Schema-Markup

Schema Markup, auch strukturierte Daten genannt, ist eine standardisierte Auszeichnung im Quellcode einer Website, die Suchmaschinen maschinenlesbar mitteilt, was die einzelnen Inhalte bedeuten. Wo ein Mensch auf einer Seite intuitiv erkennt, dass eine Zahl ein Preis und ein Name ein Autor ist, brauchen Maschinen einen expliziten Hinweis. Genau den liefert Schema Markup, indem es den sichtbaren Inhalt mit Bedeutungs-Etiketten versieht. Das zugrunde liegende Vokabular heißt Schema.org und wurde 2011 gemeinsam von Google, Bing, Yahoo und Yandex entwickelt. Schema Markup verändert nicht das Aussehen der Seite für den Besucher, sondern fügt eine unsichtbare Bedeutungsebene hinzu, die nur Maschinen lesen.

Schema Markup und Rich Snippets hängen zusammen, sind aber nicht dasselbe. Schema Markup ist die Ursache: der Code im Quellcode der Seite, der mit dem Schema.org-Vokabular beschreibt, was die Inhalte bedeuten. Rich Snippets, von Google offiziell Rich Results genannt, sind eine mögliche Wirkung: die erweiterten Suchergebnisse mit Sternen, Preisen oder Bildern, die Google aus diesem Markup erzeugen kann. Man kann es sich so vorstellen: Schema Markup ist der Bauplan, Rich Snippets sind das fertige Ergebnis in der Suche. Wichtig ist, dass nicht jedes Markup automatisch zu einem Rich Snippet führt. Google entscheidet, ob und wann es eines anzeigt, und manche Typen erzeugen heute gar keine sichtbaren Snippets mehr. Schema Markup hat zudem einen breiteren Zweck als nur Rich Snippets, nämlich das allgemeine Verständnis der Inhalte durch Maschinen.

Nein, Schema Markup ist kein direkter Ranking-Faktor. Es lässt eine Seite nicht allein durch seine Anwesenheit höher ranken, und Google hat das mehrfach bestätigt. Der Nutzen liegt an anderer Stelle: Schema Markup hilft Suchmaschinen, die Inhalte einer Seite eindeutig zu verstehen, und kann über Rich Results die Sichtbarkeit und damit die Klickrate erhöhen. Eine höhere Klickrate und besser verstandene Inhalte können sich indirekt positiv auswirken, aber das ist etwas anderes als ein direkter Ranking-Effekt. Behauptungen wie, Seiten mit Schema ränken im Schnitt vier Positionen höher, oder Schema bringe pauschal 30 Prozent mehr Klicks, sind keine belegten Konstanten und sollten kritisch betrachtet werden. Schema Markup ist also wertvoll, aber nicht als magischer Ranking-Hebel, sondern als Werkzeug für Verständlichkeit und Sichtbarkeit.

Für neue Projekte ist JSON-LD das empfohlene Format, und auch Google bevorzugt es ausdrücklich. Der Hauptvorteil ist, dass JSON-LD die Auszeichnung als zusammenhängenden Script-Block in die Seite einfügt und damit sauber vom sichtbaren HTML trennt. Das macht das Markup übersichtlich, leicht zu erstellen und einfach zu pflegen, auch wenn sich der Seitenaufbau ändert. Die beiden älteren Formate Microdata und RDFa verteilen die Auszeichnung dagegen direkt über die einzelnen HTML-Tags der Seite, etwa mit Attributen wie itemscope und itemprop. Das ist unübersichtlicher und fehleranfälliger. Aus diesen Gründen setzen die meisten modernen Websites und auch die gängigen SEO-Plugins auf JSON-LD.

Schema Markup folgt einem klaren Prinzip aus Typen und Eigenschaften. Ein Typ, im Code als type angegeben, legt fest, um welche Art von Ding es sich handelt, zum Beispiel ein Produkt, eine Person, eine Organisation oder ein Artikel. Zu jedem Typ gehören passende Eigenschaften, die sogenannten Properties, die das Ding genauer beschreiben. Ein Produkt hat etwa die Eigenschaften Name, Preis und Bewertung, eine Person den Namen und den Beruf. Der context verweist auf das Vokabular von Schema.org, damit die Suchmaschine weiß, nach welchem Standard die Auszeichnung zu lesen ist. Typen lassen sich auch verschachteln, etwa ein Produkt mit einer eingebetteten Bewertung, die selbst wieder ein Typ mit eigenen Eigenschaften ist. So entsteht aus einfachen Bausteinen eine präzise, maschinenlesbare Beschreibung des Seiteninhalts.

Schema.org ist das gemeinsame Vokabular, auf dem Schema Markup beruht. Es wurde 2011 von den vier großen Suchmaschinenbetreibern Google, Bing, Yahoo und Yandex gemeinsam ins Leben gerufen. Ziel war es, einen einheitlichen Standard zu schaffen, mit dem Websites die Bedeutung ihrer Inhalte so auszeichnen können, dass alle großen Suchmaschinen sie auf die gleiche Weise verstehen. Vorher gab es verschiedene, untereinander inkompatible Ansätze. Auf der Website schema.org wird das Vokabular dokumentiert: Dort sind die verfügbaren Typen und ihre Eigenschaften aufgelistet, von Article über Product bis LocalBusiness. Das Vokabular wird laufend weiterentwickelt. Weil es von den Suchmaschinen gemeinsam getragen wird, ist Schema.org der De-facto-Standard für strukturierte Daten im Web.

Schema.org definiert sehr viele Typen, aber für die meisten Websites sind einige besonders relevant. Article eignet sich für Blogbeiträge und redaktionelle Inhalte mit Autor und Datum. Product ist für Online-Shops gedacht und beschreibt Produkte mit Preis und Verfügbarkeit. LocalBusiness ist wichtig für lokale Unternehmen und enthält Adresse und Öffnungszeiten. Organization beschreibt das Unternehmen selbst, Person einzelne Autoren oder Personen. Review und AggregateRating dienen Bewertungen, Recipe Rezepten, Event Veranstaltungen, VideoObject Videos und BreadcrumbList dem Navigationspfad. Welcher Typ sinnvoll ist, hängt vom Inhalt der jeweiligen Seite ab. Eine Produktseite nutzt Product, ein Blogartikel Article, eine Kontaktseite LocalBusiness. Entscheidend ist, dass der gewählte Typ wirklich zum Inhalt passt und nicht nur gewählt wird, um bestimmte Darstellungen zu erzwingen.

Nein, diese beiden Typen erzeugen keine sichtbaren Rich Snippets mehr. Google hat die How-To-Rich-Results im Jahr 2023 vollständig abgeschafft. Die FAQ-Rich-Results wurden ab 2023 zunächst stark eingeschränkt und nur noch für wenige autoritative Regierungs- und Gesundheitsseiten angezeigt, bevor Google sie 2026 ganz eingestellt hat. Wichtig ist aber: Die zugehörigen Schema-Typen FAQPage und HowTo bleiben gültige Schema.org-Typen. Vorhandenes Markup muss nicht entfernt werden, weil ungenutzte strukturierte Daten laut Google keine Probleme verursachen. Es führt nur nicht mehr zu sichtbaren Snippets in der Suche. Wer dagegen weiterhin Rich Results erzielen möchte, sollte auf die unterstützten Typen setzen, etwa Product, Review, Recipe, Event, VideoObject, Article, LocalBusiness oder BreadcrumbList.

Zum Prüfen von Schema Markup gibt es mehrere Werkzeuge. Der Rich Results Test von Google zeigt an, welche Rich Results für eine Seite möglich sind, und meldet Fehler und Warnungen im Markup. Er hat das frühere Structured Data Testing Tool abgelöst. Zusätzlich gibt es den Schema-Markup-Validator von Schema.org, der das Markup unabhängig vom Rich-Result-Aspekt auf seine Syntax und Gültigkeit prüft. Nach der Veröffentlichung liefert die Google Search Console fortlaufend Informationen: Dort sieht man, ob Google das Markup erkennt, auf wie vielen Seiten gültiges Markup vorliegt und wo Fehler oder Warnungen auftreten. Es empfiehlt sich, das Markup regelmäßig zu prüfen, da Google seine Anforderungen gelegentlich anpasst und sich auch die unterstützten Typen ändern können.

Nein, für die KI-Funktionen der Google-Suche wie die AI Overviews ist nach Googles eigener Aussage kein spezielles Schema nötig. Es gibt also keinen eigenen Markup-Typ, den man hinzufügen müsste, um in den KI-generierten Antworten zu erscheinen. Strukturierte Daten können das maschinelle Verständnis der Inhalte aber grundsätzlich unterstützen, weil sie eindeutig beschreiben, worum es auf einer Seite geht. Die entscheidende Voraussetzung bleibt dieselbe wie bei jedem Schema Markup: Die Auszeichnung muss den sichtbaren Seiteninhalt korrekt widerspiegeln. Wer also ohnehin sauberes, passendes Schema Markup für seine Inhalte pflegt, tut damit auch etwas für die maschinelle Verständlichkeit. Man sollte aber nicht erwarten, dass ein bestimmtes Markup eine Präsenz in KI-Antworten garantiert.