Der Satz "Die Bäckerei Mustermann in Magdeburg öffnet am Montag eine zweite Filiale" enthält für einen Menschen sofort mehrere Dinge: ein Unternehmen, einen Ort und einen Zeitpunkt. Eine Maschine sieht zunächst nur eine Folge von Zeichen. Entitätenerkennung ist der Schritt, der aus dieser Folge die benannten Dinge herausholt und sie einordnet. Sie gehört zum Werkzeugkasten des Natural Language Processing. Die Bäckerei im Beispiel ist erfunden.
Was ein solches System zurückgibt
Google bietet die Entitätenerkennung als Teil der Cloud Natural Language API an. Die Entitätsanalyse durchsucht einen Text nach bekannten Entitäten, also nach Eigennamen wie bestimmten Personen oder Orten und nach Gattungsnamen wie "Restaurant" oder "Stadion" [1]. Jede gefundene Entität bekommt einen Typ. Die Referenz der API nennt unter anderem PERSON, LOCATION, ORGANIZATION, EVENT, WORK_OF_ART und CONSUMER_GOOD, dazu Typen für Telefonnummern, Adressen, Daten, Zahlen und Preise [2]. Zu jeder Fundstelle meldet die API die Position im Originaltext. Dafür muss die Anfrage angeben, wie der Text kodiert ist, sonst steht an dieser Stelle der Wert -1 [1]. Im Beispiel der Dokumentation, einem kurzen Text über den Film "Lawrence of Arabia", findet die Analyse acht Entitäten [1].
Außerdem liefert die API einen Salienzwert zwischen 0 und 1. Er gibt an, wie wichtig oder zentral eine Entität für den ganzen Text ist; Werte nahe 1 stehen für hohe Bedeutung [2]. Unter "mentions" stehen alle Stellen, an denen dieselbe Entität vorkommt, jeweils als Eigenname (PROPER) oder Gattungsname (COMMON) markiert [1]. So erkennt das System, dass "die Bäckerei" und "Mustermann" im selben Text dasselbe meinen können.
Warum der Typ wichtig ist
Google erklärt den Nutzen der Typen an einem Beispiel: Der Film "Lawrence of Arabia" und die Person T. E. Lawrence klingen ähnlich, gehören aber zu verschiedenen Typen, einmal Werk, einmal Person [1]. Erst durch diese Zuordnung lassen sich gleich klingende Dinge auseinanderhalten. Welches Ding genau gemeint ist, klärt ein zweiter Schritt, das Entity Linking. Die Natural Language API gibt dafür bei vielen Entitäten eine Wikipedia-Adresse und eine Knowledge-Graph-Kennung (mid) mit [1, 2].
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Bezug zu SEO
Für Website-Betreiber ist die Entitätenerkennung vor allem ein Prüfwerkzeug. Wer einen eigenen Text durch eine solche Analyse schickt, sieht, welche Dinge eine Maschine darin erkennt und welche sie für zentral hält. Fehlt der eigene Firmenname in der Liste oder steht er mit niedriger Salienz ganz hinten, ist der Text für eine Maschine vermutlich nicht klar genug auf das Unternehmen bezogen. Welche Systeme Google in der Suche selbst einsetzt, legt Google nicht im Einzelnen offen. Wie eindeutige Angaben zur eigenen Firma aussehen, erklären der Eintrag Entity SEO und der Ratgeber Entitäten und Knowledge Graph für GEO.
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- Organisation Grundlagen der Natural Language API (Entitätsanalyse). Google Cloud. Stand 27.10.2026. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Entity (REST Reference v1). Google Cloud. Stand laufend. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Entitätenerkennung und Entity Linking?
Die Entitätenerkennung findet benannte Dinge im Text und ordnet ihnen einen Typ zu, etwa Person oder Ort. Entity Linking verbindet die Fundstelle danach mit einem bestimmten Eintrag in einer Wissensdatenbank.
Welche Entitätstypen gibt es?
Das hängt vom System ab. Die Natural Language API von Google kennt unter anderem Person, Ort, Organisation, Ereignis, Kunstwerk, Konsumgut, Telefonnummer, Adresse, Datum, Zahl und Preis.
Was bedeutet Salienz?
Der Salienzwert gibt an, wie zentral eine Entität für den ganzen Text ist. Bei Googles Natural Language API liegt er zwischen 0 und 1, Werte nahe 1 bedeuten hohe Bedeutung.
Nutzt die Google-Suche dieselbe API?
Das legt Google nicht offen. Die Natural Language API ist ein Cloud-Dienst für Entwickler, aus dem sich keine Aussagen über die Rankingsysteme der Suche ableiten lassen.
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Zuletzt geprüft am 03.11.2026, nächste Prüfung spätestens im November 2027. Fehler entdeckt? Schreib uns.
