Strukturierte Daten für SEO und LLMs: Der vollständige Schema-Markup-Guide

Du kannst starke Inhalte veröffentlichen und trotzdem kaum wahrgenommen werden, weil Maschinen nicht immer verstehen, worum es auf deiner Seite geht.

Strukturierte Daten lösen genau dieses Problem: Sie geben deinen Seiten Bedeutung und Kontext. Suchmaschinen und KI-Modelle wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Googles AI Overviews und AI Mode können damit die Zusammenhänge und die Struktur deiner Inhalte besser erfassen und korrekt einordnen.

In diesem Guide erfährst du, wie strukturierte Daten funktionieren, welche Schema-Typen für SEO und KI-Sichtbarkeit relevant sind, und wie du sie fehlerfrei auf deiner Website implementierst.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind ein standardisiertes, maschinenlesbares Format, das die Bedeutung von Inhalten auf einer Webseite beschreibt.

Suchmaschinen müssen den Inhalt nicht mehr selbst interpretieren, weil strukturierte Daten ihn klar benennen.

Ein paar konkrete Beispiele:

Im Gegensatz zu Inhalten in HTML-Tags, die Nutzer auf dem Bildschirm sehen, sind strukturierte Daten für Nutzer unsichtbar.

Kurz gesagt: Strukturierte Daten erklären, was dein Inhalt darstellt (etwa ein Artikel, ein Produkt oder eine FAQ-Seite), damit er in der Suche korrekt aufgegriffen werden kann.

Warum sind strukturierte Daten wichtig für SEO?

Schema Markup für SEO sorgt nicht von alleine für bessere Rankings, aber es ermöglicht Suchmaschinen, deine Inhalte effizienter zu verarbeiten und ansprechender darzustellen.

• Strukturierte Daten organisieren Inhalte für Suchmaschinen

Enthält eine Seite strukturierte Daten, analysieren Google, Bing und Yahoo! ihre Inhalte effizienter und können sie detaillierter in den Suchergebnissen darstellen. Deine Website erscheint in den Ergebnissen auch für sehr spezifische Suchanfragen, zum Beispiel wenn Nutzer gezielt nach Preisen oder Bewertungen suchen.

• Strukturierte Daten optimieren die Seite für die Sprachsuche

Gibt eine Seite an, welchen Inhaltstyp sie enthält (Tutorial, Neuigkeit oder Rezept), zeigt der Google Assistant diesen Inhalt für Sprachsuchanfragen an, etwa bei „Was gibt es Neues?“, „Beantworte eine Frage“ oder „Finde ein Rezept“.

• Strukturierte Daten lassen deine Website in den SERPs herausstechen

Suchergebnisse mit zusätzlichen Informationen über Titel und Description hinaus nennt man Rich Snippets. Diese erweiterten Ergebnisse mit Bild, Bewertung, Preis oder ähnlichem sind deutlich auffälliger als normale Treffer und führen zu mehr Klicks. Erscheint deine Seite als Rich Snippet, profitiert sie von einer höheren CTR.

• Strukturierte Daten stärken die lokale SEO-Sichtbarkeit in Google Maps und dem Local Pack

Für lokale Unternehmen ist Schema Markup besonders wertvoll. Das LocalBusiness-Schema hilft Google dabei, Unternehmensdaten klar zu verstehen und diese in lokalen Suchergebnissen, Google Maps und dem Local Pack prominenter darzustellen.

Mit korrekt implementierten lokalen strukturierten Daten kann Google folgende Informationen direkt anzeigen:

Das macht es für Kunden in der Nähe deutlich einfacher, dein Unternehmen zu finden, ihm zu vertrauen und Kontakt aufzunehmen, oft direkt aus den Suchergebnissen heraus.

Warum sind strukturierte Daten wichtig für die KI-Sichtbarkeit?

Für KI-Suchmaschinen und LLMs funktionieren strukturierte Daten ähnlich wie ein Etikett mit Gebrauchsanweisung. Sie reduzieren den Aufwand für Maschinen, daraus schließen zu müssen, ob ein Textabschnitt ein Rezept, eine Produktbewertung oder ein Veranstaltungsdatum ist, indem sie genau das angeben.

Da KI-Suche sich zunehmend von einfachem Keyword-Matching weg und hin zu Bedeutung und Kontext bewegt, gewinnt diese Art von Klarheit an Gewicht.

Google betont beispielsweise, dass strukturierte Daten auch in einer KI-getriebenen Suchwelt relevant bleiben.

Google still recommends to use structured data in an AI search world – focusing on those things that are actually visible in SERPs 👀 @JohnMu #sclmadrid pic.twitter.com/IT3mJrAFFc

— Aleyda Solis 🕊️ (@aleyda) April 9, 2025

Auf Basis unserer Daten nutzen rund 65 % der von AI Mode und 71 % der von ChatGPT zitierten Seiten strukturierte Daten. Das zeigt, dass Schema Markup unter KI-zitierten Seiten weit verbreitet ist, sagt aber nichts darüber aus, ob es der Grund für die Zitierung ist.

Lese unseren Leitfaden zur Optimierung für AI Overviews, um besser zu verstehen, welche Rolle strukturierte Daten in AI Overviews spielen.

Bei der Analyse der häufigsten Schema-Typen zeigt sich ein klares Muster. Die verbreitetsten sind grundlegende, strukturelle Typen:

Diese Schemas beschreiben primär den Kontext einer Seite (wie sie in eine Website eingebettet ist, wer sie veröffentlicht, wie Nutzer dorthin navigieren) und nicht den eigentlichen Inhalt.

Die Mehrheit der von LLMs zitierten Seiten verwendet nur ein oder zwei Schema-Typen (43 % bei AI Mode und 42 % bei ChatGPT).

Interessant ist der Ausreißer am oberen Ende: 13 % der von AI Mode und 17 % der von ChatGPT zitierten Seiten verwenden sieben verschiedene Schema-Typen auf einer einzigen URL. Diese Seiten kombinieren typischerweise strukturelle Schemas (wie BreadcrumbList, WebSite, Organization, WebPage) mit inhaltsbezogenen Typen wie Article, ImageObject oder Person.

Manche Websites experimentieren sogar mit selteneren Schema-Typen. Darunter ist auch der Cat-Typ ein kleiner Beleg dafür, dass schema.org weit über das hinausgeht, womit die meisten SEOs arbeiten.

Eines verdient besondere Beachtung: Unsere Analyse der Frage, ob spezifische Schema-Typen direkt beeinflussen, wie oft eine Seite von LLMs zitiert wird, lieferte überraschend neutrale Ergebnisse. Gängige Schema-Typen zeigen nur sehr schwache Korrelationen mit der Zitierungshäufigkeit durch LLMs.

Konkret ergab die Analyse:

Alle diese Korrelationen sind so gering, dass sie in der Praxis kaum Bedeutung haben. Kein Schema-Typ allein erhöht deine Chancen, von KI zitiert zu werden.

Dennoch unterstützen strukturierte Daten KI-Systeme auf mehrere Arten:

• Bessere Darstellung und mehr Sichtbarkeit in KI-Tools

KI-Tools liefern Antworten auf verschiedene Arten: als Übersichten, in Chat-Interfaces, als Sprachantworten oder in kontextuellen Panels. Mit strukturierten Daten steigt die Wahrscheinlichkeit, dass deine Inhalte in diesen Formaten erscheinen und von KI-Systemen aufgegriffen werden.

• Klare Beschreibung deiner Marke und deines Angebots

Strukturierte Daten beschriften nicht nur Fakten. Sie fügen eine maschinenlesbare Schicht hinzu, die die Identität deiner Marke, ihr Angebot und ihre wesentlichen Eigenschaften kommuniziert. Das hilft KI-Systemen (und damit verbundenen Modellen) zu verstehen, wer du bist und warum deine Inhalte in einem breiteren thematischen Kontext relevant sind.

• Definition von Entitäten und ihren Beziehungen

KI-Systeme nutzen Entitätserkennung, um Personen, Produkte, Dienstleistungen und Orte sowie ihre Verbindungen zu identifizieren. Wer strukturierte Daten nutzt, um diese Entitäten und ihre Beziehungen explizit zu benennen, verbessert das kontextuelle Verständnis und reduziert Mehrdeutigkeiten in KI-Outputs.

• Reduktion von Halluzinationen

Eine bekannte Schwäche generativer KI-Modelle sind Halluzinationen: plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen. Strukturierte Daten liefern verifizierte Fakten in maschinenlesbarer Form, die KI-Retrieval-Systeme als verlässliche Quellen nutzen können, was das Risiko falscher Antworten senkt.

• FAQs für LLMs besser lesbar machen

FAQ-Schema galt lange als bewährte Methode, um Suchmaschinen und KI-Tools bei der Einordnung von Frage-Antwort-Inhalten zu helfen. Doch die Entwicklung hat sich beschleunigt: Im August 2023 reduzierte Google die Sichtbarkeit von FAQ-Rich-Ergebnissen und beschränkte sie auf Websites von Behörden und Gesundheitseinrichtungen.

Diese Änderung fügt sich in ein größeres Muster ein: FAQ-Markup allein reicht nicht aus, um von KI zitiert zu werden. In unserer Studie erzielten Seiten mit FAQ-Schema im ChatGPT-Durchschnitt 3,6 Zitierungen, also weniger als die 4,2 Zitierungen bei Seiten ohne FAQ-Schema. AI Mode zeigt ebenfalls aufschlussreiche Ergebnisse: Seiten mit FAQ-Schema erhalten im Schnitt 4,9 Zitierungen gegenüber 4,4 bei Seiten ohne.

Das bedeutet nicht, dass strukturierte Daten wertlos sind. LLMs berücksichtigen FAQ-Schema durchaus, der Effekt ist jedoch überschaubar. Wenn eine Website bereits starke Inhalte, solide Domain-Autorität und natürlich strukturierte FAQ-Bereiche hat, kann das richtige Markup einen kleinen zusätzlichen Schub liefern. Schwache Inhalte oder eine fehlende Domain-Autorität lassen sich damit allerdings nicht kompensieren. Kurz gesagt: Es ist ein „nice to have“, kein „must have“.

Wer die Chancen auf LLM-Zitierungen mit FAQPage-Schema trotzdem verbessern möchte, sollte auf dedizierte FAQ-Seiten setzen, die um ein einzelnes Thema oder eine nutzerintentionreiche Fragestellung herum aufgebaut sind. Jede Seite sollte einen vollständigen Fragenkatalog mit ausführlichen Antworten im Volltext enthalten. Dieser Ansatz hilft LLMs, Fragen zuverlässigen Antworten zuzuordnen, und erhöht die Chancen, sowohl in KI-Antworten als auch in klassischen Suchergebnissen zu erscheinen.

So erscheinen Seiten mit strukturierten Daten in den Suchergebnissen

Strukturierte Daten helfen Suchmaschinen nicht nur dabei, deine Seiten zu verstehen. Sie beeinflussen direkt, wie deine Inhalte in den Suchergebnissen erscheinen.

Dank unterschiedlicher Schema-Typen können Rich Results eine Vielzahl von Features anzeigen: Bewertungen, Suchfelder, Kalorien (bei Rezepten), Buchautoren und vieles mehr.

Strukturierte Daten erhöhen außerdem deine Chancen, in speziellen Suchoberflächen wie News, Bilder, Videos, Maps und weiteren SERP-Features zu erscheinen.

Im Folgenden ein Überblick über die häufigsten durch strukturierte Daten ermöglichten SERP-Features und deren Nutzen.

Artikel (News & Blogbeiträge)

Article-Schema ermöglicht es Suchmaschinen, Bilder, Veröffentlichungsdaten und Aktualisierungshinweise direkt im Snippet anzuzeigen. Spezifischere Typen wie NewsArticle und BlogPosting helfen dabei, Inhalte in Google News und ähnlichen Bereichen zu platzieren.

Ideal für: Nachrichtenseiten, Blogs, Publisher
Schemas: Article, NewsArticle, BlogPosting

Bilder

Image-Strukturdaten liefern Kontext zu visuellen Inhalten und helfen Suchmaschinen dabei, besser zu verstehen, was ein Bild zeigt. Sie können auch mit Product-Schema kombiniert werden, um Preis, Verfügbarkeit oder Markendetails anzuzeigen.

Ideal für: Websites mit starkem visuellem Fokus
Schema: ImageObject

Videos

Video-Markup hilft Suchmaschinen, Videoinhalte einzuordnen und im Videos-Bereich mit Vorschau, Erscheinungsdatum, Dauer und Aufrufzahlen anzuzeigen.

Ideal für: Streaming-Plattformen, Tutorials, Bildungsseiten
Schema: VideoObject

Rezepte

Recipe-Schema ermöglicht reichhaltige Ergebnisse mit Bildern, Bewertungen, Kochzeit und Kalorienangaben. Diese Snippets sind visuell sehr ansprechend und erscheinen häufig in Karussell-Formaten.

Ideal für: Rezept- und Food-Websites
Schema: Recipe

Produkte

Product-Schema unterstützt Rich-Produkt-Snippets mit Preisen, Verfügbarkeit, Bewertungen und Rezensionen. Das ist besonders wertvoll bei kommerziellen und transaktionalen Suchanfragen.

Ideal für: E-Commerce-Websites und Marktplätze
Schema: Product

Bücher

Book-Markup verbessert die Sichtbarkeit, indem Autorendetails, Ausgaben, Bewertungen, Preis und Verfügbarkeit direkt in den Suchergebnissen erscheinen.

Ideal für: Buchhandlungen, Verlage, Bibliotheken
Schema: Book

Filme

Movie-Strukturdaten ergänzen Kontext wie Genre, Laufzeit, Besetzung, Erscheinungsdatum und Bewertungen, damit Nutzer schnell einschätzen können, was sie erwarten.

Ideal für: Streaming-Dienste und Bewertungsseiten
Schema: Movie

Kurse

Course-Markup ermöglicht es Bildungsinhalten, als angereicherte Listings in der mobilen Suche zu erscheinen, inklusive Kursbezeichnung und Beschreibung.

Ideal für: Bildungseinrichtungen und Kursanbieter
Schema: Course

Stellenanzeigen

JobPosting-Strukturdaten ermöglichen Listings in der Google-Jobsuche mit Filtern für Gehalt, Ort und Beschäftigungsart.

Ideal für: Arbeitgeber und Jobbörsen
Schema: JobPosting

FAQs

FAQ-Markup kann Suchsnippets mit anklickbaren Fragen und Antworten erweitern. Obwohl Google die Sichtbarkeit von FAQ-Rich-Ergebnissen für die meisten Websites reduziert hat, hilft das Markup weiterhin dabei, Frage-Antwort-Inhalte für Suchmaschinen und KI-Systeme klar zu strukturieren.

Ideal für: Support- und Hilfeseiten
Schema: FAQPage

Veranstaltungen

Event-Strukturdaten helfen dabei, Einträge in Veranstaltungs-Suchfeatures und Maps anzuzeigen, inklusive Datum, Ort, Ticketverfügbarkeit und Beschreibung.

Ideal für: Konferenzen, Festivals, Online-Events
Schema: Event

Breadcrumbs

Breadcrumb-Markup ersetzt URLs durch einen klaren Navigationspfad in den Suchergebnissen, verbessert die Nutzerfreundlichkeit und hilft Suchmaschinen dabei, die Website-Struktur zu verstehen.

Ideal für: Große oder komplexe Websites
Schema: BreadcrumbList

Das schema.org-Vokabular und Markup-Formate

Dir ist sicher aufgefallen, dass alle Beispiele für Suchergebnisse auf schema.org verweisen. Dort findest du Richtlinien sowie Listen mit Eigenschaften und Beschreibungen für jeden Markup-Typ.

Das schema.org-Vokabular ist einer der wichtigsten Standards für semantisches Markup in HTML5, den Google, Yahoo! und Bing verwenden. Wer sich an diesen einheitlichen Standard hält, kann strukturierte Daten in Webseiten einbinden und davon in der Suche profitieren.

Für jeden Typ strukturierter Daten haben die verschiedenen Suchmaschinen eigene Empfehlungen und Richtlinien.

Details zum Einsatz von strukturierten Daten findest du direkt bei Google und in den Bing Webmaster Tools.

Es gibt drei Möglichkeiten, schema.org-Eigenschaften auf einer Webseite einzusetzen:

Das JSON-LD-Format wird von Google bevorzugt empfohlen, da es für Website-Betreiber einfacher hinzuzufügen und zu pflegen ist. Alle drei Markup-Typen werden jedoch vollständig unterstützt und sind für Suchmaschinen bei korrekter Implementierung gleichwertig.

Bei den ersten beiden Formaten werden strukturierte Daten zu jedem für Nutzer sichtbaren Tag hinzugefügt. Bei JSON-LD wird eine JavaScript-Notation in einem <script>-Tag im <head>- oder <body>-Bereich der Seite eingebettet.

Im Folgenden beleuchten wir die Unterschiede zwischen den drei Formaten genauer. Die Kommentare nach // in den Code-Beispielen erläutern jeweils die einzelnen Zeilen.

Microdata

Microdata verwendet HTML-Tag-Attribute, um die Eigenschaften zu beschreiben, die als strukturierte Daten genutzt werden sollen. Diese Attribute können im Body oder im Head über <div>- und <span>-Tags eingebunden werden.

Besonderheiten des Microdata-Markups

Microdata wird von Google, Yahoo! und Bing mit schema.org-Annotierungen unterstützt. Die Microdata-Syntax ist in den W3C-Spezifikationen beschrieben.

Im <div>-Tag können folgende Attribute gesetzt werden:

Beispiel: Microdata-Snippet für eine Produktseite

<head>      // Skript im Header des HTML-Dokuments
    <title>AirPods - Apple</title> // Titel
  </head>
  <body>
  <div>
    <div itemtype="https://schema.org/Product" itemscope> // Typ: Product
      <meta itemprop="mpn" content="745623" />  // Herstellercode
      <meta itemprop="name" content="AirPods - Apple" />  // Produktname
      <link itemprop="image" href="https://website.com/photos/photo1.jpg" />  // Foto 1
      <link itemprop="image" href="https://website.com/photos/photo2.jpg" />  // Foto 2
      <link itemprop="image" href="https://website.com/photos/photo3.jpg" />  // Foto 3
      <meta itemprop="description" content="AirPods Pro are sweat and water resistant for non-water sports and exercise." />  // Produktbeschreibung
      <div itemprop="offers" itemtype="https://schema.org/Offer" itemscope>       // Typ: Offer
        <link itemprop="url" href="https://website.com/earphones" /> // Produkt-URL
     <meta itemprop="availability" content="https://schema.org/InStock" />  // Verfügbarkeit: Lagernd
        <meta itemprop="priceCurrency" content="USD" />     // Währung
        <meta itemprop="price" content="41.00" /> 
// Preis
      </div>
      <div itemprop="aggregateRating" itemtype="http://schema.org/AggregateRating" itemscope>   
// Typ: AggregateRating
        <meta itemprop="reviewCount" content="29" />  // Gesamtzahl Bewertungen
        <meta itemprop="ratingValue" content="4.6" />  // Durchschnittsbewertung
      </div>
      <div itemprop="brand" itemtype="http://schema.org/Brand" itemscope>  // Typ: Brand
        <meta itemprop="name" content="Apple" /> // Markenname
      </div>
    </div>
  </div>
  </body>
</html>

RDFa

RDFa ist eine HTML5-Erweiterung und steht für Resource Description Framework in Attributes.

RDFa wird in der Regel sowohl im Head als auch im Body einer HTML-Seite eingebettet.

Besonderheiten des RDFa-Markups

Dieses Format wird häufig zusammen mit Open Graph eingesetzt, um Seiten für soziale Netzwerke auszuzeichnen. Auf Open Graph gehen wir weiter unten noch ein.

Die sichtbaren Inhalte der Seite werden mit folgenden Attributen ausgezeichnet: vocab, typeof, property, resource, prefix. Deren Funktionen sind in den W3C-Empfehlungen beschrieben.

Beispiel: RDFa-Snippet für eine Produktseite

<html>
  <head>    // Skript im Header des HTML-Dokuments
    <title>AirPods - Apple</title>  // Titel
  </head>
  <body>
    <div typeof="schema:Product">  // Typ: Product
        <div rel="schema:image" resource="https://website.com/photos/photo1.jpg"></div>    // Foto 1
        <div property="schema:mpn" content="745623"></div>      // Herstellercode
        <div property="schema:name" content="AirPods - Apple"></div>  // Produktname
  <div property="schema:description" content="AirPods Pro are sweat and water resistant for non-water sports and exercise."></div>  // Produktbeschreibung
        <div rel="schema:image" resource="https://website.com/photos/photo2.jpg"></div>    // Foto 2
        <div rel="schema:brand">  // Markenbeschreibung
          <div typeof="schema:Brand">  // Typ: Brand
            <div property="schema:name" content="Apple"></div>   // Markenname
          </div>
        </div>
        <div rel="schema:aggregateRating">   // Gesamtbewertung
          <div typeof="schema:AggregateRating">  // Typ: AggregateRating
            <div property="schema:reviewCount" content="29"></div>  // Gesamtzahl Bewertungen
         <div property="schema:ratingValue" content="4.6"></div>  // Durchschnittsbewertung
          </div>
        </div>
        <div rel="schema:offers">  // Preis- und Verfügbarkeitsinformationen
          <div typeof="schema:Offer">  // Typ: Offer
            <div property="schema:price" content="41.00"></div>     // Preis
            <div property="schema:availability" content="https://schema.org/InStock"></div>  // Verfügbarkeit: Lagernd
            <div property="schema:priceCurrency" content="USD"></div> // Währung
            <div rel="schema:url" resource="https://website.com/earphones"></div>  // Produkt-URL
           </div>
        </div>
        <div rel="schema:image" resource="https://website.com/photos/photo3.jpg"></div>    // Foto 3
      </div>
  </body>
</html>

JSON-LD

JSON-LD steht für JavaScript Object Notation (JSON) und Linked Data (LD). In diesem Format werden die Markup-Daten innerhalb des HTML-Dokuments platziert, anstatt um HTML-Elemente herum (wie bei Microdata).

JSON-LD-Markup-Elemente werden zwischen <script type=”application/ld+json”> und </script> gesetzt.

Google empfiehlt den Einsatz von JSON-LD, weil es in manchen Fällen einfacher ist, Code zu strukturieren, der vom Text getrennt ist, etwa bei PostalAddress und Event-Datentypen. Dieses Markup ist kompakter und lässt sich leichter in ein HTML-Dokument einbetten. Suchmaschinen können dynamisch eingeschleusten JSON-LD-Code lesen, etwa durch JavaScript oder eingebettete Widgets im CMS.

Beispiel: JSON-LD-Snippet für eine Produktseite

<html>
  <head>  // Skript im Header des HTML-Dokuments
    <title>AirPods - Apple</title>  // Titel
    <script type="application/ld+json">
    {
      "@context": "https://schema.org/",  // Vokabular
      "@type": "Product", // Typ: Product
      "name": "AirPods - Apple",  // Produktname
      "image": [      // Fotogalerie
        "https://website.com/photos/photo1.jpg",  // Foto 1
        "https://website.com/photos/photo2.jpg",  // Foto 2
        "https://website.com/photos/photo3.jpg"   // Foto 3
       ],
   "description": "AirPods Pro are sweat and water-resistant for non-water sports and exercise.",  // Produktbeschreibung
      "mpn": "745623",  // Herstellercode
      "brand": {   // Markeninformationen
        "@type": "Brand",     // Typ: Brand
        "name": "Apple"   // Markenname
      },
       "aggregateRating": {  // Gesamtbewertung
        "@type": "AggregateRating",  // Typ: AggregateRating
        "ratingValue": "4.6",  // Durchschnittsbewertung
        "reviewCount": "29"  // Gesamtzahl Bewertungen
      },
       "offers": {   // Preis- und Verfügbarkeitsinformationen
        "@type": "Offer",  // Typ: Offer
        "url": "https://website.com/earphones",  // Produkt-URL
        "priceCurrency": "USD",  // Währung
        "price": "41.00",   // Preis
        "availability": "https://schema.org/InStock"   // Verfügbarkeit: Lagernd
      }
    }
    </script>
  </head>
  <body>
  </body>
</html>

Strukturierte Daten auf deiner Website implementieren

Damit deine Webseite in Rich-Suchergebnissen erscheint, gehst du folgendermaßen vor:

1. Erstelle eine Seite mit strukturiertem Daten-Markup.

2. Überprüfe die tatsächliche Darstellung in den Suchergebnissen mit dem Rich Results Test.

3. Veröffentliche die Seite im Admin-Bereich der Website und stelle sie für die Indexierung durch Robots zur Verfügung.

Im Folgenden gehen wir auf die Tools ein, mit denen du deine Webseite auszeichnen und testen kannst. Bevor du strukturierte Daten in deine Website einbindest, solltest du die grundlegenden Suchmaschinenempfehlungen zur korrekten Implementierung kennen und wissen, was du vermeiden solltest.

Anforderungen an das Structured Data Markup

Mehrere schema.org-Typen auf einer Seite

Auf einer einzelnen Seite lassen sich mehrere Arten strukturierter Daten kombinieren. Eine Webseite könnte beispielsweise ein Rezept, ein Video zur Zubereitung dieses Rezepts und Breadcrumb-Informationen zur Navigation enthalten. All diese sichtbaren Elemente können mit strukturierten Daten ausgezeichnet werden, damit Google die Seite in verschiedenen Suchfeatures anzeigen kann.

Du kannst die Elemente verschachteln (1) oder jeden Eintrag einzeln angeben (2):

Hier ein Beispiel für strukturierte Daten mit zwei verschiedenen Elementen auf derselben Seite: Recipe und BreadcrumbList.

Weitere Details findest du in Googles Dokumentation.

Um sicherzustellen, dass Google Search den Hauptzweck der Seite versteht, solltest du zunächst den primären Typ strukturierter Daten angeben, der den Schwerpunkt der Seite widerspiegelt.

Folgen von Markup-Fehlern

Entsprechen die strukturierten Daten auf einer Seite nicht den Regeln der Suchmaschine, kann die Website abgestraft werden. Im Bericht „Manuelle Maßnahmen“ in der Google Search Console (GSC) siehst du schnell, ob deine Website betroffen ist.

Typische Beispiele für strukturierte Daten, die zu manuellen Maßnahmen führen können:

Ein weiteres prägnantes Beispiel sind Drittanbieter-Bewertungen: Bewertungen von externen Plattformen dürfen nicht mit strukturierten Daten ausgezeichnet werden. Das Markup darf ausschließlich für Erstanbieter-Bewertungen verwendet werden, die original auf deiner Website veröffentlicht wurden.

Eine vollständige Liste der SEO-Verstöße findest du im Google-Nutzerhandbuch.

Wirst du auf einen dieser Verstöße hingewiesen, musst du ihn beheben und anschließend einen Antrag auf erneute Überprüfung in der GSC einreichen.

So implementierst du strukturierte Daten auf deiner Website

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, HTML-Code zu strukturieren.

Structured Data Markup Helper

Dieses Google-Tool ermöglicht es, ausgewählte Elemente auf einer Seite auszuzeichnen, damit Googlebot deren Inhalt präziser erkennt.

Zur Verwendung wählst du den Markup-Datentyp (Artikel, Produkte, Filme, Veranstaltungen usw.) aus und gibst die Seiten-URL oder den HTML-Code an. Anschließend markierst du Seitenabschnitte, weist ihnen Werte zu und klickst auf „HTML erstellen“. Mehr dazu erfährst du im Google Markup Tool.

Der fertige Code muss über das Admin-Panel der Website oder direkt in der HTML-Datei hinzugefügt werden.

CMS-Plugins

CMS-Entwickler stellen spezielle Software bereit, die den Code strukturiert. Für WordPress gibt es zum Beispiel All In One Schema Rich Snippets und Markup (JSON-LD) structured in schema.org; für Drupal Microdata und Schema.org; für Joomla Google Structured Data.

KI-Tools (ChatGPT)

KI-Tools wie ChatGPT können dir helfen, strukturierte Daten zu generieren und zu verfeinern, besonders wenn du das Ergebnis prüfen und validieren kannst. So gehst du vor:

Schritt 1: Erstelle einen detaillierten Prompt, der ChatGPT zur Schema-Generierung auffordert

Wenn du mit Schema vertraut bist, kann ChatGPT das Markup schnell erstellen. Sei dabei so konkret wie möglich: Je klarer deine Angaben, desto besser das Ergebnis.

Beispiel-Prompt: „Generiere Schema Markup für einen Service namens ‚Brotback-Workshop’. Füge eine Beschreibung hinzu: ‚Interaktive Backkurse für alle Niveaus, mit Fokus auf Sauerteig, Brot und Brötchen.’ Der Anbieter ist ‚Die Bäckerschule’, und es gibt ein Angebot namens ‚Wochenend-Backkurs’ für 65 €.“

Das kannst du als Antwort erwarten:

Falls Schema Markup neu für dich ist, kann ChatGPT dich Schritt für Schritt begleiten. Starte die Konversation so:

„Bitte hilf mir, ein Schema für meine Veranstaltungsseite zu generieren. Welche Details soll ich angeben?“

Das Tool wird nach Angaben fragen (Name, Titel, Organisation usw.) und das Schema gemeinsam mit dir aufbauen.

Schritt 2: Verfeinere die Ausgabe bei Bedarf

Manchmal ist der erste Output bereits perfekt; manchmal sind kleine Anpassungen nötig, etwa das Hinzufügen eines Servicegebiets oder zusätzlicher Kontaktdaten. Bitte ChatGPT einfach um die gewünschten Änderungen.

Schritt 3: Prüfen und einbetten

Bevor du das Markup auf deiner Website einbindest, überprüfe die wichtigsten Angaben (Namen, Beschreibungen, Angebote) mit Tools wie dem Structured Data Testing Tool von Google. Füge dein Schema in das Code-Snippet-Feld ein. Wird es ohne Fehler validiert, kannst du es direkt auf deiner Website einbetten. Werden Fehler gefunden, teile diese mit ChatGPT, um sie zu beheben.

Weitere Markup-Generatoren

Als Alternativen stehen Dienste wie der Schema Markup Generator oder der Schema Markup Generator (JSON-LD) zur Verfügung.

Strukturierte Daten testen und in der Vorschau prüfen

Folgende Tools helfen dir dabei, deinen strukturierten Code zu testen.

Rich Results Test von Google

Dieser kostenlose Online-Dienst ermöglicht es, eine Seite mit strukturierten Daten zu testen, indem du ihre URL eingibst. Du kannst den ausgezeichneten Code auch direkt testen, indem du auf „Code testen“ klickst.

Wurde das Markup korrekt implementiert, erscheint die Meldung „Seite ist für Rich-Suchergebnisse berechtigt“. Außerdem siehst du die gefundenen strukturierten Elemente und deren Darstellung auf verschiedenen Geräten.

Auch nach der Veröffentlichung lohnt es sich, die Google Search Console zu nutzen, um SEO-Gesundheit und Performance deiner Seiten zu überwachen. Die GSC zeigt, ob du Impressions erhältst und ob sich Fehler in den Code eingeschlichen haben.

Bing Markup Validator

Der Bing Markup Validator ist Teil der Bing Webmaster Tools und hilft dabei zu prüfen, ob strukturierte Daten korrekt auf einer Website implementiert wurden. Der Bing-Bericht zeigt den Code der gescannten Seite, unabhängig davon, ob HTML Microdata, Microformats, RDFa, Schema.org oder OpenGraph eingesetzt wird.

Schema.org Validator

Mit dem Schema.org Validator lassen sich Seiten testen, indem du entweder den Code direkt einfügst oder die URL deiner Website eingibst. Das Tool scannt deine strukturierten Daten und hebt Fehler oder Warnungen hervor, die Suchmaschinen daran hindern könnten, deinen Inhalt vollständig zu verstehen.

Nach Abschluss des Tests liefert der Validator eine klare Hierarchie der erkannten Schema-Typen wie Article, Product, Event, Recipe oder Organization. Außerdem werden die einzelnen Eigenschaften und Werte angezeigt, sodass du fehlende oder falsch formatierte Felder schnell identifizieren kannst.

Der Schema.org Validator ist besonders nützlich während der Entwicklung und vor dem Deployment, weil er dir ermöglicht, vorauszuschauen, wie strukturierte Daten interpretiert werden, ohne die Live-Suchergebnisse zu beeinflussen. Durch das Beheben erkannter Fehler erhöhst du die Chancen, dass dein Inhalt als Enhanced Result wie ein Rich Snippet in den Suchmaschinen erscheint.

Strukturierte Daten anderer Websites ansehen

Wenn du auf anderen Websites Rich Snippets entdeckst, die dich interessieren, kannst du deren strukturierte Daten analysieren und ähnliche Techniken auf deine eigenen Seiten anwenden.

Den HTML-Quellcode einer Seite rufst du auf, indem du die Seite öffnest und Ctrl+U (Windows) oder Command + Option + U (Mac) drückst. Anschließend nutzt du die Browser-Suchfunktion (Ctrl+F bzw. Command+F), um nach spezifischen Stichwörtern zu suchen:

Hast du das Markup gefunden, kannst du analysieren, wie andere Websites ihre Inhalte strukturieren, und sicherstellen, dass deine Implementierung denselben Standards folgt.

Noch schneller geht es mit dem Rich Results Test Tool von Google. Einfach die URL der Website eingeben, die du untersuchen möchtest, und das Tool zeigt die erkannten strukturierten Daten sowie mögliche Fehler an.

Fazit

Strukturierte Daten sind ein zentrales Werkzeug, um deine Inhalte sowohl für klassische Suchmaschinen als auch für KI-Systeme verständlich zu machen.

Aus SEO-Sicht helfen sie deinen Seiten dabei, als Rich Snippets mit Bildern, Bewertungen, Preisen und weiteren Features zu erscheinen, was sich direkt auf die Darstellung in den Suchergebnissen auswirkt.

Aus der Perspektive von KI-Suche und LLMs trägt Schema.org Markup dazu bei, Fehlinterpretationen zu vermeiden, indem es die wesentlichen Elemente einer Seite klar benennt. Das verbessert, wie KI-Systeme deine Inhalte interpretieren.

Wenn du strukturierte Daten SEO-konform und für die KI-Sichtbarkeit einsetzt, profitierst du auf beiden Seiten der modernen Suche.