Was ist Markup für strukturierte Daten und warum braucht Ihre Website es?

• Juni 24 2026
• von Ilona K.

Suchmaschinen und KI-Systeme können Websites lesen, brauchen aber weiterhin Hilfe dabei, zu verstehen, was jede einzelne Seite enthält. Genau hier kommt Markup für strukturierte Daten ins Spiel.

Sehen wir uns an, was strukturierte Daten sind, wie Daten-Markup funktioniert und warum Schema-Markup für Unternehmenswebsites wichtig ist. Außerdem behandeln wir gängige Markup-Arten, den Unterschied zwischen JSON und Markdown sowie einen einfachen Schritt-für-Schritt-Prozess, um strukturierte Daten auf einer Website einzurichten.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Informationen, die einer Webseite in einem standardisierten Format hinzugefügt werden, damit Maschinen den Inhalt besser verstehen können. Einfach gesagt: Sie kennzeichnen die wichtigen Bestandteile einer Seite.

Ein Mensch kann sich zum Beispiel eine Produktseite ansehen und den Produktnamen, den Preis, Bewertungen, die Verfügbarkeit und Lieferdetails erkennen. Ein Suchmaschinen-Crawler  oder KI-Bot benötigt neben diesen Angaben ein Markup, das sie klarer und maschinenlesbar darstellt, um zu zeigen, dass es sich tatsächlich um Preis, Name oder Lieferinformationen handelt. 

Markup für strukturierte Daten kann Systemen mitteilen:

• Auf dieser Seite geht es um ein Produkt.
• Diese Zahl ist der Preis.
• Dieser Textabschnitt ist eine Kundenbewertung.
• Dieses Datum ist ein Veranstaltungszeitpunkt oder das Veröffentlichungsdatum eines Artikels.
• Dieser Abschnitt ist ein FAQ-Bereich.

Google beschreibt strukturierte Daten als standardisiertes Format, mit dem Informationen über eine Seite bereitgestellt und deren Inhalte klassifiziert werden. Das Unternehmen zeigt auch Beispiele , in denen strukturierte Daten Websites geholfen haben, die Performance von Rich Results zu verbessern. Rotten Tomatoes verzeichnete auf Seiten, die mit strukturierten Daten erweitert wurden, eine um 25 % höhere Klickrate, während Food Network nach der Umstellung vieler Seiten zur Unterstützung von Suchfunktionen einen Anstieg der Besuche um 35 % feststellte.

Das bedeutet nicht, dass jede Website dasselbe Ergebnis erzielt. Strukturierte Daten garantieren keinen Traffic. Sie machen es Suchmaschinen jedoch leichter, eine Website zu interpretieren.

Strukturierte Daten, Schema-Markup und Daten-Markup einfach erklärt

Diese Begriffe tauchen häufig gemeinsam auf, daher ist eine klare Abgrenzung hilfreich.

Strukturierte Daten sind organisierte Informationen, die einer Seite hinzugefügt werden.

Daten-Markup ist der Code, mit dem diese Informationen gekennzeichnet werden.

Schema-Markup ist eine bestimmte Art von Markup für strukturierte Daten, die auf dem Vokabular der offiziellen Schema.org-Website basiert.

Man kann es sich wie beschriftete Kisten in einem Lagerraum vorstellen. Ohne Etiketten kann eine Person möglicherweise trotzdem herausfinden, was darin ist. Mit Etiketten geht alles schneller und wird klarer. Strukturierte Daten geben Suchmaschinen und KI-Plattformen genau solche Etiketten.

Für die Website eines lokalen Unternehmens wie freshflowers.it.com könnte Schema-Markup Folgendes kennzeichnen:

• Den Unternehmensnamen
• Den Standort
• Die Öffnungszeiten
• Produktkategorien
• Kundenbewertungen
• Liefergebiete
• Häufig gestellte Fragen

Das kann Suchmaschinen helfen zu verstehen, dass die Website zu einem Blumengeschäft gehört, bestimmte Standorte bedient, bestimmte Produkte verkauft und Kundenfragen beantwortet.

Warum strukturierte Daten für SEO und LLMs wichtig sind

Strukturierte Daten sind seit Langem Teil der technischen Suchmaschinenoptimierung. Sie können dazu beitragen, dass Websites in Rich Results erscheinen, etwa mit Produktdetails, Bewertungen, FAQs, Veranstaltungen und Rezeptinformationen.

Auch für die Auffindbarkeit in KI-Systemen spielen sie eine immer größere Rolle. Große Sprachmodelle und KI-Suchsysteme müssen Fakten schnell aus Websites extrahieren und stützen sich dabei auf den Abruf durch KI-Bots. Klare strukturierte Daten können diese Aufgabe deutlich übersichtlicher machen. Das hängt eng mit generative Engine Optimization zusammen, bei der Unternehmen ihre Inhalte für KI-Plattformen leichter verständlich, zusammenfassbar und zitierfähig machen wollen.

Dasselbe Prinzip gilt für die Optimierung für agentischen Handel. Wenn KI-Agenten Produkte vergleichen, Verfügbarkeiten prüfen oder Dienstleistungen für Nutzer vorauswählen, können saubere strukturierte Daten ihnen helfen zu verstehen, was ein Unternehmen anbietet. KI-Agenten stützen sich auf Schema-Markup , um Entitäten, Beziehungen, Relevanz und Vertrauenssignale zu interpretieren: Je klarer die Daten sind, desto leichter können Maschinen das Unternehmen verstehen.

Gängige Arten von Markup für strukturierte Daten

Verschiedene Websites benötigen unterschiedliche Markup-Arten. Ein lokaler Dienstleister, ein Online-Shop, ein Blog und eine Veranstaltungswebsite verwenden nicht immer dasselbe Schema.

Markup für Organisationen und lokale Unternehmen

Das Organization-Schema kann den Namen, das Logo, die Website, soziale Profile und Kontaktdaten eines Unternehmens beschreiben. Das LocalBusiness-Schema ergänzt standortbezogene Angaben wie Adresse, Öffnungszeiten, Telefonnummer und Einzugsgebiet.

Ein Unternehmen mit einer Domain wie petcare.it.com könnte LocalBusiness-Markup nutzen, um klarzustellen, wo es tätig ist, welche Dienstleistungen es anbietet und wie Kunden das Team kontaktieren können.

Produkt-Markup

Das Product-Schema ist für E-Commerce-Websites nützlich. Es kann Produktnamen, Bilder, Preise, Verfügbarkeit, Bewertungen und Rezensionen beschreiben.

Ein Online-Shop unter runninggear.it.com könnte Product-Markup zum Beispiel für Schuhe, Trinkflaschen oder Fitnesszubehör verwenden. Diese Daten können Suchmaschinen helfen, Produktdetails zu verstehen, ohne sich nur auf das sichtbare Seitendesign zu verlassen.

FAQ-Markup

Das FAQ-Schema kennzeichnet Fragen und Antworten auf einer Seite. Es funktioniert am besten, wenn die Seite echte, sichtbare FAQs enthält, die häufige Kundenfragen beantworten.

Für ein Softwareunternehmen unter invoices.it.com könnte FAQ-Markup Antworten zu Preisen, kostenlosen Testphasen, Einrichtung und Integrationen kennzeichnen.

Artikel- und Blog-Markup

Das Article-Schema kann dabei helfen, Überschrift, Autor, Veröffentlichungsdatum, Bild und Herausgeber zu identifizieren. Das ist nützlich für Unternehmen, die Leitfäden, Nachrichten und Expertenbeiträge veröffentlichen.

Es unterstützt außerdem eine bessere inhaltliche Klarheit, besonders in Verbindung mit einer starken internen Verlinkung, klarer Autorenschaft und regelmäßig aktualisierten Seiten.

JSON-LD, Microdata, RDFa und Markdown: Was ist der Unterschied?

Strukturierte Daten können in mehreren Formaten hinzugefügt werden. 

JSON-LD

JSON-LD ist das Format, das Google in der Regel empfiehlt, wenn die Einrichtung der Website es zulässt. Es befindet sich innerhalb eines Script-Tags und trennt strukturierte Daten vom sichtbaren Seiteninhalt.

Für viele Geschäftsinhaber ist JSON-LD die sauberste Option, weil es einfacher zu verwalten und zu aktualisieren ist und das Seitendesign seltener beeinträchtigt.

Microdata

Microdata fügt Kennzeichnungen direkt in das HTML der Seite ein. Das kann gut funktionieren, wird aber mit wachsender Website oft schwerer zu verwalten.

RDFa

RDFa ist ein weiteres Markup-Format, das strukturierte Daten über HTML-Attribute hinzufügt. Es ist leistungsfähig, aber häufig technischer, als es die meisten Websites kleiner Unternehmen benötigen.

Markdown

Markdown ist etwas anderes. Es ist eine schlanke Auszeichnungssprache, mit der lesbarer Text, Überschriften, Links und Listen erstellt werden. Sie ist nützlich zum Schreiben von Inhalten, aber nicht dasselbe wie Schema-Markup.

Ein Blogentwurf kann in Markdown geschrieben werden. Markup für strukturierte Daten, häufig in JSON-LD, sagt Maschinen, was diese Inhalte bedeuten.

Schritt für Schritt: So wird Markup für strukturierte Daten eingerichtet

Die Einrichtung strukturierter Daten folgt oft einem einfachen Prozess. Die genauen Schritte hängen von der Website-Plattform, dem Content-Management-System und der verfügbaren Unterstützung durch Entwickler ab.

Schritt 1: Die wichtigsten Seiten auswählen

Viele Websites beginnen mit Seiten, die einen klaren geschäftlichen Wert haben. Dazu können die Startseite, Produktseiten, Leistungsseiten, Standortseiten, Blogartikel und FAQs gehören.

Eine kleine E-Commerce-Website wie skincarestore.it.com könnte sich zunächst auf Produktseiten und FAQ-Seiten konzentrieren. Ein lokaler Klempner könnte mit der Startseite, den Leistungsseiten und der Standortseite beginnen. 

Bei größeren Websites kann eine Variante dieses Ansatzes darin bestehen, alle Seiten in Typen einzuteilen und jedem Seitentyp ein Schema zuzuordnen – zum Beispiel Produktseiten oder Blogartikeln.

Schritt 2: Jede Seite dem passenden Schema-Typ zuordnen

Jede Seite benötigt einen Schema-Typ, der zu ihrem Zweck passt. Produktseiten können das Product-Schema verwenden. Blogbeiträge können das Article-Schema nutzen. Ein Ladengeschäft kann das LocalBusiness-Schema verwenden.

Die offizielle Schema.org-Website kann dabei helfen, verfügbare Typen und Eigenschaften zu ermitteln. Auch die Dokumentation von Google zu strukturierten Daten kann zeigen, welche Typen für Google-Suchfunktionen infrage kommen.

Schritt 3: Die Seitendetails sammeln

Das Markup sollte mit den sichtbaren Inhalten auf der Seite übereinstimmen. Wenn die Seite einen Preis, eine Bewertung, einen Autor oder Öffnungszeiten zeigt, können die strukturierten Daten genau diese Informationen kennzeichnen.

Hier kommt es auf Genauigkeit an. Wenn das Markup angibt, dass ein Produkt auf Lager ist, die Seite aber zeigt, dass es ausverkauft ist, können Maschinen widersprüchliche Signale lesen.

Schritt 4: Das Markup erstellen

Einige Website-Plattformen und SEO-Plugins erstellen Schema-Markup automatisch. Andere Websites können einen Generator oder den Structured Data Markup Helper nutzen, um grundlegendes Markup zu erstellen.

Für eine stärker manuelle Einrichtung kann ein Unternehmen oder Entwickler JSON-LD von Hand schreiben.

Auch ein KI-Prompt kann helfen, eine erste Version zu entwerfen:

Beispiel-Prompt:
„Erstelle ein JSON-LD-Product-Schema für eine Produktseite auf meiner Website. Das Produkt ist [product name], die Marke ist [brand], der Preis ist [price], die Verfügbarkeit ist [in stock/out of stock], und die URL der Produktseite ist [URL]. Verwende das Schema.org-Vokabular und nimm nur Informationen auf, die auf der Seite sichtbar sind.“

Die Ausgabe sollte vor der Veröffentlichung dennoch geprüft werden. KI kann den Einstieg von der leeren Seite beschleunigen, kann aber auch Felder erfinden, wenn der Prompt zu vage ist. Kleine Roboterbegeisterung braucht leider immer noch erwachsene Aufsicht.

Schritt 5: Das Markup zur Website hinzufügen

JSON-LD wird üblicherweise dem HTML der Seite hinzugefügt, oft im Head-Bereich oder über ein CMS-Plugin, einen Tag-Manager oder eine Theme-Vorlage.

Bei größeren Websites können Vorlagen dieselbe Schema-Struktur auf viele ähnliche Seiten anwenden. Beispielsweise kann jede Produktseite Name, Preis, Bild, Verfügbarkeit und Bewertungsdaten aus der Produktdatenbank ziehen.

Schritt 6: Testen und validieren

Tests helfen dabei, fehlende Felder, Formatierungsfehler und Warnungen zu erkennen. Der Rich Results Test von Google und der Schema Markup Validator können zeigen, ob die strukturierten Daten lesbar sind.

Eine technische SEO-Prüfung kann außerdem Probleme mit strukturierten Daten in großem Umfang aufdecken. Das ist besonders nützlich für E-Commerce-Websites mit Hunderten oder Tausenden von URLs.

Schritt 7: Das Markup aktuell halten

Strukturierte Daten sind keine Aufgabe, die man einmal erledigt und dann vergisst. Preise, Lagerbestände, Geschäftszeiten, Bewertungen, Autorennamen und Veranstaltungstermine können sich ändern.

Eine XML-Sitemap kann die Auffindbarkeit ebenfalls unterstützen, indem sie Suchmaschinen hilft, wichtige URLs zu finden. Wenn dieses Thema neu für Sie ist, erklärt dieser Leitfaden zu Sitemaps , wie sie funktionieren und wie sie die Sichtbarkeit einer Website unterstützen.

Praktische Tipps für besseres Markup für strukturierte Daten

Strukturierte Daten funktionieren am besten, wenn sie den tatsächlichen Seiteninhalt widerspiegeln. Das Markup sollte keine versteckten Behauptungen, gefälschten Bewertungen, nicht verfügbaren Produkte oder Informationen enthalten, die Nutzer nicht sehen können.

Für Websites kleiner Unternehmen kann ein sauberer Einstieg Folgendes umfassen:

• Organization-Schema auf der Startseite
• LocalBusiness-Schema für physische Standorte
• Product-Schema für E-Commerce-Seiten
• Article-Schema für Blogbeiträge
• FAQ-Schema für echte Frage-Antwort-Bereiche
• Breadcrumb-Schema zur Verdeutlichung der Seitenstruktur

Auch einheitliche Namen sind hilfreich. Wenn ein Unternehmen auf seiner Website, in sozialen Profilen, Verzeichnissen und im Schema-Markup „Bright Legal IT“ verwendet, erhalten Maschinen ein klareres Entitätssignal, als wenn der Name in fünf verschiedenen Varianten erscheint.

Auch ein Domainname kann diese Klarheit unterstützen. Ein Name wie brightlegal.it.com oder denverdentist.it.com gibt sowohl Nutzern als auch Maschinen einen schnellen Hinweis auf das Unternehmen oder die Kategorie. Die Domain ersetzt weder gute Inhalte noch technische Suchmaschinenoptimierung, kann aber Teil einer klareren digitalen Identität sein.

Markup für strukturierte Daten hilft Suchmaschinen und KI-Systemen, die Bedeutung von Website-Inhalten zu verstehen. Es kennzeichnet wichtige Details wie Produkte, Preise, Bewertungen, Standorte, Autoren und FAQs in einem Format, das Maschinen lesen können.

Für kleine und mittlere Unternehmen kann Schema-Markup die Sichtbarkeit in der Suche, die Eignung für Rich Results und eine klarere Interpretation durch KI unterstützen. Der Einrichtungsprozess bleibt überschaubar, wenn er mit den wichtigsten Seiten beginnt, die passenden Schema-Typen nutzt und regelmäßige Tests einschließt.

FAQs

Was ist Markup für strukturierte Daten?

Markup für strukturierte Daten ist Code, der einer Webseite hinzugefügt wird, um zu erklären, was der Inhalt bedeutet. Es kann Details wie Produkte, Preise, Bewertungen, Geschäftszeiten, Veranstaltungen und FAQs in einem maschinenlesbaren Format kennzeichnen.

Sind strukturierte Daten eine Auszeichnungssprache?

Strukturierte Daten sind keine einzelne Auszeichnungssprache. Es handelt sich um organisierte Informationen, die in verschiedenen Formaten geschrieben werden können, darunter JSON-LD, Microdata und RDFa. Schema-Markup ist eine gängige Methode, um strukturierte Daten mithilfe des Schema.org-Vokabulars zu erstellen.

Was sind strukturierte Daten? Ein Beispiel

Strukturierte Daten sind gekennzeichnete Informationen, die Maschinen helfen, eine Seite zu verstehen. Eine Produktseite auf shoes.it.com könnte zum Beispiel das Product-Schema verwenden, um Produktname, Bild, Preis, Verfügbarkeit, Bewertung und Marke zu kennzeichnen.

Was ist der Unterschied zwischen strukturierten Daten und Schema-Markup?

Strukturierte Daten sind organisierte Informationen, die einer Seite hinzugefügt werden. Schema-Markup ist eine Methode, diese strukturierten Daten mithilfe des gemeinsamen Vokabulars von Schema.org zu erstellen. In alltäglichen SEO-Gesprächen werden die beiden Begriffe oft gemeinsam verwendet.

Wie erstellt man Markup für strukturierte Daten?

Ein gängiger Prozess besteht darin, die wichtigsten Seiten auszuwählen, den passenden Schema-Typ festzulegen, sichtbare Seitendetails zu sammeln, JSON-LD-Markup zu erstellen, es der Seite hinzuzufügen und mit Validierungswerkzeugen zu testen. Viele CMS-Plattformen und SEO-Plugins können Teile der Einrichtung außerdem automatisieren.

Ist Markup für strukturierte Daten gut für SEO?

Markup für strukturierte Daten kann SEO unterstützen, indem es Suchmaschinen hilft, eine Seite zu verstehen, und bestimmte Seiten für Rich Results qualifizieren kann. Es ist keine Garantie für ein besseres Ranking, kann aber Klarheit, Darstellung und maschinelle Lesbarkeit verbessern.

Ist Markdown besser als JSON?

Markdown und JSON erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Markdown ist nützlich, um lesbare Inhalte wie Überschriften, Listen und Links zu formatieren. JSON, insbesondere JSON-LD, eignet sich besser für strukturierte Daten, weil es Informationen in einem Format organisiert, das Maschinen auswerten können.

Was ist der Unterschied zwischen JSON und Schema?

JSON ist ein Datenformat, das zum Speichern und Austauschen von Informationen verwendet wird. Schema ist ein Vokabular oder eine Struktur, die definiert, was die Informationen bedeuten. JSON-LD kann Schema.org verwenden.

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Dieser Artikel wurde von einer künstlichen Intelligenz übersetzt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Siehe das Original auf Englisch.

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