Schema.org

Gemeinsames Vokabular von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex zur strukturierten Auszeichnung von Web-Inhalten, das als Brücke zwischen offenem Web und Knowledge Graphs sowie als Grundlage für LLM-Grounding dient.

Definition

Schema.org ist das offene, gemeinsame Vokabular für strukturierte Daten im Web. Es definiert ein hierarchisches System von Typen (Klassen wie Person, Organization, Article) und Properties (Eigenschaften wie name, birthDate, author), das auf praktisch jeder Web-Seite zur Auszeichnung von Inhalten verwendet werden kann. Die Initiative wurde im Juni 2011 von Google, Bing (Microsoft) und Yahoo gestartet, Yandex trat im November 2011 bei; weiterentwickelt wird die Spezifikation seither in einer öffentlichen Community Group.

Im Kern ist Schema.org keine eigene Technologie, sondern ein Wörterbuch. Die Inhalte werden in einer der unterstützten Syntaxen (JSON-LD, Microdata, RDFa) ausgeliefert und referenzieren das Schema.org-Vokabular über URLs wie https://schema.org/Person. 2026 ist Schema.org der De-facto-Standard und Grundlage für Google Rich Results, Bing Answer Boxes, Voice Search und LLM-Grounding.

Struktur und Mechanismus

Schema.org folgt einer klassischen objektorientierten Ontologie:

Types (Klassen): hierarchisch organisiert, mit Thing als Wurzel. Person, Organization, CreativeWork, Place, Event sind die wichtigsten Top-Level-Typen.
Properties (Eigenschaften): beschreiben Beziehungen zwischen Typen, etwa author verbindet CreativeWork mit Person oder Organization.
Enumerations: Aufzählungen wie BookFormatType oder MedicalEvidenceLevel.
DataTypes: Text, Number, Date, Boolean, URL als primitive Werte.
External Identifiers: sameAs verknüpft die Entität mit externen kanonischen Identitäten, typischerweise Wikidata.

Die Auslieferung erfolgt in der Praxis fast immer als JSON-LD-Block im HTML. Dieser Block ist semantisch vollständig vom sichtbaren Inhalt entkoppelt, lässt sich aber sauber synchron halten. Google, Bing und LLM-Crawler parsen den Block und extrahieren die strukturierte Information.

Praxis und Anwendung

Schema.org-Markup deckt in der Praxis mehrere Hebel ab:

Identität: Organization und Person mit name, url, logo, sameAs für klare Selbstauskunft.
Inhalte: Article, BlogPosting, WebPage mit author, datePublished, headline für editorialen Kontext.
Antworten: FAQPage und QAPage strukturieren Q-A-Paare, die direkt in Knowledge Panels und LLM-Antworten einfliessen.
Produkte: Product, Offer, AggregateRating mit price, availability, review für E-Commerce.
Veranstaltungen: Event mit startDate, location, performer für Eventseiten.
Forschung: Dataset, ScholarlyArticle, MedicalEntity für Forschungs- und Gesundheitsinhalte.
Lokales Geschäft: LocalBusiness, Restaurant, Store mit address, openingHours, geo.

Eine typische Citation-Infrastructure-Implementation kombiniert Organization mit sameAs zu Wikidata, eine FAQPage für strukturierte Antworten, BreadcrumbList für Navigation und Article für jeden Beitrag. Das Ergebnis ist eine Seite, die für menschliche Leser unverändert aussieht, aber für Maschinen vollständig modelliert ist.

Häufige Fehler

Mismatch zwischen Markup und sichtbarem Inhalt: Google bestraft Markup, das Inhalte behauptet, die auf der Seite nicht sichtbar sind.
FAQ-Markup für reine Marketingfragen: seit 2023 ist FAQ-Markup auf vertrauenswürdige Quellen beschränkt, Missbrauch führt zur Deaktivierung.
Fehlende sameAs-Verknüpfung: ohne sameAs zu Wikidata bleibt die Entitätsidentität unklar.
Falsche Typenwahl: ein Blogpost ist BlogPosting, kein Article, eine FAQ-Seite ist FAQPage, nicht WebPage.
JSON-LD-Syntaxfehler: fehlende Anführungszeichen oder ungültige Datumsformate brechen den ganzen Block.
Verwechslung von Schema.org und Open Graph: Open Graph ist für Social-Sharing, Schema.org für Suchmaschinen und LLMs.

Abgrenzung

Open Graph: Facebook-Protokoll für Social-Sharing-Previews, kein Knowledge-Graph-Vokabular.
Dublin Core: älteres Metadaten-Vokabular für Bibliotheken, deutlich kleiner und spezifischer als Schema.org.
Microformats: Vorläufer der strukturierten Daten, heute weitgehend durch Schema.org abgelöst.
JSON-LD: Syntax für die Auslieferung, Schema.org ist das Vokabular.
Wikidata: konkrete Wissensdatenbank, Schema.org ist das Vokabular, das die Brücke zu Wikidata schlägt.
OWL: vollwertige formale Ontologie-Sprache, Schema.org ist pragmatisch und web-orientiert.

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Häufige Fragen

Was ist Schema.org?+

Schema.org ist ein offenes Vokabular zur strukturierten Auszeichnung von Web-Inhalten. Es definiert Klassen wie Person, Organization, Product, Article und FAQPage sowie deren Eigenschaften. Die Initiative wurde im Juni 2011 von Google, Bing (Microsoft) und Yahoo gestartet, Yandex trat im November 2011 bei; 2026 ist sie das De-facto-Standardvokabular für maschinenlesbare Inhalte im offenen Web.

Wozu dient Schema.org?+

Schema.org-Markup teilt Suchmaschinen und LLMs strukturiert mit, was auf einer Seite steht: ist es ein Produkt, ein Rezept, eine Personenseite, eine FAQ. Diese Information fliesst direkt in Knowledge Panels, Rich Results, Voice Search und neuerdings in LLM-Antworten ein. Ohne Schema.org sind Inhalte für Maschinen oft mehrdeutig.

Welche Formate gibt es?+

Schema.org-Markup kann in drei Syntaxen ausgeliefert werden: JSON-LD (Block im head- oder body-Bereich), Microdata (Inline-Attribute im HTML) und RDFa (Inline mit RDF-Semantik). Google empfiehlt JSON-LD als bevorzugtes Format, weil es vom sichtbaren HTML getrennt ist und einfacher zu pflegen ist.

Wie hängt Schema.org mit Knowledge Graphs zusammen?+

Schema.org liefert das Vokabular, mit dem Inhalte für Knowledge-Graph-Crawler verständlich werden. Eine Website mit korrektem Schema.org-Markup exportiert ihre Inhalte in einem Format, das Google, Microsoft und andere direkt in ihre Knowledge Graphs übernehmen können. Schema.org ist damit die Brücke zwischen offenem Web und Knowledge Graphs.

Was ist die Rolle von sameAs?+

Die Property sameAs verbindet eine Entität auf der eigenen Website mit ihrer kanonischen Identität in einem Knowledge Graph, typischerweise Wikidata. Ein Unternehmen markiert seine Über-uns-Seite als Organization und verweist via sameAs auf die eigene Wikidata-QID. Damit lösen Crawler und LLMs die Mehrdeutigkeit auf und verknüpfen Website mit globaler Identität.

Welche Typen sind besonders wichtig?+

Für Citation Infrastructure sind die wichtigsten Typen Organization und Person für Identität, Article und WebPage für Inhalte, FAQPage und QAPage für strukturierte Antworten, Product und Offer für E-Commerce, Event für Veranstaltungen und Dataset für Forschungsdaten. JobPosting, Recipe und HowTo sind weitere häufig genutzte Typen.

Wie validiere ich Schema.org-Markup?+

Google bietet das Rich Results Test Tool, Schema.org selbst stellt den Schema Markup Validator bereit. Beide prüfen Syntax und Vokabular. Zusätzlich sollten Constraints geprüft werden, etwa dass Person.birthDate ein Datum und nicht ein String ist. Tools wie die Google Search Console melden Markup-Fehler aus produktiven Crawls.

Warum ist Schema.org für LLMs relevant?+

LLMs nutzen Schema.org-Markup zunehmend als Grounding-Signal: strukturierte Daten signalisieren maschinenlesbare Faktenbasis und werden bevorzugt zitiert. Wer als kanonische Quelle für KI-Antworten gefunden werden will, baut Schema.org-Markup als Teil seiner Citation Infrastructure auf. Ohne Schema.org bleibt Content für LLMs ein unstrukturierter Textstrom.

Quellen

Schema.org Community
Google Search Central
W3C Schema.org Community Group

Wikidata: Q3475322 · Zuletzt geprüft: 2026-07-02