Strukturierte Daten formen die neue Sichtbarkeit in KI‑Suchergebnissen
Wenn du heutzutage Informationen suchst, ist die Chance groß, dass eine KI – sei es ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini – dir eine zusammengefasste Antwort präsentiert, anstatt dich direkt auf eine Website zu schicken. Diese sogenannten KI‑Snippets entstehen nicht aus dem Nichts: Sie greifen auf Inhalte aus Webseiten zurück, fassen sie um und kombinieren sie neu. Entscheidend dabei ist, ob deine Seite überhaupt in einer Form vorliegt, die Maschinen verstehen können. Genau an dieser Stelle beginnt die Bedeutung von strukturierten Daten.
Ich will dir etwas schildern, das in der SEO‑Branche derzeit intensiv diskutiert wird: strukturiertes Daten‑Markup als Fundament für KI‑Suchsysteme. Ich zeige dir, warum es jetzt relevanter ist als je zuvor, was erste Tests ergeben haben und welche praktischen Konsequenzen du daraus ziehen kannst.
Wie Such‑KIs Informationen wirklich verarbeiten
Ein spannender Punkt zuerst: Sprachmodelle selbst haben keinen direkten Zugang zum Internet. Sie sehen keine Webseiten wie du oder ich. Stattdessen greifen sie auf Tools zurück, die das Netz durchsuchen und Seiten abrufen. Und genau diese Tools bevorzugen Inhalte, die maschinenlesbar sind – also Daten, die nach klaren semantischen Regeln beschrieben sind.
Hier kommt Schema.org ins Spiel – das einheitliche Vokabular für strukturierte Daten, das Google, Bing und andere gemeinsam pflegen. Wenn du Produkten, Artikeln oder Rezepten maschinenlesbare Attribute gibst, verstehen Suchsysteme schneller, was auf deiner Seite passiert. Für KI‑gestützte Systeme ist das wie eine Abkürzung: Sie müssen weniger raten, was du meinst, und können belastbare Fakten liefern.
Ich habe mit einem Datensatz von 97 Seiten getestet, wie sich strukturierte Daten auf die Darstellung in KI‑generierten Antworten auswirken. Das Ergebnis: Sie führen zu stabileren, kontextuell passenderen Snippets und erhöhen die Chance, dass deine Inhalte vollständig erfasst werden.
Das Prinzip „wordlim“ – die unsichtbare Sichtbarkeitsquote
Während meiner Tests fiel mir etwas Spannendes auf: Es scheint ein unsichtbares Limit zu geben, wie viele Wörter eine KI aus einer bestimmten Seite „zitieren“ darf. Ich nenne es „wordlim“. Je besser die Struktur und Qualität einer Seite, desto großzügiger ist dieses Limit. Seiten ohne strukturierte Daten liefern weniger Textausschnitte, während erklärende, gut ausgezeichnete Inhalte mehr Platz bekommen. Übersetzt heißt das: strukturierte Daten erweitern deine Sichtbarkeits‑Quote in KI‑Antworten.
Unstrukturierte Blogs schaffen oft kaum 200 Wörter, produkt‑ oder datengestützte Seiten kommen auf 500 Wörter, autoritative Quellen auf über 1.000. Das ist keine Willkür: KIs sollen komprimieren, Natürlichkeit wahren und Urheberrecht beachten. Aber wer seine Fakten klar auszeichnet, dem gewährt das System mehr Vertrauensspielraum – und damit mehr Reichweite.
Warum das heute wichtig ist
- Begrenzte Token‑Budgets: Sprachmodelle arbeiten mit festen Textkontingenten. Jede Mehrdeutigkeit verschwendet Zeichen. Klarheit durch strukturierte Daten spart Tokens und lässt mehr Informationen durch.
- Disambiguierung: KI muss verstehen, ob es um ein Produkt, eine Person oder ein Rezept geht. Durch Schema‑Markup weiß sie sofort, in welchem Kontext Informationen stehen.
- Wissensgraphen: Strukturierte Daten fließen in Knowledge Graphs ein – die Quellen, aus denen KI‑Agenten ihr Faktenwissen speisen.
Aus meiner Sicht ist strukturierte Auszeichnung die Instruktionsschicht zwischen deiner Webseite und der KI‑Verarbeitung. Sie sorgt nicht direkt für Rankings, aber für Verlässlichkeit.
Wie der Test ablief
Ich ließ GPT‑5 für 97 verschiedene URLs Suchergebnisse erzeugen und anschließend dieselben Seiten über sein internes „Browsing‑Tool“ öffnen. Danach wertete ich mit Gemini 2.5 Pro aus, ob strukturierte Daten vorhanden waren, und verglich die resultierenden Snippets. Die Messgrößen: Konsistenz, thematische Relevanz und eine einfache Qualitätsbewertung zwischen 0 und 1.
Das Resultat war ziemlich eindeutig: Seiten mit korrekt implementierter Schema‑Struktur erzielten konstante, thematisch präzise Snippets. Vor allem bei Rezepten und Produktseiten tauchten strukturierte Feldinhalte – wie Bewertungen oder Angebote – direkt in den KI‑Zusammenfassungen auf. Selbst bei Artikeln erschienen Autor und Datum verlässlicher. Bei Seiten ohne Schema variierten die Ausschnitte stark.
Erkenntnisse aus den Ergebnissen
1. Konsistenz schlägt Länge
Ob eine Seite strukturiert ist, beeinflusst nicht, wieviel Text ein KI‑Snippet enthält, sondern wie stabil dieser ist. Die Variation nahm deutlich ab – das heißt, das Modell riet weniger und stützte sich mehr auf korrekte Fakta.
2. Kontextuelle Präzision
Bei Rezepten kamen Zutaten und Zubereitungsschritte häufiger korrekt vor, bei E‑Commerce‑Seiten Produktnamen und Marken, und bei Artikeln Metadaten wie Veröffentlichungsdatum. Schema lenkt also die Aufmerksamkeit des Modells hin zu den wichtigen Elementen.
3. Qualität statt Zufall
Der durchschnittliche „Score“ lag zwar ähnlich, die Streuung war aber bei strukturierten Seiten minimal. In einer Umgebung, in der jedes Token zählt, ist das ein klarer Vorteil. Stabilität bedeutet in KI‑Suche verlässliche Präsenz.
Die neue SEO‑Grenze: semantische Tiefe
Eine interessante Nebenbeobachtung: Je mehr Entitäten – also eindeutig benannte Objekte – über Schema verbunden waren, desto länger durften Snippets werden, bevor das KI‑System sie abbrach. Mehr verbundene Fakta = größeres Vertrauen = mehr Textfläche. Unklare, schlecht ausgezeichnete Seiten fielen dagegen früh aus der Zusammenfassung heraus.
Ich plane, künftig den Zusammenhang zwischen semantischer Dichte (also Anzahl und Vielfalt der Schema‑Elemente) und tatsächlicher Textquote exakt zu messen. Schon jetzt aber scheint klar: Strukturierte Daten wirken nicht nur stabilisierend, sondern wie ein Multiplikator für Informationsdurchsatz.
Was du jetzt tun kannst – ein pragmatischer Fahrplan
1. JSON‑LD für Kern‑Templates einführen
- Rezepte: Nutze Recipe für Zutaten, Schritte, Zeit und Nährwert.
- Produkte: Verwende Product + Offer für Marke, Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen.
- Artikel: Setze Article oder NewsArticle für Titel, Autor und Veröffentlichungsdatum.
2. Entitäten mit Text verbinden
Erkläre Details – etwa Produktmerkmale, FAQs oder Versandbedingungen – als eigenständige Textabschnitte, die mit den zugehörigen Schema‑Objekten verknüpft sind. So kann KI Inhalte leichter zitieren.
3. Konsistente Faktenoberfläche schaffen
Wichtig ist, dass strukturierte Daten und sichtbarer HTML‑Text sich nicht widersprechen. Platziere Schlüsseldaten wie Preis oder Bewertung stets oberhalb des Folds und halte sie stabil.
4. Messen und lernen
Beobachte nicht nur Durchschnittswerte in Tools, sondern die Varianz. Eine geringe Schwankung in KI‑Snippets zeigt, dass Suchsysteme deine Struktur akzeptieren.
Was das für dich bedeutet
Wir sind längst über den Punkt hinaus, an dem strukturierte Daten „nice to have“ waren. In der neuen KI‑Suche sind sie Teil der Wahrnehmungslogik selbst. Maschinen verlernen es quasi, unklare HTML‑Texte zu interpretieren. Strukturierte Daten übersetzen dein Angebot in die Sprache der Algorithmen.
Wenn du noch alte Templates verwendest, fang nicht sofort mit JSON‑LD an. Sorge zuerst für saubere, semantisch korrekte HTML‑Grundlagen – Überschriftenstruktur, Bild‑Alt‑Texte, Metadaten. Danach baue das Schema‑Layer auf. So entsteht eine stabile, belastbare semantische Architektur, die nicht bei jedem Update zusammenbricht.
Was ich daraus mitnehme
Je länger ich mich mit strukturierten Daten befasse, desto klar
