Strukturierte Daten & Schema.org für Generative Engine Optimization
Wie helfen strukturierte Daten KI-Systemen dabei, Ihre Inhalte besser zu verstehen und zu verwenden?- Warum strukturierte Daten für GEO wichtig sind
- Empfohlene Schema-Typen
- Beispiel: JSON-LD für FAQPage
Warum strukturierte Daten für GEO wichtig sind
- AI-Systeme mit Webzugriff (RAG-Systeme – Retrieval-Augmented Generation) können maschinenlesbare Schema.org-Daten direkt verarbeiten.
- FAQ-Schema macht Q&A-Inhalte für LLMs sofort als solche erkennbar und erhöht die Wahrscheinlichkeit direkter Zitierung.
- Article-Schema mit Autor, Datum und Kategorie stärkt das Vertrauen in Ihren Inhalt und signalisiert Aktualität.
Empfohlene Schema-Typen für GEO
- FAQPage – Für Seiten mit häufig gestellten Fragen. Direkt von KI-Systemen auswertbar, da Fragen und Antworten strukturiert vorliegen.
- Article / BlogPosting – Mit den Feldern
author,datePublished,dateModifiedundheadline. Signalisiert Aktualität und Autorenschaft. - Person – Für Autorenprofile mit Verlinkung zu sozialen Netzwerken und fachlichen Referenzen.
- Organization – Für die Organisation oder das Unternehmen hinter der Website. Wichtig für Vertrauenssignale.
- HowTo – Für Schritt-für-Schritt-Anleitungen. KI-Systeme können diese als strukturierte Abläufe direkt ausgeben.
- BreadcrumbList – Hilft AI-Systemen, die Seitenarchitektur und den Kontext eines Inhalts zu verstehen.
Beispiel: JSON-LD für FAQPage
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Was ist Generative Engine Optimization?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "GEO ist die Optimierung von Webinhalten mit dem Ziel,
von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Perplexity oder
Google Gemini bevorzugt zitiert zu werden."
}
}
]
}
</script>
Weitere Informationen zu strukturierten Daten finden Sie auf der Seite Schema Markup.