Schema.org

Schema.org ist das gemeinsame Vokabular, mit dem Web-Inhalte für Maschinen beschreibbar werden. Es wurde 2011 als Joint Venture von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex gestartet und hat sich seither zur weltweit dominierenden Schema-Bibliothek entwickelt — über 800 Typen, mehrere tausend Properties, kontinuierlich gepflegt durch ein offenes Working-Group-Modell.

Für GEO ist Schema.org die strukturelle Brücke zwischen menschenlesbarem Text und maschinenlesbarem Wissen. Ein Satz wie „Anna Müller ist Geschäftsführerin der Müller Treuhand GmbH“ ist für einen Menschen sofort verständlich, für eine Maschine aber mehrdeutig: Wer ist Anna Müller? Welche Müller Treuhand? Wo? Schema.org löst das durch explizite Auszeichnung: Person mit name, jobTitle und worksFor auf Organization mit eindeutigem identifier. Aus Mehrdeutigkeit wird Eindeutigkeit.

Technisch besteht das Vokabular aus zwei Bauteilen: Types (Klassen wie Organization, Person, Article, Product) und Properties (Attribute wie name, description, datePublished, author). Types sind hierarchisch organisiert — LocalBusiness erbt von Organization, das von Thing erbt. Properties haben definierte Wertebereiche: author erwartet eine Person oder Organization, datePublished ein ISO-8601-Datum.

Schema.org wächst kontinuierlich. Neue Typen entstehen zuerst auf pending.schema.org als Beta-Vokabular, bevor sie in die stabile Spec übernommen werden. Aktuell besonders relevant für GEO sind die noch experimentellen LLM-Annotations rund um llms.txt und Citation-Tracking. Wer am Puls bleiben will, abonniert die Schema.org-Mailingliste oder beobachtet das GitHub-Repository.

Nicht alle Typen sind gleich wertvoll für GEO. Die Top-15 für eine typische DACH-KMU-Site sind: Organization, Person, WebSite, Article (plus BlogPosting, NewsArticle), FAQPage, BreadcrumbList, DefinedTerm + DefinedTermSet, Product, LocalBusiness, Course, HowTo, Recipe und Event. Diese 15 decken 90 Prozent aller realen Use-Cases ab. Der Rest ist Spezialvokabular für Sonderfälle.

Schema.org wird in der Praxis fast ausschliesslich über JSON-LD in den HTML-Head eingebettet — Microdata und RDFa sind Legacy. Google empfiehlt JSON-LD seit 2015 explizit, Anthropic und Perplexity bestätigen die Empfehlung. Eine moderne GEO-Implementierung nutzt deshalb ausschliesslich JSON-LD und ignoriert ältere Format-Varianten.

Ein minimaler aber vollständiger Schema.org-Block für eine Schweizer KMU-Website:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "Organization",
      "@id": "https://www.beispiel.ch/#organization",
      "name": "Beispiel GmbH",
      "identifier": {
        "@type": "PropertyValue",
        "propertyID": "CHE",
        "value": "CHE-123.456.789"
      },
      "sameAs": ["https://www.zefix.ch/de/search/entity/list/firm/12345"]
    },
    {
      "@type": "WebSite",
      "@id": "https://www.beispiel.ch/#website",
      "url": "https://www.beispiel.ch/",
      "inLanguage": "de-CH",
      "publisher": { "@id": "https://www.beispiel.ch/#organization" }
    }
  ]
}
</script>

Dieser Block macht die Site für KI-Crawler eindeutig identifizierbar: Wer betreibt die Site, in welcher Sprache, mit welcher juristischen Identität. Es ist die Pflicht-Basis jedes GEO-Setups und sollte auf jeder Page der Domain ausgespielt werden.