Prüfen Sie die Sichtbarkeit Ihres Unternehmens in KI
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Ein Kunde fragt nach den Bedingungen einer Dienstleistung. Auf der Website findet er eine allgemeine Beschreibung, in einem Ratgeber ein älteres Angebot und in der Anleitung eine bisher übersehene Ausnahme. Jeder Text kann für sich richtig erscheinen. Zusammen liefern sie jedoch keine eindeutige Antwort. Auch ein KI-System, das diese Inhalte nutzt, muss die Widersprüche auflösen.
Wissen für KI aufzubereiten beginnt deshalb damit, die Bedeutung der Informationen zu klären. Was genau beschreiben wir? Wann gilt eine Bedingung? Wo liegt ihre Quelle? Open Knowledge Format hilft, dieses Wissen strukturiert und übertragbar festzuhalten.
Was ist Open Knowledge Format?
Open Knowledge Format, kurz OKF, ist ein offenes Format zur Speicherung von Wissen für Menschen und KI-Systeme. Google Cloud stellte es am 12. Juni 2026 vor. Die Grundidee ist einfach: Wissen lässt sich in Textdateien speichern, die verschiedene Werkzeuge nach gemeinsamen Regeln lesen.
Die Grundlage bilden Markdown-Dokumente, also Texte mit einer einfachen Schreibweise für Überschriften, Listen und Links. Am Anfang steht ein YAML-Block mit Metadaten - kurzen Feldern, die den Inhalt beschreiben. Eine Sammlung solcher Dateien kann Kennzahlendefinitionen, Datenbeschreibungen, Abläufe oder Regeln einer Dienstleistung abbilden.
Das Format setzt weder eine bestimmte Cloud noch ein bestimmtes KI-Modell voraus. Es soll den Wissensaustausch zwischen Werkzeugen erleichtern. Eine Information in OKF zu speichern bedeutet noch nicht, dass ein externes System sie abgerufen oder genutzt hat.
Quelle: Google Cloud - Einführung in Open Knowledge Format
Googles Artikel beschreibt Version 0.1. Was ändert Version 0.2?
Googles Artikel bietet einen guten Einstieg, behandelt aber die ursprüngliche Version 0.1. Die am 13. Oktober 2026 geprüfte Spezifikation führt bereits Version 0.2. Das Projekt besitzt inzwischen ein eigenes Repository. Die alte Kopie im Verzeichnis knowledge-catalog/okf wird nicht mehr gepflegt.
Version 0.2 erweitert die Beschreibung von Herkunft, Prüfung und Aktualität des Wissens. Sie ermöglicht unter anderem Angaben zu Informationsquellen, zur Erstellung und Bestätigung der Inhalte sowie zum Dokumentstatus. Das hilft, wenn KI-Agenten einen Teil der Inhalte erstellen oder aktualisieren.
Weiterhin ist nur das Feld type immer erforderlich. Es bezeichnet die Art der beschriebenen Information. Weitere Felder und ihre Abhängigkeiten müssen der Spezifikation folgen. Die Mindestanforderungen des Formats zu erfüllen bedeutet noch nicht, dass ein Dokument alle benötigten Informationen enthält.
Quelle: aktuelle Spezifikation OKF 0.2
Hinweis zum Umzug in ein eigenes Projekt-Repository
Wie hilft OKF, Wissen für KI zu strukturieren?
Ein Dokument beschreibt einen Begriff oder ein Thema. Links verbinden es mit anderen Dokumenten. So kann eine Kennzahlenbeschreibung auf Datendefinitionen verweisen und eine Anleitung auf die zugehörigen Bedingungen. Dateien lassen sich prüfen, versionieren und zwischen Systemen übertragen.
Das Projekt-Repository zeigt auch eine Aufteilung der Rollen: Ein Werkzeug kann Wissen aufbereiten, ein anderes kann es lesen. Eine Dateisammlung kann einem Agenten, einer internen Suchmaschine oder einer Dokumentationsansicht dienen. In der konkreten Umsetzung müssen der Zugriff auf die Inhalte und die Unterstützung des Formats auf Empfängerseite gewährleistet sein.
Quelle: Repository von Open Knowledge Format
Schematische Darstellung: Quellen werden geprüft, in einer strukturierten Wissensbasis abgelegt und können von einem angeschlossenen KI-System gelesen werden. Eigene Darstellung auf Grundlage der OKF-Dokumentation; mit KI erstellte Grafik.
Semlys Wissensdatenbank und OKF
Semly hat eine Wissensdatenbank und verwendet Open Knowledge Format. Das ist ein wichtiger Teil des Umgangs mit Unternehmensinformationen: Neben dem Inhalt einer Antwort zählt auch die Struktur des Wissens, aus dem diese Antwort entstehen kann.
Für Marketingverantwortliche ergibt sich daraus eine konkrete Aufgabe. Sammeln Sie bestätigte Angaben zum Angebot, erklären Sie Begriffe und beseitigen Sie Widersprüche. Auf dieser Grundlage sollten weitere Beschreibungen, Ratgeber und Antworten auf Kundenfragen entstehen.
Bei einem Dienstleistungsunternehmen beginnen Sie mit Leistungsumfang, Voraussetzungen und Ausschlüssen. Beim Verkauf von Produkten strukturieren Sie Anwendungen, Eigenschaften und Kompatibilität. In beiden Fällen sollten Leser verstehen, wann eine Information gilt.
Wissensdatenbank und Blog können unterschiedliche Aufgaben erfüllen. In der Wissensdatenbank pflegen Sie eine genaue Antwort auf eine bestimmte Frage. Ein Blogartikel hilft, das Problem zu verstehen, Ansätze zu vergleichen und den nächsten Schritt zu wählen. Sie müssen nicht die gesamte Anleitung an beiden Stellen wiederholen.
Lesen Sie auch: Themen zwischen Blog und Wissensdatenbank aufteilen
Beispiel: Was bedeutet eigentlich „aktives Konto“?
Angenommen, ein Team möchte KI zur Erklärung von Produktberichten einsetzen. In einem Dokument bezeichnet „aktives Konto“ jedes Konto mit gültigem Zugang. In einem anderen bezeichnet es ein Konto, auf dem eine bestimmte Handlung ausgeführt wurde. Ohne Präzisierung können beide Beschreibungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Die Beispieldaten erläutern die Methode und zeigen keine Ergebnisse einer Marke. Im Beispiel gibt es 80 Konten mit gültigem Zugang. Auf 28 davon wurde in der betrachteten Woche mindestens ein bestätigter Vorgang ausgeführt. Bei dieser Definition von Aktivität beträgt der Anteil aktiver Konten 28 ÷ 80 × 100% = 35%.
Die Wissensdatenbank sollte daher die Definition, das für die Zählung maßgebliche Ereignis, den Zeitraum und die Ausschlüsse beschreiben. Der Satz „Die Aktivität beträgt 35%“ reicht nicht. Er verrät weder, was gezählt wurde, noch ob sich der Wert mit einem anderen Bericht vergleichen lässt.
| Wissenselement | Beschreibung anhand der Beispieldaten | Warum festhalten? |
|---|---|---|
| Definition | Konto mit mindestens einem bestätigten Vorgang pro Woche | Unterscheidet Produktzugang und Produktnutzung |
| Berechnungsgrundlage | 80 Konten mit gültigem Zugang; 28 davon aktiv | Macht das Ergebnis von 35% nachvollziehbar |
| Ausschlüsse | Testkonten sind aus beiden Gruppen ausgeschlossen | Verhindert die Vermischung unterschiedlicher Grundgesamtheiten |
| Quelle und Prüfung | Benannte Ereignisdefinition und die für ihre Prüfung verantwortliche Person | Erleichtert Erläuterungen und spätere Aktualisierungen |
Die Schlussfolgerung ist einfach: Erst die Definition abstimmen, dann die KI-Antwort bewerten. Verwechselt das System ein aktives Konto mit einem Konto mit Zugang, prüfen Sie die übermittelte Beschreibung. Ein anderes Dateiformat behebt keine ungeklärte Definition.
Was gehört in die Wissensdatenbank Ihres Unternehmens?
Beginnen Sie mit einem Bereich, in dem Missverständnisse Kundenentscheidungen oder die Arbeit des Teams erschweren. Das kann der Umfang einer Einführung, eine Voraussetzung für eine Funktion oder die Bedeutung einer Kennzahl sein. Sie müssen nicht sofort die gesamte Dokumentation neu aufbauen.
Redaktionelle Checkliste: Bedeutung, Geltungsbereich, Quelle, Aktualität, Ausnahmen und Bezüge. Dies ist ein Vorschlag für die Arbeit mit Informationen, keine Liste vorgeschriebener OKF-Felder. Eigene Darstellung; mit KI erstellte Grafik.
- Wählen Sie eine Frage, auf die der Leser eine eindeutige Antwort erhalten soll.
- Notieren Sie eine kurze Definition und die Bedingungen, unter denen sie gilt.
- Benennen Sie die Quelle der Angabe und die für ihre Bestätigung verantwortliche Person.
- Beschreiben Sie Ausnahmen und verknüpfen Sie das Thema mit den nötigen Anleitungen.
- Entfernen Sie widersprüchliche Fassungen aus den von Ihnen gepflegten Materialien.
- Prüfen Sie die Antwort des Systems auf die grundlegende Frage und auf einen Grenzfall.
Ein Grenzfall ist besonders hilfreich. Umfasst die Dienstleistung einen bestimmten Gerätetyp, fragen Sie auch nach einem nicht unterstützten Modell. Gute Dokumentation sollte helfen, die Grenze zu erkennen, statt eine Erweiterung des Angebots in der Antwort zu begünstigen.
Verbessert OKF die Sichtbarkeit in Google und KI-Antworten?
OKF betrifft die Speicherung und den Austausch von Wissen. Sichtbarkeit in öffentlichen KI-Antworten hängt auch davon ab, ob ein System auf den Inhalt zugreifen kann, ihn als nützlich einstuft und für eine konkrete Frage verwendet. Die Einführung des Formats ist keine Bestätigung dafür, dass eine Marke empfohlen wird.
Google erklärt, dass für AI Overviews und AI Mode die SEO-Grundlagen gelten. Eine Seite muss indexiert sein und mit einem Text-Snippet angezeigt werden dürfen. Spezielle KI-Dateien oder ein zusätzlicher Typ strukturierter Daten sind nicht erforderlich. Die Erfüllung der Anforderungen garantiert keine Anzeige.
Quelle: Google Search Central - KI-Funktionen und Ihre Website
Trennen Sie deshalb zwei Aufgaben. Prüfen Sie zuerst, ob Ihre Wissensdatenbank korrekte, aktuelle Antworten enthält. Bewerten Sie anschließend, wie das Unternehmen in öffentlichen KI-Systemen dargestellt wird. So lässt sich ein Inhaltsproblem davon unterscheiden, dass ein Inhalt gar nicht genutzt wurde.
Womit beginnen?
Wählen Sie eine leicht missverständliche Information zu Ihrem Angebot. Halten Sie Bedeutung, Bedingungen und Quelle fest. Prüfen Sie, ob in Wissensdatenbank, Produktseite und Anleitung dieselben Regeln gelten.
Diese Arbeit bietet einen konkreten Einstieg in OKF. Semly hat eine Wissensdatenbank und nutzt das Format, doch Informationsqualität beginnt weiterhin bei den Fakten. Je leichter sich Bedeutung und Aktualität einer Aussage bestimmen lassen, desto leichter kann man sie prüfen und verantwortungsvoll verwenden.
Die technischen Quellen wurden am 13. Oktober 2026 geprüft. Die beschriebenen Änderungen betreffen OKF 0.2. Daraus ergeben sich keine Angaben zur Version oder zum Umfang der OKF-Implementierung bei Semly.
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