Das Organisation-Schema ist ein strukturierter Daten-Markup-Typ, der Suchmaschinen und KI-Systemen hilft, Unternehmensinformationen wie Name, Logo, Adresse, Kontaktdaten und Geschäftsbeziehungen zu verstehen. Die Implementierung des Organisation-Schemas ermöglicht Rich Results, Knowledge Panels und eine verbesserte Sichtbarkeit in KI-gesteuerten Suchmaschinen wie Google AI Overviews, Perplexity und Claude.
Das Organisation-Schema ist ein strukturierter Daten-Markup-Typ, der Suchmaschinen und KI-Systemen hilft, Unternehmensinformationen wie Name, Logo, Adresse, Kontaktdaten und Geschäftsbeziehungen zu verstehen. Die Implementierung des Organisation-Schemas ermöglicht Rich Results, Knowledge Panels und eine verbesserte Sichtbarkeit in KI-gesteuerten Suchmaschinen wie Google AI Overviews, Perplexity und Claude.
Das Organisation-Schema ist ein standardisiertes strukturiertes Datenformat, das Unternehmensinformationen für Suchmaschinen und künstliche Intelligenz in maschinenlesbarer Sprache bereitstellt. Definiert von Schema.org und unterstützt von führenden Suchmaschinen wie Google, Bing und Yandex, nutzt das Organisation-Schema JSON-LD, Mikrodaten oder RDFa-Syntax, um administrative Einzelheiten einer Organisation zu beschreiben – etwa Name, Logo, Adresse, Kontaktdaten, Social-Media-Profile und Geschäftsbeziehungen. Bei korrekter Implementierung ermöglicht das Organisation-Schema Suchmaschinen die Anzeige von Rich Results, Knowledge Panels und erweiterten SERP-Funktionen, die die wichtigsten Unternehmensinformationen hervorheben. Für KI-basierte Suchplattformen wie Google AI Overviews, Perplexity, ChatGPT und Claude liefert das Organisation-Schema den strukturierten Kontext, der für korrekte Zitate und Markenzuordnungen in generativen Antworten erforderlich ist. Dieses Markup ist zwar kein direkter Ranking-Faktor, verbessert aber maßgeblich, wie Ihr Unternehmen verstanden, dargestellt und zitiert wird – sowohl in klassischen Suchergebnissen als auch in aufkommenden KI-Sucherlebnissen.
Das Organisation-Schema entstand im Rahmen der Initiative Schema.org, die 2011 als Gemeinschaftsprojekt von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex gestartet wurde, um strukturierte Daten im Web zu standardisieren. Zu Beginn kommunizierten Unternehmen ihre Informationen über unstrukturierte HTML-Elemente und Meta-Tags, was die korrekte Erfassung und Anzeige durch Suchmaschinen erschwerte. Die Einführung des Organisation-Schemas schuf ein formales Vokabular zur Beschreibung von Organisationseinheiten, sodass Suchmaschinen präzisere Wissensgraphen aufbauen und umfangreichere Informationen in den Suchergebnissen anzeigen konnten. In den letzten zehn Jahren hat die Verbreitung deutlich zugenommen: Laut Forschung des Stanford AI Index Reports nutzten 2024 bereits 78 % der Organisationen KI-basierte Tools, gegenüber 55 % im Jahr 2023 – ein Zeichen für die wachsende Bedeutung maschinenlesbarer Daten. Mit der Verbreitung generativer KI-Systeme entwickelte sich das Organisation-Schema von einer netten SEO-Ergänzung zu einem zentralen Baustein jeder Marken-Sichtbarkeitsstrategie. Heute verschaffen sich Organisationen mit umfassendem Organisation-Schema-Markup Wettbewerbsvorteile in Sachen KI-Sichtbarkeit, Knowledge-Panel-Berechtigung und Markenabgrenzung auf mehreren Plattformen. Das Schema wird kontinuierlich um neue Eigenschaften und Untertypen erweitert, um aktuelle Anwendungsfälle – wie Rückgaberegelungen, Versandservices und Mitgliederprogramme für E-Commerce – zu unterstützen.
Das Organisation-Schema wird mit JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) implementiert – das von Google und den meisten SEO-Experten wegen seiner Einfachheit und Wartbarkeit empfohlen wird. Ein einfaches Organisation-Schema-Markup besteht aus einem <script>-Tag mit type="application/ld+json", das im <head>- oder <body>-Bereich der Webseite platziert wird. Das Markup enthält ein JSON-Objekt mit @context auf “https://schema.org
” und @type auf “Organization” oder einer spezifischeren Unterart. Zu den wichtigsten Eigenschaften gehören name (Organisationsname), url (Webseite), logo (Logo-Bild-URL), address (Postadresse mit Straße, Ort, Region, Postleitzahl und Land), contactPoint (Telefon und E-Mail), description (Unternehmensbeschreibung) und sameAs (Links zu sozialen Profilen und verifizierten Brancheneinträgen). Für eine stärkere KI-Sichtbarkeit empfiehlt es sich, auch Eigenschaften wie foundingDate, numberOfEmployees, iso6523Code, vatID und taxID anzugeben, um die Entitätsabgrenzung und Vertrauenssignale zu stärken. Die Eigenschaft @id ist für KI-Systeme besonders wichtig, da sie eine dauerhafte, eindeutige Kennung für Ihr Unternehmen bietet, die seitenübergreifend referenziert und mit anderen Entitäten wie Autoren (Person Schema) und Inhalten (Article Schema) verknüpft werden kann. Laut Google Search Central gibt es keine strikt erforderlichen Eigenschaften; je mehr relevante Angaben Sie jedoch machen, desto nützlicher und hochwertiger ist Ihre strukturierte Datenbasis für Suchmaschinen und KI-Systeme.
| Schema-Typ | Hauptanwendungsfall | Wichtiges Unterscheidungsmerkmal | Am besten geeignet für | Relevanz für KI-Suche |
|---|---|---|---|---|
| Organization | Allgemeine Unternehmensinformationen | Breite Anwendbarkeit für alle Organisationstypen | Konzerne, NGOs, Bildungseinrichtungen, Medienunternehmen | Hoch – liefert Kerndaten für KI-Zitate |
| LocalBusiness | Standortbezogene Unternehmensdaten | Enthält Öffnungszeiten, Servicegebiete, Geokoordinaten | Restaurants, Einzelhändler, Dienstleister mit Standort | Mittel-hoch – ergänzt geografischen Kontext für lokale KI-Empfehlungen |
| OnlineStore | E-Commerce-Unternehmensdaten | Enthält Versand- und Rückgaberichtlinien, Produktkataloge | Online-Händler, Marktplätze, digitale Dienstleister | Hoch – ermöglicht Produkt- und Händlerzitate in KI-Shopping-Antworten |
| Corporation | Große Unternehmen | Unterart von Organization mit Fokus auf Konzernstruktur | Aktiengesellschaften, multinationale Unternehmen | Hoch – unterstützt komplexe Unternehmenshierarchien in KI-Wissensgraphen |
| EducationalOrganization | Schulen, Universitäten, Bildungseinrichtungen | Enthält Alumni, Kurse, Akkreditierungsdaten | Hochschulen, Online-Lernplattformen | Mittel – fördert Bildungseinheit-Erkennung in KI-Antworten |
| NewsMediaOrganization | Nachrichtenverlage und Medienhäuser | Enthält Redaktionsrichtlinien, Korrekturen, Diversitätsstatements | Nachrichtenseiten, Journalismusplattformen, Medienunternehmen | Hoch – entscheidend für Nachrichten-Zitate und Glaubwürdigkeit in KI-Overviews |
| Person | Einzelne Fachperson oder Autor | Repräsentiert Personen, keine Organisationen | Autoren, Experten, Unternehmensgründer | Hoch – in Verbindung mit Organization stärkt E-E-A-T-Signale |
| Article/BlogPosting | Inhaltliche Beiträge | Beschreibt einzelne Artikel, nicht die Organisation | Blogposts, Nachrichtenartikel, Ratgeber | Hoch – in Kombination mit Organization-Markup verbessert Inhaltszuordnung |
Das Organisation-Schema schlägt eine Brücke zwischen menschenlesbaren Webinhalten und maschinenlesbaren Datenstrukturen, die Suchmaschinen und KI-Systeme benötigen, um Informationen korrekt zu verstehen, zu verifizieren und zu zitieren. Klassische Suchmaschinen wie Google nutzen das Organisation-Schema, um Knowledge Panels zu befüllen – Informationsboxen, die rechts in den Suchergebnissen erscheinen und Name, Logo, Adresse, Telefonnummer, Webseite und Social-Media-Links eines Unternehmens anzeigen. Diese Panels steigern Klickraten und Markenpräsenz, da Nutzer wichtige Informationen auf einen Blick erhalten. Für KI-basierte Suchmaschinen und große Sprachmodelle (LLMs) ist das Organisation-Schema noch entscheidender. Generative KI-Systeme wie Google AI Overviews, Perplexity, ChatGPT und Claude verlassen sich auf strukturierte Daten, um Entitäten abzugrenzen, Fakten zu prüfen und Informationen autoritativen Quellen zuzuordnen. Stößt ein KI-System auf eine Unternehmensanfrage, sucht es gezielt nach Organisation-Schema-Markup, um Identität, Kontaktinformationen und Glaubwürdigkeitsindikatoren zu erfassen. Studien zeigen: Unternehmen mit vollständigem, korrektem Organisation-Schema werden häufiger korrekt in KI-Antworten zitiert – ein direkter Einflussfaktor auf die Sichtbarkeit im KI-Suchumfeld. Zudem hilft das Schema, Markenverwechslungen und Nachahmung zu verhindern, indem es eine kanonische Quelle für Unternehmensdaten bereitstellt und damit das Risiko minimiert, dass KI-Systeme Ihr Unternehmen mit Wettbewerbern oder ähnlichen Namen verwechseln.
Verschiedene KI-Suchplattformen und LLMs verarbeiten das Organisation-Schema unterschiedlich präzise – dieses Wissen ist entscheidend für eine optimale Markup-Strategie. Google AI Overviews (früher SGE) priorisiert das Organisation-Schema beim Erstellen von Unternehmenszusammenfassungen, prüft Daten, extrahiert Kontaktdaten und ordnet Inhalte der richtigen Organisation zu. Google gleicht dabei Organisation-Schema und Google Business Profile ab – Konsistenz ist essenziell. Perplexity, eine KI-Suchmaschine mit Fokus auf Zitate, nutzt das Organisation-Schema aktiv, um Organisationen zu identifizieren und als Quelle in Antworten anzugeben. Bei sauber strukturiertem Organisation-Schema steigt die Wahrscheinlichkeit, prominent zitiert und angezeigt zu werden. ChatGPT und andere OpenAI-Modelle profitieren vom Organisation-Schema sowohl im Training als auch bei der Verarbeitung aktueller Informationen via Plugins und Integrationen. Zwar ist ChatGPTs Wissen auf den Trainingszeitpunkt begrenzt, doch Unternehmen mit robustem Organisation-Schema werden bei Anfragen zu Unternehmensdaten zuverlässiger erkannt und dargestellt. Claude (Anthropic LLM) nutzt strukturierte Daten ebenfalls, um Entitäten besser zu erkennen und Fehlinformationen zu minimieren. Für alle Plattformen gilt: Konsistenz und Vollständigkeit des Organisation-Schemas beeinflussen direkt, wie korrekt Ihr Unternehmen in KI-Inhalten wiedergegeben wird. Achten Sie auf dauerhafte @id-Werte, zahlreiche sameAs-Links zu verifizierten Profilen (LinkedIn, Crunchbase, Wikipedia) sowie aktuelle, konsistente Angaben auf allen Webpräsenzen.
Eine effektive Organisation-Schema-Implementierung erfordert eine strategische, systematische Herangehensweise, die über das bloße Hinzufügen von Markup auf der Startseite hinausgeht. Erstens: Wählen Sie die spezifischste Schema-Unterart, die zu Ihrem Unternehmen passt. Betreiben Sie einen Online-Shop, nutzen Sie OnlineStore statt des generischen Organization. Sind Sie Verlag, verwenden Sie NewsMediaOrganization. Diese Genauigkeit hilft KI-Systemen, Ihre Hauptfunktion zu erfassen und passende Eigenschaften zu extrahieren. Zweitens: Vergeben Sie eine dauerhafte Entitätskennung mittels eines stabilen @id-Werts (z. B. https://ihreunternehmen.de/organization/main). Diese Kennung sollte konsistent auf allen Seiten verwendet und bei Verknüpfungen zu Autoren oder Inhalten referenziert werden. Drittens: Pflegen Sie sameAs-Links umfassend – zu verifizierten Profilen auf LinkedIn, Crunchbase, Wikipedia, Twitter, Facebook und branchenspezifischen Verzeichnissen. Diese Links helfen KI-Systemen und Suchmaschinen bei der eindeutigen Zuordnung und stärken die Autorität. Viertens: Sorgen Sie für Datenkonsistenz auf allen Webpräsenzen. Ihr Organisation-Schema muss mit Google Business Profile, Website-Footer, Social-Media-Profilen und offiziellen Registern übereinstimmen. Abweichungen mindern das Vertrauen und können zu Fehlzitaten führen. Fünftens: Fügen Sie ergänzende Eigenschaften hinzu, die E-E-A-T-Signale stärken, etwa foundingDate, numberOfEmployees, awards, certifications und mehrere Kontaktmöglichkeiten im contactPoint. Sechstens: Validieren Sie Ihr Markup mit dem Google Rich Results Test, dem Schema.org Markup Validator und SEO-Tools wie Semrush, um Fehler vor dem Livegang zu erkennen. Siebtens: Überwachen Sie die Performance – tracken Sie Impressions, Klicks und Rankingpositionen für Seiten mit Organisation-Schema und vergleichen Sie diese mit Kontrollseiten, um den Einfluss strukturierter Daten zu identifizieren.
Da künstliche Intelligenz immer zentraler für die Informationssuche wird, entwickelt sich das Organisation-Schema stetig weiter, um neuen Anforderungen an Entitätsprüfung, Attribution und Vertrauen zu entsprechen. Ursprünglich wurde das Organisation-Schema primär zur Verbesserung klassischer Suchergebnisse und Knowledge Panels genutzt. Heute unterstützt es zusätzlich KI-Zitate, Markenzuordnungen in generativen Antworten und Entitätsabgrenzung über verschiedene Plattformen hinweg. Die Schema.org-Community erweitert das Schema laufend um neue Eigenschaften und Unterarten: Jüngste Ergänzungen wie hasMemberProgram für Treueprogramme, hasShippingService für Versandrichtlinien und hasMerchantReturnPolicy für Rückgabebedingungen unterstreichen die wachsende Bedeutung strukturierter Daten im E-Commerce und Kundenservice, wo KI-Systeme immer detailliertere Informationen bereitstellen müssen. Zudem ist die Integration des Organisation-Schemas mit Wissensgraphen – etwa Googles Knowledge Graph oder proprietären KI-Wissensgraphen – immer ausgefeilter. KI-Systeme nutzen das Schema nicht nur für Basisdaten, sondern auch zur Erfassung von Unternehmensbeziehungen, Branchenklassifikationen und Wettbewerbspositionen. Künftig wird das Organisation-Schema noch entscheidender, wenn KI-Systeme vom reinen Informationsabruf zu komplexeren Aufgaben wie Konkurrenzanalyse, Marktforschung und Business Intelligence übergehen. Unternehmen, die heute in umfassendes, präzises Organisation-Schema investieren, sichern sich Vorteile für künftige KI-Fähigkeiten und bleiben auch bei sich wandelnder Suche sichtbar.
Zur Messung des Impacts des Organisation-Schemas sind mehrschichtige Ansätze nötig, die klassische SEO-Kennzahlen und KI-spezifische Sichtbarkeitsmetriken berücksichtigen. Klassische SEO-Metriken sind Impressions, Klicks und durchschnittliche Positionen für Seiten mit Organisation-Schema im Vergleich zu Kontrollseiten ohne Markup. In der Google Search Console lassen sich markenbezogene Suchanfragen filtern und Zusammenhänge mit dem Schema erkennen. Knowledge-Panel-Metriken lassen sich verfolgen, indem Sie beobachten, ob Ihr Knowledge Panel erscheint und korrekte Daten aus dem Schema enthält. KI-Sichtbarkeitsmetriken sind schwieriger zu messen, werden aber immer wichtiger. Tools wie AmICited ermöglichen es, Erwähnungen Ihrer Organisation auf KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude zu verfolgen und zu prüfen, ob Ihr Organisation-Schema korrekt zitiert wird. Engagement-Metriken wie Verweildauer, Scrolltiefe und Conversion-Rate von Nutzern, die über KI-Zusammenfassungen kommen, zeigen, ob KI-Zitate qualifizierten Traffic bringen. Markenkonsistenz-Metriken messen, wie einheitlich Ihr Unternehmen auf verschiedenen KI-Plattformen dargestellt wird – etwa ob Logo, Beschreibung und Kontaktdaten überall korrekt angezeigt werden. Untersuchungen von Single Grain zeigen: Organisationen, die ihr Schema-Markup umfassend pflegen und ihre Entitätsstrategie mit Content und interner Verlinkung abstimmen, erzielen spürbare Sichtbarkeitsgewinne im KI-Bereich – Fallstudien berichten von bis zu 75 % mehr KI-Overview-Auftritten und 100 % mehr Gemini-Zitaten. Um eine Vergleichsbasis zu schaffen, führen Sie vor der Implementierung ein Audit Ihrer aktuellen KI-Sichtbarkeit durch, implementieren Sie das Markup systematisch und messen Sie nach 4–8 Wochen erneut, um den Effekt einzugrenzen.
Viele Organisationen implementieren das Organisation-Schema fehlerhaft oder unvollständig, was dessen Wirksamkeit einschränkt oder sogar zu Abstrafungen führen kann. Inkonsistente Daten sind der häufigste Fehler: Wenn Ihr Schema andere Adressen, Telefonnummern oder Beschreibungen enthält als Ihre Webseite oder Ihr Google Business Profile, werten Suchmaschinen und KI-Systeme diese Informationen als unzuverlässig. Führen Sie eine einheitliche Datenbasis und synchronisieren Sie diese über alle Kanäle hinweg. Fehlende oder falsche sameAs-Links erschweren die Eindeutigkeit und Verifizierung durch KI-Systeme. Jeder sameAs-Link muss auf ein tatsächlich verifiziertes Profil Ihres Unternehmens führen, nicht auf Wettbewerber oder irrelevante Seiten. Veraltete Informationen im Organisation-Schema können Nutzer und KI-Systeme in die Irre führen. Ändern sich Adresse, Telefonnummer oder Beschreibung, aktualisieren Sie Ihr Markup unmittelbar. Unvollständiges Markup, das wichtige Eigenschaften wie Logo, Adresse oder contactPoint weglässt, limitiert die Informationsfülle für KI und Suchmaschinen. Geben Sie so viele relevante Eigenschaften wie möglich an, auch wenn diese optional sind. Verwendung generischer oder unspezifischer Schema-Unterarten, wenn spezifischere möglich wären, verringert die Informationspräzision für KI-Systeme. Ein E-Commerce-Unternehmen sollte z. B. OnlineStore statt nur Organization nutzen. Doppelte oder widersprüchliche @id-Werte auf verschiedenen Seiten oder Properties können KI-Systeme hinsichtlich Ihrer Identität verwirren. Verwenden Sie eine einzige, konsistente @id und referenzieren Sie diese überall gleich. Ignorieren von Validierungsfehlern aus Tools wie dem Google Rich Results Test oder dem Schema.org Validator kann dazu führen, dass Ihr Markup von Suchmaschinen ignoriert wird. Prüfen und beheben Sie daher immer alle Fehler und Warnungen vor der Veröffentlichung.
Die Zukunft des Organisation-Schemas ist eng mit der Weiterentwicklung von KI-Suche und Wissensgraph-Technologien verbunden. Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI steigt auch der Bedarf an aktuellen, überprüfbaren Unternehmensdaten. Mehrere Trends zeichnen sich ab: Erstens, verstärkter Fokus auf Entitätsprüfung und Vertrauenssignale. Je leistungsfähiger KI-Systeme werden, desto mehr Gewicht legen sie auf verifizierbare, autoritative Datenquellen. Unternehmen mit umfassendem Organisation-Schema, verifizierten Nachweisen und konsistenten Informationen über Plattformen hinweg sichern sich Wettbewerbsvorteile in der KI-Sichtbarkeit. Zweitens, tiefere Integration in Wissensgraphen. KI-Systeme nutzen Organisation-Schema zunehmend zum Aufbau und zur Pflege von Graphen, die nicht nur Basisdaten, sondern auch komplexe Beziehungen zwischen Organisationen, Personen, Produkten und Branchen abbilden – dazu werden Eigenschaften wie parentOrganization, member, founder und award immer wichtiger. Drittens, Erweiterung der Schema-Eigenschaften für neue Geschäftsmodelle. Mit aufkommenden Modellen wie dezentralen Organisationen, virtuellen Unternehmen und KI-getriebenen Firmen wird Schema.org das Organisation-Schema weiter ausbauen müssen. Viertens, Echtzeit-Schema-Validierung und Monitoring. Tools wie AmICited werden immer wichtiger, um in Echtzeit zu überwachen, wie Ihr Schema auf verschiedenen KI-Plattformen interpretiert und zitiert wird. Fünftens, Integration mit regulatorischen und Compliance-Standards. Mit zunehmender Regulierung rund um KI-Transparenz und Verantwortlichkeit könnte das Schema um Compliance-bezogene Eigenschaften erweitert werden, die KI-Systemen die rechtliche Prüfung von Organisationen erleichtern. Wer frühzeitig in umfassendes, aktuelles Organisation-Schema investiert, bleibt auch im Wandel der KI-Suche sichtbar und glaubwürdig.
Das Organisation-Schema ist ein universelles Markup für jede Art von Organisation (Unternehmen, NGOs, Bildungseinrichtungen usw.) und konzentriert sich auf administrative Unternehmensdetails wie Name, Logo und Kontaktdaten. Das LocalBusiness-Schema ist eine spezifischere Unterart für Unternehmen mit physischen Standorten und enthält Eigenschaften wie Öffnungszeiten, Servicegebiete und geografische Koordinaten. Wenn Ihre Organisation ein Ladengeschäft oder Büro hat, ist LocalBusiness passender; für Unternehmen ohne standortbezogene Details genügt das Organisation-Schema.
Das Organisation-Schema stellt KI-Systemen maschinenlesbare Unternehmensinformationen bereit, sodass generative Engines wie ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity Ihr Unternehmen in Antworten korrekt zitieren können. Bei ordnungsgemäßer Implementierung mit konsistenten Entitätskennungen (@id), sameAs-Links und verifizierten Unternehmensdaten wird Ihre Organisation für KI-Modelle besser auffindbar und vertrauenswürdiger. Untersuchungen zeigen, dass inzwischen 78 % der Organisationen KI-basierte Tools nutzen, und strukturierte Daten sind entscheidend dafür, dass Ihre Marke in KI-generierten Zusammenfassungen und Empfehlungen korrekt erscheint.
Das Organisation-Schema hat keine strikt erforderlichen Eigenschaften; Google empfiehlt jedoch, so viele relevante Eigenschaften wie möglich einzubeziehen. Zu den wichtigsten zählen: name (Organisationsname), url (Webseite), logo (Logo-URL), address (physische oder Postadresse), contactPoint (Telefon/E-Mail) und description (Unternehmensbeschreibung). Für eine bessere KI-Sichtbarkeit sollten Sie außerdem sameAs (Links zu sozialen Profilen und verifizierten Brancheneinträgen), foundingDate und numberOfEmployees angeben. Je vollständiger Ihr Markup, desto besser können Suchmaschinen und KI-Systeme Ihr Unternehmen verstehen und darstellen.
Ja, das Organisation-Schema dient speziell dazu, Ihre Organisation von anderen mit ähnlichen Namen abzugrenzen. Durch Einbindung von Eigenschaften wie iso6523Code, leiCode, vatID, taxID und mehreren sameAs-Links zu autoritativen Quellen (Wikipedia, Crunchbase, LinkedIn) helfen Sie Suchmaschinen und KI-Systemen, Ihre Organisation eindeutig zu identifizieren. Das ist besonders wichtig für Unternehmen mit allgemeinen Namen oder solche, die in mehreren Ländern aktiv sind, da so Ihre Marke korrekt im Wissensgraph und in KI-Antworten unterschieden wird.
Für Unternehmen mit mehreren Standorten implementieren Sie das Organisation-Schema auf der Homepage auf Unternehmensebene mit den Hauptdaten und verwenden dann für jede Filiale das LocalBusiness-Schema. Geben Sie im Organisation-Schema mehrere Adressen als Array in der address-Eigenschaft an oder erstellen Sie für jede Zweigstelle ein eigenes LocalBusiness-Markup mit der parentOrganization-Eigenschaft, die auf die Hauptorganisation verweist. Dieser hierarchische Ansatz hilft KI-Systemen, Ihre Unternehmensstruktur zu verstehen, während standortspezifische Informationen für lokale Suche und KI-Empfehlungen erhalten bleiben.
Das Organisation-Schema stärkt E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)-Signale, indem es überprüfbare, strukturierte Informationen zu den Referenzen, der Historie und Autorität Ihrer Organisation liefert. Eigenschaften wie foundingDate, numberOfEmployees, awards, certifications und Links zu verifizierten Unternehmensprofilen (sameAs) belegen die Legitimität. In Kombination mit Autoren-Markup (Person Schema) und hochwertigen Inhalten hilft das Organisation-Schema KI-Systemen und Suchmaschinen, die Vertrauenswürdigkeit Ihres Unternehmens einzuschätzen, was für KI-Zitate und Rankings immer wichtiger wird.
Das Organisation-Schema ist der primäre, standardisierte Schema-Typ von Schema.org für die Darstellung jeglicher Organisationen. Es gibt keinen separaten 'Company'- oder 'Business'-Schema-Typ in der offiziellen Schema.org-Vokabular; stattdessen dient Organization als Elterntyp mit spezialisierten Untertypen wie Corporation, LocalBusiness, OnlineStore und EducationalOrganization. Die Nutzung von Organization oder einer passenden Unterart gewährleistet Kompatibilität mit Suchmaschinen und KI-Systemen, während nicht-standardisierte Schema-Typen möglicherweise nicht erkannt oder korrekt verarbeitet werden.
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