Strukturierte Daten (Schema.org / JSON-LD)

Strukturierte Daten sind ein standardisiertes, maschinenlesbares Format, das einem Algorithmus den Kontext einer Seite eindeutig benennt — statt dass er ihn nur aus dem Fließtext erraten muss. Du sagst damit explizit: „Das ist ein Rezept mit dieser Zubereitungszeit", „Das ist ein Produkt mit diesem Preis und dieser Bewertung" oder „Das ist eine Organisation mit diesem Namen und dieser Adresse".

Schema.org und JSON-LD werden oft in einem Atemzug genannt, sind aber zwei verschiedene Dinge: Schema.org ist das Vokabular — eine gemeinsame Sammlung von Typen (Article, Product, Event, FAQPage, Organization, Person …) und deren Eigenschaften, gepflegt von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex. JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) ist das Format, in dem du dieses Vokabular notierst: ein JSON-Block, der ins HTML eingebettet wird, ohne den sichtbaren Seiteninhalt zu verändern.

Google empfiehlt JSON-LD ausdrücklich gegenüber den älteren Inline-Formaten Microdata und RDFa, weil es vom sichtbaren HTML getrennt und dadurch leichter zu pflegen ist.

Für klassisches SEO sind strukturierte Daten die Voraussetzung für Rich Results — also angereicherte Suchergebnisse mit Sternebewertungen, Preisen, FAQ-Aufklappern, Veranstaltungsterminen oder Breadcrumbs. Wichtig: Korrektes Markup ist notwendig, aber nicht ausreichend. Google entscheidet über die Anzeige anhand von Eligibility-Kriterien wie Inhaltsqualität, E-E-A-T-Signalen und den erlaubten Schema-Typen. Strukturierte Daten sind kein direkter Ranking-Faktor, verbessern aber die Darstellung in den Suchergebnissen und damit oft die Klickrate.

Für GEO (Generative Engine Optimization) zählen strukturierte Daten auf eine zweite, eigene Weise: KI-Suchsysteme wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude lesen den Inhalt der Auszeichnung im Wesentlichen als zusätzlichen Text auf der Seite. Sie verlassen sich dabei weniger auf validierte Schema-Graphen als Suchmaschinen, sondern extrahieren die klar benannten Fakten — Name, Preis, Autor, Frage-Antwort-Paare —, weil diese eindeutig und ohne Interpretationsaufwand zitierbar sind.

In der Praxis heißt das: Eine Seite, die ihre Kernfakten zusätzlich strukturiert ausgibt, liefert sowohl Google als auch dem LLM eine saubere Faktenquelle. Inhalte mit klaren Antworten und Strukturen werden in KI-Antworten tendenziell häufiger zitiert.

In einem SEO- oder GEO-Audit gehört die Prüfung der strukturierten Daten zum Standard. Untersucht wird, ob überhaupt JSON-LD vorhanden ist, ob die verwendeten Schema-Typen zum Seiteninhalt passen (eine Produktseite sollte Product auszeichnen, ein Blogbeitrag Article) und ob die Pflicht-Eigenschaften des jeweiligen Typs gesetzt und syntaktisch fehlerfrei sind.

Aus GEO-Sicht wird zusätzlich bewertet, ob die wichtigsten Fakten der Seite — Autor und Veröffentlichungsdatum, Frage-Antwort-Paare, Organisations- und Kontaktdaten — überhaupt explizit ausgezeichnet sind. Genau diese eindeutig benannten Angaben kann ein KI-System ohne Umweg übernehmen und einer Quelle zuordnen.

Ob deine Website von Google sauber strukturiert verstanden und von KI-Suchsystemen zitiert wird, kannst du kostenlos auf deingeoaudit.de prüfen — der Audit schaut sich unter anderem die vorhandenen strukturierten Daten an.

Beginne mit den Typen, die zu deinem Geschäft und deinen Seiten passen, und zeichne nur aus, was auch sichtbar auf der Seite steht — Markup, das nicht dem sichtbaren Inhalt entspricht, verstößt gegen Googles Richtlinien und kann zu manuellen Maßnahmen führen.

Achte besonders auf die Typen, die in KI-Antworten häufig zitiert werden: FAQPage für echte Frage-Antwort-Inhalte, Article mit author und datePublished für Beiträge sowie Organization mit Name, Logo und Kontaktdaten für die Marken-Identität. Prüfe dein Markup vor dem Veröffentlichen mit Googles Rich-Results-Test und dem Schema.org-Validator und behalte fehlerhafte Auszeichnungen in der Google Search Console im Blick.