Schema.org-Score

Der Schema.org-Score misst, wie viele der 9 wichtigsten Schema.org-Typen auf Ihrer Website implementiert sind. Schema.org ist die maschinenlesbare Schicht Ihrer Website — sie teilt KI-Systemen präzise mit, was Ihr Unternehmen ist, was Sie anbieten und wie Ihre Inhalte strukturiert sind.

So funktioniert der Score

Der Score ist einfach die Anzahl der gefundenen Schema.org-Typen auf Ihrer Website, auf einer Skala von 0 bis 9. Jeder erkannte Typ bringt 1 Punkt. Es gibt keine Teilpunkte — ein Typ ist entweder vorhanden oder nicht.

Im Gegensatz zum GEO-Readiness-Score geht es hier nicht um die Qualität der Implementierung, sondern um die Breite der Strukturdaten-Abdeckung. Eine korrekte Implementierung wird jedoch vorausgesetzt — fehlerhaftes JSON-LD wird nicht gezählt.

Warum Schema.org für GEO wichtig ist

KI-Systeme stützen sich stark auf strukturierte Daten, um Entitäten, Beziehungen und Kontext zu verstehen. Wenn ein Sprachmodell Schema.org-Markup erkennt, kann es:

• Ihre Geschäftsentität mit Sicherheit identifizieren (Organization, LocalBusiness)
• Ihr Angebot präzise verstehen (Service, Product, SoftwareApplication)
• Ihre Inhaltsstruktur für die Abfrage analysieren (FAQPage, Article, WebPage)
• Ihre Website-Hierarchie nachvollziehen (BreadcrumbList)

Ohne Schema.org muss die KI all dies aus unstrukturiertem Text ableiten — ein fehleranfälliger Prozess, der Ihre Chancen verringert, in KI-generierten Antworten korrekt repräsentiert zu werden.

Die 9 getrackten Schema.org-Typen

1. Organization

Was es der KI sagt

Der Organization-Typ definiert Ihr Unternehmen als Entität — Ihren offiziellen Namen, Logo, Kontaktinformationen, Social-Media-Profile und Gründungsdetails. Dies ist die grundlegende Identitätsschicht, die KI nutzt, um Ihr Unternehmen von anderen mit ähnlichen Namen zu unterscheiden.

Implementierungshinweise

Platzieren Sie Organization-Markup auf Ihrer Startseite. Fügen Sie so viele Eigenschaften wie möglich hinzu — je vollständiger Ihr Organization-Schema ist, desto zuverlässiger kann die KI Ihr Unternehmen identifizieren und empfehlen.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Ihr Firmenname",
  "url": "https://www.beispiel.de",
  "logo": "https://www.beispiel.de/logo.png",
  "description": "Kurze Beschreibung Ihres Unternehmens.",
  "foundingDate": "2015",
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+49-123-456789",
    "contactType": "customer service",
    "availableLanguage": ["German", "English"]
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/beispiel",
    "https://twitter.com/beispiel"
  ]
}

2. FAQPage

Was es der KI sagt

FAQPage-Markup ordnet Fragen explizit Antworten in einem maschinenlesbaren Format zu. KI-Assistenten können diese Frage-Antwort-Paare direkt extrahieren und zitieren, wenn sie auf Nutzeranfragen antworten. Dies ist einer der wirkungsvollsten Schema.org-Typen für GEO.

Implementierungshinweise

Fügen Sie FAQPage-Markup zu jeder Seite mit einem Frage-Antwort-Bereich hinzu. Jede Frage sollte natürlich formuliert sein, wie ein Nutzer sie stellen würde. Antworten sollten prägnant und eigenständig verständlich sein.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Welche Dienstleistungen bieten Sie an?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Wir bieten Webdesign, SEO-Optimierung und Content-Marketing-Dienstleistungen an, die auf kleine und mittlere Unternehmen zugeschnitten sind."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Wie lange dauert ein typisches Projekt?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Die meisten Projekte werden innerhalb von 4–8 Wochen abgeschlossen, abhängig von Umfang und Komplexität."
      }
    }
  ]
}

3. Service

Was es der KI sagt

Service-Markup definiert, was Ihr Unternehmen anbietet — die spezifischen Dienstleistungen, deren Beschreibungen und optional Preise oder Einzugsgebiete. Dies hilft der KI, Ihr Unternehmen mit Nutzeranfragen nach bestimmten Bedürfnissen abzugleichen.

Implementierungshinweise

Erstellen Sie Service-Markup für jede einzelne Dienstleistung, die Sie anbieten. Platzieren Sie es auf der entsprechenden Dienstleistungsseite. Fügen Sie serviceType, provider und areaServed hinzu, wo zutreffend.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Service",
  "name": "Website-Redesign",
  "description": "Komplettes Website-Redesign mit modernem UX, responsivem Design und SEO-Optimierung.",
  "provider": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Ihr Firmenname"
  },
  "serviceType": "Webdesign",
  "areaServed": {
    "@type": "City",
    "name": "München"
  }
}

4. WebPage

Was es der KI sagt

WebPage-Markup liefert Metadaten über die Seite selbst — Name, Beschreibung, Veröffentlichungs- und Änderungsdatum. Dies hilft der KI, die Aktualität und Relevanz von Inhalten zu bewerten.

Implementierungshinweise

Fügen Sie WebPage-Markup allen wichtigen Seiten hinzu. Die Eigenschaft dateModified ist besonders wertvoll, da KI-Systeme aktualisierte Inhalte bevorzugen.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "WebPage",
  "name": "Unsere Dienstleistungen",
  "description": "Entdecken Sie unser vollständiges Angebot an Digitalmarketing- und Webentwicklungsdiensten.",
  "datePublished": "2024-01-15",
  "dateModified": "2025-06-10",
  "isPartOf": {
    "@type": "WebSite",
    "name": "Ihr Unternehmen",
    "url": "https://www.beispiel.de"
  }
}

5. BreadcrumbList

Was es der KI sagt

BreadcrumbList definiert die Navigationshierarchie Ihrer Website. Es teilt der KI mit, wie Seiten zueinander in Beziehung stehen und wo eine bestimmte Seite innerhalb Ihrer Seitenstruktur liegt. Dies ist entscheidend dafür, dass die KI den inhaltlichen Kontext und die Seitenarchitektur versteht.

Implementierungshinweise

Implementieren Sie BreadcrumbList auf jeder Seite, die mehr als eine Ebene tief liegt. Die Liste sollte von der Startseite beginnen und jede Ebene bis zur aktuellen Seite enthalten.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 1,
      "name": "Startseite",
      "item": "https://www.beispiel.de/"
    },
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 2,
      "name": "Dienstleistungen",
      "item": "https://www.beispiel.de/dienstleistungen/"
    },
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 3,
      "name": "Webdesign",
      "item": "https://www.beispiel.de/dienstleistungen/webdesign/"
    }
  ]
}

6. LocalBusiness

Was es der KI sagt

LocalBusiness erweitert Organization um standortspezifische Details — Adresse, Öffnungszeiten, geografische Koordinaten. Dies ist essenziell für KI-Antworten auf standortbasierte Anfragen wie „bester Service in meiner Nähe" oder „Unternehmen in Stadt".

Implementierungshinweise

Verwenden Sie LocalBusiness anstelle von (oder zusätzlich zu) Organization, wenn Sie Kunden an einem physischen Standort bedienen. Fügen Sie vollständige Adressinformationen und Öffnungszeiten hinzu.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "name": "Ihr Firmenname",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Musterstraße 1",
    "addressLocality": "München",
    "postalCode": "80331",
    "addressCountry": "DE"
  },
  "geo": {
    "@type": "GeoCoordinates",
    "latitude": 48.1351,
    "longitude": 11.5820
  },
  "openingHoursSpecification": {
    "@type": "OpeningHoursSpecification",
    "dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
    "opens": "09:00",
    "closes": "18:00"
  }
}

7. Article

Was es der KI sagt

Article-Markup identifiziert Inhalte als redaktionell — Blogbeiträge, Nachrichtenartikel oder Ratgeber. Es enthält Autor, Veröffentlichungsdatum und Überschrift und hilft der KI, die Aktualität, Urheberschaft und thematische Relevanz zu bewerten.

Implementierungshinweise

Wenden Sie Article-Markup auf jeden Blogbeitrag und jede redaktionelle Seite an. Fügen Sie author, datePublished, dateModified und headline hinzu. Verwenden Sie spezifischere Untertypen wie BlogPosting oder NewsArticle, wo angemessen.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "10 Tipps für bessere Website-Performance",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Maria Müller"
  },
  "datePublished": "2025-03-15",
  "dateModified": "2025-06-01",
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Ihr Firmenname",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://www.beispiel.de/logo.png"
    }
  }
}

8. Product

Was es der KI sagt

Product-Markup definiert einzelne Produkte mit Name, Beschreibung, Preis, Verfügbarkeit und Bewertungen. KI-Einkaufsassistenten und Vergleichstools stützen sich auf diese Daten, um Produkte als Antwort auf Nutzeranfragen zu empfehlen.

Implementierungshinweise

Fügen Sie Product-Markup zu jeder Produktseite hinzu. Enthalten Sie name, description, offers (mit Preis und Verfügbarkeit) und aggregateRating, wenn Sie Bewertungen haben.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Premium-SEO-Audit-Tool",
  "description": "Umfassendes SEO-Audit-Tool mit KI-gestützten Empfehlungen.",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "49.99",
    "priceCurrency": "EUR",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.7",
    "reviewCount": "128"
  }
}

9. SoftwareApplication

Was es der KI sagt

SoftwareApplication-Markup definiert Ihr Softwareprodukt — Kategorie, Betriebssystem, Preisgestaltung und Bewertungen. KI-Assistenten empfehlen häufig Software-Tools, und dieses Markup stellt sicher, dass Ihr Produkt in diesen Empfehlungen korrekt dargestellt wird.

Implementierungshinweise

Verwenden Sie SoftwareApplication auf Ihrer Produkt- oder Preisseite. Fügen Sie applicationCategory, operatingSystem und offers hinzu.

JSON-LD-Beispiel

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Ihr SaaS-Produkt",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "operatingSystem": "Web",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "29",
    "priceCurrency": "EUR",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "89"
  }
}

Ihren Schema.org-Score verbessern

Prioritätsreihenfolge

1. Beginnen Sie mit dem Wesentlichen: Organization, FAQPage, Service — diese drei Typen haben den größten Einfluss auf GEO
2. Fügen Sie strukturelle Typen hinzu: WebPage, BreadcrumbList — diese verbessern das Verständnis der KI für Ihre Seitenarchitektur
3. Fügen Sie kontextuelle Typen hinzu: LocalBusiness, Article, Product, SoftwareApplication — je nachdem, was auf Ihr Unternehmen zutrifft

Best Practices

• Verwenden Sie immer das JSON-LD-Format (von Google empfohlen und am besten von KI unterstützt)
• Platzieren Sie Schema-Markup im <head>-Bereich Ihrer Seiten
• Validieren Sie Ihr Markup mit dem Google Rich Results Test
• Halten Sie Schema-Daten mit dem sichtbaren Seiteninhalt synchron — fügen Sie niemals Informationen ins Schema ein, die nicht auf der Seite stehen
• Verwenden Sie den spezifischsten verfügbaren Typ (z. B. BlogPosting statt Article für Blogbeiträge)

Häufige Fehler vermeiden

• Implementierung von Schema-Markup mit falschen oder veralteten Daten
• Verwendung von Schema-Typen, die nicht zum Seiteninhalt passen
• Fehlende Pflichtfelder bei den einzelnen Typen
• Mehrfache Verwendung desselben Typs auf einer einzigen Seite ohne Grund
• Verwendung von Microdata oder RDFa statt JSON-LD (zwar gültig, aber schwieriger für KI zu analysieren)