LLMO Grundlagen

JSON-LD Grundlagen für LLMO: Article, Product, FAQ und HowTo (Praxisleitfaden)

28.12.2025
JSON-LD ist der einfachste Weg, Inhalte in strukturierte Daten für Google und KI-Systeme zu übersetzen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wann Article, Product, FAQPage und HowTo eingesetzt werden sollten, welche Felder für LLMO entscheidend sind und wie Sie sofort einsetzbare Vorlagen nutzen.

1. Warum JSON-LD für LLMO entscheidend ist

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) ist ein Format für strukturierte Daten, das als <script type="application/ld+json"> in eine Seite eingebettet wird. Google nutzt es, um Inhalte und Entitäten besser zu verstehen. Für LLMO ist JSON-LD besonders wichtig, da es KI-Systemen hilft, schnell zu erkennen, was eine Seite ist, worum es geht, wer der Autor bzw. Publisher ist und welche Fakten zuverlässig verwendet werden können.

Konkrete Vorteile von JSON-LD

  • Extrahierbarkeit – Suchmaschinen und KI erfassen Kernaussagen schneller.
  • Vertrauen (EEAT) – klare Angaben zu Autor, Organisation, Publisher und Logo.
  • Rich Results – FAQ-, HowTo- oder Produkt-Elemente in den Suchergebnissen.
  • Konsistenz – einheitliche Entitäten über die gesamte Website hinweg.

2. Wann sollte Article verwendet werden

Das Schema Article (z. B. NewsArticle oder BlogPosting) eignet sich für Blogartikel, Ratgeber und redaktionelle Inhalte. Für LLMO sind besonders relevant:

  • headline und description,
  • datePublished (idealerweise auch dateModified),
  • author und publisher (Organisation + Logo),
  • optional image und mainEntityOfPage.

Minimaler empfohlener Standard (Article)

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "NewsArticle",
  "inLanguage": "de",
  "headline": "JSON-LD Grundlagen für LLMO",
  "description": "Praxisleitfaden für JSON-LD Schemas und KI-Sichtbarkeit.",
  "datePublished": "2025-12-28",
  "author": { "@type": "Organization", "name": "Consultee" },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "LLMO.pro",
    "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.consultee.biz/images/consulteeLogo.png" }
  }
}

3. Product: Pflicht für E-Commerce und Angebote

Das Product-Schema ist essenziell für Produktseiten und Angebots-Landingpages. Es erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Antworten Produktdaten korrekt interpretieren: Name, Eigenschaften, Preis, Verfügbarkeit und Bewertungen.

Wichtige Felder

  • name, description, image
  • brand (Brand/Organization)
  • sku, gtin oder mpn
  • offers (Preis, Währung, Verfügbarkeit, URL)
  • aggregateRating und review (nur bei echten Bewertungen)

4. FAQPage: Antworten für KI und Nutzer

FAQPage ist eines der effektivsten Schemas für LLMO. KI-Systeme bevorzugen klar strukturierte Fragen und Antworten, die direkt zitiert werden können.

Best Practices

  • Eine Frage = eine klare Antwort.
  • Antworten präzise und faktenbasiert formulieren.
  • FAQ auch sichtbar im Seiteninhalt anzeigen.

5. HowTo: Schritt-für-Schritt Inhalte

Das HowTo-Schema eignet sich für Anleitungen und Prozesse. Durch klar definierte Schritte ist es besonders gut für KI-Systeme nutzbar.

Typische Felder

  • name, description
  • step (HowToStep / HowToSection)
  • tool und supply
  • totalTime

6. Häufige Fehler

  • JSON-LD widerspricht dem sichtbaren Seiteninhalt.
  • Gefälschte Bewertungen oder Ratings.
  • Fehlende Angaben zu Publisher oder Organisation.
  • Doppelte oder widersprüchliche Schemas.
  • Fehlende Veröffentlichungs- oder Änderungsdaten.

7. LLMO Checkliste

  1. Article-Schema auf allen redaktionellen Seiten.
  2. Product-Schema auf allen Produkt- und Angebotsseiten.
  3. FAQPage bei typischen Nutzerfragen.
  4. HowTo bei Prozessen und Anleitungen.
  5. Regelmäßige Validierung und LLMO Audits.
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