Discussion JSON-LD Structured Data Technical SEO

Hoe belangrijk is JSON-LD voor AI-zoekopdrachten? Complete beginner hier

WE
WebDev_Beginner · Junior Webontwikkelaar
· · 156 upvotes · 11 comments
WB
WebDev_Beginner
Junior Webontwikkelaar · 6 januari 2026

Complete beginner met gestructureerde data hier. Het team wil dat ik JSON-LD implementeer voor AI-zoekoptimalisatie.

Wat ik weet:

  • Het is een soort gestructureerd dataformaat
  • Komt in script-tags in HTML
  • Iets met schema.org

Wat ik niet weet:

  • Hoe helpt dit eigenlijk bij AI-zoekopdrachten?
  • Welke types moet ik implementeren?
  • Zijn er veelgemaakte fouten om te vermijden?
  • Hoe test ik of het werkt?

Op zoek naar uitleg voor beginners en praktische implementatietips.

11 comments

11 reacties

SS
StructuredDataExpert_Sarah Expert Schema Markup Specialist · 6 januari 2026

Laat me dit vanaf de basis uitleggen.

Wat JSON-LD eigenlijk is:

Het is een manier om machines te vertellen wat je content betekent. Mensen lezen je pagina en begrijpen het. Machines hebben expliciete instructies nodig.

Voorbeeld:

Zonder JSON-LD ziet een machine: “John Smith - 10 jaar ervaring - Marketingdirecteur”

Met JSON-LD zeg je expliciet:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "John Smith",
  "jobTitle": "Marketing Director",
  "workExperience": "10 jaar"
}

Nu weten machines: Dit is een Persoon genaamd John Smith die Marketingdirecteur is.

Hoe het AI helpt:

  1. Contextduidelijkheid – AI begrijpt welke entiteiten op de pagina staan
  2. Relatiemap – Verbanden tussen entiteiten (auteur → artikel)
  3. Informatie-extractie – Schone data voor AI om te citeren
  4. Autoriteitssignalen – Juiste Organization- en Person-schema signaleren legitimiteit

Waar moet je het plaatsen:

In je HTML <head> of ergens in <body>:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  ...
}
</script>

Prioritaire schema-types voor AI:

  1. Organization (sitebreed)
  2. Article (blogposts)
  3. FAQPage (Q&A-content)
  4. HowTo (handleidingen)
  5. Product (e-commerce)
  6. Person (auteur-bio’s)
WB
WebDev_Beginner OP Junior Webontwikkelaar · 6 januari 2026
Dit helpt! Kun je laten zien hoe een volledige implementatie eruit ziet voor een artikel?
SS
StructuredDataExpert_Sarah Expert Schema Markup Specialist · 6 januari 2026
Replying to WebDev_Beginner

Hier is een volledige Article-schema met auteur:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Wat is JSON-LD en hoe gebruik je het",
  "description": "Complete gids voor JSON-LD-implementatie",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Sarah Johnson",
    "url": "https://example.com/authors/sarah",
    "jobTitle": "Senior Developer"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Jouw bedrijf",
    "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>

Belangrijkste punten:

  • @context verwijst altijd naar schema.org
  • @type specificeert het entiteitstype
  • Geneste objecten voor gerelateerde entiteiten (auteur, uitgever)
  • Gebruik echte data van je pagina (dynamisch in CMS)

Voor FAQ-content:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "Wat is JSON-LD?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "JSON-LD is een gestructureerd dataformaat..."
    }
  }]
}

Dit is vooral krachtig voor AI – een expliciete Q&A-structuur die AI eenvoudig kan verwerken.

SM
SEODeveloper_Mike SEO Developer · 5 januari 2026

Veelgemaakte fouten die ik bij beginners zie.

Fout 1: Ongeldige JSON-syntax

// FOUT - komma aan het einde
{
  "name": "John",
  "title": "Developer",  // <-- deze komma breekt het
}

Valideer altijd je JSON voordat je het publiceert.

Fout 2: Verkeerde propertynamen

// FOUT
{ "authorName": "John" }

// GOED
{ "author": { "@type": "Person", "name": "John" } }

Gebruik exacte propertynamen van schema.org.

Fout 3: Niet-overeenkomende content

Je JSON-LD moet overeenkomen met de zichtbare inhoud op de pagina. Als de pagina €99 zegt en het schema €89, is dat misleidend.

Fout 4: Incomplete verplichte properties

Elk schema-type heeft verplichte eigenschappen. Bekijk de documentatie op schema.org.

Fout 5: Niet testen

Gebruik Google’s Rich Results Test: https://search.google.com/test/rich-results

Plak je URL of code, kijk of alles valideert.

Mijn workflow:

  1. Schrijf JSON-LD
  2. Valideer in Rich Results Test
  3. Check schema.org voor volledigheid
  4. Publiceer
  5. Monitor in Search Console
AL
AIVisibilityConsultant_Lisa Expert AI Visibility Consultant · 5 januari 2026

Hoe JSON-LD specifiek helpt bij AI-zoekopdrachten.

Het AI-perspectief:

AI-systemen die je content verwerken profiteren van gestructureerde data omdat:

  1. Expliciete entiteitsherkenning

    • AI weet “deze pagina gaat over Product X”
    • Niet raden op basis van inhoudsanalyse

  2. Duidelijke relaties

    • Auteur → Artikel-verbinding
    • Organisatie → Product-verbinding
    • Helpt AI om correct toe te wijzen

  3. Data-extractie met vertrouwen

    • AI extraheert met meer zekerheid uit schema
    • Minder kans op verkeerde details

  4. Autoriteitssignalen

    • Uitgebreide schema = kwaliteitsignaal
    • Auteurs-expertise aangegeven
    • Organisatie-credibiliteit aangetoond

Wat ik heb gezien:

Sites met volledige schema markup worden:

  • Nauwkeuriger geciteerd
  • Merknamen correct gebruikt
  • Auteur-attributie waar relevant

Prioriteit voor AI:

Grote impact:

  • Organization (merkidentiteit)
  • Person (auteurs-expertise)
  • FAQPage (AI is dol op Q&A-formaat)

Middelmatige impact:

  • Article (contentstructuur)
  • HowTo (procedurele inhoud)
  • Product (e-commerce)

Lage impact maar nuttig:

  • BreadcrumbList
  • WebSite
  • ImageObject
CT
CMSIntegrator_Tom · 5 januari 2026

Implementatie in verschillende CMS-platforms.

WordPress:

Gebruik plugins zoals:

  • Yoast SEO (basis schema)
  • Rank Math (uitgebreider)
  • Schema Pro (gespecialiseerd)

Deze genereren automatisch schema van je content.

Headless CMS (Contentful, Sanity):

Genereer schema op basis van het contentmodel:

// Voorbeeld: Contentful naar 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
    },
    // ... meer velden
  };
}

Static site generators (Hugo, Gatsby):

Template-gebaseerde generatie:

Hugo voorbeeld:

<script type="application/ld+json">
{
  "@type": "Article",
  "headline": "{{ .Title }}",
  "datePublished": "{{ .Date.Format "2006-01-02" }}"
}
</script>

Het belangrijkste:

Automatiseer op basis van contenttype. Schrijf niet voor elke pagina handmatig schema.

DP
DataAnalyst_Priya · 4 januari 2026

Meten van JSON-LD-impact.

Voor/na tracking:

Toen we uitgebreid schema implementeerden:

Rijke resultaten in Google:

  • Voor: 12% van de pagina’s in aanmerking
  • Na: 78% van de pagina’s in aanmerking

AI-citaties:

  • Voor: Inconsistente merknaamgebruik
  • Na: Juiste merknaam 95% van de tijd
  • Auteur-attributie sterk verbeterd

Hoe te volgen:

Google Search Console:

  • Rapport ‘Verbeteringen’ toont schema-status
  • Impressies van rijke resultaten

AI-zichtbaarheid:

  • Gebruik Am I Cited om citaties te volgen
  • Vergelijk citatie-nauwkeurigheid voor/na schema

De correlatie:

Volledige schema-implementatie correleerde met:

  • 15% hogere citatiegraad
  • Betere nauwkeurigheid in hoe we worden beschreven
  • Meer auteursvermeldingen waar relevant

Niet enorm, maar wel betekenisvol voor AI-zichtbaarheid.

SJ
SchemaDebuger_James · 4 januari 2026

Debug- en testtips.

Testtools:

  1. Google Rich Results Test

    • Primaire validatietool
    • Toont fouten en waarschuwingen
    • Gratis, officieel

  2. Schema.org Validator

    • Meer algemene validatie
    • Niet Google-specifiek

  3. Browserontwikkelaarstools

    • Weergave > Bron weergeven, zoek op “application/ld+json”
    • Controleer of schema wordt weergegeven

  4. Chrome-extensies

    • Extensie “Structured Data Testing Tool”
    • Zie schema op elke pagina

Veelvoorkomende debugproblemen:

Schema wordt niet weergegeven:

  • Controleer of de script-tag juist is gesloten
  • Controleer of JSON geldig is
  • Check of CMS het echt uitzendt

Validatiefouten:

  • Meestal syntaxfouten
  • Verplichte eigenschappen ontbreken
  • Verkeerde propertytypes

Schema zichtbaar maar geen rijke resultaten:

  • Niet alle schema-types krijgen rijke resultaten
  • Pagina is misschien nog niet geïndexeerd
  • Content voldoet mogelijk niet aan de kwaliteitseisen

Mijn debug-checklist:

  1. Staat de script-tag in de paginabron?
  2. Is de JSON geldig (geen syntaxfouten)?
  3. Laat de Rich Results Test het schema zien?
  4. Zijn verplichte eigenschappen aanwezig?
  5. Komt schema overeen met zichtbare content?
ER
EnterpriseArchitect_Rachel Enterprise Architect · 4 januari 2026

Implementatie op ondernemingsniveau.

De template-aanpak:

Maak geen schema per pagina. Maak templates per contenttype:

Article-template:

  • Haalt titel, auteur, datum uit CMS
  • Genereert consistent schema

Product-template:

  • Haalt naam, prijs, beschikbaarheid
  • Update bij productwijzigingen

Organization-template:

  • Sitebreed, consistent
  • Single source of truth

De automatiseringspipeline:

CMS Content → Build Process → Schema Generatie → HTML Output

Schema wordt automatisch gegenereerd, geen handmatig werk.

Testen op schaal:

  • Geautomatiseerde validatie in CI/CD
  • Bulktesten van voorbeeldpagina’s
  • Monitoring op schema-fouten in productie

Veelvoorkomende enterprise-issues:

  • Inconsistente data tussen systemen
  • Schema niet synchroon met zichtbare content
  • Verschillende teams beheren verschillende contenttypes

Oplossing:

Centrale schema-configuratie, federatieve content, geautomatiseerde generatie.

AN
AIOptimizer_Nina Expert AI Search Specialist · 3 januari 2026

Geavanceerd schema voor AI-zichtbaarheid.

Verder dan de basis – wat helpt AI specifiek:

FAQPage-schema:

AI-systemen zijn dol op expliciete Q&A. Heb je FAQ-content:

{
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Hoe werkt X?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "X werkt door..."
      }
    }
  ]
}

Dit sluit direct aan op hoe AI vragen beantwoordt.

Expert auteur-schema:

{
  "@type": "Person",
  "name": "Dr. Jane Smith",
  "jobTitle": "Senior Researcher",
  "alumniOf": "Stanford University",
  "sameAs": [
    "https://linkedin.com/in/janesmith",
    "https://twitter.com/drjanesmith"
  ]
}

Geeft expertise-signalen die AI kan herkennen.

Uitgebreide Organization:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Jouw bedrijf",
  "foundingDate": "2015",
  "numberOfEmployees": "50-100",
  "award": ["Industry Award 2024"],
  "sameAs": ["sociale profielen"]
}

Geeft autoriteit en legitimiteit aan.

Het principe:

Hoe explicieter en nauwkeuriger de data, hoe beter AI begrijpt – en hoe nauwkeuriger de citaties.

WB
WebDev_Beginner OP Junior Webontwikkelaar · 3 januari 2026

Deze thread heeft me van nul naar zelfverzekerd gebracht.

Wat ik heb geleerd:

  1. JSON-LD-basis – Machineleesbare data in script-tags
  2. Prioritaire types – Organization, Article, FAQPage, Person
  3. AI-voordelen – Context, relaties, autoriteitssignalen
  4. Veelgemaakte fouten – Syntax, propertynamen, content mismatch
  5. Testen – Rich Results Test is het belangrijkste hulpmiddel
  6. Automatisering – Template-gebaseerde generatie op schaal

Mijn implementatieplan:

  1. Begin met Organization-schema (sitebreed)
  2. Voeg Article-schema toe aan blogposts
  3. Implementeer FAQPage waar we Q&A-content hebben
  4. Voeg Person-schema toe voor auteurs
  5. Test alles met Rich Results Test
  6. Monitor impact met Am I Cited

Bronnen die ik gebruik:

  • schema.org-documentatie
  • Google’s gidsen voor gestructureerde data
  • Rich Results Test voor validatie

Bedankt voor de uitleg voor beginners!

Have a Question About This Topic?

Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.

Frequently Asked Questions

Wat is JSON-LD?
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) is een gestructureerd dataformaat dat zoekmachines en AI-systemen helpt je content te begrijpen. Het gebruikt schema.org-vocabulaire, ingebed in script-tags, om entiteiten zoals artikelen, producten, organisaties en FAQ’s in machineleesbare vorm te beschrijven.
Helpt JSON-LD bij AI-zoekzichtbaarheid?
Ja. Hoewel AI-systemen JSON-LD niet op dezelfde manier verwerken als Google, helpt gestructureerde data AI om context, relaties tussen entiteiten en nauwkeurige informatie te extraheren. Uitgebreide schema markup geeft kwaliteitsignalen af en kan de kans op citatie vergroten.
Wat zijn de belangrijkste JSON-LD-types voor AI?
Prioritaire schema-types voor AI-zichtbaarheid zijn onder andere: Organization (bepaalt merkidentiteit), Article (met auteurgegevens), FAQPage (Q&A-structuur waar AI dol op is), HowTo (stap-voor-stap content), Product (e-commerce), en LocalBusiness (voor lokale zichtbaarheid).

Volg je impact van gestructureerde data

Monitor hoe jouw JSON-LD-implementatie AI-citaties beïnvloedt. Zie of gestructureerde data AI-systemen helpt jouw content te begrijpen en citeren.

Begin met monitoren Meer informatie

Meer informatie

JSON-LD
JSON-LD: JavaScript Object Notation voor Linked Data in Schema Markup

JSON-LD

JSON-LD is een door W3C gestandaardiseerd formaat voor gestructureerde gegevens dat JSON-syntaxis gebruikt voor schema.org-markup. Ontdek hoe JSON-LD SEO verbet...

11 min lezen