Google, ChatGPT und Sprachassistenten können Ihr Unternehmen nur dann korrekt anzeigen, wenn Ihre Daten maschinenlesbar vorliegen. Der Standard dafür heißt Schema.org, und das empfohlene Format ist JSON-LD. Dieser Artikel zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ein valides LocalBusiness-Markup erstellen – ohne Programmierkenntnisse.
Was ist Schema.org JSON-LD und warum braucht Ihr Unternehmen es?
Schema.org ist ein standardisiertes Vokabular, das 2011 gemeinsam von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex entwickelt wurde. Es definiert, wie Informationen auf Websites für Maschinen beschrieben werden: Was ist ein Unternehmensname, was eine Adresse, was eine Öffnungszeit?
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) ist das Format, in dem diese Informationen am besten in eine Website eingebettet werden. Google empfiehlt JSON-LD ausdrücklich, weil es sauber vom sichtbaren Seiteninhalt getrennt ist und keine Änderungen am HTML-Layout erfordert.
Konkret bedeutet das: Sie fügen einen unsichtbaren Code-Block in den Head-Bereich Ihrer Website ein. Dieser Code-Block enthält Ihre Unternehmensdaten in einer Struktur, die jede Suchmaschine und jedes KI-System sofort versteht.
Was bringt das in der Praxis?
Strukturierte Daten sind laut Google kein direkter Ranking-Faktor – das ist ein wichtiger Punkt, den viele SEO-Artikel verschweigen. Was sie aber bewirken:
Rich Snippets in Google: Ihr Suchergebnis kann Öffnungszeiten, Bewertungssterne und Kontaktdaten direkt anzeigen. FAQ-Dropdowns sind derzeit nur eingeschränkt verfügbar, andere strukturierte Signale bleiben aber wichtig.
Korrekte Darstellung in Google Maps und im Local Pack: Suchmaschinen gleichen Ihre Schema-Daten mit anderen Quellen ab (z.B. Google Business Profile). Konsistente Daten stärken die lokale Sichtbarkeit.
KI-Sichtbarkeit: ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity ziehen Informationen bevorzugt aus Quellen, die sie eindeutig interpretieren können. Strukturierte Daten sind genau das.
Voice Search: Sprachassistenten benötigen strukturierte Daten, um konkrete Antworten geben zu können – etwa auf die Frage "Ist der Friseur in der Hauptstraße gerade geöffnet?"
Die wichtigsten Schema-Typen für lokale Unternehmen
Schema.org bietet über 800 Typen. Für lokale Unternehmen sind aber nur wenige wirklich relevant. Beginnen Sie mit diesen:
LocalBusiness (Pflicht)
Der Basistyp für jedes lokale Unternehmen. Er beschreibt Name, Adresse, Telefon, Website, Öffnungszeiten und Einzugsgebiet. Schema.org bietet spezifischere Untertypen: Electrician, Plumber, LegalService, MedicalBusiness, Restaurant und viele mehr. Wählen Sie den spezifischsten Typ, der zu Ihrem Unternehmen passt.
FAQPage (optional)
Wenn Sie auf Ihrer Website häufige Fragen beantworten, können Sie diese als FAQ-Schema auszeichnen. Das hilft Suchmaschinen, KI-Systemen und anderen Parsern, Ihre Fragen und Antworten sauber zu strukturieren. Google zeigt FAQ-Rich-Results derzeit aber nur noch für wenige, stark eingeschränkte Seitentypen an. Für viele Unternehmenswebsites ist FAQPage deshalb ein optionales Strukturierungs-Signal statt eines garantierten Rich-Result-Hebels.
GeoCoordinates und areaServed (empfohlen)
Für lokale Unternehmen ist der Standort entscheidend. Neben der postalischen Adresse sollten Sie auch Geo-Koordinaten (Längen- und Breitengrad) und Ihr Einzugsgebiet angeben. Damit kann Google Ihr Unternehmen präzise auf Karten positionieren und bei ortsbasierten Suchen berücksichtigen.
So ist ein LocalBusiness-JSON-LD aufgebaut
Ein vollständiges LocalBusiness-Markup besteht aus mehreren ineinander verschachtelten Objekten. Hier sind die wichtigsten Bausteine:
Grundstruktur
Jedes JSON-LD-Markup beginnt mit einem Script-Tag und den beiden Pflichtfeldern @context (immer "https://schema.org") und @type (der Schema-Typ). Danach folgen die eigentlichen Unternehmensdaten als Schlüssel-Wert-Paare.
Die wichtigsten Felder im Überblick:
- name: Der offizielle Unternehmensname – exakt so, wie er auch auf Google Business Profile und in Verzeichnissen steht
- @type: Der spezifischste Schema.org-Typ für Ihr Unternehmen (z.B. "Plumber", "Dentist", "Restaurant")
- address: Ein verschachteltes PostalAddress-Objekt mit Straße, Ort, PLZ und Land
- telephone: Ihre Telefonnummer im internationalen Format (z.B. "+49-30-1234567")
- url: Die URL Ihrer Website
- email: Ihre geschäftliche E-Mail-Adresse
- geo: Ein GeoCoordinates-Objekt mit Breiten- und Längengrad
- openingHoursSpecification: Ein Array mit Öffnungszeiten pro Wochentag
- areaServed: Ihr Einzugsgebiet als Liste von Orten oder PLZ-Bereichen
- sameAs: Links zu Ihren Social-Media-Profilen (Facebook, Instagram, LinkedIn etc.)
Öffnungszeiten richtig angeben
Öffnungszeiten sind einer der häufigsten Fehlerquellen. Google unterstützt zwei Varianten: openingHours (einfach) und openingHoursSpecification (detailliert). Verwenden Sie die detaillierte Variante – sie ist präziser und wird von Google auf der LocalBusiness-Dokumentationsseite empfohlen.
Jeder Eintrag enthält den Wochentag (als englischen Schema.org-Wert wie "Monday", "Tuesday" etc.), die Öffnungszeit und die Schlusszeit. Für unterschiedliche Zeiten an verschiedenen Tagen erstellen Sie separate Einträge. Wenn Sie mittags schließen, erstellen Sie zwei Einträge für denselben Tag (z.B. 09:00–12:00 und 14:00–18:00).
Einzugsgebiet definieren
Für Unternehmen, die nicht nur am eigenen Standort arbeiten (Handwerker, Pflegedienste, Lieferdienste), ist areaServed besonders wichtig. Sie können einzelne Städte, Landkreise oder sogar ganze Bundesländer angeben. Jeder Eintrag wird als eigenes Objekt mit Typ ("City", "State" etc.) und Name angelegt.
Häufige Fehler beim Erstellen von Schema.org JSON-LD
Aus der Praxis mit deutschen KMU-Websites sehen wir immer wieder die gleichen Probleme:
Inkonsistente NAP-Daten
NAP steht für Name, Address, Phone – die drei Kerndaten, die überall identisch sein müssen: auf der Website, im Google Business Profile, in Branchenverzeichnissen und im Schema-Markup. Schon kleine Abweichungen (z.B. "Str." vs. "Straße") können die Zuordnung erschweren. KI-Systeme vergleichen diese Daten aktiv miteinander.
Fehlende Geo-Koordinaten
Viele Unternehmen geben zwar eine Adresse an, vergessen aber die Koordinaten. Google kann die Adresse zwar geokodieren, aber explizite Koordinaten sind präziser und helfen besonders bei Unternehmen in ländlichen Gebieten oder Gewerbegebieten.
Veraltete Informationen
Schema-Daten werden einmal implementiert und dann vergessen. Wenn sich Öffnungszeiten ändern, eine neue Telefonnummer kommt oder das Einzugsgebiet erweitert wird, muss auch das Markup aktualisiert werden. Google prüft die Konsistenz zwischen sichtbarem Seiteninhalt und Schema-Daten – Widersprüche können dazu führen, dass Rich Snippets nicht angezeigt werden.
Falscher oder zu allgemeiner @type
Viele verwenden einfach "LocalBusiness", obwohl Schema.org spezifischere Typen bietet. Ein Zahnarzt sollte "Dentist" verwenden, ein Klempner "Plumber", ein Restaurant "Restaurant". Der spezifische Typ hilft Suchmaschinen, Ihr Unternehmen in der richtigen Kategorie einzuordnen.
Schema-Daten ohne sichtbaren Seiteninhalt
Google verlangt, dass die Informationen im Schema-Markup auch für Besucher auf der Seite sichtbar sind. Wenn Sie Öffnungszeiten im JSON-LD angeben, müssen diese auch irgendwo auf der Seite stehen. Markup für unsichtbare Inhalte kann als Spam gewertet werden.
So prüfen Sie Ihr JSON-LD Markup
Nach dem Erstellen sollten Sie Ihr Markup unbedingt validieren. Google bietet dafür zwei kostenlose Tools:
Rich Results Test: Zeigt, ob Ihr Markup für Rich Snippets in Google geeignet ist. Hier sehen Sie sofort, ob Fehler oder Warnungen vorliegen.
Schema Markup Validator: Prüft die technische Korrektheit gegen den Schema.org-Standard – unabhängig von Google-spezifischen Anforderungen.
Prüfen Sie Ihr Markup nach jeder Änderung. Ein einzelnes fehlendes Komma oder eine falsch geschlossene Klammer kann das gesamte Markup ungültig machen.
Der schnellere Weg: Strukturierte Daten mit FirmSpec erstellen
Die manuelle Erstellung von JSON-LD ist machbar, aber fehleranfällig und zeitaufwändig – besonders wenn Sie neben LocalBusiness auch FAQ-Schema, Öffnungszeiten-Spezifikationen und Einzugsgebiet korrekt abbilden wollen.
FirmSpec wurde genau für diesen Anwendungsfall entwickelt: Sie wählen Ihre Branche aus 44 Vorlagen, füllen Ihre Unternehmensdaten in ein geführtes Formular ein und erhalten fertige Exporte – darunter valides Schema.org JSON-LD mit LocalBusiness-Markup und optionalem FAQ-Schema.
Was FirmSpec von reinen Schema-Generatoren unterscheidet:
Branchenspezifische Vorlagen: Jede Branche hat andere relevante Felder. Ein Pflegedienst braucht andere Angaben als ein Elektrikerbetrieb.
Vollständigkeits-Score: Ein Score von 0 bis 100 zeigt, welche Daten noch fehlen, damit Maschinen Ihr Unternehmen eindeutig zuordnen können.
Mehrere Exportformate: Neben JSON-LD erhalten Sie auch llms.txt (für KI-Systeme), einen NAP-Block, ein optionales FAQ-Schema und weitere Formate.
Lokale Verarbeitung: Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Kein Server-Upload, kein Account, kein Tracking. DSGVO-konform by Design.
Sie können Ihr Unternehmensprofil kostenlos und ohne Anmeldung unter firmspec.com/app erstellen.
Zusammenfassung: Die wichtigsten Schritte
Für lokale Unternehmen, die ihre Sichtbarkeit in Google, KI-Systemen und Sprachassistenten verbessern wollen, sind diese Schritte der pragmatische Einstieg:
- Unternehmensdaten sammeln: Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten, Einzugsgebiet, Leistungen, FAQ – alles in einer konsistenten Version
- Den richtigen Schema-Typ wählen: Den spezifischsten LocalBusiness-Untertyp verwenden, der zu Ihrem Unternehmen passt
- JSON-LD erstellen: Manuell, mit einem Generator oder mit FirmSpec – Hauptsache valide und vollständig
- Validieren: Mit dem Google Rich Results Test und dem Schema Markup Validator prüfen
- Einbinden: Den Code als Script-Tag in den Head-Bereich Ihrer Website einfügen
- Aktuell halten: Bei jeder Änderung (Öffnungszeiten, Adresse, Leistungen) auch das Markup aktualisieren
Strukturierte Daten sind kein einmaliges Projekt, sondern eine laufende Aufgabe. Aber der Aufwand lohnt sich: Sie schaffen eine saubere Datenbasis, die Suchmaschinen, KI-Systeme und Verzeichnisse gleichermaßen nutzen können – und die Ihr Unternehmen von einer unstrukturierten Textwüste zu einer klar definierten digitalen Entität macht.