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Strukturierte Daten: was Google liest, was AI Overviews zitiert

Schema-Markup ist 2026 nicht mehr optional. Rich Results, AI Overviews und E-E-A-T-Signale haengen direkt davon ab. Hier ist die Pflicht-Liste fuer B2B-Marketing-Sites.

Schema-Audit anfragen Pflicht-Schemas ansehen

Pflicht-Schemas fuer B2B-Marketing-Sites

Diese 8 Typen sollten ueberall sitzen wo sie passen

Organization

Im Layout, einmal global. Name, URL, Logo, Adresse, Social-Profile als sameAs. Basis-Identitaet fuer Google. @id-Anchor verwenden, damit andere Schemas darauf verweisen koennen.

WebSite

Im Layout. URL, Name, inLanguage. Mit potentialAction Suche kannst du Sitelinks- Search-Box-Eligibility signalisieren.

BreadcrumbList

Auf jeder Page mit Tiefe ab 2. Zeigt in SERPs als Pfad ueber dem Title, hilft Google die IA zu verstehen. CTR-Lift im Schnitt 5 bis 12 Prozent gegen Pages ohne Breadcrumb.

Article / BlogPosting

Auf Insights, Blog-Posts, Long-Form-Content. headline, author (Person mit url), datePublished, dateModified, image. Eligibility fuer Top-Stories und News-Box.

Service / ProfessionalService

Auf Service-Pages und Branchen-Landing-Pages. provider, areaServed, serviceType, audience. Wichtig fuer lokale und service-bezogene Suchen.

FAQPage

Auf Pages mit echten FAQs. mainEntity Array von Question und Answer. Google zeigt FAQ-Akkordeon nur noch sehr selektiv (Maerz 2024 reduziert), aber AI Overviews zitieren FAQs explizit.

LocalBusiness

Wenn lokale Praesenz mit Adresse, Telefon und Oeffnungszeiten. Pflicht fuer Local-Pack-Eligibility. address (PostalAddress), geo (GeoCoordinates), openingHoursSpecification.

Person (Author-Markup)

Auf Author-Profilen und Article.author. Wichtig fuer E-E-A-T (Expertise, Experience). knowsAbout, sameAs (LinkedIn, Twitter), jobTitle, worksFor.

So sieht ein gutes Schema-Set aus

Beispiel: Service-Page mit drei kombinierten Schemas 

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "Organization",
      "@id": "https://example.de/#org",
      "name": "Beispiel GmbH",
      "url": "https://example.de"
    },
    {
      "@type": "Service",
      "name": "Website Relaunch fuer Mittelstand",
      "provider": { "@id": "https://example.de/#org" },
      "areaServed": "DE",
      "serviceType": "Web Design",
      "audience": {
        "@type": "BusinessAudience",
        "audienceType": "Mittelstaendische Unternehmen"
      }
    },
    {
      "@type": "BreadcrumbList",
      "itemListElement": [
        { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "https://example.de/" },
        { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Relaunch", "item": "https://example.de/relaunch/" }
      ]
    }
  ]
}
</script>

Das @graph-Pattern erlaubt mehrere Schemas in einem JSON-LD-Block, mit gegenseitigen Referenzen ueber @id-Anchor. Das ist sauberer als 3 separate script-Tags.

Häufig gestellte Fragen

Was bringt Schema-Markup wirklich? +

Schema beschreibt Inhalte fuer Suchmaschinen und LLMs in maschinenlesbarem Format. Direkter Effekt: Rich Results in der SERP (Sterne, FAQ-Akkordeon, Breadcrumb), die CTR um 5 bis 30 Prozent heben koennen. Indirekter Effekt: bessere Verstaendlichkeit fuer Google E-E-A-T-Signale und fuer KI-Antworten in AI Overviews.

JSON-LD oder Microdata? +

JSON-LD ist Standard. Es lebt im script-Tag im head, ist von Inhalt entkoppelt und kann unabhaengig von der HTML-Struktur gewartet werden. Microdata ist veraltet und kompliziert pflegbar. Wir verwenden ausschliesslich JSON-LD.

Welche Schema-Typen sind die wichtigsten? +

Organization (im Layout), WebSite (im Layout), BreadcrumbList (auf jeder Tiefe-2-Page), Article oder BlogPosting (fuer Insights), Service oder Product (fuer Angebote), FAQPage (wo passend), LocalBusiness (bei lokaler Praesenz), Person (bei Autoren-Profilen). 80 Prozent des Effekts liegen in diesen 8 Typen.

Wie validieren wir Schema? +

Wir lassen Lighthouse-CI mit Schema-Validierung laufen, plus Google Rich Results Test pre Go-Live. In Produktion checken wir Search Console Enhancement Reports weekly, die zeigen Errors, Warnings und Valid Items pro Schema-Typ.

Lass uns dein Schema-Set durchgehen

Wir scannen die existierenden Schemas, vergleichen mit dem Pflicht-Set und schicken eine konkrete Implementierungs-Liste.

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