Überarbeitete Notiz vom 25. Mai 2026. Ursprünglich im Februar 2025 veröffentlicht — vollständige Überarbeitung nach der Veröffentlichung von Google Search Central vom 15. Mai 2026.
Der Slug dieser Seite enthält das Wort «GEO», dem die Kanzlei den Status einer eigenständigen Disziplin nicht mehr zuerkennt. Die Präzisierung wurde in einer dedizierten Notiz vorgenommen, auf die hier verwiesen wird[1]. Der vorliegende Text behandelt die zugrunde liegende technische Dimension: Was das Markup mit strukturierten Daten für die Sichtbarkeit eines Unternehmens in generativen Umgebungen leisten kann und was nicht.
Was strukturierte Daten sind
Strukturierte Daten sind ein standardisiertes Markup, meist in JSON-LD, das die Natur und die Struktur des Inhalts einer Webseite für die automatischen Systeme, die sie lesen, explizit macht. Eine Produktseite markiert ein Produkt; eine Artikelseite markiert einen Artikel; eine Personenseite markiert eine Person. Der Referenzstandard — schema.org — wird seit 2011 gemeinsam von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex gepflegt und umfasst heute mehrere hundert Typen und mehrere tausend Eigenschaften[2].
Für das klassische SEO erzeugt dieses Markup seit Langem beobachtbare Effekte: Rich Snippets in den Google-Ergebnissen, angereicherte Anzeige von FAQ, Bewertungssterne bei Produkten, lesbare Brotkrumennavigation in der Ergebnisseite. Keiner dieser Effekte ist garantiert — Google aktiviert sie nach eigenem Ermessen —, aber ihr Auslösen verbessert messbar die Klickraten.
Für die generativen Umgebungen ist die Wirkung gleicher Natur, aber von anderer Grössenordnung. Die Synthesesysteme, die eine Antwort aus mehreren Quellen komponieren, stützen sich auf jedes Signal, das hilft, die Struktur eines Inhalts zu verstehen, zu erkennen, wer spricht, eine Information zu datieren, eine Aussage mit einer Quelle zu verbinden. Das Markup mit strukturierten Daten ist eines dieser Signale. Es ist nicht das einzige, und es allein genügt nicht.
Was Markup nicht ist
Drei Verwechslungen verdienen vor jeder technischen Arbeit eine Klärung.
Das Markup mit strukturierten Daten ist keine Geheimwaffe. Gut markierte Seiten werden nicht mechanisch von den Modellen zitiert. Das Markup verbessert die Lesbarkeit eines Inhalts für ein automatisches System; es schafft keine redaktionelle Qualität, die im sichtbaren Inhalt nicht existieren würde.
Das Markup ist auch keine Optimierungstechnik, die den generativen Engines eigen wäre. Die Grundlagen des schema.org-Markups sind für das klassische SEO und für die Lesbarkeit durch LLM identisch. JSON-LD einzurichten, weil man «auf GEO umstellen» möchte, ist eine falsche Formulierung. Sorgfältiges Markup sollte für jede seriöse Website seit Jahren vorhanden sein.
Das Markup ist schliesslich keine Täuschungstechnik. Eine Produktseite als Personenseite zu markieren oder umgekehrt oder die Eigenschaften einer Entität in ihrem Markup zu übertreiben, setzt dokumentierten Sanktionen seitens der Suchmaschinen aus und führt zum Verlust der Eignung für angereicherte Anzeigen. Die generativen Modelle, deren Korpora die festgestellten Strafen schrittweise integrieren, behandeln inkohärentes Markup schliesslich mit gleichwertiger Wachsamkeit.
Die relevanten Schema-Typen nach Unternehmensprofil
Vier Schema-Typen decken den wesentlichen Bedarf eines mittelständischen Schweizer B2B-Unternehmens ab. Keiner ist neu; alle gewinnen durch Systematisierung.
Organization. Das Basisschema, das das Unternehmen selbst beschreibt: Firmenbezeichnung, Adresse, UID-Nummer, Tätigkeitssektor, Gründer, Führungsteam, Präsenz in beruflichen Netzwerken. Ein Unternehmen ohne vollständiges und aktuelles Organization-Markup signalisiert den automatischen Systemen, dass es sich nicht um seine eigene Identifikation kümmert — das ist ein schwaches Signal.
Service oder Product. Das Markup der Hauptangebote des Unternehmens. Für eine Beratungskanzlei das Schema Service; für einen Softwareverlag das Schema SoftwareApplication; für einen Industriebetrieb das Schema Product. Die Eigenschaft areaServed verdient besondere Aufmerksamkeit für ein Schweizer Unternehmen mit regionaler Verankerung: ausdrücklich «Westschweiz» oder «Kanton Wallis» anzugeben statt eines vagen «Schweiz» orientiert die Modellauswahl in geografisch verorteten Antworten.
Article und Person. Für die redaktionellen Inhalte der Website — Artikel, Notizen, Analysen — das Article-Markup gekoppelt mit dem Person-Markup des Autors. Diese doppelte Identifikation verstärkt das von den Suchmaschinen erwartete E-E-A-T-Signal und stellt heute ein redaktionelles Autoritätssignal dar, das von den Synthesesystemen aufgenommen wird. Der anonyme Autor oder die kollektive Signatur «Redaktion» ist ein schwaches Signal; der namentlich identifizierte Autor mit seiner beruflichen Biografie ist ein starkes Signal.
FAQPage. Für Seiten, die tatsächlich häufig gestellte Fragen behandeln. Nicht zu überlasten: Markup nur dann, wenn die Fragen und ihre Antworten tatsächlich im sichtbaren Inhalt der Seite stehen. Ein FAQPage-Markup auf einer Seite, die keines enthält, wird sanktioniert.
Andere Schemata können je nach Sektor relevant sein — LocalBusiness für eine geografisch verankerte Tätigkeit, JobPosting für eine Karriereseite, Course für ein Bildungsinstitut, MedicalEntity für den Gesundheitssektor. Das Leitprinzip bleibt dasselbe: nur das markieren, was die Seite tatsächlich enthält.
Die häufigen Fehler, die den Aufwand entwerten
Vier Fehler kehren in den technischen Audits wieder, die die Kanzlei durchführt.
Der erste ist das Phantom-Markup: ein Markup, das im Code vorhanden ist, aber keine Entsprechung im sichtbaren Inhalt hat. Ein Person-Schema, das eine Führungskraft erwähnt, die nirgends auf der gerenderten Seite erscheint. Ein Service-Schema, das ein Angebot beschreibt, das die Website nicht präsentiert. Diese Diskrepanzen, von der Google Search Console und von Validierungswerkzeugen erkennbar, können die Eignung für angereicherte Ergebnisse kosten und das in die Seite gesetzte Vertrauen schwächen.
Der zweite ist das aufgeblasene Markup: ein Schema, das mit übertriebenen Eigenschaften überladen ist — awards, endorsements, erfundene oder nicht überprüfbare aggregateRating. Diese Aufblähung kann kurzfristig einen Effekt erzielen und sich später, abrupt, bei der ersten automatischen Inkohärenzprüfung umkehren.
Der dritte ist das inkohärente Markup zwischen Seiten: dasselbe Unternehmen wird mit leicht unterschiedlichen Informationen je nach Subdomain, Sprache und Produktseite beschrieben. Die Synthesesysteme entscheiden im Widerspruchsfall und neigen dazu, die stabilste, nicht die aktuellste Quelle zu behalten. Eine perfekte Kohärenz zwischen den Seiten ist keine kosmetische Verfeinerung; sie ist eine Autoritätsbedingung.
Der vierte ist das nicht gepflegte Markup: ein Schema, das 2022 gesetzt und nie wieder überprüft wurde. Die Weiterentwicklungen von schema.org, die Wechsel im Führungsteam, die Veränderungen des Tätigkeitsbereichs erzeugen Abweichungen, die sich anhäufen. Eine jährliche, auch rasche Überprüfung des Markups ist eine Hygienearbeit, die die technischen Leitungen oft unterschätzen.
Eine Dimension unter anderen
Das Markup mit strukturierten Daten ist eines der drei operativen Arbeitsfelder, die die Kanzlei in ihrem Rahmen zur KI-Zitierbarkeit identifiziert. Die beiden anderen — die redaktionelle Autorität (Transparenz der Quellen, Identifikation der Autoren, Aktualität der Inhalte) und die Drittautorität (Präsenz in den Quellen, die die Modelle als Schiedsstellen konsultieren) — zählen mindestens ebenso viel. Ein perfektes Markup auf armen Inhalten erzeugt keine Zitierbarkeit; ein starker Inhalt, der schlecht markiert ist, kann schlechter ausgewählt werden, als er es verdient.
Die Verzahnung der drei Arbeitsfelder und die vollständige Methode zur Messung der Abweichungen werden im Cahier MCVA Nr. 1 — Die KI-Zitierbarkeit nach Mai 2026 messen dargestellt, dem ersten Band der Sammlung Les Cahiers MCVA.
Quellen
[1] Vgl. GEO vs SEO: Warum diese Gegenüberstellung keine Doktrin mehr hat, Jérôme Deshaie, überarbeitet am 25. Mai 2026. [↩]
[2] Google Search Central, Understand how structured data works. URL: developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data [↩]
Jérôme Deshaie ist CEO der MCVA Consulting SA, Schweizer Kanzlei für strategische Beratung in künstlicher Intelligenz mit Sitz im Wallis.
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