Ich habe stark in strukturierte Daten für unsere Website investiert, bin mir aber unsicher, ob das wirklich bei der KI-Sichtbarkeit hilft.
Aktuelle Implementierung:
Meine Beobachtungen:
Fragen:
Wie sind eure Erfahrungen dazu?
Hier liegt das zentrale Problem bei deinem Setup: Über GTM eingebettetes Schema ist für KI-Crawler unsichtbar.
So arbeiten KI-Crawler:
Was das bedeutet:
Vergleich der Implementierung:
| Methode | KI-Crawler-Zugriff | Traditioneller Crawler-Zugriff |
|---|---|---|
| Statisches HTML JSON-LD | Voller Zugriff | Voller Zugriff |
| Serverseitiges Rendering | Voller Zugriff | Voller Zugriff |
| Clientseitiges JS (GTM) | Kein Zugriff | Voller Zugriff |
| Prerendering | Voller Zugriff | Voller Zugriff |
Deine Lösung: Verschiebe kritisches Schema von GTM ins statische HTML. GTM kannst du für Google beibehalten (sie rendern JS), aber für KI-Crawler brauchst du eine serverseitige Version.
Das ist einer der häufigsten AI-SEO-Fehler, die ich sehe.
Warte, dann war meine ganze Schema-Optimierung für KI die ganze Zeit unsichtbar? Das erklärt einiges.
Kurze Frage – kann ich das einfach überprüfen?
Ja, so kannst du es testen:
Schnelltest:
Gründlicher Test:
Mit Googles Tool: Der Rich Results Test zeigt Schema, führt aber JavaScript aus. Das Bestehen dieses Tests heißt also nicht, dass KI-Crawler das Schema sehen.
Das eindeutige Zeichen: Erscheint das Schema nur im DevTools Elements-Tab (gerendertes DOM), aber nicht im Quelltext (View Source), wird es per JavaScript eingebettet und ist für KI unsichtbar.
Ich habe kontrollierte Experimente zu Schema und KI-Sichtbarkeit durchgeführt. Das zeigen die Daten:
Das Experiment:
Ergebnisse nach 60 Tagen:
| Seite | Google-Ranking | KI-Übersicht-Auftritte |
|---|---|---|
| A (Gutes Schema) | Position 3 | 12 Auftritte |
| B (Schlechtes Schema) | Position 7 | 0 Auftritte |
| C (Kein Schema) | Nicht indexiert | 0 Auftritte |
Wesentliche Erkenntnisse:
Was ist „schlecht implementiertes Schema“:
Fazit: Wenn du Schema einsetzt, dann richtig. Halbherzige Lösungen schaden eher.
Neben der Umsetzung ist relevant, welche Schema-Typen die KI-Sichtbarkeit tatsächlich beeinflussen:
Starker Einfluss auf KI:
FAQPage-Schema
Article-Schema mit Autor
HowTo-Schema
Organisation-Schema
Geringerer Einfluss:
Meine Strategie: Schema-Fokus auf Content, den KI zitieren soll. Nicht überall ist eine umfassende Schema-Implementierung nötig.
Best Practices für die technische Implementierung:
Wo sollte JSON-LD platziert werden:
<head>
<!-- Anderer Head-Content -->
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
...
}
</script>
</head>
Oder im Body (auch gültig):
<body>
<script type="application/ld+json">
...
</script>
<!-- Seiteninhalt -->
</body>
Für CMS-/JavaScript-Frameworks:
Next.js: Nutze next-seo oder generiere in getServerSideProps WordPress: Nutze Yoast, Rank Math oder direkte Template-Einbindung React SPA: Nutze react-helmet-async mit SSR Vue: Nutze vue-meta mit SSR
Die Regel: Wenn dein Framework SSR unterstützt, verwende es für Schema. Bei rein clientseitigen Seiten ist eine Prerendering-Lösung nötig.
Tests nach der Implementierung:
Enterprise-Perspektive zum Schema-ROI:
Wir haben über 50.000 Seiten. Manuelles Hinzufügen von Schema ist unmöglich. So priorisieren wir:
Stufe 1: Vollständiges Schema (Top 500 Seiten)
Stufe 2: Template-Schema (nächste 5.000 Seiten)
Stufe 3: Basis-Schema (Restliche Seiten)
Ergebnisse nach dieser gestaffelten Umsetzung:
Die Erkenntnis: Schema-Wirkung folgt Qualität, nicht Quantität. Besser exzellentes Schema auf 500 Seiten als mittelmäßiges auf 50.000.
Die Knowledge-Graph-Verbindung wird unterschätzt:
Warum Schema die KI-Sichtbarkeit fördert:
Schema -> Rich Results -> Knowledge Graph Deine strukturierten Daten helfen Google, den Knowledge Graph aufzubauen
Knowledge Graph -> KI-Systeme KI-Plattformen greifen zur Entitätsbestimmung auf den Knowledge Graph zurück
Entitätenerkennung -> Zitationspräferenz Erkennt KI deine Marke als Entität, wirst du häufiger zitiert
Praktisches Beispiel: Wir haben umfassendes Organisation-Schema hinzugefügt mit:
Innerhalb von 3 Monaten erschien unser Knowledge Panel. Nach 6 Monaten stiegen die KI-Zitate um 40 %.
Die Verbindung ist nicht direkt, aber Schema speist die Systeme, die KI zur Entitätsbestimmung nutzt. Es ist Basisarbeit.
Content-Creator-Sicht – Ich habe kein Entwicklerteam:
Mein einfacher Schema-Ansatz:
WordPress + Rank Math (kostenlos)
Manuelle Validierung
Fokus auf FAQ-Schema
Meine Ergebnisse: Seiten mit FAQ-Schema werden laut „Am I Cited“-Monitoring doppelt so häufig zitiert wie Seiten ohne.
Das Fazit: Du brauchst keine komplexe Technik. WordPress-Plugins setzen statisches HTML-Schema korrekt um. Einfach konsequent nutzen.
Dieser Thread hat für mich ein großes Rätsel gelöst. Maßnahmen:
Sofortige Lösung:
Schema-Qualitätsprüfung:
Priorisierungsansatz:
Wichtige Erkenntnisse:
Testplan: Monitoring einrichten, ob unsere Schema-Verbesserungen tatsächlich KI-Zitate steigern. Ich berichte zurück.
Danke an alle – das war genau das, was ich gebraucht habe!
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