Strukturierte Daten für KI-Sichtbarkeit

• Schema.org / JSON-LD / Microdata / RDFa: Standardvokabular zur Kennzeichnung von Inhalten (z. B. FAQ, Produkt, Artikel).
• Markup = Signal, kein allmächtiger Hebel: Es sagt einer Maschine, was ein Textabschnitt bedeutet, kann sie aber nicht zwingen, ihn auch so zu behandeln.
• Strukturierte Daten sind Ergänzungen: Sie ergänzen den „normalen“ Content, sie ersetzen ihn nicht.

Ein Experiment von Search Engine Land verglich drei fast identische Seiten: eine mit qualitativ hochwertigem Schema, eine mit schlechtem Schema und eine ohne Schema. Nur die Seite mit gutem Schema wurde in einem Google AI Overview gezeigt und hatte gleichzeitig das beste organische Ranking. Quelle: Search Engine Land

Das legt nahe: Es reicht nicht, Schema einfach zu haben. Die Qualität und Korrektheit spielen eine Rolle.

Hierzu gibt es (k)eine offizielle Bestätigung von Google?

Google-Teams haben mehrfach betont, dass strukturierte Daten weiterhin wichtig sind, besonders für Spezial-Ergebnisse und besseres Verständnis. Quelle: Search Engine Journal

Aber – Google sagt auch: Schema ist kein direkter Rankingfaktor. Es hilft dem System, Inhalte zu „verstehen“, und eignet sich für Rich Results und AI-Erfassungsmechanismen. Quelle: Bright Edge SEO

Ein weiterer Artikel bei Search Engine Land argumentiert, dass generative KI-Systeme (z. B. ChatGPT-basierte Suche) auch ohne Schema auskommen können, da sie „menschliche“ Texte ohnehin gut interpretieren. Quelle: Search Engine Land

Ein weiterer Artikel bei Search Engine Journal weist darauf hin, dass einige SEOs zu optimistisch sind, wenn sie Schema als Hebel zur KI-Rankings betrachten, obwohl Belege dafür gering sind. Quelle: Search Engine Journal

Was bedeutet das?
Für Google AI Overviews kann gutes Schema tatsächlich einen Unterschied machen – vor allem bei stark umkämpften Themen. Aber Schema allein ist kein Garant. Es ist eher eine Hilfsschicht, die richtig eingesetzt werden muss (korrektes Type, Validierung, Relevanz).

Viele moderne Systeme nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG): Sie holen sich Dokumentfragmente aus externen Quellen und generieren dann die Antwort.
Strukturierte Daten können dabei helfen, relevante Informationen schneller zu identifizieren und zuverlässiger abzurufen.

Studien zur Strukturverständnisfähigkeit von LLMs

• Table Meets LLM untersucht, wie gut LLMs Tabellen (als strukturierte Daten) verstehen. Ergebnis: Die Form der Eingabe, Prompting und Strukturierung machen einen Unterschied – manche Varianten performen besser. Quelle: arXiv
• StructGPT ist ein Framework, das LLMs schrittweise über strukturierte Daten „lesen“ und dann „schlussfolgern“ lässt. Diese Methode verbessert die Genauigkeit in Frage-Antwort-Szenarien. Quelle: arXiv
• Let Your Graph Do the Talking schlägt einen Ansatz vor, wie man Graphstrukturen effizient in LLM-Prompts einbettet – und zeigt deutliche Verbesserungen bei Graph-Fragestellungen. Quelle: arXiv

Diese Arbeiten zeigen: LLMs können strukturierte Daten sehr wohl nutzen – insbesondere, wenn man sie als Input geschickt einbettet.

• Datenstruktur für RAG-Indexierung: Inhalte sauber in Kategorien (z. B. FAQ, How-To, Personenbeschreibung) strukturieren, damit der Retrieval-Mechanismus effizienter arbeitet. Quelle: contentgecko.io
• Output in strukturierter Form: Wenn du als Website-Autor weißt, dass AI Antworten in Listen, Tabellen oder JSON generiert, kann dein Content darauf abgestimmt sein. Quelle: averi.ai
• Prompt-Design / „Struktur im Prompt“: Du kannst LLMs explizit mitteilen: „Nimm die Daten hier als Tabelle, benutze Spalten X, Y, Z.“ Das steigert die Präzision.
• Fehler vermeiden: Über-Annotation (zu viele irrelevante Schema–Typen) oder fehlerhafte Markups könnten verwirrend sein. Quelle: Growth Marshal

• LLMs sind nicht perfekt beim Verständnis verschachtelter Table-Strukturen – die Leistung hängt stark vom Prompt und der Formatierung ab.
• Wenn das strukturierte Datenfeld dynamisch per JS geladen wird und nicht direkt im HTML steht, könnten manche Systeme es nicht sehen.
• Manche Inhalte lassen sich schlicht schwer strukturieren (z. B. philosophische Essays, kreative Texte): Hier dominiert unstrukturierter Fließtext.

Worauf du besonders achten solltest

1. Relevante Schemas nutzen, nicht alles „aufzwingen“. Nur Schemas, die wirklich zum Inhalt passen (z. B. FAQPage, HowTo, Article, Product).
2. Markup sauber & valide: Nutze Tools wie Rich Results Test, Schema-Validatoren etc.
3. Schema ins statische HTML einbetten, nicht nur via JS oder asynchron laden.
4. Content-Struktur optimieren: Logische Überschriften, klare Abschnitte, Fragen-Antwort-Blöcke erleichtern KI-Systemen das Parsen. (Das wird in SEO-Artikeln oft als Empfehlung genannt.)
5. Monitoring & Testen: Schau, ob deine Inhalte in AI-Overviews auftauchen oder von ChatGPT/Perplexity zitiert werden (z. B. mit Alerts, Analytics, regelmäßigen Suchtests).
6. Ganzheitliche Strategie: Schema allein reicht nicht! Guter Content, Domain-Autorität, User Experience und Verlinkung bleiben zentral.

Strukturierte Daten sind kein Wundermittel, aber ein wichtiger Baustein: Sowohl für Sichtbarkeit in Google AI Overviews als auch für bessere Nutzbarkeit durch LLMs und Retrieval-Systeme. Sie helfen, den Content semantisch klarer zu signalisieren und erhöhen die Chancen, dass KI-Systeme die Inhalte verstehen, auswählen und zitieren.

Ob sie immer einen großen Unterschied machen? Vermutlich nicht. In Themen mit schwacher Konkurrenz oder sehr spezialisierten Nischen kann der Vorteil geringer sein. Aber in umkämpften Bereichen oder bei Inhalten, die als Referenz dienen sollen, ist der Einsatz von Schema oft lohnenswert.