Informational/How-to – korrekte Anwendung strukturierter Daten.
Structured Data & Schema.org
Welche Auszeichnungen für KI-Sichtbarkeit sinnvoll sind, wo sie wirken – und wo Markup nichts bringt oder schadet.
Aktualisiert am 2026-09-05
Definition
Strukturierte Daten sind maschinenlesbare Angaben im Quelltext einer Seite, die deren Inhalt nach einem gemeinsamen Vokabular – meist Schema.org – beschreiben.
Key Takeaways
- Markup beschreibt vorhandenen Inhalt; es erzeugt keinen.
- Für GEO besonders relevant: Organization, Person, Article, FAQPage, Dataset, BreadcrumbList.
- Verknüpfung über eindeutige Bezeichner ist wertvoller als Vollständigkeit einzelner Felder.
- Falsches oder aufgeblähtes Markup ist ein Risiko, kein Vorteil.
Sinnvolle Typen und ihr Zweck
Eine schlanke, korrekte Auswahl schlägt eine große, ungenaue:
- Organization: kanonische Beschreibung der Organisation samt Profilen.
- Person: Autorinnen und Fachleute mit Rolle und Qualifikation.
- Article mit author und dateModified: Urheberschaft und Aktualität.
- FAQPage: nur für tatsächlich auf der Seite sichtbare Fragen und Antworten.
- Dataset: für veröffentlichte Datensätze mit Lizenz und Methodik.
- BreadcrumbList: Position im Informationsgefüge.
Häufige Fehler
Markup für unsichtbare Inhalte, erfundene Bewertungen, doppelte Organisationsangaben mit abweichenden Namen sowie Auszeichnung, die nach einem Relaunch nicht mehr zum Inhalt passt. Eine regelmäßige Prüfung gehört zur Pflege.
Häufige Fragen
- Ist Markup ein Rankingfaktor?
- Es ist vor allem eine Verständnishilfe. Der Nutzen zeigt sich in korrekter Interpretation und in der Eignung für Darstellungsformate, nicht in einem garantierten Positionsgewinn.
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