Strukturierte Daten: Was Schema.org und JSON-LD tatsächlich leisten.

Strukturierte Daten

Maschinenlesbare Angaben, die Inhalte nach einem festgelegten Modell beschreiben. Auf Websites können sie beispielsweise ausdrücken, dass eine Seite ein Artikel ist, wer ihn veröffentlicht hat und wann er geändert wurde.

Schema.org

Ein gemeinsames Vokabular aus Typen und Eigenschaften. Es definiert Begriffe wie Organization, Article, headline oder datePublished und beschreibt, wie sie miteinander verbunden werden können.

JSON-LD

Eine JSON-basierte Syntax für verknüpfte Daten. Das W3C beschreibt JSON-LD als Format, mit dem Linked Data in JSON ausgedrückt werden kann. Google empfiehlt es für viele unterstützte Suchfunktionen, obwohl auch andere Syntaxen existieren.

Rich Result

Eine von einer Suchmaschine gestaltete Ergebnisdarstellung, die über einen gewöhnlichen blauen Link hinausgehen kann. Ob und wie sie erscheint, entscheidet der jeweilige Anbieter anhand eigener Unterstützung und Richtlinien.

Entität

Ein eindeutig gemeintes Ding, etwa ein Unternehmen, eine Person, ein Artikel oder ein Ort. Eine stabile Kennung hilft, wiederkehrende Aussagen derselben Entität zuzuordnen.

Schema.org und JSON-LD sind daher nicht austauschbar. Schema.org sagt, welche Begriffe und Beziehungen zur Verfügung stehen. JSON-LD sagt, wie solche Aussagen technisch notiert und miteinander verknüpft werden. Eine Suchmaschine wählt wiederum nur einen Teil des Vokabulars für eigene Darstellungen aus und ergänzt dafür oft konkrete Pflicht- oder Empfehlungsfelder.

Die Startseite kann zentrale Organization- und WebSite-Knoten definieren. Eine Über-uns-Seite passt als AboutPage, eine Kontaktseite als ContactPage, eine Übersicht als CollectionPage und ein echter redaktioneller Beitrag als Article innerhalb einer WebPage. Eine Leistungsseite kann einen Service als Hauptentität beschreiben, wenn die sichtbaren Angaben dazu passen. Diese Beispiele sind eine Auswahl, keine Pflichtliste.

Google dokumentiert für Organization-Markup Eigenschaften, mit denen öffentliche Organisationsangaben wie Name, URL, Logo, Kontaktdaten und Kennungen besser verstanden werden können. Die Angaben gehören bevorzugt auf die Startseite oder eine zentrale Organisationsseite und müssen der tatsächlichen öffentlichen Identität entsprechen. Dieselbe Organisation auf jeder Unterseite vollständig neu zu definieren erhöht nicht automatisch die Aussagekraft. Ein stabiler Verweis kann konsistenter sein.

Für Article-Markup nennt Google unter anderem author, datePublished, dateModified, headline und image. Die Dokumentation sagt zugleich, dass keine Pflichtproperties existieren, um grundsätzlich für die betreffende Funktion infrage zu kommen. Vollständige, passende Angaben helfen Google dennoch, die Seite besser zu verstehen. Ein Datum im Markup sollte sichtbar und redaktionell wahr sein. Eine kleine Textkorrektur darf nicht täglich als scheinbar neue Veröffentlichung erscheinen.

03.1Den spezifischsten belegbaren Typ wählen

Ein spezifischer Typ kann mehr Bedeutung tragen als das allgemeine Thing oder WebPage. Er muss aber wirklich stimmen. Ein LocalBusiness setzt voraus, dass der beschriebene Knoten ein lokales Unternehmen abbildet; ein Product beschreibt ein Produkt, nicht eine beliebige Leistungsseite. Die Typwahl folgt der Entität, nicht der erhofften Suchdarstellung.

03.2Mehrere Rollen ausdrücklich verbinden

Eine URL kann zugleich eine WebPage sein und als Hauptinhalt einen Article enthalten. Statt beide Typen lose nebeneinanderzustellen, werden sie über mainEntity und mainEntityOfPage verbunden. Dadurch bleibt klar: Die Seite ist das digitale Dokument, der Artikel ist ihr redaktioneller Gegenstand.

Google formuliert ausdrücklich, dass korrekte strukturierte Daten keine Darstellung als Rich Result garantieren. Neben technischer Gültigkeit zählen Richtlinien, Seitenqualität, Relevanz für die konkrete Suchanfrage, Gerätekontext, Standort und weitere Faktoren. Eine Seite kann deshalb einen Rich Results Test bestehen und im Suchergebnis dennoch gewöhnlich erscheinen.

Kein Rankingknopf

Markup erklärt Bedeutung. Es ersetzt keine relevante Antwort, keine interne Verlinkung und keine technischen SEO-Grundlagen.

Kein Wahrheitsbeweis

Ein syntaktisch korrekter Wert wird nicht automatisch faktisch richtig. Der Betreiber bleibt für öffentliche Angaben verantwortlich.

Keine Funktionsgarantie

Schema.org kann einen Typ kennen, den Google oder eine andere Plattform nicht als besondere Suchfunktion unterstützt.

Keine dauerhafte Darstellung

Suchfunktionen und Richtlinien ändern sich. Ein heute unterstütztes Ergebnisformat kann später eingeschränkt oder entfernt werden.

Keine KI-Zitationsgarantie

Es existiert kein allgemein anerkanntes Markup, das eine Aufnahme in generierte Antworten erzwingt.

Mehr Markup kann sogar die Pflege verschlechtern. Ein großer Graph enthält mehr Werte, die nach Inhaltsänderungen veralten können. Werden redundante Knoten unterschiedlich aktualisiert, entstehen innere Widersprüche. Die bessere Frage lautet daher nicht „Welche Schemas können wir noch ergänzen?“, sondern „Welche öffentlich belegte Beziehung hilft einem System, diese konkrete Seite korrekt einzuordnen?“

Google erklärt für AI Overviews und AI Mode, dass die üblichen SEO-Grundlagen gelten. Eine Seite muss indexiert und grundsätzlich als Snippet darstellbar sein. Besondere KI-Dateien oder zusätzliches Schema.org-Markup sind nicht erforderlich. Bereits eingesetzte strukturierte Daten sollen weiterhin mit dem sichtbaren Inhalt übereinstimmen.

Das bedeutet nicht, dass klare Entitäten nutzlos wären. Eine konsistente Organisation, ein eindeutig beschriebener Artikel und nachvollziehbare Autoren- oder Datumsangaben können Systemen Hinweise liefern. Die Wirkung darf nur nicht zu einer garantierten Zitation umgedeutet werden. Generative Systeme kombinieren eigene Auswahl-, Ranking- und Qualitätsmechanismen, die ein Websitebetreiber nicht kontrolliert.

Für zitierfähige Inhalte sind Direktantwort, Fachbegriffe, Primärquellen, konkrete Grenzen und ein sichtbarer Aktualitätsstand wichtiger als ein erfundenes „AIReady“-Feld. Was Menschen prüfen können, lässt sich auch redaktionell pflegen. Unsichtbare Behauptungen im Markup erzeugen dagegen keine belastbare Quelle.

Auch eine llms.txt ist kein Ersatz für strukturierten, crawlbaren Hauptinhalt. Google sagt in seinem Leitfaden, dass solche neuen KI-Textdateien für seine generativen Suchfunktionen nicht benötigt werden. Wer freiwillige Formate für andere Systeme pflegt, sollte sie als zusätzlichen Index behandeln und nicht als allgemeines GEO-Versprechen.

Sind Schema.org und JSON-LD dasselbe?

Nein. Schema.org stellt ein Vokabular aus Typen und Eigenschaften bereit. JSON-LD ist eine Syntax, in der solche verknüpften Aussagen notiert werden können. Schema.org lässt sich auch mit anderen Syntaxen verwenden, während JSON-LD grundsätzlich ebenfalls andere Vokabulare ausdrücken kann.

Welches Schema braucht jede Unternehmenswebsite?

Es gibt keine pauschale Liste für jede Seite. Eine zentrale Organization und WebSite können sinnvoll sein, Unterseiten erhalten den tatsächlich passenden Seitentyp und gegebenenfalls eine Hauptentität. Auswahl und Properties müssen durch sichtbaren Inhalt belegt sein und aktuell unterstützt werden.

Warum erscheint trotz fehlerfreiem Markup kein Rich Result?

Technische Gültigkeit ist nur eine Voraussetzung. Suchmaschinen berücksichtigen zusätzlich Richtlinien, Qualität, Relevanz, Gerät, Standort und die konkrete Anfrage. Manche Schema.org-Typen besitzen gar keine besondere Darstellung. Selbst bei vollständiger Unterstützung garantiert Google kein Rich Result.

Lohnt sich FAQPage-Markup noch?

Für ein Google-FAQ-Rich-Result nicht mehr. Google entfernte die Unterstützung 2026. Schema.org kennt FAQPage weiterhin, sodass andere Auswerter das Modell nutzen können. Wer keinen konkreten, gepflegten Zweck dafür hat, kann sichtbare Fragen als normales semantisches HTML veröffentlichen und unnötiges Markup vermeiden.