Schema-Markup für KI sind strukturierte Daten in JSON-LD, die in maschinenlesbarer Form festhalten, wer du bist, was eine Seite ist und welche Fakten darauf stehen. Es macht Entitäten wie dein Unternehmen, deine Autoren und deine Produkte eindeutig. Google nutzt strukturierte Daten nachweislich für Suchergebnisse. Wie die LLMs hinter ChatGPT, Gemini und Perplexity sie genau nutzen, ist nicht öffentlich.
Dieser Artikel gehört zum vollständigen Leitfaden zu GEO. Du erfährst, was strukturierte Daten sind, was über ihre Nutzung durch KI bekannt ist und was nicht, welche Typen wichtig sind und wie du einen vollständigen JSON-LD-Block aufbaust. Danach folgen die Fallstricke und die Art, wie du dein Markup validierst.
Eines vorweg: Schema-Markup ersetzt keinen guten Text. Es hilft einer Maschine, die Fakten zu verknüpfen, die schon auf deiner Seite stehen. Der Text selbst muss weiterhin zu den Inhalten, die KI zitiert, gehören.
Was sind strukturierte Daten, Schema-Markup und JSON-LD?
Strukturierte Daten sind eine standardisierte Beschreibung einer Seite und der Dinge darauf, in einem Format, das eine Maschine ohne Interpretation lesen kann. Google beschreibt sie in seiner Einführung in strukturierte Daten als standardisiertes Format, um Informationen über eine Seite bereitzustellen und den Inhalt zu klassifizieren.
Drei Begriffe werden oft durcheinandergeworfen:
| Begriff | Was es ist |
|---|---|
| Schema-Markup | Strukturierte Daten, die das Vokabular von schema.org verwenden: Typen wie Organization und Eigenschaften wie name oder address. |
| JSON-LD | Das Format, in dem du dieses Markup schreibst: ein eigener <script type="application/ld+json">-Block im HTML, getrennt vom sichtbaren Layout. |
| Entität | Ein eindeutiges Ding in der Welt, etwa ein Unternehmen, eine Person oder ein Produkt, dem du mit Markup eine feste Identität gibst. |
Google empfiehlt in derselben Dokumentation, das Format zu wählen, das für dich am einfachsten zu pflegen ist, und sagt, dass das in den meisten Fällen JSON-LD ist. Der Vorteil ist praktisch: Du musst dein HTML nicht umbauen und kannst mehrere Entitäten in einem Block miteinander verknüpfen.
Was ist darüber bekannt, wie KI Schema-Markup nutzt?
Fest steht, dass Google strukturierte Daten für Suchergebnisse und Rich Results nutzt und sie auch einsetzt, um Informationen über die Welt zu sammeln, etwa über Personen, Bücher und Unternehmen. Google nennt in der Einführung ausdrücklich, dass es die Eigenschaft sameAs und andere schema.org-Daten breit nutzen kann.
Auch bei KI-Funktionen ist Google eindeutig. In der Dokumentation zu KI-Funktionen und deiner Website steht, dass du kein spezielles schema.org-Markup und keine eigenen KI-Dateien brauchst, um in AI Overviews oder im AI Mode zu erscheinen. Als gute Praxis nennt Google aber, dass deine strukturierten Daten mit dem sichtbaren Text auf der Seite übereinstimmen.
Nicht bekannt ist, wie OpenAI, Perplexity und andere Anbieter strukturierte Daten verarbeiten. Sie veröffentlichen dazu keine Dokumentation. Eine vernünftige, vorsichtige Schlussfolgerung lautet:
- JSON-LD steht als Text im HTML. Ein Crawler, der deine Seite abruft, bekommt es also mit.
- Bei Retrieval-Augmented Generation sucht ein System Quellen heraus und stützt die Antwort darauf. Eindeutige Fakten (Name, Adresse, Autor, Datum, Preis) machen es leichter, eine Quelle korrekt zuzuordnen und zu zitieren.
- Bei Google ist dokumentiert, dass strukturierte Daten für Suchergebnisse zählen. Ein KI-System, das auf einen solchen Suchindex zurückgreift, kann indirekt davon profitieren, aber das ist nicht bestätigt.
Wer behauptet, Schema-Markup bringe dich garantiert in ChatGPT, behauptet mehr, als irgendjemand belegen kann. Wer sagt, es sei sinnlos, ignoriert, dass die größte Suchmaschine es aktiv nutzt. Mehr zum Auswahlprozess liest du darüber, wie KI-Suchmaschinen Quellen auswählen.
Welche Schema-Typen zählen und wann setzt du sie ein?
Am meisten bringen die Typen, die dein Unternehmen, deine Autoren und deine wichtigsten Seiten eindeutig beschreiben. Verwende pro Typ nur die Eigenschaften, die wirklich auf der Seite stehen.
| Typ | Wo | Wann und wichtigste Eigenschaften |
|---|---|---|
Organization oder LocalBusiness | Startseite oder Über-uns-Seite | Immer. name, url, logo, address, telephone, sameAs. Wähle den spezifischsten Untertyp. |
WebSite | Startseite | Immer. name, url, publisher mit Verweis auf deine Organisation. |
BreadcrumbList | Jede Seite mit Brotkrümelnavigation | Bei einer hierarchischen Website. Mindestens zwei ListItems mit position, name und item. |
Article | Blog- und Wissensartikel | Bei redaktionellen Inhalten. headline, author, datePublished, dateModified, image. |
Product mit Offer | Produktseiten | Beim Verkauf. name, image, offers mit price und priceCurrency. |
FAQPage | Seite mit sichtbaren Fragen | Nur bei echten, sichtbaren Frage-Antwort-Blöcken. Beachte den Status weiter unten. |
Person | Autorenseite, Teamseite | Für Autoren und Schlüsselpersonen. name, jobTitle, worksFor, sameAs. |
Organization und LocalBusiness mit sameAs
Organization-Markup sagt, wer hinter der Website steht, und sameAs verknüpft diese Organisation mit derselben Entität an anderen Stellen im Web. Google empfiehlt in der Organization-Dokumentation, dieses Markup auf die Startseite oder eine Seite über deine Organisation zu setzen und den spezifischsten Untertyp zu verwenden. Für ein Geschäft, eine Praxis oder ein Restaurant ist das ein Untertyp von LocalBusiness.
sameAs ist laut schema.org die URL einer Referenzseite, die die Identität des Elements eindeutig angibt. Denk an deine LinkedIn-Unternehmensseite, deinen Wikidata-Eintrag, deinen Handelsregistereintrag oder einen Wikipedia-Artikel, falls du einen hast. So hilfst du einem System zu erkennen, dass „Speiche“ auf deiner Website und „Speiche“ auf LinkedIn dasselbe Unternehmen sind. Das passt dazu, wie ein Knowledge Graph Entitäten miteinander verbindet.
WebSite und BreadcrumbList
WebSite gibt deiner Website als Ganzes einen Namen und verknüpft sie mit dem Herausgeber. BreadcrumbList zeigt, wo eine Seite in der Hierarchie steht. Google nutzt Breadcrumb-Markup laut der Breadcrumb-Dokumentation, um den Inhalt einer Seite in Suchergebnissen einzuordnen, und verlangt mindestens zwei Einträge.
Article mit Autor und Datum
Article-Markup hält fest, wer etwas geschrieben hat und wann, zwei Signale, die direkt mit E-E-A-T zu tun haben. Die Article-Dokumentation von Google kennt keine Pflichteigenschaften, empfiehlt aber author, datePublished, dateModified, headline und image. Google bittet darum, jeden Autor einzeln anzugeben, als Person mit einer url oder sameAs, und in author.name nur den Namen einzutragen.
Product und Offer
Product-Markup macht Preis, Verfügbarkeit und Identifikation eines Produkts eindeutig. Für Produktseiten, auf denen man direkt kaufen kann, verlangt Google in der Merchant-Listing-Dokumentation mindestens name, image und ein Offer mit price (größer als null) und priceCurrency als ISO-4217-Code, etwa EUR. Empfohlen sind unter anderem brand, gtin oder sku, availability und itemCondition.
FAQPage: Achte auf den aktuellen Status
FAQPage ist weiterhin ein gültiger schema.org-Typ, aber Google zeigt dafür keine Rich Results mehr an. Im September 2023 beschränkte Google die FAQ-Rich-Results bereits auf bekannte, maßgebliche Behörden- und Gesundheitswebsites. Laut dem Changelog von Google Search Central erscheint die Funktion seit dem 7. Mai 2026 überhaupt nicht mehr in der Google-Suche, und am 15. Juni 2026 wurde die Dokumentation entfernt.
Nutze FAQPage deshalb nur, wenn du echte Fragen und Antworten sichtbar auf der Seite hast. Es verknüpft Frage und Antwort dann explizit, aber erwarte davon keinen Aufklappblock in Google.
Person
Person-Markup gibt Autoren und Schlüsselpersonen eine eigene Identität, unabhängig vom Unternehmen. Verwende es auf einer Autoren- oder Teamseite und verweise in deinen Artikeln über author darauf. Mit sameAs, zum Beispiel auf ein LinkedIn-Profil, machst du klar, um welche Person es geht.
Vollständiges JSON-LD-Beispiel mit @graph
Mit @graph packst du mehrere Entitäten in einen JSON-LD-Block und verweist über eine feste @id auf sie. Unten steht das Markup für einen Wissensartikel der fiktiven Fahrradwerkstatt „Fahrradwerkstatt Speiche“ in Freiburg. Alle Namen, Adressen und URLs sind erfunden.
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "BicycleStore",
"@id": "https://www.speiche-beispiel.de/#organisation",
"name": "Fahrradwerkstatt Speiche",
"url": "https://www.speiche-beispiel.de/",
"logo": "https://www.speiche-beispiel.de/images/logo.png",
"image": "https://www.speiche-beispiel.de/images/werkstatt.jpg",
"telephone": "+49 761 0000000",
"email": "info@speiche-beispiel.de",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Beispielstraße 12",
"postalCode": "79098",
"addressLocality": "Freiburg im Breisgau",
"addressCountry": "DE"
},
"openingHoursSpecification": [
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
"opens": "09:00",
"closes": "18:00"
}
],
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/speiche-beispiel",
"https://www.instagram.com/speiche-beispiel"
]
},
{
"@type": "WebSite",
"@id": "https://www.speiche-beispiel.de/#website",
"name": "Fahrradwerkstatt Speiche",
"url": "https://www.speiche-beispiel.de/",
"inLanguage": "de-DE",
"publisher": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/#organisation" }
},
{
"@type": "Person",
"@id": "https://www.speiche-beispiel.de/ueber-uns/lena-hofmann#person",
"name": "Lena Hofmann",
"jobTitle": "Werkstattleiterin",
"url": "https://www.speiche-beispiel.de/ueber-uns/lena-hofmann",
"worksFor": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/#organisation" },
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/in/lena-hofmann-beispiel"]
},
{
"@type": "WebPage",
"@id": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen/e-bike-akku-pflegen#webseite",
"url": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen/e-bike-akku-pflegen",
"name": "E-Bike-Akku pflegen: So hält er länger",
"isPartOf": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/#website" },
"breadcrumb": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen/e-bike-akku-pflegen#breadcrumbs" },
"inLanguage": "de-DE"
},
{
"@type": "BreadcrumbList",
"@id": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen/e-bike-akku-pflegen#breadcrumbs",
"itemListElement": [
{
"@type": "ListItem",
"position": 1,
"name": "Startseite",
"item": "https://www.speiche-beispiel.de/"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 2,
"name": "Wissen",
"item": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 3,
"name": "E-Bike-Akku pflegen"
}
]
},
{
"@type": "Article",
"@id": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen/e-bike-akku-pflegen#artikel",
"headline": "E-Bike-Akku pflegen: So hält er länger",
"image": "https://www.speiche-beispiel.de/images/e-bike-akku.jpg",
"datePublished": "2026-09-01T09:00:00+02:00",
"dateModified": "2026-10-10T14:30:00+02:00",
"inLanguage": "de-DE",
"mainEntityOfPage": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/wissen/e-bike-akku-pflegen#webseite" },
"author": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/ueber-uns/lena-hofmann#person" },
"publisher": { "@id": "https://www.speiche-beispiel.de/#organisation" }
}
]
}
Ein paar Entscheidungen in diesem Beispiel sind bewusst getroffen:
- Feste
@ids. Jede Entität bekommt genau eine Kennung, und andere Entitäten verweisen darauf. So gibt es eine Organisation und nicht fünf lose Kopien. - Spezifischer Untertyp.
BicycleStoreist ein Untertyp vonLocalBusinessund sagt mehr als nurOrganization. - Autor als Person. Der Artikel verweist auf eine echte Person mit eigener Seite und einem
sameAs. - Datumsangaben mit Zeitzone.
datePublishedunddateModifiedstehen im ISO-8601-Format.
Auf einer echten Website lässt du die Organisation und die Website auf jeder Seite stehen, oder zumindest auf der Startseite, während die Seiten-, Breadcrumb- und Artikel-Entitäten pro URL wechseln.
Welche Fallstricke begegnen dir am häufigsten?
Die meisten Probleme mit Schema-Markup entstehen, weil das Markup etwas anderes behauptet als die Seite oder weil es technisch nicht lesbar ist.
Markup, das nicht mit dem sichtbaren Inhalt übereinstimmt. Google sagt in den allgemeinen Richtlinien für strukturierte Daten, dass du keine Inhalte auszeichnen darfst, die Leser nicht sehen, und dass strukturierte Daten die Seite getreu wiedergeben müssen. Ein Preis, eine Bewertung oder eine Öffnungszeit im JSON-LD, die nirgends sichtbar ist, ist ein Fehler. Bei Verstößen kann eine Seite durch eine manuelle Maßnahme ihre Berechtigung für Rich Results verlieren.
Syntaxfehler. Ein fehlendes Komma oder ein Anführungszeichen zu viel macht den ganzen Block unlesbar. Achte auch auf Kommas nach dem letzten Element einer Liste, die sind in JSON nicht erlaubt.
Nur ein Schema auf der Startseite. Viele Websites haben einen Organization-Block auf der Startseite und sonst nichts. Artikel ohne Autor und Datum und Produktseiten ohne Preis lassen dann die konkretesten Fakten unbenannt.
Fehlendes sameAs. Ohne sameAs ist deine Organisation ein Name ohne Bezug. Gerade bei einem häufigen Firmennamen macht eine Verknüpfung mit deiner LinkedIn-Seite, deinem Handelsregistereintrag oder deinem Wikidata-Eintrag den Unterschied zwischen erkannt und verwechselt werden.
Markup, das nur per JavaScript erscheint. Google kann JSON-LD lesen, das mit JavaScript eingefügt wird. Du kannst nicht davon ausgehen, dass jeder KI-Crawler das auch kann. Setz Markup deshalb am besten direkt in das HTML, das der Server ausliefert, per Server-Side Rendering.
Erwarten, dass valides Markup alles löst. Google schreibt in denselben Richtlinien, dass es nicht garantiert, dass strukturierte Daten in Suchergebnissen erscheinen, auch wenn der Test erfolgreich ist. Markup ist ein Hilfsmittel, um Fakten eindeutig zu machen. Eine Datei wie die llms.txt ist das ebenso wenig: Beides ergänzt gute, zugängliche Inhalte.
Wie validierst du Schema-Markup?
Du validierst Schema-Markup mit zwei kostenlosen Tools: dem Test für Rich-Suchergebnisse von Google und dem Schema Markup Validator von schema.org. Sie prüfen unterschiedliche Dinge, also nutze beide.
| Tool | Was es prüft |
|---|---|
| Rich Results Test | Ob dein Markup für die von Google unterstützten Rich Results infrage kommt, mit Fehlern und Warnungen pro Typ. |
| Schema Markup Validator | Ob dein Markup dem schema.org-Vokabular entspricht, auch für Typen, für die Google kein Rich Result hat, etwa Person oder WebSite. |
Google nennt in der Einführung in strukturierte Daten außerdem die URL-Prüfung in der Search Console, um zu kontrollieren, ob Google deine strukturierten Daten gefunden hat, und die Rich-Result-Berichte, um Fehler nach der Veröffentlichung zu verfolgen.
So prüfst du das auf deiner eigenen Website
- Öffne den Quelltext deiner Startseite (nicht den Inspector, sondern „Seitenquelltext anzeigen“) und suche nach
application/ld+json. Steht dort nichts, liefert dein Server kein JSON-LD im rohen HTML aus. - Prüfe, ob es einen
Organization- oderLocalBusiness-Block mit Name, Logo, Adresse und einersameAs-Liste gibt. - Öffne einen Artikel und eine Produktseite. Schau, ob
Articleeinen Autor und beide Datumsangaben hat und obProducteinen Preis in Euro enthält, der dem sichtbaren Preis entspricht. - Füge die URLs in den Rich Results Test und den Schema Markup Validator ein und behebe alle Fehler.
- Vergleiche jeden Wert im Markup mit dem sichtbaren Text. Was nicht auf der Seite steht, nimmst du aus dem Markup heraus.
Der kostenlose Scan von Flowproof prüft, welche JSON-LD-Typen deine Seiten enthalten, ob sameAs vorhanden ist und ob die Inhalte im rohen HTML stehen, zusätzlich zu den anderen technischen GEO-Bestandteilen.