Das Artikel-Schema ist ein strukturierter Daten-Markup-Typ von Schema.org, der die wichtigsten Eigenschaften von Nachrichtenartikeln, Blogbeiträgen und anderen schriftlichen Inhalten explizit mithilfe des JSON-LD-Formats definiert. Es hilft Suchmaschinen, KI-Systemen und anderen Plattformen, Metadaten von Artikeln wie Überschrift, Autor, Veröffentlichungsdatum und Inhalt zu verstehen und verbessert so die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen und KI-generierten Antworten.
Das Artikel-Schema ist ein strukturierter Daten-Markup-Typ von Schema.org, der die wichtigsten Eigenschaften von Nachrichtenartikeln, Blogbeiträgen und anderen schriftlichen Inhalten explizit mithilfe des JSON-LD-Formats definiert. Es hilft Suchmaschinen, KI-Systemen und anderen Plattformen, Metadaten von Artikeln wie Überschrift, Autor, Veröffentlichungsdatum und Inhalt zu verstehen und verbessert so die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen und KI-generierten Antworten.
Artikel-Schema ist ein strukturierter Daten-Markup-Typ von Schema.org, der die Eigenschaften und Metadaten von Nachrichtenartikeln, Blogbeiträgen und anderen schriftlichen Inhalten explizit definiert. Implementiert im JSON-LD-Format übermittelt das Artikel-Schema Suchmaschinen, KI-Systemen und anderen digitalen Plattformen essenzielle Informationen zu Ihren Inhalten. Dieses Markup umfasst wichtige Eigenschaften wie Überschrift, Autor, datePublished, dateModified, Bild und articleBody und ermöglicht es Maschinen, nicht nur zu verstehen, worum es in Ihrem Inhalt geht, sondern auch, wer ihn erstellt hat, wann er veröffentlicht wurde und wie er präsentiert werden soll. Das Artikel-Schema bildet die Brücke zwischen menschenlesbaren Webinhalten und maschinenlesbaren Daten und macht Ihre Artikel auffindbar und zitierbar in Suchmaschinen, KI-Antwortmaschinen wie ChatGPT und Perplexity sowie auf neuen KI-basierten Plattformen. Durch die Implementierung des Artikel-Schemas stellen Publisher sicher, dass ihre Inhalte beim Zitieren durch KI-Systeme korrekt verstanden und zugeordnet werden – was zunehmend entscheidend ist, da KI-generierte Antworten zum wichtigsten Mechanismus für die Online-Content-Entdeckung werden.
Die Entwicklung des Artikel-Schemas spiegelt den breiteren Wandel wider, wie digitale Inhalte entdeckt und konsumiert werden. Schema.org wurde 2011 als gemeinschaftliches Projekt von Google, Bing, Yahoo und Yandex ins Leben gerufen und schuf ein standardisiertes Vokabular für strukturierte Daten. Das Artikel-Schema entstand als einer der Grundtypen, um Suchmaschinen beim Verständnis von Art und Kontext veröffentlichter Inhalte zu unterstützen. Anfangs wurde das Artikel-Schema vor allem genutzt, um die Darstellung in den Suchergebnissen durch Rich Snippets zu verbessern, die zusätzliche Metadaten wie Veröffentlichungsdatum und Autor direkt in den Suchlisten anzeigten.
Mit dem Aufstieg von KI-Suchmaschinen und großen Sprachmodellen (LLMs) hat sich Zweck und Bedeutung des Artikel-Schemas jedoch grundlegend gewandelt. Laut Untersuchungen von Profound wurden zwischen August 2024 und Juni 2025 rund 680 Millionen Zitationen über ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity verfolgt. Diese zeigen, dass KI-Systeme stark auf strukturierte Daten angewiesen sind, um autoritative Quellen zu identifizieren und zu zitieren. Über 80 % der Zitationen auf großen KI-Plattformen stammen von .com-Domains, während gemeinnützige .org-Seiten mit 11,29 % der ChatGPT-Zitate die zweitgrößte Kategorie darstellen. Diese Daten zeigen, dass das Artikel-Schema nicht nur für die klassische Sichtbarkeit in der Suche, sondern auch für die Anerkennung und Zitation durch KI-Systeme, die heute das Informationsverhalten von Milliarden Menschen prägen, unerlässlich geworden ist.
Der Wandel von einer suchzentrierten zu einer KI-fokussierten Implementierung bedeutet einen grundlegenden Strategiewechsel für Publisher. Während früher die Verbesserung der Suchergebnis-Darstellung im Vordergrund stand, müssen heutige Publisher sicherstellen, dass ihr Artikel-Schema umfassend und akkurat genug ist, damit KI-Systeme Inhalte extrahieren, verstehen und korrekt zuordnen können. Diese Entwicklung macht die Implementierung des Artikel-Schemas zu einem zentralen Bestandteil der Generative Engine Optimization (GEO) und der KI-Sichtbarkeitsstrategie.
Das Artikel-Schema wird als JSON-LD-Block (JavaScript Object Notation for Linked Data) im <head>-Bereich des HTML-Dokuments platziert. JSON-LD ist das von Google, Bing und allen großen Suchmaschinen empfohlene Format, da so strukturierte Daten vom Haupt-HTML getrennt bleiben, was die Wartung erleichtert und Fehlerquellen minimiert. Die Grundstruktur des Artikel-Schemas umfasst die Eigenschaft @context (gibt das Schema.org-Vokabular an), @type (kennzeichnet den Inhalt als Article, NewsArticle oder BlogPosting) sowie verschiedene Eigenschaften zur Beschreibung der Metadaten des Artikels.
Empfohlene Eigenschaften für das Artikel-Schema sind:
Laut Google Search Central-Dokumentation sind zwar keine Eigenschaften strikt erforderlich, aber die Einbindung dieser empfohlenen Eigenschaften erhöht die Chancen erheblich, in Rich Results zu erscheinen und von KI-Systemen korrekt verstanden zu werden. Die Eigenschaft author ist für die KI-Zitation besonders wichtig, da sie die Autorität des Inhalts belegt und hilft, Informationen korrekt zuzuordnen. Untersuchungen von Evertune zeigen, dass schema-optimierte Inhalte es KI-Systemen erleichtern, Informationen zu verstehen, zu extrahieren und korrekt zu zitieren, wobei Seiten mit gut implementiertem Schema häufiger in KI-generierten Antworten vorkommen.
| Schema-Typ | Bester Anwendungsfall | Inhaltslänge | Hauptunterscheidungsmerkmal | KI-Zitationspriorität |
|---|---|---|---|---|
| Article | Allgemeine schriftliche Inhalte, Blogs, Artikel | 500+ Wörter | Übergeordneter Typ für alle Artikel | Hoch – Universelle Akzeptanz |
| NewsArticle | Nachrichtenveröffentlichungen, aktuelle Nachrichten | 300+ Wörter | Enthält spezifische Eigenschaften für Nachrichten | Sehr hoch – News-fokussierte KI-Systeme |
| BlogPosting | Persönliche Blogs, Unternehmensblogs | 50–400 Wörter | Für blog-spezifische Metadaten optimiert | Mittel – Blog-spezifische Plattformen |
| ScholarlyArticle | Wissenschaftliche Arbeiten, Forschung | 1000+ Wörter | Enthält Zitations- und Forschungseigenschaften | Sehr hoch – Akademische KI-Systeme |
| TechArticle | Techniktutorials, Anleitungen | 500+ Wörter | Enthält Schritt-für-Schritt-Anleitungen | Hoch – Technikfokussierte Plattformen |
| Report | Branchenberichte, Whitepapers | 2000+ Wörter | Formale Publikationsstruktur | Hoch – Enterprise-KI-Systeme |
Die Beziehung zwischen Artikel-Schema und KI-Sichtbarkeit ist zu einem der wichtigsten Faktoren in der modernen Content-Strategie geworden. Untersuchungen von Profound mit 680 Millionen Zitationen auf großen KI-Plattformen zeigen deutliche Muster darin, wie verschiedene KI-Systeme Informationen beziehen und zitieren. ChatGPT bevorzugt stark autoritative Quellen wie Wikipedia (7,8 % aller Zitate), während Google AI Overviews einen ausgewogenen Ansatz über Reddit (2,2 %), YouTube (1,9 %) und Quora (1,5 %) zeigt. Perplexity bevorzugt Community-basierte Inhalte, wobei Reddit 6,6 % der Gesamtzitate ausmacht.
Alle diese Plattformen verlassen sich auf strukturierte Daten, um Kontext und Autorität von Inhalten zu erkennen. Bei korrekt implementiertem Artikel-Schema können KI-Systeme:
dateModified hilft, die Aktualität der Informationen zu bestimmenBrightEdge-Untersuchungen zeigten, dass Schema-Markup die Markenpräsenz in Googles AI Overviews steigert, mit höheren Zitationsraten auf Seiten mit robustem Schema. Das verdeutlicht, dass das Artikel-Schema nicht nur ein technisches SEO-Detail ist, sondern direkt beeinflusst, ob Ihre Inhalte in KI-generierten Antworten erscheinen, die inzwischen von Millionen Menschen als primäre Suchschnittstelle genutzt werden.
Der Unterschied zwischen Artikel-Schema und klassischen SEO-Signalen markiert einen grundlegenden Wandel in der Content-Entdeckung. Traditionelle SEO-Signale wie Backlinks, Keyword-Optimierung und Domain-Autorität wirken indirekt – Suchmaschinen schließen aus externen Signalen auf Popularität und Vertrauenswürdigkeit von Inhalten. Diese Signale funktionieren gut für klassische Suchergebnisse, bei denen Nutzer mehrere Links sehen und selbst wählen.
Artikel-Schema hingegen liefert explizite, direkte Signale darüber, was Ihr Inhalt ist. Anstatt dass Suchmaschinen erschließen, dass Ihr Inhalt ein Artikel über Technologie ist, sagt das Artikel-Schema explizit: “Dies ist ein Artikel, veröffentlicht am [Datum], geschrieben von [Autor], mit dieser Überschrift und diesen Bildern.” Diese Direktheit ist für KI-Systeme entscheidend, da LLMs Informationen anders verarbeiten als klassische Suchmaschinen. Während traditionelle Suchmaschinen Bedeutung aus Kontext und externen Signalen ableiten, profitieren KI-Systeme von expliziten Metadaten, die Mehrdeutigkeiten beseitigen.
Laut Evertune: “Schema-optimierte Inhalte machen es KI-Systemen mühelos, Informationen zu verstehen, zu extrahieren und korrekt zu zitieren.” Das ist der zentrale Punkt: Das Artikel-Schema hilft nicht nur Suchmaschinen, sondern verändert grundlegend, wie KI-Systeme mit Ihren Inhalten interagieren. Fehlt das Artikel-Schema oder ist es unvollständig, müssen KI-Systeme Informationen aus dem Seiteninhalt ableiten, was zu falscher Zuordnung, fehlerhaftem Kontext oder dem völligen Fehlen in KI-Antworten führen kann.
In der Praxis heißt das: Publisher können sich nicht mehr allein auf klassische SEO-Taktiken verlassen. Ein gut optimierter Artikel mit exzellenten Backlinks und Keyword-Targeting kann trotzdem in KI-Antworten fehlen, wenn er kein korrektes Artikel-Schema enthält. Umgekehrt hat ein Artikel mit umfassendem Artikel-Schema eine deutlich höhere Chance, von KI-Systemen zitiert zu werden – auch bei moderaten klassischen SEO-Werten.
Eine effektive Implementierung des Artikel-Schemas erfordert technische Genauigkeit und strategische Vollständigkeit. Die erste Best Practice ist Konsistenz in der Autorenbenennung. Beim Einsatz der Eigenschaft author sollten Sie für alle Artikel desselben Autors immer denselben Namen und URL-Format verwenden. Diese Konsistenz hilft KI-Systemen und Suchmaschinen, den Autor als eindeutige Entität zu erkennen und Autoritätssignale aufzubauen. Wenn Ihr Autor eine Profilseite auf Ihrer Website hat, verlinken Sie diese über das Feld url im Author-Objekt.
Die zweite Best Practice ist umfassende Bildauszeichnung. Google empfiehlt, Bilder in drei Seitenverhältnissen bereitzustellen: 1x1 (quadratisch), 4x3 (Querformat) und 16x9 (Widescreen), jedes mit mindestens 50.000 Pixeln (Breite × Höhe). Die Bilder sollten den Inhalt des Artikels repräsentieren und nicht generische Logos oder dekorative Elemente sein. KI-Systeme nutzen diese Bilder, um den Kontext zu erkennen und visuelle Vorschauen in Antworten anzuzeigen.
Die dritte Best Practice ist korrekte Datumsangabe. Geben Sie immer sowohl datePublished (ursprüngliches Veröffentlichungsdatum) als auch dateModified (letztes Änderungsdatum) im ISO-8601-Format einschließlich Zeitzone an. KI-Systeme nutzen diese Daten, um Aktualität und Relevanz zu bestimmen, was besonders für Nachrichten und zeitkritische Inhalte wichtig ist. Bei wesentlichen Updates sollte dateModified das tatsächliche Änderungsdatum widerspiegeln.
Die vierte Best Practice ist vollständige Autoreninformation. Geben Sie über den Namen hinaus die url zu einer Autorenprofil- oder Social-Media-Seite an. So können KI-Systeme die Identität überprüfen und Expertise einschätzen. Bei Organisationen als Autoren sollten Website-URL und Logo eingebunden werden. Diese Zusatzinformationen verbessern die Bewertung der Inhaltsautorität durch KI-Systeme erheblich.
Die fünfte Best Practice ist korrekte Schema-Hierarchie und Verknüpfungen. Das Artikel-Schema sollte nicht isoliert stehen, sondern mit zugehörigen Entitäten wie Publisher, Autorenprofilen und verwandten Artikeln verknüpft sein. So entsteht, was Yoast als “Data Graph” bezeichnet – ein Netz von Verbindungen, das KI-Systemen hilft, Ihre Inhalte im größeren Kontext einzuordnen. Ein gut vernetzter Data Graph erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme Ihre Inhalte als autoritativ erkennen und korrekt zitieren.
Verschiedene KI-Plattformen haben unterschiedliche Präferenzen bei der Informationsbeschaffung und Zitation – mit Auswirkungen auf die Artikel-Schema-Strategie. ChatGPT bevorzugt enzyklopädische, autoritative Quellen, wobei Wikipedia fast 48 % der Top-10-Zitate stellt. Für Sichtbarkeit in ChatGPT sollte das Artikel-Schema daher umfassende, gut recherchierte Inhalte mit klaren Autorenangaben und Publikationsautorität betonen.
Google AI Overviews verfolgt einen ausgewogeneren Ansatz, bezieht Reddit (21 % der Top-10-Quellen), YouTube (18,8 %) und Quora (14,3 %) ebenso wie klassische Medienquellen ein. Das spricht dafür, dass Googles KI-System Wert auf verschiedene Perspektiven und Community-Beiträge legt. Für Sichtbarkeit in AI Overviews sollte das Artikel-Schema daher mit einer Strategie für Content-Distribution und Community-Engagement kombiniert werden.
Perplexity zeigt die stärkste Präferenz für Community-Inhalte – Reddit macht 46,7 % seiner Top-10-Zitate aus. Für Sichtbarkeit auf dieser Plattform empfiehlt sich die Schema-Implementierung auf Inhalten, die gezielt Fragen und Probleme von Communities ansprechen.
Die strategische Konsequenz: Während die Artikel-Schema-Implementierung universell ist, sollte die unterstützende Content-Strategie plattform-spezifisch sein. Wer Sichtbarkeit bei ChatGPT anstrebt, fokussiert sich auf autoritative, umfassende Artikel mit starken Autorenangaben. Wer Google AI Overviews erreichen will, kombiniert Artikel-Schema mit Content-Distribution und Community-Beteiligung. Für Perplexity steht die Beantwortung spezifischer Community-Fragen im Vordergrund.
Nach der Implementierung des Artikel-Schemas ist die Validierung entscheidend, um korrektes und vollständiges Markup sicherzustellen. Der Rich Results Test von Google ist das wichtigste Tool, mit dem Sie Ihre URL oder Ihren Code einfügen und sofortiges Feedback zur Schema-Implementierung erhalten. Das Tool erkennt kritische Fehler, die Rich Results verhindern, und nicht-kritische Probleme, die die Wirksamkeit mindern können.
Der Schema Markup Validator (validator.schema.org) ist eine Alternative und prüft Ihr Markup anhand der offiziellen Schema.org-Spezifikation. Dieses Tool ist besonders nützlich, um subtile Fehler oder veraltete Eigenschaften zu erkennen, die Googles Tool möglicherweise nicht meldet.
Die Google Search Console bietet ein kontinuierliches Monitoring Ihrer Artikel-Schema-Performance. Im Bereich „Verbesserungen“ sehen Sie, wie viele Ihrer Seiten gültiges Artikel-Schema enthalten und ob Fehler erkannt wurden. Dieser Bericht ist entscheidend, um Seiten zu identifizieren, bei denen durch Updates oder technische Probleme das Schema verloren gegangen ist.
Über die Validierung hinaus sollten Publisher die tatsächliche KI-Zitationsleistung mit Tools wie AmICited überwachen, das Marken-Erwähnungen und Zitate auf ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude verfolgt. Durch die Korrelation von Schema-Implementierung und Zitationshäufigkeit können Publisher den Return on Investment ihres Schemas messen und Optimierungspotenziale erkennen.
Das Artikel-Schema entwickelt sich weiter, während KI-Systeme immer ausgefeilter werden und neue Standards entstehen. Das Model Context Protocol (MCP) und das Natural Language Web (NLWeb) sind aufkommende Standards, die auf den Grundlagen von Schema.org aufbauen, um eine bessere Interoperabilität von KI-Systemen zu ermöglichen. Diese Protokolle nutzen strukturierte Daten wie das Artikel-Schema als Basis, was eine korrekte Implementierung heute zur Voraussetzung für künftige Kompatibilität macht.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen in der Informationssuche wird das Artikel-Schema wahrscheinlich genauso wichtig wie klassische SEO-Optimierung. Publisher mit umfassendem, akkuratem Artikel-Schema werden einen deutlichen Vorteil haben, wenn KI-Suche weiter wächst. Der Wandel von der Keyword-basierten Suche zu KI-generierten Antworten ist ein Paradigmenwechsel in der Content-Auffindbarkeit – und das Artikel-Schema ist die Brücke, die klassische Webinhalte mit diesem neuen Entdeckungsparadigma verbindet.
Außerdem wird die Bedeutung von E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) für klassische Suchmaschinen und KI-Systeme weiter steigen. Die Rolle des Artikel-Schemas bei der Etablierung von Autoren-Expertise und Inhaltsautorität wird noch kritischer. Publisher sollten erwarten, dass zukünftige Updates des Artikel-Schemas zusätzliche Eigenschaften zur Demonstration von Expertise und Vertrauenswürdigkeit enthalten werden, die KI-Systeme bewerten können.
Artikel-Schema ist entscheidend für KI-Sichtbarkeit: Mit über 680 Millionen Zitationen auf großen KI-Plattformen wirkt sich die korrekte Implementierung direkt auf das Auftreten in KI-generierten Antworten aus.
Umfassende Metadaten implementieren: Integrieren Sie Überschrift, Bild (mehrere Seitenverhältnisse), datePublished, dateModified, author und articleBody für maximale Wirksamkeit.
JSON-LD-Format verwenden: JSON-LD ist das von allen großen Suchmaschinen und KI-Plattformen empfohlene Format und bietet bessere Wartbarkeit und Genauigkeit als Alternativen.
Schema mit relevanten Entitäten verbinden: Erstellen Sie einen Data Graph, indem Sie Artikel mit Autoren, Publishern und verwandten Inhalten verknüpfen – so verstehen KI-Systeme Autorität und Kontext besser.
Tatsächliche KI-Zitationsleistung monitoren: Nutzen Sie Tools wie AmICited, um zu verfolgen, wie sich Ihre Artikel-Schema-Implementierung auf die Sichtbarkeit Ihrer Marke auf ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude auswirkt.
Konsistenz auf der gesamten Website wahren: Verwenden Sie konsistente Autoren-, Publisher- und URL-Formate, damit KI-Systeme Autoritätssignale besser erkennen und aufbauen können.
Regelmäßig validieren und überwachen: Setzen Sie den Rich Results Test von Google und die Search Console ein, um die Gültigkeit Ihres Artikel-Schemas zu überprüfen und Implementierungsprobleme zu erkennen.
Article ist der übergeordnete Schematyp, der alle schriftlichen Inhalte abdeckt, während NewsArticle ein spezieller Subtyp für Nachrichteninhalte ist und BlogPosting für Blogbeiträge verwendet wird. NewsArticle erbt alle Eigenschaften von Article, fügt aber spezifische Features für Nachrichten hinzu. BlogPosting wird typischerweise für persönliche oder Unternehmensblogs mit 50–400 Wörtern verwendet, während Article und NewsArticle für längere, detailliertere Inhalte gedacht sind. Google akzeptiert das Artikel-Schema sowohl für Nachrichten- als auch für Bloginhalte und macht es so zur vielseitigsten Option für Publisher.
Das Artikel-Schema bietet explizite, maschinenlesbare Metadaten, die von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews genutzt werden, um Inhalte genau zu verstehen und korrekt zu zitieren. Indem Sie Überschrift, Autor, Veröffentlichungsdatum und Inhalt auszeichnen, erleichtern Sie es KI-Systemen, Informationen korrekt zu extrahieren und zuzuordnen. Untersuchungen zeigen, dass Seiten mit gut implementiertem Schema-Markup häufiger in KI-generierten Antworten erscheinen und höhere Zitationsraten auf mehreren KI-Plattformen erzielen.
Obwohl das Artikel-Schema keine streng erforderlichen Eigenschaften hat, empfiehlt Google für optimale Ergebnisse, Überschrift, Bild, datePublished und dateModified einzubinden. Die Eigenschaft 'author' wird dringend empfohlen, um die Autorität des Inhalts zu belegen. Für Nachrichtenartikel sollten mehrere Bilder in verschiedenen Seitenverhältnissen (1x1, 4x3, 16x9) mit mindestens 50.000 Pixeln enthalten sein. Diese empfohlenen Eigenschaften erhöhen die Chancen, in Rich Results und KI-generierten Antworten zu erscheinen, erheblich.
Das Artikel-Schema wird im JSON-LD-Format implementiert, das in einem Script-Tag im Head-Bereich Ihrer Seite platziert wird. Sie können den Code manuell hinzufügen oder CMS-Plugins wie Yoast SEO verwenden, die das Schema-Markup automatisch generieren. Der JSON-LD-Block enthält den @context, @type und Eigenschaften wie Überschrift, Autor, Veröffentlichungsdatum, Bild und articleBody. Nach der Implementierung sollten Sie Ihr Markup mit dem Rich Results Test von Google oder dem Schema Markup Validator validieren.
Das Artikel-Schema hat keinen direkten Einfluss auf das Ranking, macht Ihre Inhalte jedoch für Rich Results und erweiterte Suchfunktionen qualifiziert, was die Klickraten steigern kann. Indem es Suchmaschinen das Verständnis Ihrer Inhalte erleichtert, unterstützt das Markup die SEO-Performance indirekt. Noch wichtiger ist, dass das Artikel-Schema die Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen und Antwortmaschinen erheblich verbessert, die für die Auffindbarkeit von Inhalten immer wichtiger werden.
Das Artikel-Schema hilft Google AI Overviews, Ihre Inhalte genauer zu verstehen und zu zitieren. Wenn Sie korrektes Artikel-Markup mit Autor, Veröffentlichungsdatum und Inhaltsmetadaten implementieren, können Googles KI-Systeme Ihre Inhalte leichter als glaubwürdige Quelle identifizieren. Untersuchungen zeigen, dass Artikel mit gut implementiertem Schema-Markup häufiger in AI Overviews erscheinen und eine bessere Positionierung in KI-generierten Antworten erhalten.
Ja, das Artikel-Schema ist flexibel genug für Nachrichten- und Bloginhalte. Die Dokumentation von Google besagt ausdrücklich, dass das Artikel-Schema die Typen NewsArticle und BlogPosting abdeckt und somit für alle Artikel-Formate geeignet ist. Wenn Sie jedoch Nachrichteninhalte veröffentlichen, kann die spezifische Verwendung von NewsArticle zusätzliche Features bieten. Für die meisten Publisher dient das Artikel-Schema als universelle Lösung für alle schriftlichen Inhalte.
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