Discussion Technical SEO Schema

Welke schema-markuptypes helpen daadwerkelijk bij AI-zichtbaarheid?

"SchemaOptimizer" · "2026-01-10T00:00:00Z"

"Communitydiscussie over schema markup voor AI-zichtbaarheid. Echte ervaringen van developers en SEO's over welke gestructureerde datatypes AI-citaties verbeteren."

SchemaOptimizer · Technisch SEO Lead

· Jan 10, 2026 · 145 upvotes · 11 comments

SchemaOptimizer

Technisch SEO Lead · 13 januari 2026

Schema implementeren voor AI-zichtbaarheid. Ik heb duidelijkheid nodig over wat écht werkt.

Waar ik over twijfel:

Welke schema-types hebben impact op AI versus alleen rich results?
Maakt JSON-LD echt verschil voor AI-crawlers?
Wat is essentieel versus nice-to-have?
Hoe meet ik het effect van schema op AI-zichtbaarheid?

Onze huidige implementatie:

Basis Article-schema
Organization-schema
Enig Product-schema

Vragen:

Welke schema-types hebben bij jullie AI-citaties verbeterd?
Is er een prioriteitsvolgorde voor implementatie?
Hoe gedetailleerd moet onze schema zijn?

11 comments

11 reacties

Schema_Expert Expert Specialist Gestructureerde Data · 10 januari 2026

Ik heb het effect van schema op AI-zichtbaarheid uitgebreid getest. Dit werkt.

Schema-prioriteit voor AI-zichtbaarheid:

Schema-type	AI-impact	Waarom
FAQPage	Zeer hoog	Sluit direct aan bij Q&A-formaat dat AI gebruikt
Article (met auteur)	Hoog	Versterkt E-E-A-T-signalen
Organization	Hoog	Entiteitsduidelijkheid en herkenning
HowTo	Hoog	Extractie van procescontent
Product	Middel-hoog	E-commerce zichtbaarheid
BreadcrumbList	Middel	Signalen voor inhoudshiërarchie
LocalBusiness	Middel	Zichtbaarheid bij lokale zoekopdrachten
Person	Middel	Auteurautoriteit
Review	Laag-middel	Vertrouwenssignalen

Het belangrijkste inzicht:

FAQPage-schema is veel effectiever dan andere types omdat het content vooraf structureert in precies het formaat dat AI-systemen gebruiken om antwoorden te genereren.

Implementatievolgorde:

FAQPage op alle relevante pagina’s (hoogste ROI)
Article met correcte auteursvermelding
Organization-schema site-breed
HowTo voor procescontent
Al het overige

FAQ_Schema_Results · 10 januari 2026

Replying to Schema_Expert

FAQPage-schema casestudy.

Wat we deden:

FAQPage-schema toegevoegd aan 50 belangrijke pagina’s.

Voor/na (8 weken):

Metriek	Voor	Na	Verandering
AI-citaties	12	34	+183%
Geciteerde FAQ-content	5%	28%	+460%
Rich results	0	42	Nieuw

Waarom het werkt:

AI-systemen stellen vragen. FAQ-schema verpakt antwoorden vooraf.

Wanneer iemand vraagt “Wat is X?”, zoekt AI naar:

Directe antwoorden op die vraag
Gestructureerde data die Q&A-formaat aanduidt
Signalen van een gezaghebbende bron

FAQ-schema biedt alle drie.

Implementatievoorbeeld:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "@id": "https://example.com/faq#q1",
    "name": "Wat is schema markup?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "Schema markup is gestructureerde data..."
    }
  }]
}

De @id-referentie is belangrijk voor entiteitskoppeling.

Article_Author_Schema Contentstrateeg · 10 januari 2026

Article-schema met auteursvermelding is essentieel voor E-E-A-T.

Wat opnemen:

Eigenschap	Doel	AI-impact
author	Wie het geschreven heeft	Hoog
datePublished	Wanneer gemaakt	Middel
dateModified	Signaal voor actualiteit	Hoog
publisher	Organisatie	Middel
headline	Duidelijk onderwerp	Middel

Specifiek auteurschema:

{
  "@type": "Person",
  "name": "John Smith",
  "@id": "https://example.com/author/john-smith",
  "sameAs": [
    "https://linkedin.com/in/johnsmith",
    "https://twitter.com/johnsmith"
  ],
  "jobTitle": "Senior Analyst",
  "worksFor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Example Corp"
  }
}

Waarom sameAs belangrijk is:

AI-systemen gebruiken sameAs-links om de geloofwaardigheid van een auteur op verschillende platforms te verifiëren. LinkedIn-profielen zijn vooral een signaal van professionele expertise.

Onze resultaten:

Het toevoegen van juist auteurschema verhoogde citaties voor YMYL-content met 31%.

Entity_Linking · 9 januari 2026

Entiteitskoppeling via schema wordt onderschat.

Het concept:

Gebruik @id en sameAs om je entiteiten te koppelen aan bekende kennisbanken.

Organization-schema met entiteitslinks:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Example Corp",
  "@id": "https://example.com/#organization",
  "sameAs": [
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q12345",
    "https://www.linkedin.com/company/example-corp",
    "https://twitter.com/examplecorp"
  ],
  "url": "https://example.com"
}

Waarom dit AI helpt:

Voordeel	Hoe het werkt
Entiteitsherkenning	AI koppelt je aan bekende entiteiten
Vertrouwensverificatie	Kruisverwijzingen bevestigen betrouwbaarheid
Knowledge graph	Verbindt met bredere context
Onderscheiding	Maakt duidelijk welke “Example Corp”

De Wikidata-koppeling:

Als je een Wikidata-vermelding hebt, link ernaar. AI-systemen gebruiken Wikidata veel voor entiteitsresolutie.

Als je geen Wikidata-vermelding hebt:

Link naar LinkedIn, Twitter, Crunchbase
Zorg voor consistente naamgeving op alle platforms
Overweeg een Wikidata-vermelding aan te maken als je organisatie bekend is

JSON_LD_vs_Others Expert · 9 januari 2026

Formatvergelijking voor AI-systemen.

JSON-LD versus Microdata versus RDFa:

Factor	JSON-LD	Microdata	RDFa
Google voorkeur	Ja	Ondersteund	Ondersteund
AI-parsing	Makkelijkst	Moeilijker	Moeilijker
Onderhoud	Makkelijkst	Lastig	Lastig
Contentkoppeling	Gescheiden	Ingebed	Ingebed

Waarom JSON-LD wint voor AI:

Schone, eenduidige datastructuur
Staat in de head, niet tussen HTML
Eenvoudig door AI te parsen zonder rendering
Geen risico op parse-fouten door HTML-wijzigingen

Implementatielocatie:

<head>
  <script type="application/ld+json">
    { ... jouw schema ... }
  </script>
</head>

Belangrijk:

AI-crawlers renderen vaak geen JavaScript. JSON-LD in de head is direct toegankelijk zonder JS-uitvoering.

Mijn aanbeveling:

Migreer alle gestructureerde data naar JSON-LD als je dat nog niet hebt gedaan.

Schema_Validation Developer · 9 januari 2026

Validatie- en testworkflow.

Essentiële validatietools:

Tool	Doel	URL
Rich Results Test	Google-validatie	search.google.com/test/rich-results
Schema Markup Validator	Schema.org-validatie	validator.schema.org
JSON-LD Playground	Testen/debuggen	json-ld.org/playground

Veelvoorkomende fouten om te controleren:

Fout	Impact	Oplossing
Ontbrekende @context	Schema wordt genegeerd	Voeg Schema.org context toe
Ongeldig @type	Niet herkend	Gebruik exacte type-namen
Ontbrekende verplichte velden	Wordt mogelijk niet weergegeven	Controleer schema.org vereisten
Verouderde data	Vertrouwensprobleem	Regelmatige audits

Ons validatieproces:

Test in development voor livegang
Valideer met Rich Results Test
Monitor Search Console op fouten
Elk kwartaal alle schema auditen

Waarschuwing:

Schema die niet overeenkomt met zichtbare content schaadt vertrouwen. AI-systemen kunnen inconsistente bronnen lager waarderen.

SchemaOptimizer OP Technisch SEO Lead · 7 januari 2026

Prima inzichten. Dit is mijn implementatieplan.

Prioriteit 1 (deze maand):

Schema	Pagina’s	Geschatte tijd
FAQPage	50 belangrijke pagina’s	20 uur
Article (met auteur)	Alle blogposts	10 uur
Organization	Site-breed	2 uur

Prioriteit 2 (volgende maand):

Schema	Pagina’s	Geschatte tijd
HowTo	Procescontent	15 uur
Product	Productpagina’s	12 uur
BreadcrumbList	Site-breed	4 uur

Prioriteit 3 (doorlopend):

Schema	Aanpak
Person	Auteurspagina’s
sameAs-links	Entiteitsverbindingen
Review	Waar van toepassing

Implementatiechecklist:

Alleen JSON-LD-formaat gebruiken
@id opnemen voor entiteitskoppeling
sameAs toevoegen om platforms te verbinden
Valideren vóór livegang
Monitoren met Am I Cited voor AI-impact

Meten:

Volg AI-citaties voor/na implementatie per paginatype.

Iedereen bedankt voor de schema-adviezen!

Have a Question About This Topic?

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

Frequently Asked Questions

Welke schema-types helpen bij AI-zichtbaarheid?

FAQPage-schema heeft de grootste impact (sluit direct aan bij AI-vraagpatronen), gevolgd door Article-schema met auteursvermelding, Organization-schema voor entiteitsduidelijkheid, HowTo-schema voor procescontent en Product-schema voor e-commerce. JSON-LD-format wordt door alle grote platforms geprefereerd.

Verbetert schema markup direct AI-citaties?

Schema helpt AI-systemen de structuur en context van content te begrijpen, vermindert ambiguïteit en verhoogt de extractienauwkeurigheid. Hoewel het op zich geen rankingfactor is, correleert correcte schema-implementatie met hogere citatiepercentages omdat AI jouw informatie met vertrouwen kan extraheren en citeren.

Wat is het beste schema-formaat voor AI-systemen?

JSON-LD wordt door Google aanbevolen en door AI-platforms geprefereerd. Het staat in de head-sectie, waardoor het eenvoudig te implementeren en onderhouden is zonder zichtbare content aan te passen. Microdata en RDFa werken ook, maar zijn moeilijker te onderhouden.

Volg het effect van schema op AI-zichtbaarheid

Monitor hoe jouw schema-markupimplementatie AI-citaties op verschillende platforms beïnvloedt.

Start gratis proefperiode Bekijk functies

Meer informatie

Organisatieschema voor AI - uitgebreide gids nodig. Welke velden zijn echt belangrijk?

Discussie binnen de community over het implementeren van het Organisatieschema voor AI-zichtbaarheid. Technische SEO-professionals delen welke velden het belang...

Dec 11, 2025 5 min lezen

Discussion Technical SEO +1

Helpt Article Schema echt bij AI-citaties? Uren geïnvesteerd in implementatie, maar geen idee of het uitmaakt

Discussie binnen de community over de vraag of Article Schema en gestructureerde data daadwerkelijk invloed hebben op AI-citaties in ChatGPT, Perplexity en Goog...

Jan 8, 2026 7 min lezen

Discussion Schema +2

Helpt schema markup echt bij AI-zoekzichtbaarheid? Gemengde signalen ontvangen

Discussie binnen de community over of AI-crawlers gestructureerde data lezen. Echte ervaringen van SEO-professionals die testen wat het effect is van schema mar...

Jan 8, 2026 6 min lezen

Discussion Structured Data +1