# Strukturierte Daten für Google und KI-Suche: was belegt ist und was nicht

> Was Google offiziell zu Schema.org und JSON-LD sagt, welche Typen sich noch lohnen und was über strukturierte Daten in ChatGPT, Copilot und Co. bekannt ist.

- Adresse: https://techtafel.com/blog/strukturierte-daten-ki-suche/
- Autor: [George Moreno](https://techtafel.com/autor/george-moreno/), Autor
- Veröffentlicht: 13. November 2026
- Andere Sprachen: EN https://techtafel.com/en/blog/structured-data-ai-search/

## Kurz gesagt

Strukturierte Daten beschreiben Seiteninhalte maschinenlesbar, meist als JSON-LD mit dem Vokabular von Schema.org. Google nutzt sie für das Seitenverständnis und für Rich Results, verlangt für AI Overviews aber kein spezielles Markup. Für ChatGPT und Perplexity gibt es keine offiziellen Aussagen. Sinnvoll sind Typen, die sichtbare Inhalte korrekt abbilden.

- **Kein Pflicht-Markup für KI:** Google verlangt für AI Overviews und AI Mode keine speziellen Schema.org-Daten.
- **JSON-LD bevorzugen:** Google empfiehlt meist JSON-LD und akzeptiert daneben Microdata und RDFa.
- **Weniger Rich Results:** Google hat FAQ- und HowTo-Snippets sowie sieben weitere Typen eingeschränkt oder eingestellt.
- **Wenig Belege für KI-Effekte:** Nur Microsoft hat sich laut einem Bericht öffentlich zum Nutzen von Schema für eigene LLMs geäußert.

## Was sind strukturierte Daten?

**Strukturierte Daten sind eine maschinenlesbare Beschreibung des Seiteninhalts.** Sie sagen einer Suchmaschine ausdrücklich: Diese Seite ist ein Artikel, geschrieben von dieser Person, veröffentlicht an diesem Tag. Das Vokabular dafür liefert [Schema.org](https://techtafel.com/glossar/schema-org/). Google, Bing und Yahoo starteten das Projekt im Juni 2011, Yandex kam später hinzu.

Schema.org ist umfangreich. Release 30.1 vom September 2026 umfasst laut [Schema.org](https://schema.org/docs/schemas.html) 826 Typen und 1.540 Eigenschaften. Google wertet davon nur einen kleinen Teil für Suchfunktionen aus.

Google akzeptiert drei Formate: JSON-LD, Microdata und RDFa. In der [Einführung zu strukturierten Daten](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data) empfiehlt Google in den meisten Fällen JSON-LD, weil es sich am leichtesten umsetzen und pflegen lässt. **JSON-LD steht als eigener Skriptblock im HTML** und muss nicht in den sichtbaren Text eingeflochten werden.

![Code-Grafik: JSON-LD-Block für einen Artikel mit den Feldern @context, @type, headline, datePublished, author und publisher, daneben Erklärungen zu vier Feldern](https://techtafel.com/media/01a1d547-82fa-7530-bd37-51207b3801f6-800.webp)
*Vereinfachtes JSON-LD für einen Artikel mit Autor und Herausgeber.*

Das Beispiel zeigt die Grundstruktur. @context verweist auf das Vokabular, @type legt den Typ fest. Verschachtelte Objekte beschreiben weitere Entitäten wie Autor und Herausgeber. Jede Eigenschaft entspricht einem Feld aus dem Schema.org-Vokabular.

## Was sagt Google offiziell?

**Google beschreibt strukturierte Daten als Verständnishilfe.** Laut Google geben sie explizite Hinweise auf die Bedeutung einer Seite und können ansprechendere Suchergebnisse ermöglichen. Eine Garantie für Rich Results gibt es nicht. Drei Regeln sind besonders wichtig:

- **Sichtbarkeit:** Markup darf nur Inhalte beschreiben, die Nutzer auf der Seite sehen. So steht es in den [allgemeinen Richtlinien](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies).
- **Sanktionen:** Bei Spam-Markup kann Google eine manuelle Maßnahme verhängen. Die Seite verliert dann die Berechtigung für Rich Results.
- **Prüfung:** Google nennt den Rich Results Test und das URL-Prüftool der Search Console.

Für KI-Funktionen ist die Lage eindeutig. In der [Dokumentation zu KI-Funktionen](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) schreibt Google, es gebe kein spezielles Schema.org-Markup, das man für AI Overviews oder AI Mode ergänzen müsse. Vorhandenes Markup soll zum sichtbaren Text passen. Mehr zum Format lesen Sie im Beitrag [AI Overviews](https://techtafel.com/blog/google-ai-overviews-ai-mode/).

## Welche Rich Results gibt es noch?

**Google hat die Zahl der Rich Results seit 2023 deutlich reduziert.** Im August 2023 begrenzte Google FAQ-Rich-Results auf bekannte Behörden- und Gesundheitswebsites. HowTo-Rich-Results stellte Google im September 2023 ganz ein. Im [Juni 2025](https://developers.google.com/search/blog/2025/06/simplifying-search-results) kündigte Google an, sieben weitere Typen auslaufen zu lassen, darunter Course Info, Claim Review und Vehicle Listing.

Am Ranking ändert das laut Google nichts. Ungenutztes Markup schadet auch nicht. Sie müssen FAQ-Markup also nicht entfernen, sollten aber keinen Aufwand mehr in neue FAQ-Snippets stecken.

## Welche Typen sind sinnvoll?

**Sinnvoll ist Markup, das Ihre Website und ihre Inhalte eindeutig beschreibt.** Die Tabelle ordnet gängige Typen ein. Die Spalte zur KI-Suche ist eine redaktionelle Einschätzung, keine Herstelleraussage.

| Typ | Wofür | Bei Google | KI-Suche (Einschätzung) |
| --- | --- | --- | --- |
| Organization | Name, Logo, Kontakt, Profile | Logo und Firmenangaben | Klärt die Entität hinter der Website |
| Article mit Person | Titel, Autor, Datum | Titel, Bild und Datum im Ergebnis | Ordnet Autor und Aktualität zu |
| BreadcrumbList | Seitenhierarchie | Pfadangabe im Ergebnis | Zeigt die Struktur der Website |
| Product mit Offer | Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen | Produkt-Snippets | Liefert vergleichbare Produktfakten |
| LocalBusiness | Adresse, Öffnungszeiten | Unternehmensangaben | Präzisiert Ort und Angebot |
| FAQPage | Frage-Antwort-Paare | Nur noch Behörden und Gesundheit | Kein Effekt belegt |

Bei Autorenangaben lohnt sich Sorgfalt. Ein Person-Markup mit Verweis auf eine Autorenseite stützt, was Google unter [E-E-A-T](https://techtafel.com/glossar/e-e-a-t/) beschreibt. Einen Rankingeffekt bestätigt Google dafür nicht.

## Was ist für KI-Systeme belegt?

**Belegt ist wenig, behauptet wird viel.** Die einzige öffentlich berichtete Aussage eines großen Anbieters stammt von Microsoft. Fabrice Canel, Principal Product Manager bei Microsoft Bing, bestätigte laut [Search Engine Roundtable](https://www.seroundtable.com/schema-llms-copilot-bing-microsoft-39093.html) im März 2025 auf der SMX München, dass Schema-Markup den LLMs von Microsoft hilft, Inhalte zu verstehen. Eine offizielle Bing-Dokumentation dazu gibt es nicht.

![Infografik in drei Spalten: offiziell belegte Aussagen von Google, eine berichtete Aussage von Microsoft Bing und nicht belegte Behauptungen zu Schema-Markup und KI-Suche](https://techtafel.com/media/01a1d547-8781-7c59-b73b-7eb6da7e7012-800.webp)
*Was zu strukturierten Daten und KI-Suche belegt ist und was nicht.*

OpenAI, Perplexity und Anthropic haben keine Aussagen zu strukturierten Daten veröffentlicht. Ob ihre Systeme JSON-LD beim Abruf einer Seite auswerten, ist offen. Was im Markup steht, gehört deshalb immer auch in den sichtbaren Text.

> **Achtung:**
>
> **Vorsicht bei Erfolgsversprechen.** Aussagen wie „FAQ-Schema verdoppelt KI-Zitate“ beruhen meist auf kleinen Stichproben ohne Kontrollgruppe. Prüfen Sie Methode und Datengrundlage, bevor Sie Budget einplanen.

## Welche Fehler sollten Sie vermeiden?

**Die meisten Probleme entstehen, wenn Markup und Seite auseinanderlaufen.** Diese Fehler treten in der Praxis häufig auf:

- **Unsichtbares auszeichnen:** Bewertungen oder Fragen im Markup, die nicht auf der Seite stehen, verstoßen gegen Googles Richtlinien.
- **Veraltete Werte:** Preise oder Termine im Markup weichen vom sichtbaren Text ab.
- **Falscher Typ:** Eine Kategorieseite mit vielen Produkten trägt das Markup einer einzelnen Produktseite.
- **Doppelte Entitäten:** Mehrere Organization-Blöcke mit abweichenden Namen beschreiben dieselbe Firma.
- **Ungeprüfte Plugins:** CMS-Erweiterungen erzeugen Standard-Markup, das nicht zur Seite passt.

Eine Regel fasst das zusammen: Markup wiederholt, was die Seite sagt. Es ergänzt keine Aussagen, die Leser nicht sehen. Wer sich daran hält, erfüllt die wichtigste Vorgabe aus Googles Richtlinien.

## So gehen Sie praktisch vor

1. **Bestand prüfen:** Testen Sie wichtige Seitentypen mit dem Rich Results Test und dem Schema Markup Validator.
2. **Basis setzen:** Organization auf der Startseite, Article mit Person auf redaktionellen Seiten, BreadcrumbList auf allen Unterseiten.
3. **Fachtypen ergänzen:** Product, LocalBusiness oder Event nur dort, wo die Seite diese Dinge wirklich zeigt.
4. **Entitäten verknüpfen:** Verweisen Sie mit sameAs auf offizielle Profile, etwa bei Wikidata oder LinkedIn.
5. **Pflege einplanen:** Preise, Termine und Autorenangaben im Markup ändern sich mit dem Inhalt.

Strukturierte Daten gehören damit zur technischen Basis, die SEO und GEO teilen. Wie beide Disziplinen zusammenhängen, zeigt der Beitrag [GEO vs. SEO](https://techtafel.com/blog/geo-vs-seo/). Beginnen Sie mit dem Bestandscheck Ihrer fünf wichtigsten Seitentypen.

## Häufige Fragen

### Sind strukturierte Daten ein Rankingfaktor?

Google beschreibt sie nicht als Rankingfaktor. Sie helfen Google, eine Seite zu verstehen, und machen sie für Rich Results berechtigt. Beim Auslaufen mehrerer Rich-Result-Typen 2025 betonte Google, dass sich am Ranking nichts ändert.

### Brauche ich Schema-Markup für AI Overviews?

Nein. Google schreibt, dass kein spezielles Schema.org-Markup für AI Overviews oder AI Mode nötig ist. Die Seite muss indexiert und für Snippets zugelassen sein.

### Soll ich vorhandenes FAQ-Markup entfernen?

Das ist nicht nötig. Laut Google verursacht ungenutztes Markup keine Probleme. FAQ-Rich-Results zeigt Google aber nur noch für bekannte Behörden- und Gesundheitswebsites.

### Lesen ChatGPT und Perplexity JSON-LD?

Dazu gibt es keine offiziellen Angaben der Anbieter. Belegt ist nur eine berichtete Aussage von Microsoft zu den eigenen LLMs. Wichtige Fakten gehören deshalb immer auch in den sichtbaren Text.

## Quellen

1. [Introducing schema.org: Search engines come together for a richer web](https://developers.google.com/search/blog/2011/06/introducing-schemaorg-search-engines), Google Search Central Blog, 2011-06-02
2. [Schemas (Release 30.1)](https://schema.org/docs/schemas.html), Schema.org, 2026-09-16
3. [Introduction to structured data markup in Google Search](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data), Google Search Central, 2026-11
4. [General structured data guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, 2026-11
5. [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, 2026-11
6. [Changes to HowTo and FAQ rich results](https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes), Google Search Central Blog, 2023-08-08
7. [Simplifying the search results page](https://developers.google.com/search/blog/2025/06/simplifying-search-results), Google Search Central Blog, 2025-06-12
8. [Microsoft Confirms Schema Helps Its LLMs (Copilot) Understand Your Content](https://www.seroundtable.com/schema-llms-copilot-bing-microsoft-39093.html), Search Engine Roundtable, 2025-03-20