Open Knowledge Format (OKF): Was Googles neuer KI-Standard für Marketing-Teams bedeutet

Was beim Open Knowledge Format wirklich passiert ist

Foundation Models wie GPT, Gemini oder Claude haben ein bekanntes Problem: Sie wissen viel Allgemeines, aber nichts über das Innenleben eines bestimmten Unternehmens. Sie kennen nicht die Bedeutung einer internen Kennzahl, nicht die Logik hinter einem Prozess, nicht die Historie einer Kampagne. Dieses Wissen liegt verstreut in Wikis, Tabellen, E-Mails, Code-Kommentaren und in den Köpfen einzelner Mitarbeiter.

Genau hier setzt OKF an. Google Cloud beschreibt das Format als vendor-neutralen Standard, der dieses verstreute Wissen in eine einheitliche, maschinenlesbare Form bringt (Google Cloud, 12. Juni 2026). Die Idee ist nicht neu. Neu ist, dass ein großer Anbieter sie in eine offene Spezifikation gießt, die jeder nutzen kann.

Sam McVeety und Amir Hormati, die beiden Google-Tech-Leads hinter der Ankündigung, formulieren den Kern so: Was fehlt, ist kein weiterer Dienst, sondern ein Format. Eine Art, Wissen so abzulegen, dass jeder es ohne Spezialsoftware lesen, schreiben und weitergeben kann (Google Cloud, 12. Juni 2026).

Wie OKF technisch funktioniert

Die Spezifikation ist bewusst simpel gehalten. Sie passt nach Google-Angaben auf eine einzige Bildschirmseite. Im Kern besteht ein OKF-Bundle aus Markdown-Dateien mit YAML-Kopf, die in Ordnern liegen und sich gegenseitig verlinken (Google, OKF SPEC v0.1).

Jede Datei steht für ein Konzept. Das kann eine Tabelle sein, eine Kennzahl, ein Prozess, eine API. Der Dateipfad ist die Identität des Konzepts. Die Dateien verlinken sich gegenseitig mit normalen Markdown-Links, wodurch aus dem Ordner ein Netz von Beziehungen wird.

Ein vereinfachtes Beispiel für die Struktur eines solchen Bundles:

sales/
├── index.md
├── datasets/
│   └── orders_db.md
├── tables/
│   ├── orders.md
│   └── customers.md
└── metrics/
   └── weekly_active_users.md


Zwei besondere Dateinamen sind reserviert: index.md gibt einen Überblick über einen Ordner, damit ein Agent sich schrittweise vorarbeiten kann. log.md hält die Änderungen chronologisch fest. Alles andere sind Konzept-Dateien (Google, OKF SPEC v0.1).

Die einzige Pflichtangabe pro Konzept ist ein type-Feld. Alles Weitere bleibt dem Ersteller überlassen. Das ist die zentrale Designentscheidung: OKF definiert nur so viel, wie nötig ist, damit verschiedene Systeme dasselbe Wissen lesen können. Nicht mehr.

Das eigentliche Thema dahinter: Context Engineering

Um zu verstehen, warum OKF wichtig ist, muss man ein Konzept verstehen, das gerade die KI-Welt bewegt: Context Engineering.

Context Engineering heißt: Ein KI-Modell ist nur so gut wie der Kontext, den es bekommt. Das beste Sprachmodell liefert schlechte Antworten, wenn es die falschen oder unvollständigen Informationen hat. Es liefert hervorragende Antworten, wenn der Kontext stimmt. Die Disziplin, diesen Kontext gezielt aufzubereiten und bereitzustellen, ist Context Engineering.

Das ist die Weiterentwicklung von dem, was vor zwei Jahren Prompt Engineering hieß. Beim Prompt Engineering ging es darum, die richtige Frage zu formulieren. Beim Context Engineering geht es darum, dem Modell das richtige Wissen mitzugeben, bevor es überhaupt arbeitet. Bei agentischen KI-Systemen, die mehrere Schritte selbstständig ausführen, ist das der entscheidende Hebel.

OKF ist ein Werkzeug für Context Engineering. Es löst die Frage: Wie lege ich das Wissen ab, das meine KI-Agenten brauchen, damit sie es zuverlässig finden und nutzen können? Andrej Karpathy, früher bei OpenAI und Tesla, hat das zugrunde liegende Muster als LLM-Wiki beschrieben. Sein Argument: Sprachmodelle werden nicht müde, vergessen keine Querverweise und können 15 Dateien in einem Durchgang anfassen. Genau die Buchhaltung, an der Menschen bei persönlichen Wikis scheitern, ist das, was KI-Systeme gut können (zitiert nach Google Cloud, 12. Juni 2026).

Was OKF nicht ist

Jetzt kommt der Teil, der in der aktuellen Begeisterung oft untergeht. Und der für Marketing-Verantwortliche wichtiger ist als alle technischen Details.

OKF ist kein Web-Standard für die Google-Suche.

Es ist verlockend zu denken: Google veröffentlicht ein Format für KI-lesbares Wissen, also muss ich das jetzt auf meiner Website einsetzen, damit ich in der KI-Suche besser gefunden werde. Das ist falsch.

OKF ist zunächst ein internes Format für Datenteams. Es lebt im eigenen Repository oder Data Warehouse und füttert die eigenen Agenten. Es wird nicht von Googlebot oder GPTBot eingelesen, um Suchergebnisse oder KI-Antworten zu erzeugen (SEO-Südwest, Juni 2026). OKF ist ein internes Wissensformat, kein Ranking-Faktor.

Was OKF für Marketing-Teams konkret bedeutet

Wenn OKF kein direkter SEO-Hebel ist, warum sollte sich ein Marketing-Verantwortlicher dann damit beschäftigen? Weil der interne Nutzen real ist.

Jedes Marketing-Team häuft über die Jahre Wissen an. Markenrichtlinien, Tonalitätsvorgaben, Kampagnen-Auswertungen, Zielgruppen-Personas, Keyword-Maps, frühere Analysen, Kundenhistorien. Dieses Wissen liegt meist verstreut in PowerPoints, PDFs, internen Wikis und E-Mail-Verläufen. Wenn ein neues Teammitglied anfängt oder ein KI-Agent eine Aufgabe übernehmen soll, muss dieses Wissen jedes Mal neu zusammengesucht werden.

OKF bietet eine Möglichkeit, dieses Wissen so abzulegen, dass sowohl Menschen als auch KI-Agenten konsistent darauf zugreifen. Ein KI-Agent, der einen Social-Media-Post schreiben soll, liest zuerst die Markenrichtlinie aus dem Bundle und hält sich daran. Ein Agent, der eine Kampagne auswertet, kennt die Definitionen der relevanten Kennzahlen, weil sie im Bundle stehen. Das ist ein Gewinn an Konsistenz und Tempo in der eigenen Arbeit (SEO-Südwest, Juni 2026).

Der Zusammenhang mit GEO ist indirekt, aber er existiert. GEO belohnt dasselbe Prinzip, das hinter OKF steckt: Wissen maschinell lesbar, sauber strukturiert, mit klaren Quellen. Wer lernt, sein internes Wissen so zu organisieren, dass KI-Systeme es gut verarbeiten können, entwickelt genau die Fähigkeit, die auch für die externe Sichtbarkeit in KI-Antworten zählt.

Sollte ich jetzt handeln?

Die ehrliche Antwort: kommt darauf an, wo Ihr Unternehmen steht.

OKF erschien im Juni 2026 als Version 0.1; seit Ende Juli 2026 gibt es Version 0.2 mit zusätzlichen, freiwilligen Angaben zu Herkunft, Aktualität und Prüfbarkeit. Google selbst nennt das Format einen Startpunkt, kein fertiges Format. Es wird sich weiterentwickeln, je mehr Anbieter und Anwender es nutzen (Google Cloud, 12. Juni 2026). Wer heute nicht mit KI-Agenten arbeitet, muss nicht sofort ein OKF-Bundle bauen. Das wäre eine Lösung für ein Problem, das man noch nicht hat.

Wer dagegen bereits KI-Agenten in Arbeitsabläufe integriert oder das plant, sollte das Format kennen. Nicht weil es ein SEO-Vorteil ist, sondern weil es die Grundlage für verlässliche KI-Ergebnisse legt. Der erste Schritt ist klein: Ein einzelnes Bundle für einen konkreten Anwendungsfall, zum Beispiel die Markenrichtlinie. Daraus lässt sich lernen, ob das Format für das eigene Team funktioniert.

Was sich auf jeden Fall lohnt: das Prinzip dahinter zu verinnerlichen. Context Engineering, also die Fähigkeit, KI-Systemen das richtige Wissen sauber strukturiert bereitzustellen, wird in den nächsten Jahren eine der wichtigsten Kompetenzen im digitalen Marketing. OKF ist eine konkrete Ausprägung davon. Es wird nicht die letzte sein.