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Strukturierte Daten für SEO und GEO: Schema.org verständlich erklärt

· · Von Willy Rüegg

Strukturierte SEO-Analyse einer Website mit technischen Messwerten

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind maschinenlesbare Fakten über eine Webseite. Sie stehen meist als JSON-LD im HTML — ein kleiner Script-Block, den Besucher nie sehen. JSON-LD steht für JavaScript Object Notation for Linked Data. Der Block beschreibt in genormter Form, wer hinter der Website steht, was sie anbietet und wie die Inhalte zusammenhängen.

Das Vokabular dafür liefert Schema.org, ein offener Standard, den Google, Microsoft und weitere Suchanbieter gemeinsam pflegen. Google empfiehlt JSON-LD als bevorzugtes Format — die Grundlagen stehen in der offiziellen Einführung zu strukturierten Daten. Wie strukturierte Daten in eine Gesamtprüfung passen, zeigt unser Ratgeber zum GEO-Check.

Der Unterschied zu Meta-Tags: Strukturierte Daten beschreiben nicht die Seite als Ganzes, sondern einzelne Fakten — eine Öffnungszeit, einen Preis, einen Autor. Eine Maschine liest daraus zum Beispiel: Dieses Geschäft in Wetzikon öffnet werktags um 8 Uhr. Ohne Markup muss sie dieselbe Information aus dem Fliesstext erraten.

Warum helfen strukturierte Daten für GEO?

Strukturierte Daten machen Entitäten eindeutig: Firma, Standort, Angebot und Autor werden für Maschinen zweifelsfrei zuordenbar. Genau dieses Verständnis brauchen Suchmaschinen und KI-Systeme, bevor sie eine Quelle korrekt nennen können. Ein direkter Zitat-Booster sind strukturierte Daten aber nicht — dafür gibt es keinen Beleg. GEO steht für Generative Engine Optimization: die Optimierung für KI-Systeme, die Antworten formulieren statt Linklisten anzuzeigen.

Google ist hier ehrlich und deutlich: Es gibt kein spezielles Schema.org-Markup für KI-Features, und für AI Overviews und AI Mode muss eine Seite lediglich indexiert und snippet-berechtigt sein. Gleichzeitig nutzt Google strukturierte Daten seit Jahren, um Inhalte einzuordnen und Rich Results anzuzeigen — nachzulesen im Leitfaden zur KI-Optimierung. Strukturierte Daten sind also ein Verständnis-Signal, kein Abkürzungs-Trick.

Der Aufwand lohnt sich trotzdem doppelt. Erstens wegen der Reichweite: Google AI Overviews erreichten laut Alphabet bereits im Juli 2025 über 2 Milliarden Nutzer pro Monat (Quelle). Zweitens, weil klassisches Ranking allein kein Zitat mehr sichert: Laut Ahrefs-Studie vom März 2026 stammen nur noch 38 Prozent der in AI Overviews zitierten Seiten aus den Top 10 — zuvor waren es 76 Prozent. Maschinenverständnis gewinnt an Gewicht. Und anders als das Experiment llms.txt ist Schema.org ein etablierter Standard, den Google nachweislich auswertet.

Welche Schema-Typen brauchen Schweizer KMU?

Sieben Typen decken die meisten KMU-Websites ab: Organization, LocalBusiness, Service, FAQPage, Article, BreadcrumbList und Product. Jeder Typ beantwortet eine andere Maschinen-Frage — wer Sie sind, wo Sie arbeiten, was Sie anbieten. Die Beispiele unten sind bewusst minimal und lassen sich direkt an Ihre Firma anpassen. Für jeden Typ dokumentiert Google zusätzlich, welche Felder Pflicht und welche nur empfohlen sind.

TypEinsatzortWichtigste Angaben
OrganizationStartseite, sitewidename, url, logo, address
LocalBusinessStandort- und Kontaktseitename, address, telephone, openingHoursSpecification
ServiceAngebotsseitenname, serviceType, provider, areaServed
FAQPageSeiten mit sichtbaren FAQQuestion und Answer als Paar
ArticleRatgeber und Blogheadline, datePublished, author
BreadcrumbListalle UnterseitenitemListElement mit position
ProductProduktseiten, Shopname, offers mit price und priceCurrency

Organization: Wer steht hinter der Website?

Der Basis-Typ für jede Firma. Er verankert Name, Logo und Adresse als eindeutige Entität — die Grundlage für alle weiteren Blöcke.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Muster Treuhand AG",
  "url": "https://www.muster-treuhand.ch",
  "logo": "https://www.muster-treuhand.ch/logo.png",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Bahnhofstrasse 12",
    "postalCode": "8610",
    "addressLocality": "Uster",
    "addressCountry": "CH"
  }
}

LocalBusiness: Standort und Öffnungszeiten

Für lokale Betriebe der wichtigste Typ. Er beantwortet Fragen wie «Velowerkstatt in Wetzikon geöffnet?» maschinenlesbar — inklusive Öffnungszeiten und Preisrahmen.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "name": "Velo Keller GmbH",
  "url": "https://www.velo-keller.ch",
  "telephone": "+41 44 123 45 67",
  "priceRange": "CHF 50-150",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Bahnhofstrasse 8",
    "postalCode": "8620",
    "addressLocality": "Wetzikon",
    "addressCountry": "CH"
  },
  "openingHoursSpecification": [{
    "@type": "OpeningHoursSpecification",
    "dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
    "opens": "08:00",
    "closes": "18:00"
  }]
}

Service: Das Angebot benennen

Ordnet einer Angebotsseite eine klar benannte Dienstleistung samt Einzugsgebiet zu. Das hilft bei Anfragen wie «Buchhaltung für KMU im Zürcher Oberland».

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Service",
  "name": "Buchhaltung für KMU",
  "serviceType": "Treuhand und Buchführung",
  "provider": { "@type": "Organization", "name": "Muster Treuhand AG" },
  "areaServed": "Zürcher Oberland"
}

FAQPage: Sichtbare Fragen und Antworten

Zeichnet Frage-Antwort-Paare aus. Zwingend: Die FAQ müssen sichtbar auf der Seite stehen — Markup ohne sichtbaren Inhalt verstösst gegen die Google-Richtlinien.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "Was kostet ein Jahresabschluss?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "Ein Jahresabschluss für ein Kleinunternehmen kostet ab CHF 1200."
    }
  }]
}

Article: Autor und Datum belegen

Für Ratgeber und Blogbeiträge. Autor, Veröffentlichungs- und Änderungsdatum machen den Absender transparent — ein Vertrauenssignal für Suche und KI-Systeme.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Mehrwertsteuer 2026: Das ändert sich für KMU",
  "datePublished": "2026-08-15",
  "dateModified": "2026-08-15",
  "author": { "@type": "Person", "name": "Anna Muster" },
  "publisher": { "@type": "Organization", "name": "Muster Treuhand AG" }
}

BreadcrumbList: Die Position im Seitenbaum

Beschreibt den Pfad einer Seite innerhalb der Website. Suchmaschinen zeigen den Pfad im Snippet an und verstehen die Seitenstruktur besser.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Startseite",
      "item": "https://www.velo-keller.ch/" },
    { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "E-Bikes",
      "item": "https://www.velo-keller.ch/e-bikes" }
  ]
}

Product: Preis und Verfügbarkeit

Für Shops und Produktseiten. Preis, Währung und Verfügbarkeit sind Pflicht, wenn ein Rich Result mit Preisangabe erscheinen soll.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "E-Bike City Comfort",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "Velo Keller" },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "3490",
    "priceCurrency": "CHF",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  }
}

Welche Regeln gelten für strukturierte Daten?

Die wichtigste Regel: Strukturierte Daten müssen dem sichtbaren Seiteninhalt entsprechen. Irreführendes Markup wertet Google als Spam — die Spam-Richtlinien nennen missbräuchlich verwendete strukturierte Daten explizit. Mögliche Folge sind manuelle Massnahmen: Die Website verliert Rich Results oder Sichtbarkeit.

  • Jede Angabe im JSON-LD steht auch sichtbar auf der Seite.
  • Pro Zweck ein Typ — nicht LocalBusiness, Organization und Store stapeln.
  • Pflichtfelder ausfüllen: Google listet pro Typ erforderliche Eigenschaften.
  • Firmenname exakt gleich wie im Impressum und im Google Unternehmensprofil.
  • Bei Änderungen an Öffnungszeiten oder Preisen das Markup sofort nachführen.

Wie testen Sie strukturierte Daten?

Zwei kostenlose Werkzeuge genügen: der Rich Results Test von Google und der Schema Markup Validator von Schema.org. Der Rich Results Test zeigt, ob Google das Markup lesen kann und welche Rich Results infrage kommen. Der Validator prüft die Syntax gegen das komplette Schema.org-Vokabular.

Nach dem Livegang übernimmt die Google Search Console: Der Bereich «Verbesserungen» meldet fehlerhafte Blöcke pro Typ. Prüfen Sie den Bericht nach jedem grösseren Website-Update. Rechnen Sie mit Tagen bis Wochen, bis Google die Seiten neu crawlt und die Berichte nachziehen.

Für die KI-Perspektive kommt ein neuer Bericht dazu: Seit Juni 2026 rollt Google in der Search Console eigene Performance-Berichte für generative KI-Features aus. Sie zeigen Impressionen in AI Overviews und AI Mode; die Daten beginnen am 18. Mai 2026, Klickzahlen fehlen vorerst. Damit sehen Sie erstmals direkt, ob Ihre Seiten in KI-Antworten der Google-Suche auftauchen.

Welche Fehler kommen am häufigsten vor?

Die meisten Probleme entstehen nicht durch fehlendes Markup, sondern durch falsches. Diese fünf Fehler sehen wir in Checks am häufigsten — alle lassen sich in unter einer Stunde beheben:

  • FAQPage ohne sichtbare FAQ: Das Markup existiert, die Fragen fehlen auf der Seite. Das verstösst gegen die Richtlinien — FAQ immer sichtbar einbauen.
  • Veraltete Daten: Öffnungszeiten von vorletztem Jahr, alte Preise, ein weggezogener Standort. Maschinen übernehmen solche Fehler ungeprüft in Antworten.
  • Widersprüchliche Firmennamen: «Muster AG» im JSON-LD, «Muster Treuhand» im Impressum, «muster.ch» im Unternehmensprofil. Drei Schreibweisen verwässern die Entität.
  • Doppelte Blöcke durch Plugins: Theme und SEO-Plugin liefern je ein eigenes Markup mit abweichenden Angaben. Eine Quelle behalten, die andere abschalten.
  • Fehlende Pflichtfelder: Ein Product ohne offers oder ein Article ohne datePublished bringt kein Rich Result und verschenkt den Aufwand.

Wie bauen Sie JSON-LD Schritt für Schritt ein?

Der Einbau ist in wenigen Stunden machbar. Wichtig: Viele KI-Crawler führen kein JavaScript aus. Der JSON-LD-Block muss deshalb im ausgelieferten HTML stehen — mehr dazu im Ratgeber zu KI-Crawlern und robots.txt.

  1. Inventar erstellen: Die wichtigsten Seiten auflisten und jeder Seite den passenden Schema-Typ zuordnen.
  2. Stammdaten fixieren: Exakten Firmennamen, Adresse, Telefon und Öffnungszeiten an einer zentralen Stelle festhalten — diese Schreibweise gilt überall.
  3. JSON-LD erstellen: Per CMS-Plugin, Generator oder von Hand nach den Beispielen oben. Platzhalter durch echte Werte ersetzen.
  4. Einbauen: Als Script-Block vom Typ application/ld+json im Head oder Body jeder Seite hinterlegen — unsichtbar für Besucher, lesbar für Maschinen.
  5. Testen: Jede Seite vor dem Livegang durch Rich Results Test und Schema Validator schicken. Fehler und Warnungen beheben.
  6. Überwachen: Search-Console-Berichte im Blick behalten und das Markup bei jeder inhaltlichen Änderung nachführen.

Warum sind konsistente Entitäten ein KI-Signal?

Eine Entität ist ein eindeutig identifizierbares Ding — Ihre Firma, Ihr Standort, Ihr Angebot. KI-Systeme setzen ihr Bild einer Firma aus vielen Quellen zusammen: Website, strukturierte Daten, Verzeichnisse, Bewertungen. Stimmen Name, Ort und Angebot überall exakt überein, verdichtet sich diese Entität. Jeder Widerspruch verwässert sie.

Konkret heisst das: «Velo Keller GmbH, Wetzikon» steht identisch im JSON-LD, im Impressum, im Google Unternehmensprofil, auf local.ch und auf LinkedIn. Diese Konsistenz kostet nichts ausser Disziplin — und sie ist eine der wenigen Massnahmen, die Sie vollständig selbst kontrollieren.

Strukturierte Daten ersetzen dabei keine guten Inhalte. Das GEO-Grundlagenpaper von Aggarwal et al. (KDD 2024) zeigt: Belegte Statistiken, Quellen und Zitate im Text steigerten die Sichtbarkeit in generativen Suchmaschinen um bis zu 40 Prozent (Quelle). Wie Sie solche zitierfähigen Inhalte schreiben, erklärt der Ratgeber GEO-Content; alle Massnahmen im Überblick liefert die GEO-Checkliste.

Quellen und weiterführende Informationen

Die Einordnung stützt sich auf die offizielle Dokumentation der Plattformbetreiber und unabhängige Studien. Wichtig: Auch korrektes Markup garantiert weder Rich Results noch Zitate in KI-Antworten.

Häufige Fragen zu strukturierten Daten

Sind strukturierte Daten ein direkter Rankingfaktor?

Nein. Strukturierte Daten verbessern das Ranking nicht direkt. Sie helfen Google, Inhalte zu verstehen, und ermöglichen Rich Results — auffälligere Suchergebnisse, die häufiger Klicks erhalten. Der Nutzen ist damit indirekt, aber gut belegt.

Brauchen KI-Systeme ein spezielles Schema-Markup?

Nein. Google stellt in seinem Leitfaden zur KI-Optimierung klar, dass es kein spezielles Markup für KI-Features gibt. Für AI Overviews muss eine Seite nur indexiert und snippet-berechtigt sein. Die etablierten Schema-Typen bleiben trotzdem wertvoll, weil sie Entitäten wie Firma, Ort und Angebot eindeutig machen.

Genügt ein CMS-Plugin für strukturierte Daten?

Oft ja — aber prüfen Sie die Ausgabe. Plugins erzeugen gern doppelte Blöcke, falsche Typen oder Platzhalter-Werte. Testen Sie jede wichtige Seite im Rich Results Test und entfernen Sie widersprüchliche Blöcke.

Was passiert bei irreführenden strukturierten Daten?

Markup, das nicht dem sichtbaren Inhalt entspricht, verstösst gegen die Spam-Richtlinien von Google. Mögliche Folgen sind manuelle Massnahmen: Die Website verliert Rich Results oder schlimmstenfalls Sichtbarkeit in der Suche. Deshalb gilt: nur auszeichnen, was auf der Seite tatsächlich steht.

Muss jede Seite strukturierte Daten haben?

Nein. Beginnen Sie mit der Startseite (Organization), den Standort- und Angebotsseiten (LocalBusiness, Service) und den Ratgeberseiten (Article, FAQPage). BreadcrumbList lohnt sich auf allen Unterseiten. Reine Hilfsseiten wie das Impressum brauchen kein eigenes Markup.