Strukturierte Daten übersetzen den Inhalt deiner Website in eine Sprache, die Suchmaschinen eindeutig verstehen: wer du bist, was du anbietest, wo dein Geschäft liegt und wann es geöffnet hat. Google nutzt sie für Rich Results, also erweiterte Suchtreffer mit Sternen, Preisen oder Öffnungszeiten. In diesem Leitfaden erfährst du, wie Schema Markup funktioniert, welche Typen Google 2026 noch unterstützt, wie du es in WordPress umsetzt und was es für die KI-Suche wirklich bringt.
Was sind strukturierte Daten?
Eine normale Webseite ist für Menschen geschrieben. Eine Suchmaschine erkennt zwar Wörter wie „Bäckerei“, „Hauptstraße 12″ oder „Mo bis Fr 7 bis 18 Uhr“, muss aber erst deuten, was davon Name, Adresse und Öffnungszeit ist. Strukturierte Daten nehmen ihr diese Deutung ab. Sie beschreiben dieselben Informationen in einem standardisierten Format, das Maschinen ohne Interpretationsspielraum lesen.
Google beschreibt strukturierte Daten in seiner offiziellen Einführung als standardisiertes Format, um Informationen über eine Seite bereitzustellen und ihren Inhalt zu klassifizieren. Dort nennt Google auch Fallbeispiele: Rotten Tomatoes maß für Seiten mit strukturierten Daten eine um 25 Prozent höhere Klickrate, bei Nestlé lag die Klickrate von Seiten mit Rich Results um 82 Prozent über der von Seiten ohne. Das sind Herstellerangaben einzelner Websites, keine Garantie für deine.
Wichtig für die Erwartungen: Strukturierte Daten sind kein direkter Rankingfaktor. Sie machen eine Seite nur berechtigt für bestimmte Darstellungen. Ob Google ein Rich Result tatsächlich zeigt, entscheidet der Algorithmus im Einzelfall.
Schema.org: das gemeinsame Vokabular
Damit alle Suchmaschinen dieselben Begriffe verwenden, haben Google, Microsoft und Yahoo 2011 das Projekt Schema.org gestartet, Yandex kam kurz darauf hinzu. Es definiert, welche Typen es gibt (etwa Organization, Product, Event oder LocalBusiness) und welche Eigenschaften diese haben dürfen (etwa name, address oder openingHours).
Das Vokabular ist inzwischen riesig. Laut Schema.org umfasst es aktuell 826 Typen und 1.540 Eigenschaften (Stand Oktober 2026). Google nutzt davon nur einen kleinen Ausschnitt für sichtbare Suchfunktionen. Der Rest hilft trotzdem, Zusammenhänge zu beschreiben, etwa welcher Autor zu welcher Organisation gehört. Genau dieser Gedanke steckt hinter Entity SEO.
Schema Markup ist übrigens nur ein anderer Name für dieselbe Sache. Gemeint ist der Code, mit dem du Schema.org-Typen auf deiner Seite auszeichnest.
JSON-LD, Microdata und RDFa im Vergleich
Schema.org legt fest, was du beschreibst. Wie du es in den Quellcode schreibst, bestimmt das Format. Google unterstützt drei:
- JSON-LD: ein eigener Script-Block, meist im Head der Seite. Er ist vom sichtbaren HTML getrennt und lässt sich zentral pflegen. Google empfiehlt dieses Format ausdrücklich, weil es sich am einfachsten umsetzen und skalieren lässt.
- Microdata: Attribute wie itemscope, itemtype und itemprop direkt in den HTML-Elementen. Das koppelt Daten eng an das Layout, was Theme-Wechsel und Redesigns fehleranfällig macht.
- RDFa: ebenfalls Attribute im HTML, verbreitet vor allem im Umfeld von Linked Data und manchen CMS.
Für neue Projekte gibt es kaum einen Grund, nicht auf JSON-LD zu setzen. Ältere Themes mit Microdata funktionieren weiter. Kritisch wird es nur, wenn beide Formate dieselbe Entität widersprüchlich beschreiben.
Welche strukturierten Daten Google 2026 noch unterstützt
Die Suchgalerie von Google listet aktuell 24 Funktionen (Stand: Aktualisierung vom 15. Juni 2026). Für die meisten Websites relevant sind:
- Article für News- und Blogbeiträge,
- Breadcrumb für die Pfadnavigation (laut Google nur noch in der Desktop-Suche sichtbar),
- Organization und LocalBusiness für Unternehmensangaben,
- Product mit Merchant Listings, Rückgabe- und Versandrichtlinien,
- Review snippet für Bewertungssterne,
- Event, Recipe, Video und Job posting,
- Profile page und Discussion forum für Community-Inhalte,
- Nischentypen wie Dataset, Math solver, Software app oder Speakable.
Eingestellte Typen: was 2025 und 2026 weggefallen ist
Google hat die Liste in den vergangenen Jahren deutlich ausgedünnt. Die wichtigsten Änderungen laut den offiziellen Search-Central-Updates:
- HowTo: Seit September 2023 zeigt Google keine HowTo-Rich-Results mehr an.
- FAQ: Bereits seit 2023 nur noch für ausgewählte Behörden- und Gesundheitsseiten, seit dem 7. Mai 2026 gar nicht mehr. Im Juni 2026 hat Google die Dokumentation entfernt.
- Juni 2025: Google kündigte das Auslaufen von Book Actions, Course Info, Estimated Salary, ClaimReview, Learning Video, Special Announcement und Vehicle Listing an. Die Dokumentation für Course Info, Estimated Salary, Learning Video, Special Announcement und Vehicle Listing verschwand im September 2025. Book Actions bleibt nach einer Korrektur im November 2025 erhalten.
- Practice Problem: seit Januar 2026 nicht mehr unterstützt.
Eingestelltes Markup schadet deiner Seite nicht. Es bringt nur keine besondere Darstellung mehr. Du kannst es stehen lassen, solange es korrekt ist, solltest aber keine neue Arbeit mehr hineinstecken.
Welche Typen du wirklich brauchst
Nicht jede Website braucht jeden Typ. Eine sinnvolle Priorisierung hängt davon ab, was du betreibst:
- Magazin oder Blog: Organization, Article mit Autor und Datum, BreadcrumbList und Profile page für Autorenseiten.
- Onlineshop: Product mit Offer, Preis und Verfügbarkeit, dazu Rückgabe- und Versandrichtlinien sowie Review snippet für echte Kundenbewertungen.
- Lokales Unternehmen: der passende LocalBusiness-Untertyp, Organization für die Dachmarke und bei Bedarf Event für Veranstaltungen.
- Arbeitgeber: Job posting für Stellenanzeigen, die in der Google-Jobsuche erscheinen sollen.
Fang mit der Basis an und erweitere schrittweise. Ein vollständiges, fehlerfreies Organization- und Article-Markup bringt mehr als zehn halb ausgefüllte Typen.
Beispiel: LocalBusiness als JSON-LD
So sieht ein schlankes Markup für eine fiktive Bäckerei aus. Es nutzt den spezifischen Untertyp Bakery statt des allgemeinen LocalBusiness, wie Google es empfiehlt:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Bakery",
"@id": "https://www.beispiel-baeckerei.de/#baeckerei",
"name": "Bäckerei Beispiel",
"url": "https://www.beispiel-baeckerei.de/",
"telephone": "+49 30 1234567",
"priceRange": "€",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Hauptstraße 12",
"postalCode": "10115",
"addressLocality": "Berlin",
"addressCountry": "DE"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 52.53201,
"longitude": 13.38452
},
"openingHoursSpecification": [{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
"opens": "07:00",
"closes": "18:00"
}]
}
</script>Pflicht sind laut Google nur name und address. Empfohlen sind unter anderem Telefonnummer mit Ländervorwahl, Koordinaten mit mindestens fünf Nachkommastellen, Öffnungszeiten und die URL der jeweiligen Standortseite. Die @id gibt der Entität eine feste Kennung, auf die andere Markups verweisen können.
Vom Einzel-Markup zum verknüpften Graphen
Moderne Umsetzungen beschreiben nicht jede Seite isoliert. Sie bauen einen Graphen, in dem Website, Organisation, Autoren, Artikel und Standorte über ihre @id aufeinander verweisen. Ein Artikel nennt dann als publisher nicht erneut alle Firmendaten, sondern nur die ID der Organisation, die an einer zentralen Stelle vollständig beschrieben ist.
Der Vorteil: Ändert sich etwas, pflegst du es an genau einer Stelle. Gleichzeitig entsteht ein konsistentes Bild deiner Marke, das Suchmaschinen über viele Seiten hinweg wiedererkennen. Gängige SEO-Plugins arbeiten bereits nach diesem Prinzip.
Strukturierte Daten testen und überwachen
Bevor Markup live geht, prüfst du es mit zwei kostenlosen Werkzeugen:
- Rich-Results-Test (search.google.com/test/rich-results): zeigt, ob deine Seite für Google-Funktionen berechtigt ist, und meldet Fehler sowie fehlende empfohlene Felder.
- Schema Markup Validator (validator.schema.org): prüft das Markup gegen das komplette Schema.org-Vokabular, auch für Typen, die Google gar nicht auswertet.
Nach dem Livegang übernimmt die Google Search Console. Unter „Verbesserungen“ bzw. „Shopping“ findest du Berichte für jeden erkannten Typ mit gültigen Elementen, Warnungen und Fehlern. Prüfe diese Berichte nach jedem Theme-Update, Plugin-Wechsel oder Website-Relaunch.
Strukturierte Daten in WordPress umsetzen
In WordPress musst du selten selbst Code schreiben. Die gängigen SEO-Plugins erzeugen automatisch einen Schema-Graphen:
- Rank Math und Yoast SEO geben Organization oder Person, WebSite, WebPage, Article und BreadcrumbList aus und verknüpfen sie über IDs.
- Für zusätzliche Typen wie LocalBusiness, Product oder Event bieten beide Plugins Erweiterungen oder Pro-Funktionen.
- WooCommerce bringt Product-Markup mit, das SEO-Plugins oft ergänzen.
Brauchst du einen Typ, den dein Plugin nicht abdeckt, kannst du einen JSON-LD-Block über einen benutzerdefinierten HTML-Block oder eine Funktion in einem Child-Theme ergänzen. Achte dann darauf, dass keine zwei Quellen dieselbe Organisation mit unterschiedlichen Daten beschreiben. Doppelte, widersprüchliche Graphen gehören zu den häufigsten Problemen in WordPress-Installationen.
Local Business Schema für lokale Unternehmen
Für Ladengeschäfte, Praxen, Handwerksbetriebe und Restaurants ist LocalBusiness der wichtigste Typ. Google nutzt die Daten für Knowledge Panels und Karussells mit Unternehmen in Suche und Maps. Damit das Markup wirkt, beachte drei Punkte:
- Spezifischer Untertyp: Nutze Dentist, Restaurant oder Electrician statt des allgemeinen LocalBusiness.
- Eine Seite pro Standort: Bei mehreren Filialen bekommt jede Standortseite ihr eigenes Markup mit eigener URL. Über parentOrganization verbindest du alle mit der Dachmarke. Mehr dazu findest du in unserem Beitrag zum Multi-Location-Marketing.
- Konsistenz: Name, Adresse und Telefonnummer sollten im Markup, auf der Seite und im Google-Unternehmensprofil identisch sein.
Eine wichtige Einschränkung betrifft Bewertungen. Laut Google sind Seiten mit LocalBusiness- oder Organization-Markup nicht für Bewertungssterne berechtigt, wenn das Unternehmen die Bewertungen über sich selbst kontrolliert. Das gilt auch für eingebettete Widgets mit Google- oder Facebook-Bewertungen. Für die lokale Sichtbarkeit bleibt das gepflegte Google-Unternehmensprofil ohnehin der stärkere Hebel. Wie sich die lokale Suche gerade durch KI verändert, zeigt unser Beitrag zu Google Ask Maps.
Welche Rolle spielen strukturierte Daten für die KI-Suche?
Hier kursieren viele Versprechen. Die Faktenlage ist nüchterner. Google schreibt in seiner Dokumentation zu KI-Funktionen, dass es kein spezielles Schema.org-Markup gibt, das du für AI Overviews oder den KI-Modus hinzufügen musst. Empfohlen wird lediglich, dass strukturierte Daten zum sichtbaren Text passen.
Von Microsoft gibt es ein etwas positiveres Signal. Laut Search Engine Land (März 2025) erklärte Bing-Manager Fabrice Canel auf der SMX München, dass Schema Markup den Sprachmodellen von Microsoft hilft, Inhalte zu verstehen. Ein messbarer Effekt auf Zitierungen in ChatGPT, Perplexity oder Copilot ist damit nicht belegt.
Realistisch betrachtet sind strukturierte Daten ein sauberes Fundament. Sie machen Fakten wie Preise, Öffnungszeiten oder Autorenschaft eindeutig und erleichtern Systemen die Zuordnung zu Entitäten. Sichtbarkeit in KI-Antworten entsteht aber vor allem durch gute Inhalte, Erwähnungen auf anderen Seiten und technische Zugänglichkeit. Ergänzend lohnt ein Blick auf neue Ansätze wie llms.txt.
Häufige Fehler bei Schema Markup
- Unsichtbare Inhalte auszeichnen: Markup muss zum sichtbaren Seiteninhalt passen. Bewertungen, Preise oder FAQ, die Besucher nicht sehen, verstoßen gegen Googles Richtlinien.
- Pflichtfelder vergessen: Ohne alle Pflichteigenschaften ist eine Seite nicht berechtigt.
- Veraltete Daten: Geänderte Öffnungszeiten, Preise oder Adressen müssen auch im Markup aktualisiert werden.
- Falscher Typ: Ein Blogartikel ist kein Product, eine Kategorieseite kein einzelnes Event.
- Doppelte Auszeichnung: Theme und Plugin erzeugen parallel Markup für dieselbe Entität mit abweichenden Angaben.
- Selbstbewertungen: eigene Sterne im Organization- oder LocalBusiness-Markup, für die Google keine Sterne anzeigt.
Bei Verstößen kann Google eine manuelle Maßnahme verhängen. Rich Results fallen dann für die betroffenen Seiten weg, bis du das Problem behebst.
Fazit: strukturierte Daten sind Pflicht, aber kein Wundermittel
Strukturierte Daten gehören zur technischen Grundausstattung jeder Website. Mit JSON-LD, einem gut konfigurierten SEO-Plugin und regelmäßigen Prüfungen in der Search Console ist der Aufwand überschaubar. Konzentriere dich auf die Typen, die Google tatsächlich auswertet: Organization, LocalBusiness, Article, Product und Breadcrumb decken die meisten Fälle ab.
Verabschiede dich von veralteten Erwartungen. FAQ- und HowTo-Snippets sind Geschichte, und ein Geheimcode für KI-Sichtbarkeit existiert nicht. Wer sein Markup ehrlich, vollständig und aktuell hält, gibt Suchmaschinen und KI-Systemen trotzdem genau das, was sie brauchen: eindeutige Fakten.
Häufige Fragen zu strukturierten Daten
Was sind strukturierte Daten?
Strukturierte Daten sind standardisierte Angaben im Quellcode, die Suchmaschinen den Inhalt einer Seite eindeutig erklären, etwa Name, Adresse oder Öffnungszeiten eines Unternehmens. Meist werden sie mit dem Schema.org-Vokabular im Format JSON-LD umgesetzt.
Sind strukturierte Daten ein Rankingfaktor?
Nein, nicht direkt. Sie machen Seiten für Rich Results berechtigt, die mehr Aufmerksamkeit in den Suchergebnissen erzeugen können. Ob Google sie anzeigt, entscheidet die Suchmaschine im Einzelfall.
Welches Format empfiehlt Google für Schema Markup?
Google unterstützt JSON-LD, Microdata und RDFa, empfiehlt aber JSON-LD. Das Format steht getrennt vom sichtbaren HTML und lässt sich am einfachsten pflegen.
Wie teste ich strukturierte Daten?
Mit dem Rich-Results-Test von Google prüfst du, ob eine Seite für Google-Funktionen berechtigt ist. Der Schema Markup Validator prüft das Markup gegen das gesamte Schema.org-Vokabular. Nach dem Livegang zeigt die Search Console Fehler und Warnungen.
Brauche ich strukturierte Daten für die KI-Suche?
Laut Google ist für AI Overviews und den KI-Modus kein spezielles Markup nötig. Strukturierte Daten helfen aber, Fakten eindeutig zu machen, und laut Microsoft hilft Schema Markup auch den Sprachmodellen hinter Bing und Copilot beim Verständnis von Inhalten.
