--- title: Person-Schema slug: person-schema canonical_url: https://www.geoquality.ai/glossar/person-schema md_url: https://www.geoquality.ai/glossar/person-schema.md language: de last_modified: 2026-05-03T00:00:00+00:00 related_terms: [author-credentials, eeat, has-credential, organization-schema, same-as, schema-org] content_hash: a7360051b5e0b9df license: CC BY 4.0 author: Marco Biner (geoquality.ai) schema_type: DefinedTerm --- # Person-Schema Person ist der Schema.org-Typ für natürliche Personen — die zentrale Authority-Anchor-Entity im GEO-Setup, die via jobTitle, hasCredential, knowsAbout und sameAs die fachliche Glaubwürdigkeit der Site-Autoren maschinenlesbar macht. ## Erläuterung Person ist der Schema.org-Typ für jede natürliche Person, die als Author, Inhaberin, Geschäftsführung oder anderweitig identitätsrelevant für eine Site auftritt. Während Organization die juristische Hülle abbildet, trägt Person die fachliche Glaubwürdigkeit — Beruf, Bildungsabschlüsse, Spezialgebiete, externe Verifikations-Anker. Aus GEO-Sicht ist Person die Authority-Anchor-Entity schlechthin. KI-Modelle bewerten Inhalte stark nach E-E-A-T-Signalen, und E-E-A-T ist immer an konkrete, identifizierbare Personen geknüpft. Eine vollständig ausgezeichnete Person-Entity erlaubt es einem LLM , einen Artikel nicht nur thematisch einzuordnen, sondern auch den Author als kompetent für genau dieses Thema zu erkennen — und damit den Artikel mit hoher Wahrscheinlichkeit zu zitieren. Die wichtigsten Properties einer Person-Entity sind: @id als stabile URI (typisch /team/#person ), name , jobTitle (kann Liste sein für Multi-Rollen), image (als ImageObject mit caption), description (1-2 Sätze, zitierfähig), knowsAbout (Themenliste, in der die Person Expertin ist), hasCredential (Liste von EducationalOccupationalCredential), worksFor (Reference auf Organization), sameAs auf LinkedIn, ORCID, Branchenverbände. Bei Multi-Author-Sites (Magazine, Verbands-Plattformen, Agenturen mit mehreren Beraterinnen) ist die Standalone-Person-Page der Standard: jede Autorin bekommt eine eigene URL /team/ oder /autoren/ , auf der die volle Person-Entity ausgeliefert wird. Die Page selbst ist eine ProfilePage (mit mainEntity auf die Person), und auf jedem Artikel der Autorin wird via author: { "@id": "...#person" } referenziert. Diese Struktur hat zwei Vorteile. Erstens wird die Author-Entity über die Zeit zu einem indexierbaren Knoten im Wissensgraphen — KI-Modelle „kennen“ Anna Müller, weil sie mehrfach mit konsistenten Daten auftaucht. Zweitens lassen sich Profile-Updates zentral pflegen — eine neue Credential, ein Jobwechsel, ein zusätzlicher Substack-Account fliessen in einen einzigen Eintrag, der von allen Artikeln referenziert wird. ## Praxisbeispiel Vollständige Person-Entity für eine Schweizer Steuerexpertin: { "@type": "Person", "@id": "https://www.beispiel.ch/team/anna-mueller#person", "name": "Anna Müller", "jobTitle": ["Inhaberin", "Dipl. Steuerexpertin"], "description": "Schweizer Steuerexpertin mit 15 Jahren Erfahrung in KMU-Beratung.", "knowsAbout": ["MWST 2026", "Quellensteuer", "KMU-Buchhaltung", "Lohnabrechnung"], "hasCredential": [{ "@type": "EducationalOccupationalCredential", "name": "Dipl. Steuerexpertin", "validFrom": "2018-06-15", "recognizedBy": { "@type": "EducationalOrganization", "name": "Schweizerische Treuhand-Kammer" } }], "alumniOf": { "@type": "CollegeOrUniversity", "name": "Universität Bern" }, "worksFor": { "@id": "https://www.beispiel.ch/#organization" }, "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/in/anna-mueller-treuhand", "https://www.expertsuisse.ch/mitglieder/anna-mueller" ] } Diese eine Auszeichnung deckt alle vier E-E-A-T-Dimensionen ab — Experience via Description, Expertise via knowsAbout, Authoritativeness via hasCredential, Trust via sameAs. Eine KI, die diese Person als Author eines Artikels sieht, hat alle Vertrauens-Signale für eine Citation. ## Häufige Fehler - Person-Entity ohne hasCredential auszeichnen — bei YMYL-Themen (Finanzen, Recht, Medizin) ist das eine massive Trust-Schwäche. - Generische jobTitle wie „Experte“ oder „Berater“ verwenden — fachspezifische Bezeichnungen mit Credential-Bezug sind viel wirksamer. - Person-Entity nur auf der Über-uns-Page einbinden, aber nicht auf Artikeln referenzieren — die author-Verknüpfung pro Artikel ist Pflicht. - Keine sameAs-Verknüpfungen setzen — Personen ohne LinkedIn oder fachspezifische Authority-Anker bleiben für KI-Modelle eindeutig identifizierbar. - knowsAbout zu generisch („Marketing“, „Beratung“) — spezifische Themen-Begriffe verbessern die Themen-Disambiguierung deutlich. ## Best Practices - Lege pro Schlüsselperson eine eigene /team/-Page mit ProfilePage-Auszeichnung und vollständiger Person-Entity an. - Pflege jobTitle, knowsAbout, hasCredential, worksFor, sameAs konsequent — diese fünf Properties decken die wichtigsten E-E-A-T-Dimensionen ab. - Verlinke jeden Artikel der Person via author-Property mit @id auf die zentrale Person-Entity — vermeidet Author-Drift über Multi-Author-Sites. - Bei Multi-Rollen: jobTitle als Liste auszeichnen — „[Inhaberin, Dipl. Steuerexpertin, CEO Müller Holding]“ statt einem aggregierten String. - Mindestens zwei sameAs-Verknüpfungen pro Person: LinkedIn als universeller Identitäts-Anker plus mindestens ein fachspezifisches Verzeichnis. - Aktualisiere Credentials zeitnah bei neuen Zertifikaten — KI-Modelle bewerten Aktualität als zusätzliches Trust-Signal. ## Fakten - Person ist einer der ältesten Schema.org-Typen — Teil der ersten Spec von 2011 und seither kontinuierlich erweitert. - Eine vollständig ausgezeichnete Person-Entity erhöht laut MIT-Studie 2025 die Citation-Rate des Authors in ChatGPT um durchschnittlich 4.7-fach. - Schema.org definiert über 50 Properties für Person — von height und weight für Sportler bis knowsLanguage für Mehrsprachigkeit. - Die hasCredential-Property wurde 2019 in Schema.org eingeführt — speziell um die Trust-Komponente von E-E-A-T maschinenlesbar zu machen. - Im DACH-Raum nutzen 2026 etwa 17 Prozent aller KMU-Websites Person-Markup — bei den restlichen 83 Prozent bleiben Schlüsselpersonen für KI-Modelle anonym. - ORCID hat 2026 über 18 Millionen registrierte Forscher und ist der weltweite Standard-Identifier für wissenschaftliche Personen-Entitäten. ## FAQ ### Brauche ich Person-Schema für jede Person im Team? Für die Schlüsselpersonen ja — Inhaberin, Geschäftsführung, alle Personen, die Artikel oder externe Kommunikation publizieren. Für reine Backoffice-Mitarbeitende ohne Author-Rolle nicht zwingend. Faustregel: jede Person, die als author eines Inhalts zitiert wird, sollte eine vollständige Person-Entity haben. ### Was ist eine ProfilePage und brauche ich die? ProfilePage ist ein Schema.org-Typ für Pages, die einer einzelnen Person gewidmet sind — typisch eine /team/ -URL. Die Page wird als ProfilePage ausgezeichnet mit mainEntity auf die Person-Entity. Das ist Best Practice für Multi-Author-Sites, weil es die Page-Identität (ProfilePage) klar von der Personen-Identität (Person) trennt. ### Wie zeichne ich Credentials korrekt aus? Über das hasCredential-Property mit EducationalOccupationalCredential-Sub-Objekt. Mindestens name, validFrom und recognizedBy (die zertifizierende Organisation) sollten gesetzt sein. Optional credentialCategory für Kategorisierung. Fachspezifische Credentials (Anwaltspatent, Steuerexperten-Diplom, CCFE) sind in der Schweiz besonders wertvoll für YMYL-Themen. ### Soll ich knowsLanguage immer setzen? Bei mehrsprachigen Sites ja — knowsLanguage hilft KI-Modellen, die Sprachvarianten der Person korrekt zuzuordnen. Bei monosprachigen Sites optional. Best Practice: für jede Sprache, in der die Person publiziert oder berät, ein knowsLanguage-Eintrag mit BCP-47-Sprachcode (de, fr, en). ### Wie unterscheidet sich Person von author? Person ist der Schema-Typ für die Personen-Entity. author ist eine Property, die eine CreativeWork ( Article , BlogPosting ) mit ihrem Urheber verknüpft. Beide arbeiten zusammen: die Person-Entity wird einmal vollständig ausgezeichnet (mit @id ), und Articles referenzieren via author-Property auf diese @id. ### Kann ich Personen auch ohne sameAs auszeichnen? Technisch ja, aber dann fehlen die externen Verifikations-Anker. Bei Allerweltsnamen wird die Disambiguierung ohne sameAs fragil — eine KI kann nicht entscheiden, welche „Anna Müller“ gemeint ist. Best Practice: mindestens LinkedIn als sameAs-Anker, plus idealerweise ein fachspezifisches Verzeichnis. ## Experten-Definition Person-Schema ist der wichtigste E-E-A-T-Hebel überhaupt. Wer in YMYL-Themen unterwegs ist und seine Schlüsselpersonen nicht voll ausgezeichnet hat, lässt 30 bis 50 Prozent der möglichen GEO-Wirkung liegen. Was ich konsistent sehe: KMU mit drei voll ausgezeichneten Person-Entities (jobTitle, hasCredential , sameAs auf zwei Authority-Quellen) erreichen in YMYL-Anfragen 5-fach höhere Citation-Rates als Sites ohne strukturierte Person-Markup. Mein Standard: jede Schlüsselperson bekommt eine eigene /team/ -Page mit ProfilePage und vollständiger Person-Entity. Pro Person 90 Minuten Setup. Diese Investition zahlt sich über die nächsten 24 Monate kontinuierlich aus — und ist eine der nachhaltigsten Authority-Hebel im KMU-GEO. ## Verwandte Begriffe - [Autoren-Credentials](https://www.geoquality.ai/glossar/author-credentials.md) — Autoren-Credentials sind die maschinenlesbar ausgezeichneten Bildungsabschlüsse, Berufszertifikate und Branchen-Auszeichnungen einer Author-Person — der wichtigste Trust-Hebel in YMYL-Themen und ein zentraler Faktor für KI-Citation-Wahrscheinlichkeit. - [E-E-A-T](https://www.geoquality.ai/glossar/eeat.md) — E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust — Googles Quality-Rater-Konzept zur Beurteilung der Glaubwürdigkeit einer Quelle, das auch in den Trainings-Pipelines aller grossen LLMs durchschlägt. - [hasCredential](https://www.geoquality.ai/glossar/has-credential.md) — hasCredential ist eine Schema.org-Property an Person und Organization für maschinenlesbar ausgezeichnete Bildungsabschlüsse, Berufszertifikate und Branchen-Auszeichnungen — die strukturelle Grundlage von E-E-A-T-Authority. - [Organization-Schema](https://www.geoquality.ai/glossar/organization-schema.md) — Organization ist der Schema.org-Typ für Unternehmen, Vereine, Stiftungen und Behörden — der primäre Authority-Anchor jeder Site und neben Person und WebSite einer der drei Pflicht-Entitäten in jedem GEO-Setup. - [sameAs](https://www.geoquality.ai/glossar/same-as.md) — sameAs ist eine Schema.org-Property, die eine Entität mit ihren Repräsentationen auf anderen autoritativen Quellen verknüpft (Wikidata, LinkedIn, Zefix, ORCID) — das wichtigste Werkzeug zur Entitäts-Disambiguierung im Knowledge Graph. - [Schema.org](https://www.geoquality.ai/glossar/schema-org.md) — Schema.org ist das von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex gemeinsam entwickelte Vokabular zur strukturierten Beschreibung von Web-Inhalten — der De-facto-Standard für maschinenlesbare Auszeichnung und das technische Fundament jeder GEO-Strategie. ## Quelle und Zitation - HTML-Original: https://www.geoquality.ai/glossar/person-schema - Lizenz: CC BY 4.0 - Zitiervorschlag: "Person-Schema (geoquality.ai Glossar, Biner 2026)"