Schema's, entiteiten en kennisgrafieken voor het ontdekken van LLM

Intro

LLM's ontdekken content niet op dezelfde manier als Google. Ze zijn niet afhankelijk van trefwoordovereenkomsten of traditionele rangschikking. In plaats daarvan baseren ze zich op entiteiten, semantische relaties en kennisgrafieken, allemaal ondersteund door gestructureerde gegevens die de betekenis verduidelijken.

Dit maakt schema's, entiteiten en kennisgrafieken de ruggengraat van LLM-ontdekking in:

• Google AI-overzichten

• ChatGPT-zoekopdrachten

• Perplexiteit

• Gemini

• Copilot

• redeneren op modelniveau

In dit nieuwe ecosysteem wordt content niet 'geïndexeerd'. Het wordt begrepen.

Deze gids legt uit hoe schema-markup, entiteitsoptimalisatie en kennisgrafieken met elkaar verbonden zijn – en hoe ze citaten, het terugvinden van informatie en zichtbaarheid in LLM-gestuurde zoekopdrachten stimuleren.

1. Waarom entiteiten belangrijker zijn dan trefwoorden in generatief zoeken

Zoekmachines waren vroeger afhankelijk van trefwoorden. Generatieve zoekmachines zijn afhankelijk van betekenissen.

Een entiteit is:

• een persoon

• een merk

• een product

• een concept

• een locatie

• een idee

• een categorie

• een proces

LLM's zetten deze om in vectoren – wiskundige representaties van betekenis.

De zichtbaarheid van uw merk hangt af van:

• ✔ of het model uw entiteiten herkent

• ✔ hoe sterk die entiteiten zijn gedefinieerd

• ✔ hoe consistent het web ze beschrijft

• ✔ hoe ze zich verhouden tot uw contentclusters

• ✔ hoe goed het schema ze versterkt

Entiteitssterkte = LLM-begrip = AI-zichtbaarheid.

Als uw entiteiten zwak, dubbelzinnig of inconsistent zijn → wordt u niet geciteerd.

2. Wat Schema doet voor LLM-ontdekking

Schema-markup doet drie cruciale dingen voor LLM's:

1. Verduidelijkt de betekenis ("Dit is waar deze pagina over gaat.")

Schema vertelt AI-systemen:

• wat een pagina vertegenwoordigt

• wie het heeft geschreven

• welke organisatie er eigenaar van is

• welk product wordt beschreven

• welke vragen worden beantwoord

• wat voor soort inhoud het is

Voor LLM's is schema geen SEO-versiering — het is een semantische versneller.

2. Biedt een betrouwbare machinestructuur

LLM's geven de voorkeur aan gestructureerde gegevens omdat deze:

• creëert voorspelbare brokken

• brengt entiteiten duidelijk in kaart

• verwijdert ambiguïteit

• verbetert de betrouwbaarheidsscore

• versterkt consensus

Schema helpt LLM's om inhoud correct te extraheren en in te bedden.

3. Verbindt entiteiten op het web

Wanneer uw schema overeenkomt met het schema dat door anderen wordt gebruikt, leiden modellen daaruit het volgende af:

• sterkere entiteitsrelaties

• duidelijkere thematische clusters

• stabielere merkidentiteit

• betere afstemming van consensus

Schema zorgt voor duidelijkheid op grafiekniveau, waar LLM's op vertrouwen tijdens de synthese.

3. De kennisgrafiek: de kaart van betekenis

De kennisgrafiek is:

het gestructureerde netwerk van entiteiten en relaties dat AI-systemen gebruiken om te redeneren.

Google heeft er een. Perplexity heeft er een. Meta heeft er meerdere. OpenAI en Anthropic hebben eigen grafieken. LLM's bouwen ook impliciete kennisgrafieken binnen hun embeddings.

Een kennisgrafiek omvat:

• knooppunten (entiteiten)

• randen (relaties)

• eigenschappen (attributen)

• herkomst (authenticiteit van de bron)

• weging (betrouwbaarheidsniveaus)

Je doel is om een knooppunt met sterke verbindingen te worden — niet een pagina die in het niets zweeft.

4. Hoe schema's, entiteiten en kennisgrafieken met elkaar verbonden zijn

Deze drie systemen vormen een semantische pijplijn:

Schema → Entiteiten → Kennisgrafiek → LLM-ontdekking

Schema

Definieert en structureert uw inhoud.

Entiteiten

Vertegenwoordigen de betekenis binnen uw content.

Kennisgrafiek

Organiseert relaties tussen entiteiten.

LLM Discovery

Gebruikt de grafiek + embeddings om te kiezen welke merken in generatieve antwoorden worden geciteerd.

Deze pijplijn bepaalt:

• of u vindbaar bent

• of u betrouwbaar bent

• of er naar u wordt verwezen

• of u voorkomt in AI-overzichten

• of LLM's uw merk correct vertegenwoordigen

Zonder schema → entiteiten worden vaag. Zonder entiteiten → kennisgrafieken sluiten je uit. Zonder opname in kennisgrafieken → LLMs negeren je.

5. Het Entity Optimization Framework voor LLM's

Het optimaliseren van entiteiten is niet langer optioneel — het is de basis van LLM-zichtbaarheid.

Hier is het complete systeem.

Stap 1 — Maak canonieke definities

Elke belangrijke entiteit heeft het volgende nodig:

• een enkele, duidelijke definitie

• bovenaan relevante pagina's geplaatst

• consequent herhaald

• afgestemd op externe bronnen

Dit wordt uw inbeddingsanker.

Stap 2 — Gebruik overal consistente naamgeving

LLM's straffen merkvariatie af. Gebruik één exacte vorm:

• Ranktracker

• NIET Rank Tracker

• NIET RankTracker.com

• NIET RT

Consistentie smelt uw identiteit samen tot één enkele entiteitsvector.

Stap 3 — Gebruik Schema om entiteiten expliciet te declareren

Voeg toe:

• Organisatieschema

• Productschema

• Artikel schema

• FAQ -schema

• Persoonsschema voor auteurs

• Breadcrumb -schema

• Websiteschema

Schema maakt uw entiteiten machine-actionable.

Stap 4 — Bouw onderwerpclusters rond belangrijke entiteiten

LLM's bouwen betekenis op door middel van relaties.

Clusters moeten het volgende bevatten:

• definities

• uitleg

• vergelijkingen

• handleidingen

• ondersteunende artikelen

• veelgestelde vragen

Clusters = semantische autoriteit voor uw entiteit.

Stap 5 — Creëer cross-entiteitrelaties

Gebruik interne links om het volgende te laten zien:

• product → categorie

• oprichter → merk

• merk → concepten

• functies → gebruiksscenario's

• cluster → cluster

Hierdoor ontstaat een mini-kennisgrafiek binnen uw site.

Stap 6 — Versterk entiteiten extern

LLM's vertrouwen op consensus over:

• nieuwssites

• gezaghebbende blogs

• gidsen

• beoordelingssites

• interviews

• persberichten

Als anderen u consistent beschrijven → maakt het model dat canoniek.

Stap 7 — Handhaaf feitelijke stabiliteit

LLM's bestraffen:

• verouderde feiten

• tegenstrijdige beweringen

• gewijzigde definities

• inconsistente beschrijvingen

Feitelijke stabiliteit = hogere betrouwbaarheidsscore.

6. Schematypen die het belangrijkst zijn voor LLM-ontdekking

Er zijn tientallen schemata, maar slechts een handvol is essentieel voor LLM-zichtbaarheid.

1. Organisatie

Definieert uw bedrijf als een entiteit.

Helpt bij:

• kennisgrafiekverbinding

• entiteitsstabiliteit

• merkintegratie

2. Website + webpagina

Verduidelijkt:

• doel

• structuur

• relaties

Ondersteunt het ophalen en indexeren.

3. Artikel

Definieert auteurschap, datums en onderwerpen.

Belangrijk voor:

• herkomst

• vertrouwenssignalen

• antwoordtoewijzing

4. FAQ-pagina

LLM's zijn dol op FAQ's omdat:

• ze weerspiegelen de structuur van vragen en antwoorden

• ze zijn chunk-vriendelijk

• ze sluiten direct aan op generatieve antwoorden

FAQ-schema's generatieve extractie aanzienlijk verbeteren.

5. Product

Essentieel voor:

• SaaS-platforms

• functiebeschrijvingen

• vergelijkende zoekopdrachten

Betere productdefinities → betere duidelijkheid van entiteiten.

6. Persoon (auteur)

Dit is in 2025 belangrijker dan ooit.

LLM's evalueren:

• auteuridentiteit

• expertise

• domeinoverschrijdende aanwezigheid

Het schema van de auteur vergroot het vertrouwen.

7. Hoe kennisgrafieken selecteren welke entiteiten ze vertrouwen

Kennisgrafieken gebruiken acht primaire vertrouwenssignalen:

• ✔ entiteitsstabiliteit

• ✔ externe consensus

• ✔ nauwkeurigheid van schema

• ✔ domeinautoriteit

• ✔ feitelijke consistentie

• ✔ sterkte van relaties

• ✔ duidelijkheid van herkomst

• ✔ actualiteit van updates

Als uw entiteit:

• goed gestructureerd

• consistent beschreven

• extern versterkt

• rijk aan connecties

• vaak bijgewerkt

...wordt u een voorkeursnode in generatieve antwoorden.

Zo niet, dan geeft de grafiek voorrang aan concurrenten.

8. Hoe LLM's kennisgrafieken gebruiken tijdens het genereren van antwoorden

Wanneer een gebruiker een vraag stelt, doet het systeem het volgende:

1. De zoekopdracht interpreteren als entiteiten

2. Haalt het semantisch relevante entiteiten op

3. Controleert de kennisgrafiek op context

4. Haalt het systeem stukjes inhoud op die verband houden met die entiteiten

5. Een antwoord samenstellen

6. Voegt optioneel citaten van betrouwbare knooppunten toe

Als uw entiteit niet in de grafiek staat → wordt u niet geciteerd.

Als uw entiteit zwak is → wordt u verkeerd weergegeven.

Als uw schema en inhoud sterk zijn → wordt u een standaardbron.

Laatste gedachte:

In het AI-tijdperk zijn schema's en entiteiten geen SEO-verbeteringen — ze zijn het zoeksysteem

Google rangschikt documenten. LLM's begrijpen ze.

Google indexeerde pagina's. LLM's integreren ze.

Google beloonde links. LLM's belonen semantische duidelijkheid, consensus en entiteitautoriteit.

Schema geeft structuur. Entiteiten geven betekenis. Kennisgrafieken geven context.

Samen bepalen ze of je wordt:

✔ een geciteerde bron

✔ een vertrouwd merk

✔ een bekende entiteit

✔ een voorkeursbron

—of dat uw content onzichtbaar blijft binnen de AI-laag.

Beheers het schema. Stabiliseer entiteiten. Verbind uw kennisgrafiek.

Zo domineert u LLM-ontdekking in 2025 en daarna.