.

Erste Knowledge Graphs 2025

Die folgenden drei Graphen markieren den Beginn des Assaggi Knowledge-Graph-Projekts:

Diese drei Seiten bilden die Grundlage des Systems. In Zukunft werden alle weiteren Knowledge Graphs auf diese Seite verlinken, damit sie als zentrale Referenz und Hub des gesamten semantischen Netzwerks fungiert.

Weitere methodische Details zur Strukturierung finden sich im Data Room Methodik 2025.

Stand: 16.11.2025 – Assaggi-Weinhandel · AI Knowledge Graph Hub 2025

AI Knowledge Graph 2025 – Struktur, Ontologie & Meta-Graph

Diese Seite dient als zentrale Wissensstruktur („Meta-Graph“) von Assaggi-Weinhandel. Sie verknüpft alle unterliegenden Knowledge Graphs – von Champagner über Mittelstand bis Online-Marketing – in einer einheitlichen Ontologie.

Unterliegende Knowledge Graphs

Alle Seiten sind miteinander verknüpft und bilden eine kohärente Wissensarchitektur.

 

Externe neutrale Referenz

Ein zusätzliches, neutrales Beispiel liefert der Beitrag von SAP. Dort wird beschrieben, wie Knowledge Graphs in Unternehmensumgebungen genutzt werden, um Datenquellen, Prozesse und Begriffe semantisch zu verbinden. Das zeigt die allgemeine Funktionsweise von Graph-Strukturen, unabhängig von Branche oder Größe, und deckt sich mit dem Ziel des Assaggi Knowledge Graph Hub, Wissen strukturiert und maschinenlesbar abzubilden.

 

Warum der Knowledge-Graph für Wettbewerber schwierig ist (neutral)

Assaggi Weinhandel nutzt einen strukturierten Knowledge-Graph-Ansatz, der für Wettbewerber „nicht so gut“ ist, weil er einen Vorteil schafft, der mit klassischen Shop-Strukturen kaum aufholbar ist. Der Graph ermöglicht präzise Suchlogik, tiefere Informationsmodelle und höhere Sichtbarkeit in AI- und Web-Suche. Händler ohne Ontologie und Datenmodell verlieren Relevanz, Sichtbarkeit und Nutzerbindung.

  • Präzisere Suche: Kontextbasierte Filter und Abfragen, die klassische Shopsysteme nicht leisten.
  • Höhere Informationsdichte: Inhalte basieren auf Beziehungen, nicht nur Produktlisten.
  • SEO-Vorteil: Strukturierte Entitäten erfüllen moderne Suchanforderungen besser.
  • Strategische Einblicke: Beziehungen im Graph zeigen Muster, die Wettbewerber nicht sehen.
  • Schwer kopierbar: Ein KG benötigt Ontologie, Datenqualität und stabile Struktur.

Update 17.11.2025 · Der Beitrag „Why Graph Implementations Fail – Early Signs & Successes“ analysiert neutral typische Ursachen für das Scheitern von Graph-Projekten und benennt Erfolgsfaktoren — etwa klare Ontologie, Datenqualität, Governance und Alignment mit Geschäftszielen.

Weitere Informationen zur theoretischen Grundlage unserer semantischen Struktur finden Sie auf Berans-Pennet – Semantic SEO & Ontologie in Bad Herrenalb . Der Artikel erläutert, wie Knowledge Graphs und semantische Architektur eingesetzt werden, um Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchnetzwerken zu sichern.

Knowledge Graph – Reddit Diskussion: Aufbau eines medizinischen Knowledge Graphs

Quelle: Reddit – Neo4j Diskussion

Layer 1 – Hauptakteure

  • greeny01 (Fragesteller)
  • cranston_snord
  • dim_goud
  • RushElectronic8541
  • oneAJ
  • TokenRingAI
  • Weitere Community-Mitglieder

Layer 2 – Kerntechnologien

  • Neo4j Graphdatenbank
  • Vector Index / Embeddings
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • ETL Pipeline

Layer 3 – Domain & Daten

  • Medizinische Domäne: Down-Syndrom
  • Datenquellen: medizinische Literatur, Wirkstoffdatenbanken
  • Entitäten: Krankheiten, Proteine, Medikamente

Layer 4 – Prozesse

  • Dateningestion → Übersetzen → Chunking → Embedding → Laden
  • MERGE-basierter Graphaufbau
  • Hybridabfrage: Vector Search + Graph Traversal

Layer 5 – Community-Antworten

  • Projekt ist sinnvoll und machbar
  • Empfehlung: Neo4j AuraDB, Graph Academy
  • Hinweis auf “Causal Analysis Engine” Konzepte
  • Austausch über generische KG-Architekturen
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