Schema-Markup für KI: Was es für KI-Antworten tut

Schema-Markup allein sorgt nicht dafür, dass du in KI-Antworten zitiert wirst. Keine große KI-Engine hat gesagt, dass sie strukturierte Daten zur Auswahl ihrer Quellen nutzt, und Google erklärt, dass AI Overviews und AI Mode kein spezielles Markup brauchen. Schema beschreibt deine Seite in einer Form, die Maschinen ohne Raten lesen: wer du bist, was das Produkt kostet, wer den Artikel wann geschrieben hat. Das hilft Suchmaschinen, die die meisten KI-Antworten speisen, und es schadet nie. Sieh es als Hygiene, nicht als Hebel.

Was strukturierte Daten für KI-Antworten tun

Die meisten KI-Antworten beginnen mit einer Websuche. ChatGPT, Gemini, Perplexity und die KI-Funktionen von Google lesen Seiten, die in einem Suchindex ranken, und schreiben auf Basis dessen, was sie gelesen haben. Strukturierte Daten berühren diesen Prozess an einigen Stellen:

Suchergebnisse. Google nutzt Schema für Rich Results (Produktpreise, Bewertungssterne, Breadcrumbs). Rich Results können einer Seite Klicks und Links bringen, das hilft beim Ranking, und das Ranking sorgt dafür, dass sie gelesen wird.
Fakten zur Entität. Organization-Markup mit Name, Logo und sameAs-Links zu deinen Profilen erleichtert es, deine Website mit deiner Marke zu verbinden.
Eindeutige Fakten. Ein Preis, ein Datum oder ein Autor im Markup passt zum sichtbaren Text und nimmt eine Chance auf Fehlinterpretation.

Was sie nicht tun

Sie garantieren kein Zitat. Eine Engine zitiert die Seite, die die Frage am besten beantwortet, egal welches Markup sie hat.
Sie ersetzen keinen sichtbaren Text. Fakten, die nur im JSON-LD und nicht auf der Seite stehen, sind ein Widerspruch, und laut Googles Richtlinien muss Markup sichtbare Inhalte beschreiben.
Sie lösen keine Zugangsprobleme. Wenn robots.txt einen KI-Crawler blockiert oder der Inhalt erst nach JavaScript erscheint, hilft Markup nicht.
FAQ- und HowTo-Rich-Results sind weitgehend verschwunden. Google hat FAQ-Rich-Results 2023 auf wenige Websites beschränkt und HowTo-Rich-Results gestrichen. FAQPage nur wegen KI hinzuzufügen, bringt wenig.

Schema-Typen, die sich lohnen

Typ	Wohin	Warum
`Organization`	Startseite	Name, Logo, URL und `sameAs`-Profile deiner Marke
`WebSite`	Startseite	Website-Name in den Google-Ergebnissen
`Article` oder `BlogPosting`	Guides und Beiträge	Autor, Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum
`Product` mit `Offer`	Produkt- und Preisseiten	Preis, Währung, Verfügbarkeit
`SoftwareApplication`	Seiten für Softwareprodukte	Kategorie, Betriebssystem, Preis
`LocalBusiness`	Standortseiten	Adresse, Öffnungszeiten, Telefon; sollte zum Google-Unternehmensprofil passen
`BreadcrumbList`	Jede Seite unterhalb der Startseite	Website-Struktur in den Ergebnissen
`Review` oder `AggregateRating`	Nur wo Bewertungen echt sind und auf der Seite stehen	Bewertungsfakten; gefälschte oder selbst verfasste Bewertungen verstoßen gegen Googles Regeln

Nutze JSON-LD in einem <script type="application/ld+json">-Block. Das ist das Format, das Google empfiehlt, und am leichtesten mit Templates synchron zu halten.

So prüfst du dein Markup

Der Rich-Results-Test von Google zeigt, für welche Rich-Result-Typen eine URL infrage kommt, und listet Fehler auf.
Der Schema Markup Validator (validator.schema.org) prüft jedes schema.org-Markup, auch Typen, die Google nicht für Rich Results nutzt.
Die Search Console meldet Fehler in strukturierten Daten für die ganze Website im Bereich Verbesserungen, sobald Google die Seiten gecrawlt hat.
Sieh dir das rohe HTML an (nicht den Browser-Inspektor) und prüfe, ob das JSON-LD in der Serverantwort steht. Manche KI-Crawler führen kein JavaScript aus, sodass per Tag-Manager eingefügtes Markup sie womöglich nie erreicht.

Das Site Audit von zaDojo liest das HTML jeder gecrawlten Seite und vermerkt, ob sie einen JSON-LD-Block hat. Es validiert das Markup nicht; für Fehler nutzt du die Tools oben.

Wo du die Zeit besser investierst

Wenn du eine Stunde für KI-Sichtbarkeit hast, ist Schema selten der beste Einsatz. In dieser Reihenfolge:

Finde heraus, welche Seiten KI-Antworten für deine Kauffragen bereits zitieren. Siehe wie du deine Marke in ChatGPT trackst.
Sorg dafür, dass deine eigenen Seiten die Frage im ersten Absatz beantworten, mit aktuellen Preisen und einer Vergleichstabelle. Der GEO-Guide hat eine Checkliste.
Komm auf die Listen und Testberichte Dritter, die diese Antworten zitieren.
Füge danach Organization-, Article- und Product-Markup hinzu oder korrigiere es, damit deine Fakten überall einheitlich sind.

Speziell zu Google siehe Optimierung für AI Overviews.

Häufige Fragen

Liest ChatGPT Schema-Markup? OpenAI hat nicht gesagt, wie seine Suche strukturierte Daten nutzt. Die ChatGPT-Suche liest Seiten, die sie über Suchanbieter und den eigenen Crawler findet, Markup im HTML kann also gelesen werden. Es gibt aber keinen Beleg, dass es über Zitate entscheidet.

Sollte ich FAQ-Schema für AI Overviews hinzufügen? Laut Google brauchen AI Overviews kein spezielles Markup. Eine klare Frage und Antwort im sichtbaren Text zählt mehr als das Markup drumherum.

Ist llms.txt eine Art Schema? Nein. Es ist eine Textdatei, die Agenten zu deinen wichtigen Seiten führt. Siehe den llms.txt-Guide.