Schema-Markup 2026: Welche strukturierten Daten für Google und KI-Suche noch zählen

Kurz gesagt: Schema-Markup sind strukturierte Daten im Vokabular von schema.org, meist als JSON-LD-Block im Seitencode. Sie sagen Suchmaschinen genau, wer das Unternehmen ist, wo es sitzt und was eine Seite anbietet. Für Google bleiben sie die Grundlage für Rich Results wie Preise, Sterne und Breadcrumbs, auch wenn Google einige Typen gestrichen hat. Für die KI-Suche sind sie kein Hebel: Laut Google braucht es für AI Overviews und AI Mode kein besonderes Markup, und eine kontrollierte Studie fand keine Zunahme an Zitierungen. Sie helfen aber, deine Firmendaten einheitlich zu halten.

Wir bauen strukturierte Daten in jede Website ein, die wir entwickeln. Dieser Artikel zeigt, welche Typen sich für ein Unternehmen in Österreich lohnen, was Google gestrichen hat und wie du dein Markup in fünf Minuten prüfst.

Was ist Schema-Markup?

Schema.org ist ein gemeinsames Vokabular, das Google, Microsoft und Yahoo 2011 gestartet haben. Yandex kam im selben Jahr dazu. Es legt Typen wie Organization, Product oder Event fest, jeweils mit Eigenschaften wie Name, Adresse oder Preis. Diese Angaben baust du in den Seitencode ein, meist als JSON-LD: ein kleiner Skript-Block, den Besucher nicht sehen.

In einem Punkt sind Googles Richtlinien klar: Strukturierte Daten müssen zum sichtbaren Text passen. Ein Preis oder eine Bewertung, die nur im Code steht, verstößt gegen die Richtlinien und kann zu einer manuellen Maßnahme führen.

Welche Schema-Typen braucht ein Unternehmen?

Für die meisten Dienstleister reichen Organization oder LocalBusiness auf der Startseite, Service auf den Leistungsseiten und BreadcrumbList überall. Shops brauchen zusätzlich saubere Produktdaten, die auch die Grundlage für Einträge in Google Shopping sind. Auf unserer eigenen Website nutzen wir Organization, ProfessionalService, Service, Article, Person, BreadcrumbList und VideoObject.

Welche Rich Results zeigt Google 2026 noch?

Google vereinfacht seine Ergebnisseiten seit 2025 und hat viele Rich Results gestrichen. Laut dem Änderungsprotokoll von Google Search Central:

Weiterhin sichtbar: Produkt-Snippets mit Preis und Verfügbarkeit, Händlereinträge, Bewertungssterne, Events, Rezepte, Videos, lokale Firmendaten, Firmenlogos und Breadcrumbs am Desktop. Einige Typen hat Google sogar erweitert, etwa im November 2025 um Versandrichtlinien für Händler.

Das Markup selbst schadet nicht, wenn sein Rich Result wegfällt. In seinen Hinweisen zum FAQ-Aus schreibt Google, dass ungenutzte strukturierte Daten keine Probleme verursachen. Vorhandenes FAQPage-Markup musst du nicht entfernen.

Hilft Schema-Markup bei ChatGPT und AI Overviews?

Wahrscheinlich weniger, als viele Agenturen behaupten. Was wir Stand Oktober 2026 wissen:

• Google: In seinem Leitfaden zu den KI-Funktionen (zuletzt geändert im Juli 2026) schreibt Google, dass strukturierte Daten für die generative KI-Suche nicht nötig sind und es kein besonderes schema.org-Markup dafür gibt.
• Ahrefs-Studie (Mai 2026): 1.885 Seiten, die JSON-LD ergänzt haben, wurden mit rund 4.000 ähnlichen Seiten ohne Schema verglichen. In ChatGPT und AI Mode stiegen die Zitierungen um etwa 2 %, statistisch nicht belastbar. In AI Overviews sanken sie leicht. Die untersuchten Seiten wurden schon vorher oft zitiert.
• Microsoft: Fabrice Canel von Bing sagte im März 2025 auf der SMX München, dass Schema-Markup den Sprachmodellen von Microsoft hilft, Inhalte zu verstehen. Das gilt für Bing und Copilot.

Unsere Einschätzung: Schema bringt dich nicht allein in KI-Antworten. Dort zählen Inhalte, die die Frage beantworten, einheitliche Fakten und Erwähnungen auf anderen Websites. Das erklären wir in In ChatGPT gefunden werden und im Grundlagenartikel zu GEO. Schema hilft als saubere, maschinenlesbare Kopie deiner Fakten und kostet wenig, wenn es einmal eingerichtet ist. Ähnlich nüchtern sehen wir die llms.txt.

Wie prüfst du deine strukturierten Daten?

1. Test für Rich Results (search.google.com/test/rich-results): zeigt, für welche Rich Results eine Seite in Frage kommt und welche Fehler Google sieht.
2. Schema Markup Validator (validator.schema.org): prüft alle schema.org-Typen, auch solche, die Google nicht für Rich Results nutzt.
3. Search Console: Unter „Verbesserungen“ listet Google Fehler und Warnungen für jeden unterstützten Typ auf der ganzen Website.
4. Mit der Seite vergleichen: Steht jeder Preis, jede Adresse und jede Bewertung aus dem Markup auch im sichtbaren Text?

Ob sich deine Arbeit in KI-Antworten zeigt, misst du am besten mit einem festen Satz an Kundenfragen. Wie das geht, steht in KI-Sichtbarkeit messen. Einen ersten Eindruck gibt der kostenlose GEO-Check.

Welche Fehler sehen wir am häufigsten?

• Mehrere Plugins gleichzeitig: Theme, SEO-Plugin und Shop geben jeweils eine eigene Organization aus, mit unterschiedlichen Namen.
• Veraltete Daten: alte Adresse oder alte Öffnungszeiten im Markup, während die Website längst aktualisiert ist.
• Bewertungen ohne Quelle: fünf Sterne im Code, aber keine sichtbaren Bewertungen auf der Seite.
• Alles als FAQ: Jede Seite bekommt FAQPage-Markup in der Hoffnung auf mehr Platz, den es nicht mehr gibt.

Solche Fehler beheben wir meist im Zuge eines SEO-Projekts. Wenn du Google und KI-Suche gemeinsam angehen willst, schau dir unsere Arbeit als SEO-Agentur in Wien und als GEO-Agentur an.

Geschrieben vonChristoph SpeiserProjektleitung & Vertrieb

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