Datenbanken

Structured Data: Definition, Erklärung & Beispiele

  • 4 Min. Lesezeit
  • Aktualisiert am 12.11.2026
  • Schwierigkeit: Mittel

Das Wichtigste in Kürze

Was ist Structured Data?

Structured Data sind digitale Informationen, die in einer definierten, zeilen- und spaltenorientierten Struktur gespeichert sind, um von Maschinen effizient verarbeitet werden zu können. Sie werden häufig im Web-Code in Formaten wie JSON-LD, Microdata oder RDFa verwendet, um die Sichtbarkeit und Kontextualisierung von Inhalten zu verbessern.

Structured Data: Definition, Erklärung & Beispiele – hier finden Sie die Kurzdefinition, die ausführliche Erklärung und Praxisbeispiele im Überblick.

Kategorie
Datenstrukturierung
Erstveröffentlichung/Ursprung
Schema.org
Typische Verwendung
Webseitenoptimierung für Suchmaschinen
Schwierigkeitsgrad
Mittel
Lizenz/Hersteller
Open Source

Ausführliche Erklärung

Definition und Format von Structured Data

Structured Data, oder strukturierte Daten, beziehen sich auf digitale Informationen, die in einer festgelegten, zeilen- und spaltenorientierten Struktur organisiert sind. Diese Struktur ermöglicht eine effiziente Speicherung und Verarbeitung durch Maschinen, insbesondere in relationalen Datenbanken. Im Kontext des Webs werden strukturierte Daten häufig als Markup in HTML-Dokumenten eingebunden, wobei die gängigsten Formate JSON-LD, Microdata und RDFa sind. Google empfiehlt ausdrücklich die Verwendung von JSON-LD, da es eine klare Trennung zwischen Daten und HTML-Inhalt ermöglicht und die Implementierung vereinfacht.

Integration in Künstliche Intelligenz

Ab dem Jahr 2026 wird erwartet, dass Large Language Models und KI-Suchsysteme strukturierte Daten zentral nutzen, um Inhalte schnell zu kontextualisieren. Dies geschieht beispielsweise durch die Implementierung von schema.org, einem Vokabular, das es Suchmaschinen ermöglicht, Entitäten wie Produkte, Veranstaltungen oder Dienstleistungen eindeutig zu identifizieren. Die Nutzung von strukturierten Daten erhöht die Sichtbarkeit in KI-gesteuerten Suchanfragen erheblich, da die Systeme die Informationen schneller verarbeiten und relevante Ergebnisse liefern können.

SEO-Vorteile und Rich Results

Ein wesentlicher Vorteil der Implementierung von Structured Data ist die Möglichkeit, Rich Results zu erzielen. Diese erweiterten Suchergebnisse, die Sternebewertungen, Preise oder FAQs direkt in den Suchmaschinenanzeigen zeigen, erhöhen die Klickrate signifikant. Die Verwendung von strukturierte Daten erleichtert zudem das Crawling durch Suchmaschinen, da diese die relevanten Informationen schneller erkennen und verarbeiten können. Durch korrekte Implementierung von Markup wird nicht nur die Sichtbarkeit der Website verbessert, sondern auch die Benutzererfahrung optimiert.

Datenkategorien und ihre Bedeutung

In der Datenverarbeitung werden Informationen je nach Strukturierungsgrad in drei Kategorien unterteilt: strukturierte Daten, semistrukturierte Daten und unstrukturierte Daten. Strukturierte Daten zeichnen sich durch eine klar definierte Struktur aus, während semistrukturierte Daten eine teilweise Struktur aufweisen und unstrukturierte Daten, wie freier Text, keinerlei vorgegebene Struktur besitzen. Um aus diesen unterschiedlichen Datenarten strukturierte Informationen zu generieren, werden Schemen und Modelle verwendet, die es ermöglichen, relevante Daten in einem maschinenlesbaren Format zu präsentieren.

Technische Anwendung und Compliance

Structured Data finden in zahlreichen Anwendungen Verwendung, insbesondere bei Adressen, Bewertungen, Veranstaltungsinformationen und Rezepten. Suchmaschinen können durch die Darstellung dieser Informationen in den SERPs (Search Engine Results Pages) direkt auf die Inhalte zugreifen, ohne dass Nutzer die Webseite besuchen müssen. Dies verbessert nicht nur die Benutzerfreundlichkeit, sondern auch die Effizienz der Informationssuche. Darüber hinaus ist die Verwaltung strukturierter Daten für Unternehmen von großer Bedeutung, insbesondere in Bezug auf Compliance und Archivierung. Tools wie der OpenText Voltage Structured Data Manager helfen dabei, inaktive strukturierte Daten datenschutzkonform zu identifizieren und zu archivieren, wodurch Compliance-Risiken minimiert werden.

Typische Einsatzgebiete

  • 01Produktinformationen
  • 02Veranstaltungsdaten
  • 03Bewertungen

Vor- und Nachteile

Vorteile

  • Erhöhte Sichtbarkeit in Suchmaschinen
  • Verbesserte Klickrate durch Rich Results

Nachteile

  • Komplexität bei der Implementierung
  • Möglichkeit von Fehlern bei inkonsistentem Markup

Praxisbeispiel

Beispiel für strukturierte Daten in JSON-LD:

{"@context":"https://schema.org","@type":"Product","name":"Beispielprodukt","offers":{"@type":"Offer","price":"29.99","priceCurrency":"EUR"}}
.

Voraussetzungen & Tools

Das solltest du mitbringen

  • Grundkenntnisse in HTML
  • Vertrautheit mit Schema.org

Typische Tools

OP
OpenText Voltage Structured Data ManagerIdentifikation und Archivierung strukturierter Daten
GO
Google Structured Data Testing ToolÜberprüfung der Implementierung von strukturierten Daten

Häufige Fehler & Best Practices

Vermeiden

  • Nicht übereinstimmendes Markup mit sichtbarem Content
  • Fehlende oder fehlerhafte Schema-Definitionen

Besser so

  • Verwendung von Schema.org für konsistente Datenstruktur
  • Regelmäßige Überprüfung auf Fehler im Markup

Vergleich mit ähnlichen Technologien

Unstrukturierte Daten
Unstrukturierte Daten haben keine definierte Struktur und sind schwieriger zu verarbeiten.

Lernpfad & Zertifizierungen

  1. 1
    Verstehen von strukturierten Daten

    Erlernen der Grundlagen und Formate von strukturierten Daten, einschließlich JSON-LD, Microdata und RDFa.

  2. 2
    Implementierung von Schema.org

    Praktische Anwendung von Schema.org zur Verbesserung der Sichtbarkeit in Suchmaschinen.

  3. 3
    Optimierung für Rich Results

    Strategien zur Nutzung strukturierter Daten zur Steigerung der Klickrate durch Rich Results.

  4. 4
    Compliance und Archivierung

    Erlernen von Methoden zur datenschutzkonformen Archivierung und Verwaltung strukturierter Daten.

Live aus 7.804 Stellen

Structured Data am Arbeitsmarkt

Die Nachfrage nach Fachkräften, die sich mit strukturierten Daten auskennen, wächst stetig, insbesondere im Kontext von SEO und KI-Integration. Unternehmen suchen zunehmend nach Experten, die in der Lage sind, strukturierte Daten effektiv zu implementieren und zu nutzen, um die Sichtbarkeit in Suchmaschinen zu erhöhen und die Benutzererfahrung zu verbessern.

Gehaltsbereich laut Lexikon-Eintrag (Einschätzung)

50.000 – 80.000 € / Jahr

Das Gehalt variiert je nach Erfahrung und Region.

Typische Berufe

Offene Stellen im Bereich Datenbanken & Data Engineering

Senior Data Engineer (w/m/d)Jobriver IT Jobbörse · Darmstadt 59.000 € - 78.000 €
Data Engineer Campaign & Analytics (w/m/d)Jobriver IT Jobbörse · Salzgitter 54.000 € - 74.000 €
System Engineer Linux & Datenbanken (m/w/d)Jobriver IT Jobbörse · Tübingen
Alle 243 Stellen ansehen

Häufige Fragen zu Structured Data

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind digitale Informationen, die in einer definierten, zeilen- und spaltenorientierten Struktur organisiert sind, häufig in relationalen Datenbanken. Sie sind so gestaltet, dass sie von Maschinen effizient gespeichert und verarbeitet werden können. Im Web-Code werden strukturierte Daten typischerweise in Formaten wie JSON-LD, Microdata oder RDFa eingebunden, wobei JSON-LD von Google empfohlen wird.

Wie funktionieren strukturierte Daten im Web?

Im Web ermöglichen strukturierte Daten Suchmaschinen, Inhalte besser zu verstehen und zu kategorisieren. Sie werden in den HTML-Code einer Webseite integriert und helfen dabei, spezifische Informationen über Produkte, Veranstaltungen oder Unternehmen zu kennzeichnen. Suchmaschinen können diese Daten nutzen, um Rich Results anzuzeigen, die die Sichtbarkeit der Webseite in den Suchergebnissen erhöhen.

Wofür werden strukturierte Daten verwendet?

Strukturierte Daten werden verwendet, um Informationen über Webseiteninhalte klar zu definieren und zu organisieren. Sie kommen insbesondere für Adressen, Bewertungen, Veranstaltungsinformationen und Rezepte zum Einsatz. Durch die Verwendung von strukturierten Daten können Suchmaschinen relevante Informationen direkt in den Suchergebnissen anzeigen, was die Nutzererfahrung verbessert und die Klickrate erhöht.

Was ist der Unterschied zwischen strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten?

Der Hauptunterschied liegt im Grad der Strukturierung. Strukturierte Daten haben eine definierte, feste Struktur, die eine einfache Verarbeitung ermöglicht. Semistrukturierte Daten sind teilweise organisiert, enthalten jedoch auch unstrukturierte Elemente. Unstrukturierte Daten, wie freier Text, weisen keine spezifische Struktur auf und sind schwieriger zu analysieren. Erst durch Schemen und Modelle können Daten in eine strukturierte Form überführt werden.

Welche Vorteile bieten strukturierte Daten für SEO?

Strukturierte Daten bieten erhebliche Vorteile für die Suchmaschinenoptimierung (SEO). Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Webseiten Rich Results erhalten, wie Sternebewertungen oder Preisinformationen, die direkt in den Suchergebnissen angezeigt werden. Dies kann die Klickrate signifikant steigern und das Crawling durch Suchmaschinen erleichtern, da die Informationen klarer und einfacher zu interpretieren sind.

Wie implementiert man strukturierte Daten auf einer Webseite?

Die Implementierung strukturierter Daten erfolgt durch das Hinzufügen von Markup in den HTML-Code einer Webseite. Die gängigsten Formate sind JSON-LD, Microdata und RDFa. Entwickler nutzen das Vokabular von Schema.org, um die relevanten Informationen zu kennzeichnen. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die strukturierten Daten mit dem sichtbaren Inhalt der Webseite übereinstimmen, um Warnungen oder Ignorierungen durch Suchmaschinen zu vermeiden.

Was sind Rich Results und wie hängen sie mit strukturierten Daten zusammen?

Rich Results sind erweiterte Suchergebnisse, die zusätzliche Informationen zu Webseiteninhalten anzeigen, wie Bewertungen, Preise oder Veranstaltungsdaten. Diese Ergebnisse werden durch die Verwendung von strukturierten Daten ermöglicht, die Suchmaschinen helfen, die Inhalte besser zu verstehen und zu kategorisieren. Webseiten, die strukturierte Daten implementieren, haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, Rich Results zu erhalten, was die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen verbessert.

Wie tragen strukturierte Daten zur KI-Integration bei?

Strukturierte Daten spielen eine zentrale Rolle in der KI-Integration, insbesondere bei der Nutzung von Large Language Models und KI-Suchsystemen. Sie ermöglichen es diesen Systemen, Inhalte schneller zu kontextualisieren und spezifische Entitäten wie Produkte oder Veranstaltungen eindeutig zu erkennen. Dies erhöht die Sichtbarkeit von Inhalten in KI-gesteuerten Suchanfragen und verbessert die Benutzererfahrung durch präzisere Suchergebnisse.

Welche Tools helfen bei der Verwaltung strukturierter Daten?

Es gibt verschiedene Tools, die bei der Verwaltung strukturierter Daten unterstützen. Ein Beispiel ist der OpenText Voltage Structured Data Manager, der hilft, inaktive strukturierte Daten datenschutzkonform zu identifizieren und zu archivieren. Solche Tools minimieren Compliance-Risiken und optimieren den Speicherplatz, indem sie nicht benötigte Daten effizient verwalten.

Wie beeinflussen strukturierte Daten die Klickrate einer Webseite?

Durch die Implementierung strukturierter Daten kann die Klickrate einer Webseite erheblich steigen. Webseiten, die Rich Results in den Suchergebnissen anzeigen, ziehen mehr Aufmerksamkeit auf sich und bieten den Nutzern wertvolle Informationen auf einen Blick. Dies führt dazu, dass Nutzer eher auf die Webseite klicken, was sich positiv auf die Sichtbarkeit und den Traffic auswirkt.

Was ist Schema.org und wie wird es verwendet?

Schema.org ist ein Markup-Vokabular, das von Google, Bing und anderen Suchmaschinen verwendet wird, um strukturierte Daten zu standardisieren. Es bietet eine Sammlung von Begriffen und Definitionen, die es ermöglichen, Informationen über Unternehmen, Produkte und Veranstaltungen klar zu kennzeichnen. Die Verwendung von Schema.org hilft, Inkonsistenzen zwischen dem Markup und dem sichtbaren Inhalt zu vermeiden und verbessert die Chancen auf Rich Results.

Welche Rolle spielen strukturierte Daten in der Softwareentwicklung?

In der Softwareentwicklung spielen strukturierte Daten eine wichtige Rolle, insbesondere im Kontext von KI und maschinellem Lernen. Sie ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse, was für die Entwicklung von KI-Anwendungen entscheidend ist. Zudem wird erwartet, dass die Verwendung strukturierter Daten für nachhaltige und effiziente Coding-Praktiken in der Softwareentwicklung bis 2026 zunimmt.

Wie können strukturierte Daten zur Verbesserung der Nutzererfahrung beitragen?

Strukturierte Daten verbessern die Nutzererfahrung, indem sie es Suchmaschinen ermöglichen, relevante Informationen direkt in den Suchergebnissen anzuzeigen. Dies reduziert die Notwendigkeit, eine Webseite zu besuchen, um grundlegende Informationen zu erhalten. Nutzer profitieren von schnelleren und präziseren Suchergebnissen, was zu einer insgesamt besseren Interaktion mit den Suchmaschinen führt.

Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung strukturierter Daten?

Die Implementierung strukturierter Daten kann verschiedene Herausforderungen mit sich bringen. Dazu gehören die Notwendigkeit, sicherzustellen, dass das Markup korrekt ist und mit dem sichtbaren Inhalt übereinstimmt, um Warnungen oder Ignorierungen durch Suchmaschinen zu vermeiden. Zudem erfordert die korrekte Implementierung technisches Wissen und die ständige Aktualisierung des Markups, um Änderungen in den Standards und Algorithmen der Suchmaschinen zu berücksichtigen.

Wie können Unternehmen von strukturierten Daten profitieren?

Unternehmen können von strukturierten Daten profitieren, indem sie ihre Sichtbarkeit in Suchmaschinen erhöhen und die Wahrscheinlichkeit von Rich Results steigern. Dies führt zu einer höheren Klickrate und mehr Traffic auf ihren Webseiten. Zudem können strukturierte Daten dazu beitragen, die Nutzererfahrung zu verbessern, indem sie relevante Informationen direkt in den Suchergebnissen bereitstellen und somit den Informationsabruf erleichtern.

Wie wird die Zukunft von strukturierten Daten aussehen?

Die Zukunft strukturierter Daten wird stark von der fortschreitenden Integration von KI und IoT geprägt sein. Es wird erwartet, dass strukturierte Daten eine zentrale Rolle in der Softwareentwicklung spielen, insbesondere im Hinblick auf nachhaltige Praktiken und effiziente Cloud-Nutzung. Mit der zunehmenden Bedeutung von KI-Systemen wird auch die Nutzung und Verwaltung strukturierter Daten weiter zunehmen, um die Effizienz und Genauigkeit in der Datenverarbeitung zu verbessern.

Quellen

  1. Die wichtigsten Softwareentwicklungstrends 2026 - Innowise · innowise.com
  2. OpenText Voltage Structured Data Manager | Datenarchiv · opentext.com
  3. Structured Data für SEO und KI - Pier9 · pier9.de
  4. Structured Data - Definition und Anwendung - Seobility Wiki · seobility.net
  5. Was sind strukturierte Daten (structured data)? - Storage-Insider · storage-insider.de
  6. Wie Sie mit Structured Data Google begeistern und Kunden gewinnen · newego.de
  7. Einführung in die Funktionsweise von Markup für strukturierte Daten · developers.google.com
  8. Automatically generate structured data (Schema Markup German) · youtube.com
  9. Structured Data – Strukturierte Daten für Suchmaschinen und KI · elbnetz.com
  10. Data stream Archive - Softwareentwicklung & Prototyping · rock-the-prototype.com
Hilfreich? Teile den Begriff: LinkedIn

Du kennst dich mit Structured Data aus?

Dann zeig es: Leg dir ein kostenloses Profil an und lass dich von passenden Stellen finden.