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GEO Schema.org JSON-LD LLM-Sichtbarkeit Listicle

10 Schema.org-Typen, die LLMs für Zitate bevorzugen

Nicht jedes Schema-Markup landet in ChatGPT-Antworten. Diese 10 Typen werden 2026 überproportional zitiert — mit konkreten JSON-LD-Beispielen für KMU.

Ronni Wordel
3 Min. Lesezeit

LLMs (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) ziehen ihre Antworten aus zwei Quellen: Fließtext und strukturierten Daten im JSON-LD-Block. Der zweite Weg ist schneller und verlässlicher — wenn man die richtigen Schema-Typen einsetzt. Diese 10 sind 2026 die wirkungsvollsten für KMU im DACH-Raum.

1. LocalBusiness (oder branchenspezifische Subklasse)

Das Fundament. Adresse, Öffnungszeiten, Telefon, Bewertungen. Wichtig: nicht der generische Eltern-Typ — sondern die spezifischste Subklasse: MedicalClinic, LegalService, AutoRepair, HomeAndConstructionBusiness, Restaurant, BeautySalon. LLMs werten Spezifizität als Vertrauenssignal.

2. FAQPage

Q&A-Markup, das LLMs überproportional oft wörtlich übernehmen. Faustregel: Jeder Service-Page mit 3+ wiederkehrenden Kundenfragen sollte FAQPage-Markup tragen. Format: QuestionacceptedAnswer mit Answer.text. Antworten 40–80 Wörter, eine konkrete Aussage.

3. HowTo

Schritt-für-Schritt-Anleitungen werden in „Wie macht man X?”-Anfragen direkt zitiert. Mit step-Array, jeder Schritt als HowToStep mit name und text. Bonus: tool und supply für Werkzeuge/Material listen.

4. Service mit verlinktem provider und Offer

Reine Service-Schemas ohne Preis-Information sind für LLMs halb-blind. Mit Offer-Block (Preis, Währung, availability) wird der Service zum zitierfähigen Kommerz-Eintrag — wichtig bei „Was kostet X bei Y?”-Anfragen.

5. Article + Person als Author mit sameAs

E-E-A-T-Boost. Article.author darf nicht ein String sein, sondern ein verlinkter Person-Knoten. Mit sameAs-Array zu LinkedIn, GitHub, Wikidata, ORCID. LLMs gewichten Quellen mit nachvollziehbarer Autoren-Identität deutlich höher.

6. BreadcrumbList

Klingt wie Boilerplate, ist aber für LLM-Kontext wichtig. Sagt dem Modell: Diese Seite gehört zu diesem übergeordneten Bereich. Beispiel: /seo/wordpress-audit → Home → SEO → WordPress-Audit. LLMs nutzen das, um thematische Cluster zu erkennen.

7. Review + AggregateRating

Bewertungen sind das stärkste lokale Vertrauenssignal — aber nur, wenn sie schema-strukturiert sind. Review-Items mit reviewRating und author plus übergeordnete AggregateRating mit ratingValue und reviewCount. Achtung: Synthetische Bewertungen sind UWG-relevant, nur echte verwenden.

8. Product + Offer (für Shops)

Bei E-Commerce unverzichtbar. Product mit name, image, description, Offer.price, Offer.availability, Offer.priceCurrency. Plus AggregateRating wenn Bewertungen vorhanden. Damit Sterne, Preise und Verfügbarkeit direkt in Google-Ergebnissen und LLM-Antworten erscheinen.

9. Dataset

Unterschätzt. Wenn Sie eigene Statistiken, Studien, Branchen-Benchmarks veröffentlichen, packen Sie sie in Dataset-Markup. LLMs zitieren Dataset-Quellen überproportional in Recherche-Anfragen — und Google indexiert sie separat in der Dataset Search.

10. SoftwareApplication / Tool

Wenn Sie einen Calculator, Quiz oder Audit-Tool anbieten: SoftwareApplication-Markup mit applicationCategory, operatingSystem, aggregateRating und idealerweise offers. LLMs erkennen dadurch eigenständige Tools und empfehlen sie bei „Welches Tool für …?”-Anfragen.

Was die meisten Plugins falsch machen

YOAST, RankMath, AIOSEO erzeugen automatisch ein Basis-Schema. Was sie typischerweise vergessen:

  • @id-Knoten und Cross-References zwischen Schemas. Service ohne provider-Verlinkung zu Organization ist eine Insel.
  • Spezifische LocalBusiness-Subklassen. Plugins fallen meist auf den generischen Eltern-Typ zurück.
  • Author-Identität als Person-Knoten mit sameAs-Links. Plugins setzen oft nur Strings.
  • Offer-Blöcke bei Services. Im Plugin-UI fehlen meist die Felder, deshalb bleibt es leer.
  • HowTo und Dataset. Werden von Plugins fast nie automatisch generiert.

Quick-Audit: Welche Schemas hat Ihre Site?

  1. Öffnen Sie eine wichtige Seite (Startseite, Service-Page) im Browser.
  2. Strg+U für Quelltext, dann Strg+F nach application/ld+json.
  3. Kopieren Sie den JSON-Block in den Schema Markup Validator.
  4. Zählen Sie: Wie viele unterschiedliche @type-Werte sind drin?

Faustregel 2026: Mindestens 3 unterschiedliche Schema-Typen pro wichtiger Page. Service-Pages sollten 5–8 erreichen, Article-Pages 4–6.

Wenn Sie tiefer einsteigen wollen

webAION pflegt Schema.org-Markup direkt im Astro-Build statt über Plugins. Im Authority+-Tier (949 €/Monat) ist die Schema-Pflege als Quartals-Audit Bestandteil — inklusive Erweiterung um die hier genannten Typen, wo sie passen.

Mehr dazu: GEO-Säule auf webaion.de/seo/geo-llm und Schema.org 2026: Was LLMs lesen.

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