Konversations-KIs wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode erzeugen Ausschnitte und Zusammenfassungen nicht, indem sie Texte von Grund auf neu erstellen, sondern indem sie vorhandene Webseiteninhalte auswählen, komprimieren und neu zusammenstellen. Daher erscheint Ihr Inhalt in der generativen KI-Suche nur, wenn er SEO-freundlich und indexierbar ist. Suchfunktionen werden heute größtenteils von KI angetrieben. Wenn Ihre Webseite jedoch nicht in einem maschinenlesbaren Format präsentiert wird, besteht die Gefahr, übersehen zu werden. Hier kommt strukturierten Daten eine entscheidende Rolle zu – nicht nur als SEO-Strategie, sondern als Rahmenwerk, das KI ermöglicht, zuverlässige Fakten genau zu extrahieren. Um Verwirrung in der Community aufzuklären, präsentiert dieser Artikel kontrollierte Experimente mit 97 Webseiten, die zeigen, wie strukturierte Daten die Konsistenz von Ausschnitten und den Kontext verbessern, analysiert innerhalb eines semantischen Rahmens. Viele fragen, ob große Sprachmodelle (LLMs) strukturierte Daten nutzen. LLMs selbst greifen nicht direkt auf das Web zu, sondern sind auf Werkzeuge angewiesen, um Webseiten abzurufen. Diese Werkzeuge profitieren erheblich von der Indexierung strukturierter Daten. Erste Ergebnisse zeigen, dass strukturierte Daten die Stabilität und Relevanz von Ausschnitten in GPT-5 verbessern und darauf hindeuten, dass sie das „Wortlimit“ – eine verborgene Quota, die steuert, wie viele Wörter einer Seite in KI-Antworten erscheinen – erweitern können. Reichhaltiger, besser typisierter Inhalt erhöht diese Quota und steigert die Sichtbarkeit der KI. Warum ist das jetzt so wichtig?KI arbeitet unter strengen Token-/Zeichenbegrenzungen (Wortlimit). Mehrdeutiger Inhalt verschwendet dieses Budget, während getypte Fakten es schont. Der Einsatz von strukturierten Daten mittels Schema. org reduziert den Suchraum des Modells, indem Inhalte klar in Typen wie Rezept, Produkt etc. definiert werden, was die Entschlüsselung erleichtert. Schema. org speist häufig Wissensgraphen, die die KI konsultiert, und verbindet Webseiten mit KI-Logik. Strukturierten Daten „ranken“ Ihre Inhalte nicht im Ranking, sondern stabilisieren, was die KI über Sie berichtet. **Versuchsaufbau (97 URLs):** Mit GPT-5s internem Such- und Abruf-Tool sammelte der Autor Rohdaten zu Suchanfragen und Abfragen für verschiedene URLs und analysierte diese mit einem AI-SEO-Agenten, um das Vorhandensein und den Typ der strukturierten Daten zu erkennen. Der Datensatz enthielt Kennzeichen für das Vorhandensein strukturierter Daten (has_sd), Schema-Typen (schema_classes) und Inhaltsauszüge (search_raw, open_raw). Eine Methode „LLM-als-Richter“ mit Gemini 2. 5 Pro bewertete drei Kennzahlen: Konsistenz (Variationen in der Länge der Ausschnitte), Kontextrelevanz (Abdeckung von Keywords und Feldern je nach Seitentyp) und Qualitätswertung (Kombination aus Keyword-Vorkommen, Named Entity Recognition und Schema-Wiedergabe). **Die verborgene Wordlim-Quota:** GPT-5 nutzt eine adaptive Begrenzung des Wortlimits, die die Länge der Ausschnitte an die Inhaltsfülle anpasst: - Unstrukturierte Seiten erhalten ca.

200 Wörter - Markierte strukturierte Inhalte ca. 500 Wörter - Dichte, autoritative Quellen über 1. 000 Wörter Dieses Limit fördert Synthese statt Kopieren, vermeidet Urheberrechtsprobleme und sorgt für lesbare Antworten. Strukturierten Daten erhöhen effektiv die „Sichtbarkeitsquote“ der KI und erlauben umfangreichere Antworten. **Ergebnisse:** 1. **Konsistenz:** Snippets von Seiten mit strukturierten Daten zeigen eine engere Längenverteilung – weniger Variabilität und vorhersehbarere Ausgaben – ohne die durchschnittliche Wortzahl zu erhöhen. Das deutet an, dass KI lieber Typen, verlässliche Fakten und formatiertes, geprüftes Material nutzt als beliebiges HTML. 2. **Kontextrelevanz:** - Rezepte mit korrektem Schema enthalten detailliertere Zutaten und Schritte. - E-Commerce-Ausschnitte beinhalten häufig JSON-LD-Felder wie Bewertungen und Angebote, was zeigt, dass Schema-Daten sichtbar gemacht werden und Produktidentitäten klar verankert werden. - Artikel zeigen leichte Verbesserungen bei Autor, Datum und Überschrift. 3. **Qualitätswertung:** Seiten mit Schema erzielen tendenziell höhere Qualitätswerte, insbesondere bei Rezepten und einigen Artikeln, bei gleichzeitig reduzierter Variabilität – ein Vorteil in Anbetracht der KI-Beschränkungen. **Über die Konsistenz hinaus:** Seiten mit reichhaltigem, multi-entity strukturiertem Datenmaterial tendieren dazu, längere, dichtere Ausschnitte zu generieren, bevor sie gekürzt werden. Getypte, verknüpfte Fakten helfen der KI, stattdessen relevante, hochwertige Informationen zu priorisieren, wodurch die nutzbare Snippet-Länge effektiv verlängert wird. Webseiten ohne Schema laufen Gefahr, frühzeitig abgeschnitten zu werden aufgrund unsicherer Inhalte. **Von Schema zur Strategie: SEO-Playbook** Webseiten sollten in folgende Bereiche gegliedert werden: - **Entity Graph:** Strukturierte Daten basierend auf Schema für Produkte, Angebote, Kategorien, Standorte, etc. - **Lexical Graph:** Segmentierter, entitätenverbundener Text wie FAQs und Richtlinien. Dieses doppelte System bietet ein verlässliches KI-Gerüst (Entities) mit zitierfähigem Textmaterial (Lexical), um unter Wortlimiten maximale Präzision zu erreichen. Empfehlungen: - JSON-LD-Schemas für Kernvorlagen umsetzen (Rezept, Produkt + Angebot, Artikel/Nachricht). - Entities mit segmentiertem Content wie Spezifikationen und FAQs verbinden. - Konsistenz zwischen sichtbarem HTML und JSON-LD wahren; zentrale Fakten klar und stabil darstellen. - Variabilität und Keyword-Abdeckung in KI-generierten Zusammenfassungen kontinuierlich überwachen und optimieren. **Fazit:** Strukturierte Daten erhöhen nicht die durchschnittliche Ausschnittlänge, sondern steigern die Sicherheit und Stabilität der Zusammenfassung, verbessern die Qualität der Ausschnitte und erhöhen die Marken-Sichtbarkeit in GPT-5 unter Wordlimit-Beschränkungen. Für SEO- und Produktteams ist strukturiertes Daten-Setup eine essentielle Infrastruktur: Erst HTML-Semantik verbessern, dann strukturierte Daten hinzufügen, um semantische Genauigkeit und Auffindbarkeit zu erhöhen. Im KI-gesteuerten Search werden Semantik und Struktur zur neuen Frontlinie für Sichtbarkeit.