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Schema.org & JSON-LD: Damit Maschinen verstehen, was Ihre Inhalte bedeuten

Schema.org JSON LD Analyse

Nicht nur veröffentlichen, was auf einer Website steht – sondern Maschinen zusätzlich mitteilen, was diese Informationen bedeuten.

Schema.org & JSON-LD

Darum geht's

Eine klassische Webseite stellt Informationen für Menschen bereit. Wir lesen einen Namen, eine Berufsbezeichnung, eine Leistung oder eine Adresse und verstehen den Zusammenhang meist sofort. Für Suchmaschinen und andere maschinelle Systeme ist dieser Zusammenhang nicht immer so eindeutig. Schema.org ergänzt die Website deshalb um eine zweite, maschinenlesbare Bedeutungsebene. Dabei beschreibt Schema.org, WAS die Informationen bedeuten. JSON-LD beschreibt, WIE diese Informationen technisch in die Website geschrieben werden.

Beispiel

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "C|MICHAEL Webentwicklung"
}
</script>

Auf dieser Webseite geht es um eine Organisation bzw. ein Unternehmen mit dem Namen C|MICHAEL Webentwicklung. Grob Zeile für Zeile:

  • context: https://schema.org
    → „Für die folgenden Angaben verwende ich die Begriffe und Regeln von Schema.org.“
  • @type: Organization
    → „Das, was ich hier beschreibe, ist eine Organisation/ein Unternehmen.“
  • name: C|MICHAEL Webentwicklung
    → „Diese Organisation heißt C|MICHAEL Webentwicklung.“

Optimierung

JSON-LD selbst zu schreiben ist nicht das eigentliche Problem. Der größere Aufwand besteht darin, eine Website zunächst inhaltlich zu verstehen. Dazu müssen die relevanten Unterseiten analysiert und Fragen beantwortet werden:

Was ist das Hauptthema dieser Seite? Welche Person oder welches Unternehmen wird beschrieben? Handelt es sich um eine Leistung, einen Artikel oder ein Produkt? Welche Informationen gehören zusammen? Welche Angaben sind tatsächlich durch die Website belegt? Gibt es bereits strukturierte Daten? Sind diese korrekt? Und widersprechen sich Angaben auf verschiedenen Seiten?

Erst danach lässt sich entscheiden, welches Schema.org für eine bestimmte Unterseite tatsächlich sinnvoll ist.

Qualitätsgrundsatz

Bei der Umsetzung ist zu vermeiden, möglichst viele Schema.org-Angaben zu erzeugen.

Ausgezeichnet werden nur Informationen, die sich aus den tatsächlichen Inhalten der Website ableiten lassen. Nicht vorhandene Preise, Qualifikationen, Leistungen oder andere Angaben werden nicht ergänzt oder erfunden.

Der Grundsatz der Optimierung lautet: Nicht nur veröffentlichen, was auf einer Website steht – sondern Maschinen zusätzlich mitteilen, was diese Informationen bedeuten. Aus einzelnen Webseiten entsteht dann ein maschinenlesbares, zusammenhängendes Modell aus Personen, Standorten, Leistungen, Produkte uvm.

"Je klarer Inhalte technisch strukturiert sind, desto leichter können KI-Systeme Zusammenhänge erkennen."

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