Wie nutzt man strukturierte Daten, um Suchergebnisse zu verbessern?

Strukturierte Daten sind Auszeichnungen, meist JSON-LD nach Schema.org-Vokabularen, die Google und den KI-Suchmaschinen in maschinenlesbarer Form mitteilen, worum es auf einer Seite geht und welche Entität sie betrifft. Sie erfüllen heute zwei Aufgaben: Sie steuern die sichtbaren Rich Results, die Google noch unterstützt, und sie speisen die Entitäts- und Extraktionsebene, die darüber entscheidet, wie Suchmaschinen die Inhalte verstehen und wiederverwenden.

Was strukturierte Daten leisten

• Steuern unterstützte Rich Results. Ein gut strukturiertes Markup kann eine geeignete Seite für Google Rich Results qualifizieren, wie etwa Bewertungssterne und strukturierte Produktinformationen in den Shopping-Ergebnissen.
• Signalisieren Entität und Inhaltstyp. Schema-Markup teilt Such- und KI-Maschinen mit, um welche Entität es auf einer Seite geht und wie diese zu anderen Entitäten in Beziehung steht. Es ermöglicht ihnen, den Inhaltstyp direkt zu erfassen, anstatt ihn aus dem Fließtext ableiten zu müssen.
• Speisen die Entitätsebene. Strukturierte Daten sind eines der Signale hinter dem Knowledge Graph und dem Knowledge Panel von Google, und KI-Suchmaschinen lesen das Schema direkt als Signal dafür, was eine Seite darstellt.
• Verbessern die KI-Extraktion. KI-Modelle extrahieren und verwenden Attribute aus sauberen strukturierten Daten zuverlässiger als aus mehrdeutigem Fließtext, sodass mit Schema ausgezeichnete Inhalte für Suchmaschinen leichter und präziser zu erfassen sind.

Die Änderung bei FAQ-Rich-Results von 2026

Google hat die FAQ-Rich-Results im Jahr 2026 eingestellt, sodass das FAQPage-Markup kein FAQ-Akkordeon mehr in den SERPs erzeugt. Das Markup hat dennoch weiterhin seine Berechtigung: Es macht Frage-und-Antwort-Inhalte explizit extrahierbar, was Suchmaschinen und Featured Snippets dabei hilft, saubere, in sich geschlossene Antworten heranzuziehen. Das FAQ-Schema hat sich von einer Darstellungsfunktion zu einem Signal für Textverständnis und KI-Extraktion gewandelt.

Den richtigen Schema-Typ konsistent anwenden

Schema-Typ	Typische Platzierung	Was es Suchmaschinen mitteilt
Organization	Startseite / Über-uns-Seite	Die Unternehmensentität mit Feldern wie Name, Logo und sameAs-Links zu maßgeblichen Profilen.
Person	Führungskräfte- / Biografie-Seiten	Eine Einzelperson mit Attributen wie jobTitle und worksFor sowie sameAs-Links zur eindeutigen Zuordnung.
Article	Presse- und redaktionelle Inhalte	Dass die Seite ein Artikel ist, was Suchmaschinen hilft, sie der richtigen Entität zuzuordnen.
Product	Produktseiten	Produktattribute, die für strukturierte Produkt-Rich-Results im Shopping-Bereich infrage kommen.
FAQPage	Q&A-Blöcke	Explizite Frage-Antwort-Paare für Textverständnis und KI-Extraktion (kein SERP-Akkordeon mehr).
BreadcrumbList	Website-Navigation	Website-Hierarchie und Kontext, was auch bei der Qualifizierung für Sitelinks hilft.

Wenn die richtigen Schema-Typen konsistent auf der gesamten Website verwendet werden, summieren sich ihre Vorteile: Sie stärken die Entitätserkennung im Knowledge Graph und machen Inhalte für KI-Suchmaschinen sauberer zu extrahieren und zu zitieren.