Strukturierte Daten: Schema Markup und JSON-LD erklärt mit Beispiel

Beispiel aus der Praxis

Ein Softwareentwickler betreibt eine persönliche Website mit Lebenslauf, Projekten und einem Blog. Suchmaschinen erkennen zwar den Text, können aber nicht sicher sagen, ob „Hannover“ der Wohnort, ein Projektname oder ein Kunde ist, und welche Profile in sozialen Netzwerken zur selben Person gehören.

Mit strukturierten Daten wird das eindeutig. Im Kopf der Startseite steht ein JSON-LD-Block, der die Person als Entität beschreibt: Name, Berufsbezeichnung, Ort, Website und verknüpfte Profile. Auf den Blogseiten beschreibt ein weiterer Block jeden Artikel mit Titel, Autor und Datum. Alle Angaben stehen auch sichtbar auf den jeweiligen Seiten.

Ein vereinfachtes Beispiel für die Person:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "Max Beispiel",
  "jobTitle": "Softwareentwickler",
  "url": "https://www.example.com/",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "Hannover",
    "addressCountry": "DE"
  },
  "sameAs": [
    "https://github.com/maxbeispiel",
    "https://www.linkedin.com/in/maxbeispiel"
  ]
}
</script>

Nach der Veröffentlichung prüft der Entwickler mit dem URL-Prüftool der Search Console, ob Google das Markup findet. Ob die Angaben in Suchergebnissen oder KI-Antworten genutzt werden, entscheidet die Suchmaschine.

Wie funktionieren strukturierte Daten?

Strukturierte Daten beschreiben, was auf einer Seite steht, in einer Form, die Programme ohne Interpretation lesen können. Ein Mensch erkennt an Layout und Kontext, dass eine Zahl ein Preis und ein Datum ein Veranstaltungstermin ist. Für eine Maschine ist das ohne Auszeichnung mehrdeutig.

Dafür braucht es zwei Dinge: ein Vokabular, das festlegt, welche Typen und Eigenschaften es gibt, und ein Format, in dem die Angaben im Quelltext stehen. Das verbreitetste Vokabular ist schema.org. Es definiert Typen wie Person, Organization, Article, Product oder Event mit jeweils eigenen Eigenschaften.

Schema.org wurde am 2. Juni 2011 als gemeinsame Initiative von Google, Bing und Yahoo vorgestellt (Google Search Central Blog, 2011). Yandex schloss sich später an. Heute wird das Vokabular von einer Community-Gruppe gepflegt; laut schema.org nutzen es über 45 Millionen Domains (schema.org, Stand 2024).

Welche Formate für strukturierte Daten gibt es?

Google unterstützt drei Formate und empfiehlt JSON-LD, sofern die Website es zulässt. Bei gültiger und korrekter Umsetzung funktionieren laut Google alle drei gleich gut (Google Search Central, Stand Oktober 2026).

Was bringen strukturierte Daten in der Google-Suche?

Strukturierte Daten können eine Seite für Rich Results berechtigen, also erweiterte Darstellungen wie Bewertungssterne, Rezeptdetails oder Veranstaltungstermine. Eine Garantie für die Anzeige gibt es nicht. Laut Google entscheidet der Algorithmus je Nutzer, welches Ergebnisformat am besten passt, und alle Pflichtfelder sowie Richtlinien müssen erfüllt sein (Google Search Central, Stand Oktober 2026).

Die Richtlinien sind klar: Ausgezeichnet werden darf nur, was Nutzer auf der Seite auch sehen, und das Markup darf nicht irreführend sein, etwa durch erfundene Bewertungen. Verstöße können zu einer manuellen Maßnahme führen, die laut Google die Berechtigung für Rich Results entzieht, das Ranking in der Websuche aber nicht betrifft (Google Search Central, Stand 10. Juli 2026).

Zum Testen nennt Google drei Werkzeuge: den Test für Rich-Suchergebnisse vor der Veröffentlichung, die Rich-Results-Berichte in der Search Console für die laufende Überwachung und das URL-Prüftool für einzelne Seiten.

Welche Rolle spielen strukturierte Daten für KI-Suchen?

Für die KI-Übersichten und den KI-Modus der Google-Suche ist laut Google kein spezielles schema.org-Markup nötig. Google rät aber, darauf zu achten, dass strukturierte Daten zum sichtbaren Text passen (Google Search Central, Stand Oktober 2026). Im Leitfaden zu generativen KI-Funktionen empfiehlt Google strukturierte Daten weiterhin als Teil der normalen SEO-Arbeit (Google Search Central, Stand 10. Juli 2026).

Unabhängig davon helfen strukturierte Daten, eine Marke oder Person eindeutig als Entität zu beschreiben. Eigenschaften wie sameAs verknüpfen eine Website mit Profilen auf anderen Plattformen. Das passt zu Ansätzen aus GEO (Generative Engine Optimization), bei denen es um einheitliche, überprüfbare Fakten über eine Marke geht, und zum Gedanken des Knowledge Graph.

Strukturierte Daten auf Webseiten sind nicht zu verwechseln mit Structured Output, bei dem ein Sprachmodell seine Antwort in einem festen JSON-Schema liefert. Beide nutzen JSON, verfolgen aber unterschiedliche Zwecke.

Welche Fehler gibt es bei strukturierten Daten?

Markup und sichtbarer Inhalt weichen ab. Steht im JSON-LD ein anderer Preis, Autor oder Name als auf der Seite, verstößt das gegen die Richtlinien. Am sichersten ist JSON-LD, das beim Build aus denselben Daten entsteht wie die Seite.

Pflichtfelder fehlen. Ohne die geforderten Eigenschaften ist eine Seite nicht für das jeweilige Rich Result berechtigt.

Unpassende Typen. Wer jede Seite als Product oder FAQPage auszeichnet, obwohl der Inhalt das nicht hergibt, riskiert eine manuelle Maßnahme.

Strukturierte Daten werden als Ranking-Trick verstanden. Sie helfen beim Verständnis und bei der Darstellung, ersetzen aber keine guten Inhalte.

Markup steht auf der falschen Seite. Google empfiehlt, strukturierte Daten auf der Seite einzubinden, die sie beschreiben, und bei Duplikaten auf allen Varianten, nicht nur auf der kanonischen Seite.