Strukturierte Daten: Wie du deine Website-Sichtbarkeit verbesserst

Letzte Aktualisierung 20.08.2024

Betreibst du eine Webseite, einen Online-Shop oder betreust du Online-Shops von Kunden? Dann ist es entscheidend, dass du großen Wert auf die Optimierung der Detailseiten legst. Falls du bisher vor allem die Kategorieseiten bearbeitet hast und dabei auf umfassende Kategorietexte als großen SEO-Hebel gesetzt hast, ist es an der Zeit, deine Strategie zu überdenken.

Neben der On-Page-Optimierung gibt es etwas, das für die Sichtbarkeit deiner Inhalte in den Google-Suchergebnissen besonders wichtig ist: strukturierte Daten.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind ein Format, um Informationen auf deiner Webseite so zu kennzeichnen, dass Suchmaschinen sie besser verstehen können. Dabei handelt es sich um standardisierte Codes, die den Inhalt deiner Seite beschreiben – zum Beispiel Produkte, Rezepte oder Veranstaltungen.

Warum sind strukturierte Daten so wichtig? Ganz einfach: Sie helfen Suchmaschinen dabei, den Kontext und die Relevanz deiner Inhalte präzise zu erfassen. Dies führt zu besseren Platzierungen in den Suchergebnissen und kann spezielle Darstellungen wie Rich Snippets erzeugen, die die Sichtbarkeit und Attraktivität deiner Seite erhöhen. Kurz gesagt, strukturierte Daten sind ein unverzichtbares Werkzeug für eine erfolgreiche SEO-Strategie.

Trends und Entwicklungen im Bereich strukturierte Daten

Hier sind die wichtigsten aktuellen Trends und Entwicklungen:

1. Erweiterte Rich Snippets: Detailliertere Suchergebnisse wie FAQs, Bewertungen und Rezeptkarten nutzen strukturierte Daten, um zusätzliche Informationen direkt in den Suchergebnissen anzuzeigen, was die Sichtbarkeit und Klickrate erhöht.
2. Knowledge Graphs und Entitäten: Suchmaschinen nutzen Knowledge Graphs, die auf strukturierten Daten basieren, um umfassendere und kontextualisierte Informationen zu liefern, was präzisere Suchergebnisse ermöglicht.
3. Voice Search Optimierung: Mit dem Anstieg der Sprachsuche ist die Verwendung strukturierter Daten entscheidend, da Sprachassistenten genaue Antworten benötigen. Strukturierte Informationen verbessern die Relevanz und Direktheit der Antworten.
4. E-Commerce und Produktdaten: Für Online-Shops sind strukturierte Daten unverzichtbar, insbesondere mit dem Google Shopping Graph und der Google Search Generative Experience. Sie helfen, Produkte und deren Varianten (z.B. Größen, Farben) besser darzustellen und die Sichtbarkeit zu erhöhen. Ein Knowledge Graph im Bezug auf einen Onlineshop ist ein strukturiertes Modell, das die Produkte, ihre Varianten und die Beziehungen zwischen ihnen darstellt. Darauf gehen wir hier genauer ein.
5. Automatisierung und Tools: Neue Tools und Plattformen erleichtern die Implementierung strukturierter Daten durch benutzerfreundliche Schnittstellen und automatische Markup-Generierung, was den Prozess beschleunigt und Fehler minimiert.
6. JSON-LD: JSON-LD ist das bevorzugte Format für strukturierte Daten. Es ist leicht zu implementieren und wird von Suchmaschinen wie Google empfohlen, da es eine klare Trennung von Inhalt und Markup ermöglicht.

Diese Trends verdeutlichen, wie wichtig strukturierte Daten für die moderne SEO-Strategie sind. Sie verbessern die Sichtbarkeit, Benutzererfahrung und tragen letztlich zur Steigerung von Traffic und Umsatz bei.

Video: Structured data for web developers

Strukturierte Daten für Produkte in Online-Shops

Strukturierte Daten für Produkte sind zwar nichts Neues, aber sie sind für jeden Online-Shop von großer Bedeutung. Das liegt daran, dass sich durch den Google Shopping Graph und die Veränderungen in der Google-Suche das Erscheinungsbild der Suchergebnisseiten stark verändert.

Diese Veränderungen werden auch das Suchverhalten deiner potenziellen Kunden beeinflussen. Es wird mehr Suchanfragen nach Produkten geben, und die Suchergebnisse enthalten organische Shopping-Boxen. Wer hier nicht richtig aufgestellt ist, könnte Umsatzchancen über die Google-Suche verpassen.

Strukturierte Daten für Produktvarianten

Verkaufst du in deinem Online-Shop verschiedene Versionen desselben Produkts? Zum Beispiel Tierfutter in verschiedenen Größen, T-Shirts in verschiedenen Farben und Größen oder Hundebetten in verschiedenen Varianten? In solchen Fällen spielen strukturierte Daten für Produktvarianten eine wichtige Rolle.

Wie genau funktionieren strukturierte Daten für Produktvarianten?

Für Produkte, die in verschiedenen Ausführungen oder Varianten angeboten werden, können spezifische strukturierte Daten für Produktvarianten erstellt werden.

Bei der Umsetzung des Mark-Ups für Varianten ist es wichtig, den Mark-Up-Typ ProductGroup zu verwenden. Dieser Typ kann mit folgenden 3 Eigenschaften ausgefüllt werden:

• hasVariant: Diese Eigenschaft wird verwendet, um die Varianten unter der Produktgruppe zu gruppieren.
• variesBy: Diese Eigenschaft listet die Unterschiede der Varianten auf.
• productGroupID: Diese Eigenschaft fungiert als ID für die Produktgruppe.

Mal hier noch mal im Detail, damit man die Zusammenhänge besser erkennt.

Beispiel für eine Seite: Varianten innerhalb einer Produktgruppe

In diesem Beispiel werden die Varianten einer Produktgruppe durch die Eigenschaft hasVariant organisiert:

• Die Hauptproduktgruppe (ProductGroup) und die drei Angebote (Offers) haben jeweils eigene URLs. Man kann die URLs auch direkt bei den Produkten angeben.
• Ein gemeinsamer Titel und eine gemeinsame Beschreibung werden für die Produktgruppe (ProductGroup) angegeben. Varianten erhalten ihre speziellen Titel und Beschreibungen auf der Produktebene.
• Häufige Eigenschaften wie Marke, Muster, Material und Zielgruppe werden ebenfalls auf der Produktgruppen-Ebene (ProductGroup) angegeben.
• Die Produktgruppe (ProductGroup) verwendet die Eigenschaft variesBy, um die Unterschiede zwischen den Varianten zu zeigen.
• Die übergeordnete SKU (Produktcode) wird in der Produktgruppe mit der Eigenschaft productGroupID angegeben. Es ist nicht nötig, diese Information auch bei den einzelnen Produkten zu wiederholen.

Dieser Ansatz wird empfohlen, da er eine einfache und übersichtliche Darstellung der Produktgruppe und ihrer Varianten ermöglicht.

Mehr kann auch hier direkt bei Google nachgelesen werden: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/product-variants?hl=de

Mit dem Test-Tool kannst du überprüfen, ob deine strukturierten Daten korrekt angelegt sind: https://search.google.com/test/rich-results?utm_campaign=devsite&utm_medium=jsonld&utm_source=merchant

Funktionsweise eines Knowledge Graphs für einen Onlineshop

1. Entitäten und Beziehungen:
   • Entitäten: Das sind die Hauptkomponenten wie Produkte, Kategorien, Marken, und Angebote.
   • Beziehungen: Diese definieren, wie die Entitäten miteinander verbunden sind, z.B. „gehört zu“, „hat Variante“, „ist von Marke“.
2. Knoten und Kanten:
   • Knoten: Stellen die Entitäten dar. Zum Beispiel könnte ein Knoten ein bestimmtes Produkt sein.
   • Kanten: Verbindungen zwischen den Knoten, die die Art der Beziehung darstellen. Zum Beispiel verbindet eine Kante „gehört zu“ ein Produkt mit seiner Kategorie.
3. Eigenschaften:
   • Sowohl Knoten als auch Kanten können Eigenschaften besitzen. Ein Produktknoten könnte Eigenschaften wie Preis, Farbe und Größe haben.

Beispielstruktur eines Knowledge Graphs für einen Onlineshop:

                       ┌───────────────┐
                       │  Produktgruppe│
                       └───────┬───────┘
                               │ hasVariant
          ┌────────────────────┼────────────────────┐
          │                    │                    │
  ┌───────┴───────┐    ┌───────┴───────┐    ┌───────┴───────┐
  │    Produkt    │    │    Produkt    │    │    Produkt    │
  │     (A)       │    │     (B)       │    │     (C)       │
  └───────┬───────┘    └───────┬───────┘    └───────┬───────┘
          │                    │                    │
          │                    │                    │
  ┌───────┴───────┐    ┌───────┴───────┐    ┌───────┴───────┐
  │    Angebot    │    │    Angebot    │    │    Angebot    │
  │     (A)       │    │     (B)       │    │     (C)       │
  └───────────────┘    └───────────────┘    └───────────────┘

Die Konzepte von strukturierten Daten für Produktvarianten und Knowledge Graphs unterscheiden sich in ihrer Zielsetzung, Anwendung und Komplexität. Hier sind die Hauptunterschiede:

Strukturierte Daten für Produktvarianten

Zielsetzung:

• Strukturierte Daten sind spezifische Markups (z.B. Schema.org), die auf Webseiten hinzugefügt werden, damit Suchmaschinen wie Google den Inhalt besser verstehen und anzeigen können. Für Produktvarianten ermöglichen sie die genaue Darstellung von Produktdetails in den Suchergebnissen.

Anwendung:

• Strukturierte Daten werden in den HTML-Code von Webseiten eingebettet. Sie helfen Suchmaschinen, die Informationen auf der Seite zu erkennen und richtig zu interpretieren, was zu verbesserten Suchergebnissen führt.

Beispiele:

• Produktvarianten (z.B. ein T-Shirt in verschiedenen Farben und Größen) werden durch spezifische Markups wie ProductGroup, hasVariant, variesBy, und productGroupID beschrieben.

Komplexität:

• Die Implementierung von strukturierten Daten ist relativ einfach und erfolgt direkt im Code der Webseite. Es ist eine formalisierte und standardisierte Methode zur Verbesserung der Suchmaschinenoptimierung (SEO).

Knowledge Graphs

Zielsetzung:

• Ein Knowledge Graph organisiert und verknüpft Informationen in einer Art Netzwerk, um komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten (z.B. Produkte, Marken, Kategorien) darzustellen und zu analysieren. Ziel ist es, ein umfassenderes und verbundenes Verständnis von Daten zu ermöglichen.

Anwendung:

• Knowledge Graphs werden oft von großen Datenbanken und Suchmaschinen (wie Google) genutzt, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu aggregieren und zu verknüpfen. Sie sind nützlich für die Datenanalyse, maschinelles Lernen und zur Verbesserung der Nutzererfahrung durch personalisierte Empfehlungen.

Beispiele:

• Ein Knowledge Graph könnte die Beziehungen zwischen einem Produkt, seinen Varianten, der zugehörigen Marke, den Kundenbewertungen und den Kategorien, zu denen das Produkt gehört, darstellen.

Komplexität:

• Die Erstellung und Pflege eines Knowledge Graphs ist komplexer und erfordert fortgeschrittene Datenmanagement- und Analysefähigkeiten. Es ist ein dynamisches System, das kontinuierlich aktualisiert wird, um neue Verbindungen und Informationen zu integrieren.

Vergleich

Eigenschaft	Strukturierte Daten	Knowledge Graphs
Zielsetzung	Verbesserung der SEO und Anzeige in Suchergebnissen	Organisieren und Verknüpfen von Daten für Analyse und Verständnis
Anwendung	Einbettung von Markup in HTML-Code	Verwendung in Datenbanken und Suchmaschinen
Beispiele	ProductGroup, hasVariant, variesBy, productGroupID	Produkte, Marken, Kategorien, Bewertungen
Komplexität	Relativ einfach	Komplex und dynamisch
Hauptnutzer	Webseitenbetreiber, SEO-Spezialisten	Datenanalysten, Suchmaschinenentwickler, ML-Forscher
Ergebnis	Verbesserte Suchergebnisse und Rich Snippets	Umfassende Datenvernetzung und -analyse

Strukturierte Daten sind eine standardisierte Methode zur Kennzeichnung von Webseiteninhalten, um die Suchmaschinenoptimierung zu verbessern und die Darstellung in den Suchergebnissen zu optimieren. Knowledge Graphs hingegen bieten eine tiefere und vernetztere Datenstruktur, die komplexe Beziehungen und Analysen ermöglicht, was über die reine SEO hinausgeht und ein umfassenderes Verständnis von Daten fördert.

Was ist der Google Shopping Graph?

Der Google Shopping Graph baut auf dem Knowledge Graph auf und erstellt eine umfassende Produktdatenbank. Er hilft Google, Nutzern genau die Produkte anzuzeigen, die sie suchen.

Funktionsweise

1. Datenaggregation:
   • Speichert Milliarden von Produktangeboten.
   • Analysiert Produktbeschreibungen, Rezensionen, Preise, Materialien und Verfügbarkeit.
2. KI und Maschinelles Lernen:
   • Verarbeitet Daten, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen.
   • Wird ständig mit neuen Daten erweitert.
3. Datenquellen:
   • Daten von Online-Shops über das Google Merchant Center.
   • Informationen von Händler-, Marken- und E-Commerce-Websites.

Bedeutung für Online-Shops

• Erhöhte Sichtbarkeit: Produkte werden leichter gefunden.
• Relevante Empfehlungen: Bietet Nutzern personalisierte Produktempfehlungen.
• Wettbewerbsvorteil: Verbesserte Auffindbarkeit und gezielte Empfehlungen.

Umfang

• Über 35 Milliarden Produktangebote im Google Shopping Graph.

Quelle: https://blog.google/products/shopping/shopping-graph-explained/

Erfolgreiche Implementierung strukturierter Daten: Tipps und Tools

1. Richtige Formatwahl: Verwende JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) als bevorzugtes Format für strukturierte Daten. Es ist einfach zu implementieren und wird von Suchmaschinen wie Google empfohlen.
2. Vollständigkeit und Genauigkeit: Achte darauf, dass die strukturierten Daten vollständig und präzise sind. Füge alle relevanten Eigenschaften hinzu, um den Suchmaschinen die bestmögliche Information zu bieten.
3. Validierung: Überprüfe deine strukturierten Daten regelmäßig mit Tools wie dem Rich Results Test von Google oder dem Schema Markup Validator. So stellst du sicher, dass keine Fehler vorhanden sind und die Daten korrekt interpretiert werden.
4. Kontinuierliche Aktualisierung: Halte deine strukturierten Daten stets aktuell. Ändern sich Informationen auf deiner Webseite, sollten auch die entsprechenden strukturierten Daten angepasst werden.
5. Verwendung von Standard-Typen und -Eigenschaften: Nutze die offiziellen Schema.org-Typen und -Eigenschaften, um sicherzustellen, dass Suchmaschinen deine Daten korrekt verstehen und interpretieren können.
6. Integration in den Workflow: Integriere die Erstellung und Pflege strukturierter Daten in den regulären Content-Erstellungs- und Aktualisierungsprozess deiner Webseite.

Werkzeuge für strukturierte Daten

1. Google Structured Data Markup Helper: Ein einfaches Tool, um strukturierte Daten für deine Webseite zu erstellen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und unterstützt verschiedene Datentypen.
2. Schema.org: Die offizielle Webseite für Schema-Markup bietet umfangreiche Dokumentation und Beispiele für die Implementierung strukturierter Daten.
3. Google Search Console: Nutze die Suchkonsole, um Einblicke in die Leistung deiner strukturierten Daten zu erhalten. Hier kannst du auch Fehlerberichte und Verbesserungsvorschläge einsehen.
4. JSON-LD Playground: Ein Tool, mit dem du JSON-LD-Code schreiben und testen kannst. Es bietet sofortiges Feedback und hilft dabei, Fehler zu erkennen und zu beheben.
5. Yoast SEO oder Rank Math: Für WordPress-Nutzer gibt es Plugins mit einfacher Möglichkeiten zur Implementierung und Verwaltung strukturierter Daten direkt im CMS.

Fazit

Durch die Anwendung bewährter Methoden und den Einsatz geeigneter Werkzeuge kannst du die Sichtbarkeit und Relevanz deiner Inhalte in den Suchmaschinenergebnissen erheblich verbessern. Achte darauf, deine strukturierten Daten regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren, um stets die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Strukturierte Daten werden auch in den kommenden Jahren von großer Bedeutung sein, da sie die Grundlage für viele fortschrittliche Technologien und Anwendungen bilden. Sie verbessern nicht nur die SEO-Strategie, sondern sind auch essenziell für die Entwicklung von KI, maschinellem Lernen und dem Semantic Web. Mit der fortschreitenden Digitalisierung und den ständig wachsenden Datenmengen werden strukturierte Daten weiterhin eine Schlüsselrolle bei der Organisation und Nutzung von Informationen spielen.

Vielleicht interessiert Dich auch folgendes?