Verwendung von LLMs zur Generierung von Schemata und strukturierten Daten

Einleitung

Strukturierte Daten sind für SEO nicht mehr nur ein „Nice-to-have“, sondern die Maschinensprache des Internets.

Jedes KI-System, von Googles Gemini über ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude und Apple Intelligence bis hin zu Open-Source-Suchmodellen, ist auf strukturierte Daten angewiesen, um:

✔ Inhalte zu verstehen

✔ Entitäten zu klassifizieren

✔ Fakten zu validieren

✔ Zusammenfassungen zu erstellen

✔ reichhaltige Ergebnisse auszulösen

✔ KI-Übersichten

✔ Produktmerkmale identifizieren

✔ Beziehungen verstehen

✔ Schlüsselattribute extrahieren

Dennoch behandeln die meisten Websites Schemata immer noch als Nebensache.

Die gute Nachricht? Große Sprachmodelle (LLMs) sind mittlerweile unglaublich effektiv bei der Generierung genauer, vollständiger und kontextbezogener strukturierter Daten, darunter:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage-Schema

✔ Produktschema

✔ Organisationsschema

✔ SoftwareApplication-Schema

✔ HowTo-Schema

✔ Artikel-Schema

✔ Ereignisschema

✔ Bewertungsschema

✔ BreadcrumbList-Schema

✔ Schema „LocalBusiness“

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie mit ChatGPT, Gemini, Claude oder einem beliebigen LLM strukturierte Daten generieren können – sicher, präzise und mit den Validierungs-Workflows von Ranktracker.

1. Warum LLMs perfekt für die Schema-Generierung geeignet sind

LLMs eignen sich besonders gut für Aufgaben, die

• ✔ Strukturiert

Sie folgen konsistenten JSON-LD-Mustern.

• ✔ Musterbasiert

Sie haben Millionen von korrekten Schema-Beispielen gesehen.

• ✔ Regelbasiert

Die Vokabulare von Schema.org sind vorhersehbar.

• ✔ Hierarchisch

LLMs eignen sich hervorragend für hierarchische Daten (Entitäten → Attribute → Werte).

• ✔ Repetitiv

Schema hat eine begrenzte Variabilität, mit der LLMs perfekt umgehen können.

Sie können Folgendes erzeugen:

✔ syntaktisch gültiges JSON

✔ korrekt verschachtelte Objekte

✔ schema.org-konforme Strukturen

✔ vollständige Attributlisten

✔ fehlerfreie Markups

✔ Kontextuelle Genauigkeit

Wenn Sie ihnen die richtigen Eingaben geben.

2. Die goldene Regel: LLMs dürfen niemals Fakten erfinden

LLMs können Schemastrukturen generieren. Aber sie dürfen NICHT:

✘ Produktmerkmale erfinden

✘ Preise annehmen

✘ Adressen erfinden

✘ Kontaktdaten erfinden

✘ Geschäftsattribute annehmen

✘ Bewertungen erfinden

✘ Bewertungen erraten

Geben Sie immer selbst die Fakten an.

Lassen Sie diese dann vom LLM in strukturierte Daten umwandeln.

3. Der von führenden SEO-Teams verwendete LLM-Schema-Workflow

Hier ist der professionelle Workflow:

Schritt 1 – Sammeln Sie genaue Eingaben

Sie stellen bereit:

✔ die Produktdetails

✔ die Unternehmensbeschreibung

✔ die Preise

✔ Funktionen

✔ Bewertungen

✔ FAQs

✔ Seiteninhalt

✔ NAP (für lokale Unternehmen)

Der LLM sollte diese niemals erraten.

Schritt 2 – Teilen Sie dem LLM mit, welchen Schematyp Sie wünschen

Beispiele:

✔ Produkt

✔ Organisation

✔ Softwareanwendung

✔ FAQ-Seite

✔ Artikel

✔ Anleitung

✔ Lokales Unternehmen

✔ Person

✔ Webseite

✔ Veranstaltung

LLMs zeichnen sich durch eine klare Struktur aus.

Schritt 3 – Fordern Sie vom LLM nur gültiges JSON-LD an

Verwendung:

„Nur gültiges JSON-LD zurückgeben. 

Keine Erklärungen. Keine Kommentare. Keine Code-Einfassungen.“

Dadurch wird verhindert, dass Text mit Markup vermischt wird.

Schritt 4 – Validieren Sie mit Ranktracker Web Audit

Ranktracker Web Audit erkennt:

✔ ungültiges JSON

✔ fehlerhafte Verschachtelungen

✔ falsche Schematypen

✔ fehlende Pflichtfelder

✔ inkonsistente NAP

✔ widersprüchliche Klassifizierungen

Dies gewährleistet Genauigkeit auf Produktionsebene.

Schritt 5 – In Ihr CMS oder Ihre Vorlage einfügen

Sie haben nun:

✔ saubere

✔ gültige

✔ genaue

✔ LLM-lesbare

✔ Google-freundliche

strukturierte Daten.

4. Die 10 Schema-Typen, die LLMs mit nahezu perfekter Genauigkeit generieren können

1. Organisationsschema

Für die Identität Ihrer Marke.

LLMs verarbeiten:

✔ Name

✔ sameAs-Links

✔ Logo

✔ Gründer

✔ Beschreibung

✔ Identifikatoren

✔ Kontakt

Ideal zur Stärkung von Entitätssignalen in LLMs.

2. Produktschema

Für E-Commerce und Software.

Ideal für:

✔ Funktionslisten

✔ Angebote

✔ Bewertungen

✔ Technische Daten

✔ Produktkategorien

LLMs können dies problemlos erstellen, wenn ihnen die Fakten zur Verfügung gestellt werden.

3. Softwareanwendungsschema

Ein Muss für SaaS-Unternehmen wie Ranktracker.

Enthält:

✔ Betriebssystem

✔ Anwendungskategorie

✔ Funktionen

✔ Preise

✔ Angebote

✔ Gleiche Links

LLMs können extrem saubere Versionen generieren.

4. FAQ-Schema

Geben Sie dem LLM Ihre FAQs → erhalten Sie perfektes JSON-LD.

5. Artikel-Schema

Ideal für Content-Hubs mit:

✔ Autor

✔ Herausgeber

✔ Überschrift

✔ Wortanzahl

✔ Veröffentlichungsdatum

LLMs sind darin makellos.

6. LocalBusiness-Schema

Für physische Büros oder geografisch ausgerichtete Unternehmen.

Enthält:

✔ Adresse

✔ Geokoordinaten

✔ Öffnungszeiten

Daten bereitstellen → LLM schreibt das Schema.

7. BreadcrumbList-Schema

Automatisch, wenn Sie LLM die Seitenhierarchie mitteilen.

8. HowTo-Schema

Schritte bereitstellen → LLM formatiert sie perfekt.

9. Event-Schema

Perfekt für Webinare, Produkteinführungen, Schulungen.

10. Bewertungsschema

Sie liefern echte Bewertungen. LLM formatiert sie – erfindet sie jedoch niemals.

5. Die LLM-Schema-Prompt-Bibliothek (speichern Sie diese)

Dies sind bewährte Prompts.

1. Basis-Schema-Generator

„Generieren Sie gültiges JSON-LD für [Schema-Typ] unter Verwendung der folgenden Details. 

Verwenden Sie NUR die bereitgestellten Fakten. Geben Sie NUR JSON-LD zurück, keine Erläuterungen.“

2. Softwareanwendungsschema

„Erstellen Sie ein vollständiges Softwareanwendungsschema für das folgende SaaS-Produkt. Enthalten sein sollten: 

– Name – Beschreibung – Betriebssystem – Anwendungskategorie – Funktionen – Angebote – Preise – SameAs – Herausgeber Verwenden Sie nur die bereitgestellten Informationen.“

3. FAQPage-Schema

„Konvertieren Sie die folgenden FAQs in gültiges FAQPage JSON-LD. Verwenden Sie die genauen Fragen und Antworten. Schreiben Sie sie nicht um.“

4. Artikel-Schema

„Erstellen Sie ein Artikel-Schema für den folgenden Artikel. Verwenden Sie nur die bereitgestellten Metadaten.“

5. LocalBusiness-Schema

„Generieren Sie ein LocalBusiness JSON-LD unter Verwendung dieser NAP- und Standortdaten.“

6. Schema-Bereinigung

„Validieren und bereinigen Sie dieses Schema, um sicherzustellen, dass es: 

– gültiges JSON ist, – das richtige schema.org-Vokabular verwendet, – die erforderlichen Felder enthält, – keine erfundenen Daten enthält.“

6. Wie LLMs Schemata über die menschlichen Fähigkeiten hinaus verbessern

LLMs können Schemata auf eine Weise verbessern, die Menschen oft übersehen:

• ✔ Fehlende empfohlene Felder hinzufügen

• ✔ Attributformatierung standardisieren

• ✔ Verschachtelung korrigieren

• ✔ Schematypen validieren

• ✔ Semantische Vielfalt hinzufügen

• ✔ optionale, aber nützliche Attribute ausfüllen

• ✔ Kanonische Beziehungen erstellen

• ✔ Veraltete Felder entfernen

Sie können auch Folgendes durchführen:

Schema-Konsolidierung

Sauberes Zusammenführen mehrerer Schema-Typen.

Schema-Debugging

Behebung fehlerhafter Syntax.

Schemaoptimierung

Strukturierte Daten besser für LLM lesbar machen.

7. Vermeiden Sie die 5 häufigsten Fehler bei der Verwendung von LLMs für Schemata

1. Lassen Sie das LLM keine Fakten erfinden

Lassen Sie dies niemals zu.

2. Geben Sie dem LLM unvollständige Eingaben

Schema ist nur so genau wie Ihre Fakten.

3. Keine Validierung mit Ranktracker Web Audit

Schemas können leicht beschädigt werden – überprüfen Sie sie daher immer.

4. Mehrere Schema-Typen unsachgemäß mischen

Verwenden Sie separate Blöcke, es sei denn, eine Verschachtelung ist angemessen.

5. Vergessen, dass Schema ≠ SEO-Zauber

Schema hilft KI und Suchmaschinen, muss aber der Realität entsprechen.

8. Wie Ranktracker in LLM-Schema-Workflows integriert wird

Web-Audit

Überprüft die Integrität des Schemas und hebt Fehler hervor.

SERP-Checker

Zeigt, wie strukturierte Daten in Rich Results und KI-Übersichten angezeigt werden.

Keyword-Finder

Hilft bei der Erstellung von FAQs und themenbasierten Schemata, die auf die tatsächliche Absicht abgestimmt sind.

KI-Artikelschreiber

Erstellt strukturfreundliche Inhalte, die perfekt mit JSON-LD harmonieren.

Ranktracker übernimmt die Verifizierung und Sichtbarkeit. LLMs übernehmen die Generierung und Formatierung.

Zusammen erzeugen sie fehlerfreie strukturierte Daten.

Abschließender Gedanke:

LLMs beschleunigen die Schemaerstellung – aber Sie kontrollieren die Genauigkeit

LLMs haben die Schemagenerierung von einer technischen Aufgabe in einen strukturierten, skalierbaren Workflow verwandelt:

✔ kein handgeschriebenes JSON mehr

✔ keine Syntaxfehler mehr

✔ keine fehlenden Pflichtfelder mehr

✔ keine veralteten Schematypen mehr

✔ keine inkonsistente Formatierung mehr

Aber denken Sie daran:

LLMs generieren die Struktur. Sie liefern die Fakten. Ranktracker validiert die Ausgabe.

Dies ist der neue Schema-Workflow für das KI-Zeitalter – und er gibt Marketern und SEOs eine beispiellose Kontrolle darüber, wie LLMs, Suchmaschinen und generative Systeme ihre Inhalte interpretieren.