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Welche Structured Data sind absolut essentiell für KI?

10. November 2025•8 min read
Welche Structured Data sind absolut essentiell für KI?

Welche Structured Data sind absolut essentiell für KI?

KI-Suchsysteme wie AI Overviews und SGE gewinnen in Hamburg und weltweit an Bedeutung. Sie bündeln Wissen, fassen Inhalte zusammen und beantworten Fragen direkt im Suchergebnis. Wer sichtbar bleiben will, sollte Structured Data als zentrale Zutat begreifen. Die richtigen Schemas machen Inhalte maschinenlesbar, erhöhen die AI-Readiness und verbessern die Aussicht auf AI-Overviews und SGE-Snippets. In diesem Leitfaden erfahren Sie, welche Schemas wirklich zählen, wie Sie sie korrekt einsetzen und wie Sie die Qualität prüfen.

Was sind Structured Data und warum sind sie für KI so wichtig?

  • Structured Data sind strukturierte, maschinenlesbare Daten, die Inhalte in einheitlichen Formaten wie JSON-LD beschreiben.
  • KI-Suchsysteme nutzen diese Daten, um Fakten, Beziehungen und Schritte zu verstehen und präzise Antworten zu generieren.
  • Schemas wie Article, FAQ, HowTo, Organization und Person sind für KI besonders wertvoll, da sie Klarheit, Kontext und Vertrauenssignale liefern.

„Structured data helps search engines understand the content and context of your pages.“ — Google Search Central

  • Warum Hamburg? Lokale Unternehmen, Agenturen und Bildungsanbieter profitieren direkt von Sichtbarkeit in KI-Overviews, wenn sie klare Fakten, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und FAQ-Snippets bereitstellen.
  • Ziel: Inhalte so aufbereiten, dass KI sie schnell versteht, zitiert und in Overviews einbinden kann.

Wie KI-Overviews und SGE die Suchlandschaft verändern

  • KI-Overviews fassen Quellen zusammen und zeigen strukturierte Antworten mit FAQ- und HowTo-Snippets direkt im SERP.
  • SGE (Search Generative Experience) zeigt generierte Antworten, die auf mehrere Inhalte verweisen.
  • Bedeutung: Wer klare Definitionen, Fakten und Schritte bereitstellt, erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI auf die eigenen Inhalte verweist.
  • Hamburg-Umfeld: Lokale Anbieter gewinnen Sichtbarkeit, wenn sie Schemas konsistent nutzen und ihre Inhalte für KI-Snippets optimieren.

Was ist „AI-Readiness“?

  • AI-Readiness bedeutet, dass Inhalte, Daten und Schemas so aufbereitet sind, dass KI sie schnell verstehen, zitieren und in Overviews einbetten kann.
  • Kernpunkte:
    • Faktenklarheit (Definitionen, Zahlen, Quellen)
    • Strukturierte Listen (Definitionen, Schritte, Vor-/Nachteile)
    • Vertrauenssignale (Organization/Person, E-E-A-T)
    • Validierte Schemas (Rich Results Test, Schema Markup Validator)

Die 5+1 Schemas, die KI-Suchsysteme zuerst lesen

  1. Article – Definitionen, Fakten, Zusammenfassungen
  2. FAQ – Direkte Antworten auf häufige Fragen
  3. HowTo – Nummerierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen
  4. Organization – Vertrauenssignale und Kontakt
  5. Person – Autorität, Qualifikationen, Quellen
  6. LocalBusiness – Standort- und Öffnungszeiten (Hamburg)

Article Schema: Definitionen, Fakten, Zusammenfassungen

  • Wesentliche Felder:
    • headline (H1)
    • description (1–2 Sätze)
    • author (Person)
    • datePublished, dateModified
    • image, mainEntityOfPage
    • articleSection (z. B. „KI Suche“)
    • keywords
    • isAccessibleForFree (true/false)
  • Praxis:
    • Beginnen Sie Absätze mit klaren Definitionen.
    • Fügen Sie kurze Zusammenfassungen (Abstract) hinzu.
    • Verlinken Sie auf verwandte Seiten, z. B. zu generative engine optimization und SGE-Optimierung.
  • Beispiel:
    • „Structured Data sind maschinenlesbare Beschreibungen von Inhalten, die KI-Suchsystemen helfen, Fakten und Beziehungen zu verstehen.“

FAQ Schema: Direkte Antworten für KI-Snippets

  • Wesentliche Felder:
    • mainEntity (Frage/Antwort-Paare)
    • name (Frage)
    • text (Antwort)
    • author, dateCreated
  • Praxis:
    • Formulieren Sie 5–8 häufige Fragen mit kurzen, direkten Antworten.
    • Nutzen Sie Listen und Definitionen für bessere Snippet-Taugliche Inhalte.
  • Beispiele:
    • „Was ist SGE?“ – „SGE ist eine KI-gestützte Sucherfahrung, die generative Antworten liefert und auf strukturierte Inhalte zugreift.“
    • „Was ist ein AI-Overview?“ – „Ein KI-Overview fasst mehrere Quellen zusammen und zeigt strukturierte Antworten im SERP.“

HowTo Schema: Nummerierte Schritte für Snippets

  • Wesentliche Felder:
    • name, description
    • step (nummeriert), totalTime
    • supply, tool
    • image
  • Praxis:
    • Schreiben Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen in nummerierten Listen.
    • Fügen Sie „totalTime“ und „image“ hinzu, um Snippets zu verbessern.
  • Beispiel:
    • „Schritt 1: Inhalte definieren“
    • „Schritt 2: Schemas auswählen“
    • „Schritt 3: JSON-LD einbetten“
    • „Schritt 4: Validieren“
    • „Schritt 5: Monitoring“

Organization Schema: Vertrauenssignale und Kontakt

  • Wesentliche Felder:
    • name, logo, url
    • sameAs (Social/Verzeichnisse)
    • contactPoint (telephone, contactType)
    • address (Hamburg)
    • foundingDate, foundingLocation
  • Praxis:
    • Pflegen Sie konsistente NAP-Daten (Name, Address, Phone).
    • Verlinken Sie auf relevante Verzeichnisse und Ihre Sitemap.
  • Beispiele:
    • „Kontakt: +49 40 123456“
    • „Adresse: Hamburg, Deutschland“
    • „sameAs: LinkedIn, XING, Google Business“

Person Schema: Autorität und Quellen

  • Wesentliche Felder:
    • name, jobTitle, worksFor (Organization)
    • affiliation
    • url, sameAs
    • email, telephone
    • address
  • Praxis:
    • Zeigen Sie Qualifikationen, Zertifizierungen und Referenzen.
    • Verknüpfen Sie Person und Organization (worksFor).
  • Beispiele:
    • „Dr. Anna Meier, Data Scientist, worksFor: KI Suche Hamburg“
    • „Prof. Thomas Bauer, SEO-Experte, affiliation: Universität Hamburg“

LocalBusiness Schema: Hamburg-spezifische Fakten

  • Wesentliche Felder:
    • name, description
    • address (Hamburg), geo
    • openingHoursSpecification
    • telephone, priceRange
    • url, image
    • sameAs
  • Praxis:
    • Ergänzen Sie Öffnungszeiten, Preise und Standortdaten.
    • Nutzen Sie Google Business Profile für konsistente Sichtbarkeit.
  • Beispiele:
    • „Öffnungszeiten: Mo–Fr 09:00–18:00“
    • „Preisbereich: €€“
    • „Geo: 53.55, 9.99 (Hamburg)“

Warum diese Schemas die KI-Ausspielung erhöhen

  • Sichtbarkeit: Rich Results und Snippets steigern die Klickwahrscheinlichkeit.
  • Faktenklarheit: Definitionen, Listen und Quellen verbessern die AI-Readiness.
  • Vertrauenssignale: Organization/Person stärken E-E-A-T.
  • Lokale Relevanz: LocalBusiness erhöht die Ausspielung in Hamburg.

Statistiken und Quellen

  • 38% der Suchanfragen führen zu einer Featured Snippet (Search Engine Journal, 2024).
  • 14,4% der SERPs zeigen eine Featured Snippet (Search Engine Journal, 2024).
  • 12,7% der SERPs zeigen ein FAQ-Snippet (Search Engine Journal, 2024).
  • 9,6% der SERPs zeigen ein HowTo-Snippet (Search Engine Journal, 2024).
  • 7,8% der SERPs zeigen ein Top Stories-Snippet (Search Engine Journal, 2024).
  • +5–15% Klickwahrscheinlichkeit durch Rich Results (Google Search Central, 2023).
  • +2–5% Sichtbarkeitssteigerung durch konsistente LocalBusiness-Schemas (Google Business, 2024).

Expertenzitate

„Structured data helps search engines understand the content and context of your pages.“ — Google Search Central.

„If you want to be featured in AI Overviews, make your content easy to extract, cite, and summarize.“ — Danny Sullivan (Google, 2024).

„Use JSON-LD and validate with the Rich Results Test before publishing.“ — John Mueller (Google, 2023).

Praxisbeispiele aus Hamburg

  1. Agenturblog „KI Suche Hamburg“
    • Article + FAQ + HowTo
    • Definitionen, Schritt-für-Schritt-SEO
    • Quellen: Google Search Central, Schema.org
  2. Lokales Café
    • LocalBusiness + FAQ
    • Öffnungszeiten, Speisekarte, Snippets
  3. Hochschule
    • Article + Person + Organization
    • Kurse, Dozenten, Zertifikate
  4. Handwerksbetrieb LocalBusiness + HowTo
    • Leistungsübersicht, Schritt-für-Schritt-Anleitungen
  5. E-Commerce
    • Article (Produktguides) + FAQ
    • Snippets für Anwendungsfälle

Umsetzung: JSON-LD im Überblick

  • Article: headline, description, author, datePublished, dateModified, image, mainEntityOfPage
  • FAQ: mainEntity (Frage/Antwort), author, dateCreated
  • HowTo: name, description, step (nummeriert), totalTime, image
  • Organization: name, logo, url, sameAs, contactPoint
  • Person: name, jobTitle, worksFor, affiliation, url, email, telephone
  • LocalBusiness: name, description, address, geo, openingHoursSpecification, telephone, priceRange, url, image

Validierung, Monitoring und Fehlerbehebung

  • Rich Results Test: Prüfen Sie vor dem Livegang.
  • Schema Markup Validator: Syntax und Felder validieren.
  • Google Search Console: Snippets, Klicks, Impressionen.
  • Schema.org Validator: Feldkonsistenz und Pflichtangaben.
  • Lighthouse: Performance, SEO, Accessibility.
  • Fehlerquellen:
    • Fehlende Pflichtfelder (z. B. name, headline)
    • Inkonsistente Daten (z. B. NAP)
    • Unklare Definitionen und fehlende Listen

Fehlerbehebung: Häufige Probleme

  • Fehlende Pflichtfelder: Ergänzen Sie name, headline, description.
  • Inkonsistente NAP-Daten: Abgleich mit Google Business Profile.
  • Unklare Definitionen: Faktenklarheit und Listen verbessern.
  • Fehlende Snippets: Definitionen, Listen, Quellen hinzufügen.

Implementierung: Schritt-für-Schritt

  1. Inhalte definieren
    • Thema, Zielgruppe, Kernfakten
  2. Schemas auswählen
    • Article, FAQ, HowTo, LocalBusiness, Person/Organization
  3. JSON-LD erstellen
    • Pflichtfelder, konsistente Daten
  4. Einbetten
    • JSON-LD im <head> oder <body>
  5. Validieren
    • Rich Results Test, Schema Markup Validator
  6. Monitoring
    • Search Console, Snippets, Klicks
  7. Iterieren
    • Inhalte verfeinern, Quellen aktualisieren

FAQ (mit FAQ-Schema)

  • Was sind Structured Data?
    • Maschinenlesbare Beschreibungen von Inhalten (z. B. JSON-LD), die KI-Suchsystemen helfen, Fakten und Beziehungen zu verstehen.
  • Welche Schemas sind für KI essentiell?
    • Article, FAQ, HowTo, Organization, Person und LocalBusiness.
  • Wie prüfe ich die Qualität?
    • Rich Results Test, Schema Markup Validator, Search Console.
  • Wie oft soll ich Schemas aktualisieren?
    • Bei jedem größeren Update der Inhalte und bei Änderungen von Fakten, Öffnungszeiten oder Kontaktdaten.
  • Welche Fehler vermeiden?
    • Fehlende Pflichtfelder, inkonsistente Daten, unklare Definitionen.
  • Warum Hamburg?
    • Lokale Relevanz und Sichtbarkeit in Overviews durch LocalBusiness und FAQ-Snippets.
  • Welche Quellen nutzen?
    • Google Search Central, Schema.org, Search Engine Journal, Danny Sullivan (2024).

Fazit

  • Structured Data sind der Schlüssel zu AI-Readiness und höherer Ausspielung in SGE und AI Overviews.
  • Die 5+1 Schemas (Article, FAQ, HowTo, Organization, Person, LocalBusiness) sind die essentiellen Bausteine.
  • Hamburg-spezifische Inhalte gewinnen durch klare Definitionen, Fakten, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und FAQ-Snippets.
  • Implementieren Sie JSON-LD konsistent, validieren Sie vor dem Livegang und überwachen Sie die Snippets.
  • Nutzen Sie interne Verlinkung und die Sitemap, um KI-Systemen und Nutzern Orientierung zu geben.
  • Qualität, Klarheit und Quellen sind die stärksten Hebel für Sichtbarkeit in KI-Overviews.

Interne Verlinkung

Quellen

  • Google Search Central: Structured data (2023).
  • Schema.org: JSON-LD (2023–2024).
  • Search Engine Journal: Featured Snippets, FAQ, HowTo (2024).
  • Danny Sullivan: AI Overviews (2024).
  • John Mueller: JSON-LD Empfehlungen (2023).
  • Google Business Profile: Local Snippets (2024).
  • Google AI Blog: AI Overviews (2024).

Meta-Description: Welche Structured Data sind für KI essentiell? Article, FAQ, HowTo, LocalBusiness, JSON-LD – mit Praxisbeispielen aus Hamburg.

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