Schema.org für AI: strukturierte Daten, die zählen

Wie du mit strukturierten Daten den Kontext deiner Seite maschinenlesbar machst und welche Schema-Typen für AI besonders nützlich sind.

Was strukturierte Daten bringen

Strukturierte Daten nach dem Standard Schema.org beschreiben den Inhalt einer Seite in einem festen Format, das Maschinen eindeutig verstehen. Statt zu raten, was eine Zahl bedeutet, liest ein System klar: das ist ein Preis, das eine Bewertung, das ein Autor.

Für AI heißt das: weniger Interpretationsaufwand und mehr Sicherheit beim Zitieren.

Die wichtigsten Schema-Typen

TypWofür
OrganizationWer die Seite betreibt: Name, Logo, Kontakt, Profile
ArticleArtikel mit Autor, Datum und Thema
FAQPageFrage-Antwort-Paare, die AI direkt zitieren kann
ProductProdukte mit Preis, Verfügbarkeit und Merkmalen
Review / AggregateRatingBewertungen und Sterne, wichtig für Shops und Dienstleister
LocalBusinessLokale Anbieter mit Adresse und Öffnungszeiten
BreadcrumbListDie Position der Seite in der Navigation

Ein einfaches Beispiel

Strukturierte Daten stehen meist als JSON-LD im HTML. Ein Minimalbeispiel für eine FAQ:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "Wie lange dauert die Lieferung?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "In der Regel 2 bis 3 Werktage."
    }
  }]
}

Solche klaren Frage-Antwort-Paare landen besonders oft in AI-Antworten.

Worauf du achten solltest

  • Ehrlich bleiben: Markiere nur, was auch sichtbar auf der Seite steht.
  • Passend wählen: Ein Shop braucht Product und Review, ein Dienstleister LocalBusiness und FAQ.
  • Testen: Prüfe dein Markup mit einem Validator, bevor es live geht.

Strukturierte Daten stärken vor allem das Vertrauen. Mehr dazu im Guide zu E-E-A-T.

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