Quo vadis EAT? – Die Basics (Teil 1 von 3)

Stilisierter Donald Trump This Content ist SOOO yesterday!!! 100 % won´t work – I guarantee it. You are FIRED!!!!!

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Fall du dir gerade gedacht hast, das Thema EAT sei von vorgestern und bereits ausreichend durchgekaut: Weit gefehlt. Wir stehen gerade erst am Anfang: Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness werden die Suchergebnisse in Zukunft immer mehr dominieren. Darüber hinaus sind die meisten Beiträge zum Thema eher technischer Natur. Nun liegt unser Schwerpunkt bei contify auf Content-Marketing. Deshalb geben wir dir einen ganz individuellen Einblick, welche Schlüsse wir als Agentur aus den Entwicklungen ziehen, wie wir uns in Zukunft positionieren und welche Auswirkungen all das auf dich als Unternehmer und auch als User hat.

Was dich in unserem Dreiteiler erwartet

Da das Thema aber nicht nur zukunftsträchtig, sondern auch komplex und umfangreich ist, werden wir es in drei Teilen behandeln, um uns aus verschiedenen Perspektiven anzunähern. Dabei steht der Aufbau der eigenen Marke als vertrauenswürdige Experten-Entität im Mittelpunkt:

  1. 12. März:
    Einführung in das Konzept der Entitäten, deren Beziehungen unter- und zwischeneinander, sowie deren Verhältnis zu den drei Kategorien Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness
  2. 18. März:
    Schlussfolgerungen aus Sicht des Content-Marketings: Gefahren und Chancen am Anschauungsbeispiel
  3. 25. März:
    Ausblick und Rundumschlag: Branchenperspektiven, Gesellschaftsperspektiven, deine Perspektive?

Falls du es eher technisch wünscht, dann empfehlen wir dir übrigens begleitend die Artikelreihe zum Thema von Olaf Kopp (Aufgesang).

Falls du schon genau weißt, wie du dir Entitäten vorstellen kannst, kannst du diesen Teil einfach überspringen und hier weiterlesen.

Und los geht’s.

Was sind Entitäten?

Entitäten sind äußerst komplexe und abstrakte Strukturen. Zunächst hilft es, sich diese als natürliche und juristische Personen vorzustellen. Laienhaft ausgedrückt: Leute und Zusammenschlüsse von Leuten, im Sinne von Unternehmen, Vereinen und dergleichen. Dazu kommen Orte, Dinge und Konzepte – also all das, was irgendwie als Bedeutungseinheit klar abgrenzbar definiert werden kann. Grundsätzlich könnte man auch sagen Substantive. Das müsste aber noch etwas verengt werden.

Beispiele für Entitäten sind:

  • Donald Trump, Mozart und der OB von Würzburg Christian Schuchardt
  • Deutschland, die UN und die Gemeinde Rottendorf
  • Katholische Kirche, Buddha und die Erleuchtung
  • Frieden, der Schwippschwager und die Steuerklärung
  • FC Bayern, Würzburger Kickers und der FC Wiesla Hof
  • Influenza, COVID 19 und der Schwarze Tod
  • Suchmaschinenoptimierung

Potentiell kann fast alles eine Entität sein. Kriterium ist aber ein Mindestmaß an Relevanz – und damit ist sowohl gesellschaftliche, wirtschaftliche, politische, als auch Suchmaschinenrelevanz gemeint. Wie die Grenze genau gezogen werden kann, ist indessen nicht ganz klar. Man kann aber davon ausgehen, dass hier tatsächliche Menschen und nicht nur der Algorithmus am Prozess beteiligt sind – bzw. waren.

Dazu kommt das Verhältnis zu anderen Entitäten. Was keine Anknüpfungspunkte bietet, kann nicht existieren – so zumindest die Eigenlogik. Das bedeutet, dass Entitäten durch ihre Bezugspunkte und Qualifizierungsmerkmale überhaupt erst zu einer Entität werden.

Entscheidend sind also drei Kriterien: (1) Relevanz und (2) Eingrenzbarkeit einer Bedeutungseinheit bei gleichzeitiger (3) Einbettung in ein semantisches Netzwerk.

Wie Entitäten funktionieren

Als Basis dienen verschiedene Datenquellen, wie beispielsweise Wikidata, was wir uns als Anschauungsbeispiel herausnehmen. Entitäten werden hier mit Attributen versehen, sog. „Aussagen“, die ihrerseits einen Wert zugeordnet bekommen. Das sind letztlich Eigenschaften, die sich aber je nach Entitäten-Typ unterscheiden. Für Donald Trump ein Geschlecht auszugeben, macht Sinn, während das Empire State Building über kein solches Attribut verfügt und selbst die Information „Geschlecht: Keines“ redundant und damit User-unfreundlich wäre, also unerwünscht.

Die Ausschnitte aus Wikidata verdeutlichen die Art und Weise der Datenstrukturierung.
Screenshots aus Wikidata in Tabellenform zu den Suchbegriffen Empire State Building und Donald Trump.

Entitäten werden daher in Typen kategorisiert. Die Attributierung funktioniert dann innerhalb des Typus gleichförmig, was aber nicht heißen muss, dass jedes Attribut immer vergeben sein muss. Außerdem kann eine Entität verschiedene Typen gleichzeitig haben. So ist das Empire State Building Bürogebäude, Wolkenkratzer und Touristenattraktion. Ähnlichen Entitäten – wie beispielsweise dem One World Trade Center – lassen sich ähnlichen Typen zuordnen, allerdings mit anderen Attribut-Werten. Die Typen selbst sind hierarchisch geordnet. So ist im Beispiel Donald Trump „Milliardär“ ein Subtypus zu „Person“.

Das Gesamtnetzwerk ist aber nicht nur vertikal strukturiert. Durch die vielen Querverweise und Vernetzungen in alle Richtungen, die dazu noch variabel sind, müssen wir das Entitäten-Geflecht mindestens dreidimensional denken. Das bedeutet in der Folge auch, dass eine Visualisierung auf dem Bildschirm nicht ausreichend sein kann. Als Vorstellungshilfe kann aber zunächst ein organisches System dienen.

Beziehungen untereinander

Wichtig sind dabei vor allem die Querverbindungen zwischen den Entitäten. Zum einen bestehen Unterentitäten, bzw. Attribute usw. und außerdem besteht eine komplexe Matrix, die die Entitäten, Typen und Attribute zueinander in Beziehung setzt.

Eine organisch-flexible Vorstellung hilft, das System zu verstehen.
Grafische Darstellung einer organischen Struktur.

Wir denken das Ganze einmal als Sammlung von Molekülen in einem flexiblen Raum. Die Verbindungen innerhalb und zwischen den Molekülen sollten daher weniger als lineare Verbindungen, sondern eher als Wirkachsen verschiedener Kräfte interpretiert werden, die sich auch jederzeit ändern können, sobald eine neue Kraft beginnt, im Netzwerk zu wirken.

Für eine detaillierte Beschreibung von Typen, Klassen und Attributen und deren Zusammenspiel empfehlen wir ergänzend die Lektüre bei Olaf Kopp.

Die Daten sind in einem System verflochten und auch der Zustrom von Informationen ist zielgerichtet und geordnet. Auf Googles Odyssee zur ultimativen Informationshoheit fehlt jedoch ein ganz essentieller Schritt, der noch viel komplexer ist als die Datensammlung und -strukturierung: Die Infos müssen „richtig“ sein. Aber was ist schon wahr oder richtig?

Quellenkritik 2.0 – Das Prinzip Wahrheit auf dem Prüfstand

Ein gewaltiges Problem für Google ist die Verifizierung von Daten und damit einhergehend auch die grundsätzliche Verifizierbarkeit dieser, da viele Aussagen komplexen diskursiven Aushandlungen unterliegen und deshalb oft nicht mit 0 oder 1 zufriedenstellend bewertet werden können.

Google arbeitet durchaus quellenkritisch. Hier kommen wir zum Thema EAT: Bei der Frage was im Einzelfall überhaupt wahr und richtig ist, lässt sich die Antwort in der analogen Welt in den meisten Fällen bereits relativ schwer beantworten. Das System kann das nicht besser. Es kann aber versuchen, den Aushandlungsprozess nachzuzeichnen und abzubilden.

Man muss also einen Weg finden, Daten so zu verifizieren, dass Sie am Ende einer möglichst tiefgreifenden Kontrolle standhalten. Da Google ein kommerzielles Unternehmen ist, kann es sich natürlich nicht vollständig auf eine bemühte Community stützen, wie beispielsweise Wikipedia, wo in endlosen Diskussionen in einer Kombination aus Mehrheits- und Expertenentscheid halbwegs verlässliche Ergebnisse produziert werden. Die offene Ressource wird aber natürlich trotzdem weitreichend genutzt, vor allem auch indem eine solche diskursive Aushandlung imitiert wird. Der erste Schritt, um das zu erreichen, ist aber eine Klassifizierung der Informationsquellen selbst und damit letztlich der Entitäten.

Das Ergebnis ist EAT, was sich folgendermaßen auflöst:

  • E = Expertise = Fachkenntnis
  • A = Authoritativeness = Maßgeblichkeit (nicht: authority = Autorität!)
  • T = Trustworthiness = Vertrauenswürdigkeit

Dabei ist zu beachten, dass diese drei Komponenten zwar inhaltlich durchaus voneinander abgrenzbar sind, sie aber grundsätzlich immer zusammenwirken. Sie können deshalb gemeinsam gedacht werden. Die einzelnen Definitionen erleichtern aber das Verständnis.

Expertise

Der Experten-Begriff ist heute völlig verwässert und sinnentleert. Insofern bringt es nur wenig nur zu behaupten man habe Expertise. Es geht hier vor allen Dingen darum, als Experte wahrgenommen zu werden und hierfür ist die Behauptung nicht ausreichend. Vielmehr müssen Indikatoren diesen Status untermauern. Es geht vor allem um Content, der für viele User auf vielen Kanälen sehr hilfreich ist.

Authoritativeness

Autorität ist in der deutschen Entsprechung nicht ganz präzise. Es geht hierbei nicht darum, welches Ansehen oder gar Befehlsgewalt eine Quelle ganz allgemein genießt. Es geht eher darum, ob sie innerhalb des konkreten Themas meinungsführend ist – und dazu muss Sie vor allen Dingen oft zitiert werden und das von Quellen, die ihrerseits hohe „EAT-Werte“ haben. Die Verlinkung von externem hochwertigem Content ist also wenig hilfreich. Die eigenen Inhalte müssen von anderen als hochwertig wahrgenommen werden.

Trustworthiness

Vertrauenswürdigkeit ist schwer zu messen. Denn es ist nämlich vorstellbar, dass eine Quelle in der Thematik besonders präsent ist, ihr aber fast ausschließlich widersprochen wird. Gerade im politischen Kontext kann eine Mindermeinung extrem provokant sein, bzw. für viel Aufregung sorgen. Sie wird in der Folge häufig rezipiert. Auch die Fachkenntnis muss deswegen nicht ausgeschlossen werden.

Unsere umgangssprachliche Mutmaßung sieht so aus:

  • Expertise = Hält die Allgemeinheit mich für eine zuverlässige Quelle?
  • Authoritativeness = Habe ich ein Netzwerk von anderen Entitäten, die allgemein als zuverlässige Quellen gelten und mich ebenfalls rezipieren, mich also in deren erlauchten Kreis aufnehmen?
  • Trustworthiness = Glauben Allgemeinheit und bereits von dieser mit Vertrauen ausgestatte Entitäten, dass ich sie und andere übers Ohr hauen möchte?

Oder noch einfacher:

  • Halten Leute mich für einen Experten?
  • Halten Experten mich für einen Experten?
  • Nutze ich mein Expertentum gewissenhaft?

Die Gesamtschau dieser Aspekte muss als Einheit gedacht werden. Insofern ist Autorität das was am Ende gesammelt herauskommt. Ein besserer Begriff wäre aber Informationshoheit.

Die Rolle von Quellenangaben

Zum Abschluss noch ein letzter Punkt: Um Content verifizieren zu können und ihn auf Ebene von EAT bewerten zu können, muss der Urheber identifizierbar sein. Es ist also wichtig, dass die Entität, die gepusht werden soll, als Urheber auf den verschiedenen Kanälen für Google gut nachvollziehbar ist.

Im Trump-Beispiel ist es klar, dass mit seiner Person auf Social-Media meist eine Abwandlung von „realdonaldtrump“ verbunden ist. Die Quell-Entität ist damit vergleichsweise eindeutig nachvollziehbar. Für ein Unternehmen gilt das gleichermaßen. Die Beziehung zwischen den Channels sollte leicht erkennbar sein.

Außerdem muss der Urheber (sowohl die Website, als auch der Autor) gewissermaßen referenzierbar sein. Beispielsweise: ist der Autor ein wissenschaftlich renommierter Experte oder ein Fachjournalist? Dabei können beispielsweise kleine Vorstellungstexte zum Autor helfen.

Zusammenfassend

Es wird deutlich, dass ein EAT-Wert nicht nur vom eigenen Auftritt abhängt, sondern auch von der quellenkritischen Nachvollziehbarkeit der Inhalte, der Rezeption durch Dritte und der Vernetzung mit anderen Experten-Entitäten. Sozialwissenschaftlich könnte man davon sprechen, dass die eigene Entität den Diskurs prägen müsste. Und: die eigene Marke muss natürlich überhaupt erst eine Entität sein.

Genauso wie das multidimensionale Netzwerk innerhalb verschiedener Wissens-Datenbanken, wie Wikidata funktioniert, wird auch ein Marketing-Konzept folglich nur dann den höchsten Grad an Wirksamkeit erreichen, wenn es gelingt ein eigenes stabiles Netzwerk innerhalb der Matrix künstlich aufzuspannen.

Wie so etwas perspektivisch erreichbar sein könnte, wollen wir in Teil Zwei im Rahmen eines beispielhaften Gedankenexperiments erarbeiten.

Bis dahin freuen wir uns über Feedback und Gedanken zum Thema. Bis nächste Woche.

Alexander Zwurtschek ist hauptberuflich Projektmanager und Online-Redakteur bei contify. Nebenbei lehrt er an der Universität Würzburg im Fachbereich Europäische Ethnologie/Volkskunde. Durch den mit dem Fach verbundenen Schwerpunkt auf Alltagskulturen, bringt er ein hohes Maß an Empathie für die verschiedensten Zielgruppen und Kundeninteressen mit.
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