Kompletter Anfänger bei strukturierten Daten hier. Das Team möchte, dass ich JSON-LD für die KI-Suchoptimierung implementiere.
Was ich weiß:
Was ich nicht weiß:
Suche nach einsteigerfreundlichen Erklärungen und praktischen Umsetzungstipps.
Ich erkläre das mal ganz von vorne.
Was JSON-LD eigentlich ist:
Es ist eine Möglichkeit, Maschinen mitzuteilen, was deine Inhalte bedeuten. Menschen lesen deine Seite und verstehen sie. Maschinen brauchen explizite Anweisungen.
Beispiel:
Ohne JSON-LD sieht eine Maschine: “John Smith - 10 Jahre Erfahrung - Marketingleiter”
Mit JSON-LD sagst du explizit:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Person",
"name": "John Smith",
"jobTitle": "Marketing Director",
"workExperience": "10 years"
}
Jetzt wissen Maschinen: Das ist eine Person namens John Smith, die Marketingleiter ist.
Wie es der KI hilft:
Wo kommt es hin:
In dein HTML-<head> oder irgendwo ins <body>:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
...
}
</script>
Wichtige Schema-Typen für KI:
Hier ist ein vollständiges Article-Schema mit Autor:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Was ist JSON-LD und wie wird es verwendet",
"description": "Vollständiger Leitfaden zur Implementierung von JSON-LD",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Sarah Johnson",
"url": "https://example.com/authors/sarah",
"jobTitle": "Senior Developer"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Your Company",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/logo.png"
}
},
"datePublished": "2026-01-06",
"dateModified": "2026-01-06",
"image": "https://example.com/article-image.jpg",
"mainEntityOfPage": {
"@type": "WebPage",
"@id": "https://example.com/json-ld-guide"
}
}
</script>
Wichtige Punkte:
@context verweist immer auf schema.org@type gibt den Entitätstyp anFür FAQ-Inhalte:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Was ist JSON-LD?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "JSON-LD ist ein strukturiertes Datenformat..."
}
}]
}
Das ist besonders mächtig für KI – eine explizite Q&A-Struktur, die die KI einfach auslesen kann.
Häufige Fehler, die ich bei Anfängern sehe.
Fehler 1: Ungültige JSON-Syntax
// FALSCH – Komma am Ende
{
"name": "John",
"title": "Developer", // <-- dieses Komma zerstört es
}
Validiere dein JSON immer vor der Veröffentlichung.
Fehler 2: Falsche Property-Namen
// FALSCH
{ "authorName": "John" }
// RICHTIG
{ "author": { "@type": "Person", "name": "John" } }
Verwende exakt die Property-Namen von schema.org.
Fehler 3: Nicht übereinstimmende Inhalte
Dein JSON-LD muss mit dem sichtbaren Seiteninhalt übereinstimmen. Wenn auf der Seite $99 steht, im Schema aber $89, ist das irreführend.
Fehler 4: Fehlende Pflichtfelder
Jeder Schema-Typ hat Pflichtfelder. Prüfe die Dokumentation von schema.org.
Fehler 5: Nicht testen
Nutze den Google Rich Results Test: https://search.google.com/test/rich-results
URL oder Code einfügen, prüfen, ob es validiert.
Mein Workflow:
Wie JSON-LD der KI-Suche konkret hilft.
Aus KI-Sicht:
KI-Systeme, die deine Inhalte auslesen, profitieren von strukturierten Daten, weil:
Explizite Entitätserkennung
Klare Beziehungen
Hohe Sicherheit bei der Datenauslese
Autoritätssignale
Was ich beobachtet habe:
Seiten mit vollständigem Schema-Markup werden:
Priorität für KI:
Hoher Einfluss:
Mittlerer Einfluss:
Niedriger, aber nützlich:
Implementierung in verschiedenen CMS-Plattformen.
WordPress:
Verwende Plugins wie:
Diese generieren Schema automatisch aus deinen Inhalten.
Headless CMS (Contentful, Sanity):
Schema anhand des Content-Modells generieren:
// Beispiel: Contentful zu JSON-LD
function generateArticleSchema(entry) {
return {
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": entry.fields.title,
"author": {
"@type": "Person",
"name": entry.fields.author.fields.name
},
// ... weitere Felder
};
}
Statische Seitengeneratoren (Hugo, Gatsby):
Template-basierte Generierung:
Hugo-Beispiel:
<script type="application/ld+json">
{
"@type": "Article",
"headline": "{{ .Title }}",
"datePublished": "{{ .Date.Format "2006-01-02" }}"
}
</script>
Das Entscheidende:
Automatisiere je nach Inhaltstyp. Schreibe das Schema nicht für jede Seite manuell.
Den Einfluss von JSON-LD messen.
Vorher/Nachher-Tracking:
Als wir umfassendes Schema implementiert haben:
Rich Results bei Google:
KI-Zitationen:
Wie man es nachverfolgt:
Google Search Console:
KI-Sichtbarkeit:
Die Korrelation:
Vollständiges Schema korrelierte mit:
Nicht riesig, aber bedeutsam für KI-Sichtbarkeit.
Tipps zum Debuggen und Testen.
Test-Tools:
Google Rich Results Test
Schema.org Validator
Browser-Entwicklertools
Chrome-Erweiterungen
Häufige Debugging-Probleme:
Schema taucht nicht auf:
Validierungsfehler:
Schema ist da, aber keine Rich Results:
Meine Debugging-Checkliste:
Implementierung im Enterprise-Maßstab.
Der Template-Ansatz:
Erstelle kein Schema Seite für Seite. Erstelle Templates je Inhaltstyp:
Artikel-Template:
Produkt-Template:
Organization-Template:
Die Automations-Pipeline:
CMS-Inhalt → Build-Prozess → Schema-Generierung → HTML-Ausgabe
Schema wird automatisch generiert, kein manueller Aufwand.
Testen im großen Maßstab:
Häufige Enterprise-Probleme:
Lösung:
Zentrale Schema-Konfiguration, föderierte Inhalte, automatische Generierung.
Erweitertes Schema für KI-Sichtbarkeit.
Über die Grundlagen hinaus – was der KI wirklich hilft:
FAQPage-Schema:
KI-Systeme lieben explizite Q&A. Wenn du FAQ-Inhalte hast:
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Wie funktioniert X?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "X funktioniert, indem..."
}
}
]
}
Das entspricht exakt dem, wie KI Fragen beantwortet.
Experten-Autor-Schema:
{
"@type": "Person",
"name": "Dr. Jane Smith",
"jobTitle": "Senior Researcher",
"alumniOf": "Stanford University",
"sameAs": [
"https://linkedin.com/in/janesmith",
"https://twitter.com/drjanesmith"
]
}
Stellt Expertise-Signale bereit, die KI erkennt.
Umfassende Organization:
{
"@type": "Organization",
"name": "Your Company",
"foundingDate": "2015",
"numberOfEmployees": "50-100",
"award": ["Industry Award 2024"],
"sameAs": ["social profiles"]
}
Stellt Autorität und Legitimität her.
Das Prinzip:
Je expliziter und genauer die Daten, desto besser versteht die KI – und desto präziser sind die Zitate.
Dieser Thread hat mich vom Nullwissen zum Selbstvertrauen gebracht.
Was ich gelernt habe:
Mein Umsetzungsplan:
Diese Ressourcen nutze ich:
Danke für die einsteigerfreundlichen Erklärungen!
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Überwache, wie sich deine JSON-LD-Implementierung auf KI-Zitationen auswirkt. Sieh, ob strukturierte Daten KI-Systemen helfen, deine Inhalte zu verstehen und korrekt zu zitieren.
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