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Pillar Page

Schema & Structured Data für AI Visibility

Strukturierte Daten als Vertrauenssignal und Kontext-Lieferant für LLMs.

DefinedTermArticle/FAQTesting & QA

Structured Data Playbook

Maschinenlesbare Klarheit

Structured Data hilft LLMs, Entitäten, Beziehungen und Autorität zu verstehen. Dieses Playbook priorisiert Markups, QA-Prozesse und Monitoring.

Priorisierte Markups

DefinedTerm/DefinedTermSet für Lexikon-Einträge und den Glossar-Hub.

Article + Author/Organization für Pillars & Blog. FAQPage/HowTo bei passenden Inhalten.

BreadcrumbList für Cluster-Navigation, Website/Organization für Basissignale.

Implementierung & QA

JSON-LD bevorzugen, serverseitig ausspielen. Keine doppelten oder widersprüchlichen Markups.

Testing: Rich Results Test, Schema Markup Validator, automatisierte Linting-Checks im CI.

Kontext & Konsistenz

Konsistente Namensgebung (Organization, Author), gleiche Logos/URLs in allen Schemas.

Verlinke Markups intern: Breadcrumbs, sameAs, inDefinedTermSet, about/mentions.

Monitoring

Changes nur mit Versionierung und Rollback. Alerts bei Validierungsfehlern.

Stichproben aus Logfiles: Werden Schemas von AI-Bots geladen?

Beispiele

DefinedTerm JSON-LD Snippet für einen Lexikon-Begriff.

Article + FAQ Kombination für Pillar-Seiten.

BreadcrumbList für Cluster-Navigation.

Nächster Schritt

Teste den Faktor im GEO Analyzer

Schema testen