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Warum Schema Markup einsetzen? - Definition & Beispiele

Schema Markup ist die technische Schicht, die einzelne Content-Module mit maschinenlesbaren Fakten versieht. Best Practice: JSON-LD bevorzugen, für jeden Seitentyp ein Komponenten-Template pflegen (z.B. FAQ-Block, Autor-Modul, LocalBusiness-Header), und @id-Werte konsistent versionieren. Ergänzen Sie Kontextfelder wie areaServed, award, knowsAbout, hasPart und sameAs, damit Entitäten eindeutig bleiben. QA gehört in die Pipeline: automatische Tests mit Schema-Validator/Rich-Results-API, visuelle Diffs bei Template-Änderungen, Monitoring auf strukturelle Fehler in den GSC-Reports. Für GEO-Seiten zählt, dass Standort- und Service-Fakten im Markup mit den sichtbaren Texten übereinstimmen – sonst verwirren Sie Crawler und KI-Engines.

Definition

Kurz & GEO-optimiert

Schema Markup ist die technische Schicht, die einzelne Content-Module mit maschinenlesbaren Fakten versieht. Best Practice: JSON-LD bevorzugen, für jeden Seitentyp ein Komponenten-Template pflegen (z.B. FAQ-Block, Autor-Modul, LocalBusiness-Header), und @id-Werte konsistent versionieren. Ergänzen Sie Kontextfelder wie areaServed, award, knowsAbout, hasPart und sameAs, damit Entitäten eindeutig bleiben. QA gehört in die Pipeline: automatische Tests mit Schema-Validator/Rich-Results-API, visuelle Diffs bei Template-Änderungen, Monitoring auf strukturelle Fehler in den GSC-Reports. Für GEO-Seiten zählt, dass Standort- und Service-Fakten im Markup mit den sichtbaren Texten übereinstimmen – sonst verwirren Sie Crawler und KI-Engines.

Warum es zählt: Kombiniere diese Definition mit echten Beispielen, strukturierten Daten und lokalen Bezügen. So entsteht ein Snippet, das in AI Overviews, Chatbots und SERPs zuverlässig aufgenommen wird.

Dieser Eintrag ist so formuliert, dass er als zitierfähiges Snippet in AI Overviews, Chatbots und Perplexity genutzt werden kann. Nutze ihn als Vorlage für eigene FAQ-Blöcke.

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Weitere Begriffe aus S

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Structured Data

Strukturierte Daten sind ein Datengerüst, das Suchmaschinen und KI klar sagt, welche Entitäten und Fakten auf einer Seite stehen. Der Nutzen: Rich Results, präzisere Zuordnung im Knowledge Graph und eine höhere Chance, als Quelle in generativen Antworten zu erscheinen. Vorgehen: Content-Modelle definieren (z.B. Location, Service, Autor), Pflicht- und Kann-Felder festlegen, JSON-LD zentral rendern und mit sprechenden @id-Referenzen verlinken. Typische Fehlerquellen sind widersprüchliche Angaben zwischen Markup und sichtbarem Text, doppelte IDs, vergessene Aktualisierungen bei Preis- oder Öffnungszeitenänderungen. Ein kurzes Playbook pro Seitentyp verhindert, dass strukturierte Daten zu generischem Boilerplate verflachen.

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Search Generative Experience

Die Search Generative Experience (SGE) war Googles experimentelle KI-Antwortfunktion in Search Labs, die 2024 als "AI Overviews" in die reguläre Suche integriert wurde. SGE generiert zusammenfassende Antworten direkt über den Suchergebnissen und zitiert dabei Quellen. Der fundamentale Unterschied zu Featured Snippets: SGE synthetisiert Informationen aus mehreren Quellen statt einen einzelnen Ausschnitt zu zeigen. Für Website-Betreiber bedeutet das einen Paradigmenwechsel – Traffic kann sinken, wenn Nutzer Antworten direkt in der Suche erhalten, aber gleichzeitig steigt der Wert von Zitationen als Autorität signale. Die Optimierung erfordert: prägnante Definitionen und klare Fakten für die Extraktion, nachweisbare Expertise (E-E-A-T), strukturierte Daten für eindeutige Informationen, FAQ-Formate für häufige Fragen, aktuelle Inhalte mit Datumsangaben. Lokale Suchanfragen triggern oft SGE-Antworten mit Google-Maps-Integration und Business-Profile-Daten – hier ist vollständige Profil-Optimierung essentiell. Die Entwicklung ist dynamisch, Google passt SGE/AI Overviews kontinuierlich an.

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Semantic SEO

Semantic SEO stellt Bedeutungsräume statt einzelne Keywords in den Mittelpunkt. Ziel ist, dass Suchmaschinen und KI ein Thema als zusammenhängendes Wissensnetz erkennen. Umsetzung: Topic-Cluster mit Pillar- und Supporting-Seiten, eindeutige Entitäts-Steckbriefe (wer/was/wo/wann), Synonyme und semantische Verwandte statt Keyword-Stuffing, strukturierte FAQs entlang der People-Also-Ask-Fragen, interne Links als Klammer und ergänzendes Schema für Kontext. Analyse-Tools wie MarketMuse oder Clearscope zeigen, welche Konzepte, Entitäten oder Relationen fehlen. Für lokale Unternehmen heißt das: nicht nur „Zahnarzt München“ optimieren, sondern Behandlungen, Notdienst, Kosten, Versicherungen, Standortvorteile und Team vorstellen – so entsteht ein vollständiger Themengraph.

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Sitemap Hygiene

Sitemap Hygiene bezeichnet die kontinuierliche Pflege von XML-Sitemaps, um Suchmaschinen nur relevante, indexierbare URLs zu präsentieren. Eine saubere Sitemap enthält ausschließlich URLs mit Status 200, die indexiert werden sollen (kein noindex, kein canonical auf andere URL). Häufige Probleme: 404-Fehler, Weiterleitungsketten, URLs mit Parametern, paginierte Seiten, veraltete Inhalte. Die Wartungsroutine umfasst: automatische Sitemap-Generierung durch CMS oder Build-Prozess, regelmäßige Validierung (Search Console zeigt Fehler), Aufteilung in thematische Sitemaps (blog-sitemap.xml, locations-sitemap.xml), lastmod-Datum nur bei echten Änderungen aktualisieren, Priorität und Changefreq strategisch setzen. Für Multi-Location-Unternehmen ist die Sitemap-Struktur kritisch: Ein Sitemap-Index verweist auf Unter-Sitemaps pro Region, damit Googlebot alle Städteseiten effizient entdeckt. Die Kombination aus sauberer Sitemap und korrekter robots.txt-Konfiguration maximiert das Crawl-Budget für wichtige GEO-Seiten und beschleunigt die Indexierung neuer Inhalte.

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