Begrippen · Oktober 2026
Wat is een knowledge graph?
Hoe Google en AI-systemen feiten over bedrijven, personen en plaatsen vastleggen, en waarom dat ertoe doet voor de vindbaarheid van uw bedrijf.
Een knowledge graph is de manier waarop Google en andere systemen feiten over personen, plaatsen en bedrijven vastleggen en met elkaar verbinden. Het is het fundament onder het kennispaneel naast de zoekresultaten, en steeds vaker ook onder AI-antwoorden. Deze uitleg behandelt het begrip zelf. Hoe u er in de praktijk op inspeelt, leest u in de gids over entity-based SEO.
De definitie van een knowledge graph in het kort
Een knowledge graph is een netwerk van feiten waarin dingen uit de echte wereld, zoals een bedrijf, een plaats of een persoon, als afzonderlijke entiteiten zijn opgeslagen en via benoemde relaties met elkaar zijn verbonden.
Het verschil met een gewone lijst of tabel zit in die relaties. Een knowledge graph weet niet alleen dat Eindhoven en Son en Breugel bestaan, maar ook dat Son en Breugel naast Eindhoven ligt, in Noord-Brabant, en dat een bepaald bedrijf er gevestigd is. Daardoor kan een systeem redeneren over hoe dingen samenhangen, in plaats van alleen woorden te vergelijken.
Google introduceerde zijn eigen Knowledge Graph in 2012 met de slogan things, not strings: zoeken naar dingen in plaats van naar reeksen letters. Die verschuiving van zoekwoorden naar entiteiten is de basis van wat nu entity-based SEO heet.
Hoe is een knowledge graph opgebouwd?
Een knowledge graph bestaat uit drie bouwstenen: entiteiten, de relaties tussen die entiteiten, en de attributen die een entiteit beschrijven.
- Entiteit. Een uniek, herkenbaar ding, zoals een bedrijf, een persoon of een stad. Elke entiteit krijgt een eigen identiteit, los van de naam, zodat twee bedrijven met dezelfde naam niet worden verward.
- Relatie. De verbinding tussen twee entiteiten, zoals is gevestigd in, is opgericht door of biedt aan.
- Attribuut. Een eigenschap van een entiteit, zoals een adres, telefoonnummer, openingstijden of website.
Samen vormen ze feiten in de vorm onderwerp, relatie, object. Neem Crescira als voorbeeld.
| Onderwerp | Relatie | Object |
|---|---|---|
| Crescira | is gevestigd in | Son en Breugel |
| Crescira | is opgericht door | Dylan Hoedt |
| Crescira | biedt aan | Lokale SEO |
| Son en Breugel | ligt in | Noord-Brabant |
Elk object kan zelf weer een onderwerp zijn met eigen relaties. Zo groeit het netwerk uit tot miljarden verbonden feiten.
Wat is de Google Knowledge Graph?
De Google Knowledge Graph is de kennisbank die Google sinds 2012 gebruikt om feiten over entiteiten te tonen in de zoekresultaten, het bekendst in het kennispaneel dat rechts of bovenaan verschijnt bij een zoekopdracht naar een bedrijf, persoon of plaats.
Bij de lancering in mei 2012 bevatte de Knowledge Graph volgens Google al meer dan 500 miljoen objecten en ruim 3,5 miljard feiten over die objecten, gevoed door onder meer Freebase en Wikipedia. Volgens de uitleg van Google over kennispanelen komt de informatie tegenwoordig uit verschillende openbare bronnen, gelicentieerde data en feiten die eigenaren zelf aanleveren. Kennispanelen worden automatisch gemaakt zodra er genoeg informatie over een onderwerp op het web te vinden is.
Voor lokale bedrijven werkt het iets anders. Google noemt in dezelfde uitleg dat bedrijven een eigen paneel krijgen via het Google Bedrijfsprofiel, dat de eigenaar zelf kan aanmaken, claimen en bijwerken.
Wat is het verschil tussen een knowledge graph en een LLM?
Een knowledge graph legt losse, controleerbare feiten vast met hun onderlinge relaties, terwijl een LLM taalpatronen heeft geleerd en daarmee tekst voorspelt, zonder feiten als aparte, controleerbare eenheden op te slaan.
| Aspect | Knowledge graph | LLM |
|---|---|---|
| Wat het opslaat | Expliciete feiten en relaties | Statistische taalpatronen |
| Sterk in | Precieze, controleerbare gegevens | Lopende tekst, samenvatten, uitleggen |
| Zwak in | Vrije uitleg en nuance | Betrouwbaarheid bij weinig bekende onderwerpen |
| Bijwerken | Per feit aan te passen | Pas bij een nieuwe training |
De twee vullen elkaar aan. Een taalmodel dat een vraag over een bedrijf moet beantwoorden, maakt minder fouten als het kan terugvallen op vastgelegde feiten. Hoe sterker en consistenter uw bedrijf als entiteit bekend is, hoe kleiner de kans dat een AI-assistent uw gegevens verzint of verwart met een ander bedrijf.
Hoe wordt uw bedrijf herkend als entiteit?
Een lokaal bedrijf wordt als entiteit herkend wanneer dezelfde kerngegevens, zoals naam, adres, telefoonnummer en diensten, consistent terugkomen op de eigen website, in het Google Bedrijfsprofiel en op andere betrouwbare plekken op het web.
Ons standpunt is dat een MKB-bedrijf daarvoor geen Wikipedia-pagina nodig heeft. Wikipedia stelt eisen aan relevantie waar de meeste lokale bedrijven niet aan voldoen, en een geforceerd artikel wordt al snel verwijderd. De route die wel werkt, ligt dichter bij huis.
- Een volledig Google Bedrijfsprofiel. Dit is voor lokale bedrijven de directe ingang naar het kennispaneel. Lees hoe u het Google Bedrijfsprofiel optimaliseert.
- Overal dezelfde bedrijfsgegevens. Kleine verschillen in naam of adres tussen bronnen maken het voor systemen lastiger om ze aan één entiteit te koppelen. Zie de uitleg over NAP-consistentie.
- Gestructureerde gegevens op uw website. Met Organization- of LocalBusiness-schema vertelt u zoekmachines in machineleesbare vorm wie u bent, waar u zit en welke profielen bij u horen.
- Vermeldingen op betrouwbare externe plekken. Brancheplatforms, de KvK, lokale media en zakelijke vermeldingen bevestigen dezelfde feiten vanuit andere bronnen.
Hoe deze stappen passen in een bredere aanpak, en hoe entiteiten doorwerken in AI-zoekmachines, staat uitgewerkt in de gids over entity-based SEO en op de pagina over GEO-optimalisatie.
Wilt u weten hoe consistent uw bedrijfsgegevens nu op het web staan? Dat is onderdeel van lokale SEO uitbesteden bij Crescira.
Veelgestelde vragen over de knowledge graph
Nee. De knowledge graph is de onderliggende kennisbank met feiten en relaties; het kennispaneel is het blok in de zoekresultaten waarin Google een deel van die feiten over één entiteit toont.
Niet rechtstreeks. Voor een lokaal bedrijf is het Google Bedrijfsprofiel de belangrijkste ingang: dat profiel kunt u zelf aanmaken en beheren, en Google gebruikt het voor het bedrijfspaneel in de zoekresultaten.
Schema markup helpt zoekmachines uw gegevens eenduidig te lezen, maar Google garandeert niet dat die gegevens worden overgenomen. Het werkt het best in combinatie met een volledig Bedrijfsprofiel en consistente vermeldingen elders op het web.
