Die Rolle strukturierter Daten für AI und Sichtbarkeit in der KI-Suche

Kontext, nicht Inhalt, bestimmt jetzt die Sichtbarkeit in der KI – strukturierte Daten bilden die strategische Datenschicht, die jedes Unternehmen priorisieren sollte.

Der Weg, wie Menschen Informationen finden und konsumieren, hat sich verändert. Wir als Marketer müssen Sichtbarkeit über KI-Plattformen hinweg – und natürlich auch in Google – mitdenken.

Die Herausforderung dabei: Wir haben nicht dieselbe Kontrolle oder messbare Erfolgsbasis wie bei Google oder Microsoft – es fühlt sich an, als würden wir „im Blindflug“ arbeiten.

Anfang dieses Jahres äußerten sich Google, Microsoft und ChatGPT dazu, wie strukturierte Daten LLMs helfen können, digitale Inhalte besser zu verstehen.

Strukturierte Daten liefern KI-Tools den benötigten Kontext, um Inhalte über Entitäten und ihre Beziehungen einzuordnen. In dieser neuen Ära der Suche könnte man sagen: Nicht Content, sondern Kontext ist King.

Schema-Markup hilft beim Aufbau einer Datenschicht

Indem du deine Inhalte in Schema.org-Strukturen übersetzt und Beziehungen zwischen Seiten und Entitäten definierst, baust du eine Datenschicht für KI auf. Diese Schema-Markup-Datenebene – oder auch Content Knowledge Graph – sagt Maschinen, was deine Marke ist, was sie bietet und wie sie verstanden werden sollte.

Diese Datenschicht macht deine Inhalte für eine wachsende Zahl an KI-Anwendungen zugänglich und verständlich, etwa:

AI Overviews
Chatbots und Sprachassistenten
Interne KI-Systeme

Durch sogenanntes „Grounding“ kann diese strukturierte Datenbasis zur Sichtbarkeit in Google, ChatGPT, Bing und anderen KI-Plattformen beitragen. Gleichzeitig wird dein Webdatenbestand auch fit für interne AI-Anwendungen gemacht.

In derselben Woche, in der Google und Microsoft die Nutzung strukturierter Daten für generative KI ankündigten, erklärten Google und OpenAI ihre Unterstützung für das Model Context Protocol.

Was ist das Model Context Protocol?

Im November 2024 stellte Anthropic das Model Context Protocol (MCP) vor – ein offenes Protokoll, das standardisiert, wie Anwendungen Kontext an LLMs übergeben. Kurz darauf wurde es von OpenAI und Google DeepMind übernommen.

Man kann MCP als USB-C-Anschluss für KI-Anwendungen oder als API für KI betrachten – eine standardisierte Methode, um KI-Modelle mit unterschiedlichen Datenquellen und Tools zu verbinden.

Da strukturierte Daten nun als strategische Datenschicht verstanden werden, stellt sich für Google und OpenAI die Frage: Wie skaliert man KI effizient und kostengünstig? Die Kombination aus strukturierten Daten auf deiner Website und MCP erlaubt eine genaue Interpretation und Skalierbarkeit.

Strukturierte Daten definieren Entitäten und Beziehungen

LLMs generieren Antworten basierend auf den Inhalten, auf denen sie trainiert wurden oder mit denen sie verbunden sind. Während sie primär aus unstrukturiertem Text lernen, werden ihre Ergebnisse deutlich verbessert, wenn sie durch klar definierte Entitäten und Beziehungen gestützt sind – etwa durch strukturierte Daten oder Knowledge Graphs.

Strukturierte Daten wirken als Verstärker, der es Unternehmen erlaubt, Schlüsselentitäten und deren Beziehungen zu definieren.

Mit Schema.org-Markup kannst du:

Entitäten auf einer Seite definieren: Personen, Produkte, Services, Standorte usw.
Beziehungen zwischen diesen Entitäten festlegen
Halluzinationen in LLMs reduzieren, indem du strukturierte Daten mit Retrieval-Systemen oder Knowledge Graphs kombinierst

Wird Schema-Markup in großem Umfang ausgerollt, entsteht ein Content Knowledge Graph – eine strukturierte Datenschicht, die die Entitäten deiner Marke über deine Website hinweg vernetzt.

Eine aktuelle Studie von BrightEdge zeigte, dass robustes Schema-Markup die Markenpräsenz und Wahrnehmung in Googles AI Overviews verbessert – inklusive höherer Zitierungsraten.

Strukturierte Daten als unternehmensweite AI-Strategie

Unternehmen sollten strukturierte Daten nicht mehr nur als Mittel zur Erfüllung von Rich-Result-Anforderungen betrachten, sondern als zentrales Element zur Verwaltung eines Content Knowledge Graphs.

Laut Gartners „AI Mandates for the Enterprise Survey 2024“ nannten Teilnehmende Datenverfügbarkeit und -qualität als Hauptbarrieren für erfolgreiche KI-Implementierung.

Mit strukturierten Daten und dem Aufbau eines robusten Content Knowledge Graphs lassen sich sowohl die externe Suchleistung als auch die interne KI-Nutzung verbessern.

Eine skalierbare Schema-Strategie erfordert:

Beziehungsdefinition: Schema-Properties verbinden Inhalte und Entitäten markenweit miteinander.
Entitäten-Governance: Einheitliche Taxonomien zwischen SEO, Content, Marketing & Produktteams.
Content Readiness: Inhalte müssen vollständig, relevant, themenstark und mit dem Graphen vernetzt sein.
Technische Infrastruktur: Tools und Prozesse, um Schema-Markup auf Tausenden Seiten zu managen und aktuell zu halten.

Für Enterprise-Teams ist strukturierte Datenpflege eine funktionsübergreifende Kompetenz, die Webdaten auch für interne AI-Anwendungen nutzbar macht.

Was du jetzt tun kannst, um Inhalte AI-ready zu machen

Unternehmen sollten ihre Content-Strategien an die Anforderungen von KI anpassen. So kannst du starten:

Audit deiner strukturierten Daten: Prüfe Lücken und ob Beziehungen im Markup korrekt abgebildet sind.
Entitäten-Mapping: Produkte, Services, Personen, Hauptthemen identifizieren und einheitlich auszeichnen.
Content Knowledge Graph aufbauen: Entitäten verbinden und verständliche Beziehungen schaffen.
Schema-Markup in AI-Strategie integrieren: Budgetieren, planen, skalieren.
Schema-Workflows operationalisieren: Wiederholbare Prozesse für Erstellung, Prüfung und Pflege entwickeln.

So stellst du sicher, dass deine Daten sowohl intern als auch extern AI-ready sind.

Strukturierte Daten liefern eine maschinenlesbare Ebene

Strukturierte Daten garantieren keine Platzierung in AI Overviews und kontrollieren auch nicht direkt, was LLMs über deine Marke sagen.

LLMs werden weiterhin primär mit unstrukturiertem Text trainiert – und KI-Systeme berücksichtigen viele Signale bei der Antwortgenerierung.

Was strukturierte Daten aber liefern, ist eine strategische, maschinenlesbare Ebene: Wenn du damit einen Knowledge Graph aufbaust, definierst du eindeutige Entitäten und deren Beziehungen – eine stabile Grundlage für faktentreue KI-Antworten.

Das reduziert Mehrdeutigkeiten, verbessert Attribution und hilft, Inhalte sauber in AI-Antworten einzubinden – insbesondere, wenn strukturierte Daten über Retrieval- oder Grounding-Systeme verwendet werden.

Wer in semantisch sauberes, skalierbares Schema-Markup investiert und dieses teamübergreifend integriert, verschafft seiner Marke maximale Auffindbarkeit in AI-Erlebnissen.