Welche Rolle spielen strukturierte Daten im SEO und bei KI-Suchen?

Viele Marketing-Teams stehen gerade vor der gleichen Frage: „Wie bleibe ich sichtbar, wenn immer mehr Antworten nicht mehr über Links, sondern direkt in KI-Suchen ausgespielt werden?“

Eine Antwort darauf kam in diesem Jahr von den Big Playern selbst: Google, Microsoft und OpenAI betonten den Einsatz von strukturierten Daten, damit ihre Systeme Inhalte richtig einordnen können. Klingt logisch – je klarer Maschinen den Kontext erfassen, desto wahrscheinlicher tauchen Inhalte in AI Overviews oder Chatbot-Antworten auf. Aber: Wer glaubt, dass Schema allein reicht, wird enttäuscht. In diesem Artikel nehmen wir das Thema in einem Deep Dive genauer unter die Lupe.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind Zusatzinformationen im Website-Code, die Inhalte für Maschinen eindeutig interpretierbar machen. Statt nur Wörter zu sehen, verstehen Suchmaschinen und KI-Systeme deren Bedeutung und Kontext. Ein paar Beispiele zur Verdeutlichung:

• Produkte und Angebote: Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen
• Organisationen und Marken: Name, Logo, Kontaktinfos, Social-Media-Profile
• Lokale Unternehmen: Adresse, Öffnungszeiten, Telefonnummer
• Artikel und Blogposts: Autor:in, Veröffentlichungsdatum, Kategorie
• Videos und Podcasts: Länge, Veröffentlichungsdatum, Vorschaubild

Historisch hatten diese Markierungen vor allem ein Ziel: sichtbarer in klassischen Google-Suchen zu werden. Sie ermöglichten Rich Snippets, also Suchergebnisse mit Sternbewertungen, FAQ-Ausklapper oder Firmeninfos in der Sidebar. Diese Extras machten Einträge auffälliger und steigerten die Klickrate.

Heute stehen strukturierte Daten in einem anderen Licht. Mit dem Aufkommen von KI-Suchen und AI Overviews dienen sie nicht mehr nur dazu, Ergebnisse ansprechender darzustellen. Denn Large Language Models (LLMs) lernen primär aus unstrukturierten Daten. Doch bei der Informationsverarbeitung und -ausgabe spielen strukturierte Daten eine entscheidende Rolle:

• Kontextualisierung: LLMs können mit Schema-Markup besser verstehen, ob „Apple“ das Unternehmen oder die Frucht meint
• Quellenverifikation: Bei AI Overviews prüfen Systeme, ob strukturierte Daten und Textinhalt übereinstimmen.
• Datenextraktion: Für E-Commerce-Queries extrahieren KI-Systeme Preise und Verfügbarkeiten aus strukturierten Daten.

Damit wächst ihre strategische Bedeutung, auch wenn sie allein keine Garantie für Sichtbarkeit sind.

Wo strukturierte Daten im SEO und AEO helfen

Richtig eingesetzt, schaffen strukturierte Daten an mehreren Stellen Vorteile, die für SEO und AEO entscheidend sind:

• AI Overviews und generative Suchergebnisse: Inhalte mit sauberem Schema-Markup werden häufiger zitiert, weil die Systeme klarer erkennen, welche Entitäten eine Seite beschreibt. Ein Produkt, ein Standort oder ein Artikel ist nicht mehr einfach nur „Text“, sondern eine eindeutig definierte Information. Das reduziert Interpretationsspielräume und erhöht die Chance, dass Inhalte in AI Overviews als Quelle auftauchen.
• Rich Results in der klassischen Suche: Preise, Sternebewertungen oder Autorenangaben direkt im Suchergebnis steigern die Aufmerksamkeit und Klickrate. Dieser Effekt ist zwar nicht neu, aber er bleibt wichtig: Besonderes in wettbewerbsintensiven Märkten machen auffällige Suchtreffer den Unterschied.
• Bessere Zuordnung von Entitäten: Wenn Marken, Personen oder Produkte im Markup eindeutig ausgezeichnet sind, kann Google diese Informationen leichter mit anderen Quellen abgleichen. Das stärkt die Chance, in den richtigen Kontext eingeordnet zu werden, etwa bei Knowledge Panels oder in thematischen Suchclustern.
• Reduzierung von Mehrdeutigkeiten: Strukturierte Daten helfen, Missverständnisse zu vermeiden. Ein „Apple Store“ kann eine Obsthandlung oder ein Ladengeschäft für iPhones sein. Eindeutige Markups stellen sicher, dass Maschinen die richtige Bedeutung erfassen.

Warum strukturierte Daten allein nicht reichen

Datenqualität schlägt Schema-Qualität. Eine häufige Fehleinschätzung „Mehr Schema = bessere Rankings“. Die Realität ist komplexer:

• Relevanz first: Eine technisch perfekte Produktseite ohne relevanten Content rankt schlechter als eine unmarkierte, aber inhaltlich starke Seite.
• E-E-A-T dominiert: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness bleiben die wichtigsten Rankingfaktoren.
• User Experience: Core Web Vitals und Nutzererfahrung haben oft größeren Impact als Schema-Markup.

Dazu kommt: Schema skaliert nur mit Prozessen. Ein paar Markierungen hier und da bringen wenig. Damit aus einzelnen Datenpunkten ein konsistenter „Graph“ wird, braucht es Governance – also gemeinsame Definitionen, einheitliche Taxonomien und eindeutige Zuständigkeiten. Fehlt diese Basis, entsteht kein stabiles Fundament, sondern ein Flickenteppich.

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Und selbst wenn die Basis stimmt, bleibt die Abhängigkeit von den Plattformen. Google und OpenAI entscheiden, wie stark sie Schema nutzen. Die Einführung des Model Context Protocol (MCP) zeigt zwar, dass Standards entstehen, wie Daten in LLMs fließen. Doch es bleibt unklar, welchen Einfluss einzelne Unternehmen auf die Sichtbarkeit ihrer Inhalte tatsächlich haben.

Was ist Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol, entwickelt von Anthropic, schafft einen neuen Standard für die Kommunikation zwischen KI-Systemen und Datenquellen. Im Gegensatz zu Schema.org, das primär für Suchmaschinen entwickelt wurde, ist MCP speziell für KI-Anwendungen konzipiert.

Kernprinzipien von MCP:

• Bidirektionale Kommunikation: KI kann Daten nicht nur lesen, sondern auch schreiben
• Echtzeit-Updates: Dynamische Datenversorgung statt statischer Markups
• Kontext-Awareness: Berücksichtigung von Nutzerkontext und -präferenzen

Wie Unternehmen strukturierte Daten sinnvoll einsetzen

Strukturierte Daten entfalten ihren Wert nur, wenn sie konsequent und mit klarer Strategie umgesetzt werden. Einzelne Markierungen auf Produktseiten bringen wenig. Nötig ist ein strukturierter Prozess:

• Audit und Bestandsaufnahme: Starten Sie mit einem Crawl Ihrer Website und prüfen Sie, wo bereits strukturierte Daten vorhanden sind. Tools wie der Rich Results Test von Google helfen, Lücken und Fehler sichtbar zu machen. Ziel: ein klares Bild, welche Bereiche konsistent ausgezeichnet sind und welche komplett fehlen.
• Entitäten definieren: Legen Sie fest, welche Produkte, Services, Personen oder Standorte zu den Kern-Entitäten Ihrer Marke gehören. Erstellen Sie für jede Entität eine eindeutige Seite („Entity Home“), auf die internen und externen Verlinkungen verweisen. Das schafft eine stabile Grundlage, auf die Suchsysteme zurückgreifen können.
• Beziehungen sichtbar machen: Beschreiben Sie nicht nur isolierte Objekte, sondern auch deren Zusammenhänge: Ein Produkt gehört zu einer Kategorie, eine Person verantwortet einen Service, ein Standort bietet bestimmte Leistungen. Diese Verbindungen im Markup auszuzeichnen, macht für Maschinen den Unterschied zwischen einer Datensammlung und einer kohärenten Wissensbasis.
• Governance sicherstellen: Setzen Sie klare Standards, wie strukturierte Daten im Unternehmen gepflegt werden. In HubSpot helfen Custom Properties und Data Model Overview dabei, gemeinsame Definitionen und Taxonomien im CRM sichtbar zu machen und Regeln zu dokumentieren. Ohne diese Governance entstehen schnell widersprüchliche Markups, die mehr schaden als nützen.
• Prozesse etablieren: Schema-Markup ist kein Projekt mit Enddatum. Schließlich ändern sich Inhalte täglich. Entwickeln Sie daher Workflows, mit denen Schema-Markup automatisch oder regelmäßig überprüft wird. Das kann bedeuten: Regeln im CMS, automatisierte Checks im Deployment oder monatliche QA-Reviews durch SEO-Teams.

Fazit: Strukturierte Daten sind wichtig, aber nicht allmächtig

Früher waren strukturierte Daten vor allem ein Mittel, um Suchergebnisse auffälliger zu machen. Heute sind sie eine Datenebene, die Maschinen hilft, Inhalte besser zu verstehen und einzuordnen. Das macht sie wichtig – aber nicht allmächtig. Schema-Markup allein sorgt weder für Top-Rankings noch für eine sichere Präsenz in AI Overviews. Vielmehr entsteht Sichtbarkeit im Zusammenspiel aus relevanten Inhalten, technischer Qualität, Themenautorität und einer konsequent gepflegten Datenbasis.

Denn Schema ist ein wichtiger Baustein, aber Rankings und Sichtbarkeit entstehen im Zusammenspiel mit Content-Qualität, technischer Performance und Nutzererfahrung.