Schema.org wird 15: Strukturierte Daten zwischen Microdata und JSON-LD
Am 2. Juni 2011 veröffentlichten Google, Yahoo, Bing und Yandex das Schema.org-Vokabular. 15 Jahre später ist es die zentrale strukturierte-Daten-Tradition des Webs.
Als Google, Yahoo, Bing und Yandex am 2. Juni 2011 gemeinsam das Vokabular Schema.org veröffentlichten, war die Initiative ein in seiner Form ungewöhnlicher Schulterschluss konkurrierender Suchanbieter. Strukturierte Daten existierten zuvor in verschiedenen Inseln: Microformats, RDFa, das von Google 2009 eingeführte Rich-Snippets-Programm. Mit Schema.org wurde ein gemeinsames Vokabular geschaffen, das die Hersteller-Seite konsolidierte und der Web-Praxis eine klare Empfehlung gab. 15 Jahre später lässt sich eine nüchterne Bilanz ziehen, die sowohl die strukturellen Erfolge als auch die offenen Baustellen ehrlich benennt.
Wachstum auf über tausend Typen
Das Vokabular ist im Laufe der Jahre auf über 1000 Typen und mehrere tausend Properties angewachsen. Die meistgenutzten Typen sind nach Auswertungen aus dem Jahr 2025 in praktisch unveränderter Reihenfolge Article, Product, Recipe, Event und Organization, ergänzt um BreadcrumbList, FAQPage und HowTo. Die Versionspolitik folgt einem inkrementellen Modell: Schema.org veröffentlicht im Jahres-Rhythmus neue Versionen, deren Änderungen im öffentlichen GitHub-Repository dokumentiert und in der CHANGELOG nachvollziehbar sind. Größere Aktualisierungen werden in der Regel mit den großen Suchanbietern abgestimmt, bevor sie als Rich Result umgesetzt werden.
Die Aktualisierungs-Frequenz ist damit moderat genug, dass produktive Mark-up-Implementierungen nicht ständig nachgepflegt werden müssen, und gleichzeitig hoch genug, dass neue Anwendungsfelder zeitnah Vokabular bekommen. Beispiele aus den vergangenen drei Jahren sind die Erweiterung um MedicalEntity-Subtypen während der Pandemie-Aufarbeitung und um ClaimReview für Fact-Checking-Anwendungen.
JSON-LD setzt sich durch
Die wichtigste produkt-praktische Entwicklung der vergangenen zehn Jahre ist die Verschiebung der Implementierungs-Form. Schema.org war 2011 mit einer expliziten Microdata-Empfehlung gestartet, RDFa als zweite Option, JSON-LD als dritte. Google hat ab 2015 JSON-LD zunehmend bevorzugt; ab 2017 war die Empfehlung in der Search Console und in den Rich-Results-Tests eindeutig. Anfang 2026 dominieren JSON-LD-Implementierungen über alle untersuchten Web-Stichproben hinweg klar gegenüber Microdata und RDFa.
Die Gründe sind technisch nachvollziehbar. JSON-LD entkoppelt das Mark-up vom HTML-Markup, was die Wartung in CMS- und Headless-Architekturen erheblich vereinfacht. Inhalte und strukturierte Daten können getrennt versioniert werden; ein redaktioneller Workflow im CMS bleibt unberührt von Schema.org-Änderungen, solange die Templating-Logik der JSON-LD-Blöcke gepflegt ist. Astro, Next.js, Nuxt und vergleichbare moderne Frameworks bieten heute durchweg Komponenten oder Helper-Funktionen für JSON-LD-Insertion in den <head>-Bereich.
Rich Results in der Google-SERP
Die sichtbarste Wirkung von Schema.org-Mark-up bleibt das Rich-Result-Spektrum in der Google-SERP. Sternchen-Bewertungen über AggregateRating, FAQ-Klappboxen, How-To-Schritte mit Bild-Sequenzen, Event-Listings mit Datums- und Ortsangaben, Recipe-Boxen mit Zubereitungszeit und Nährwert-Tabelle: Diese Darstellungsformen sind ohne korrektes Schema.org-Mark-up nicht zu bekommen, und sie haben in den vergangenen Jahren erhebliche Klickraten-Effekte gezeigt.
Allerdings hat Google die Rich-Result-Vergabe zwischen 2022 und 2024 deutlich restriktiver gestaltet. FAQ-Rich-Results sind nur noch für autoritative Domains in Health- und Government-Themen verfügbar; HowTo-Rich-Results sind auf Desktop eingeschränkt worden. Die Begründung lautet in beiden Fällen, dass die Such-Ergebnisseite übersichtlicher werden soll. Das ist eine plausible Erklärung, schmälert aber den greifbaren Anreiz, das Mark-up flächendeckend einzusetzen.
Renaissance durch KI-Suche
Eine unerwartete Renaissance hat Schema.org durch die KI-Such-Welle erlebt. Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, wie sie hinter Perplexity, ChatGPT Search und Google AI Overviews stehen, profitieren erheblich von strukturierten Daten, weil sie sauber typisierte Fakten und klare Entitäten-Beziehungen liefern. Anfang 2026 ist es in mehreren Studien dokumentiert, dass Seiten mit korrektem Article- und Organization-Mark-up signifikant häufiger in KI-Antworten zitiert werden als vergleichbare Seiten ohne Mark-up.
Damit hat sich die Investitionslogik teilweise umgekehrt. Während die Rich-Result-Aussichten in der klassischen Google-SERP zurückhaltender geworden sind, ist die KI-Sichtbarkeit zu einem neuen Anreiz geworden, das Vokabular ernst zu nehmen. Für die SEO-Praxis bedeutet das eine Verlagerung des Mark-up-Auftrags: weniger Optimierung auf einzelne Rich Results, mehr Investition in eine konsistente, vollständige Entitäten-Beschreibung über die gesamte Domain hinweg.
Zwischenfazit
15 Jahre nach dem Start ist Schema.org die zentrale strukturierte-Daten-Tradition des Webs geblieben. JSON-LD hat sich als Implementierungs-Form durchgesetzt, Rich Results bleiben ein realer, aber zurückhaltender vergebener Anreiz, die KI-Such-Welle hat dem Vokabular einen zweiten Frühling beschert. Die ernsthafte SEO-Praxis arbeitet 2026 mit Schema.org als selbstverständlicher Grundlage, nicht als optionalem Add-on.