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Glossar

Strukturierte Daten: Definition & Beispiele

Strukturierte Daten kennzeichnen Inhalte maschinenlesbar, damit Suchsysteme Entitäten und Seitentypen besser verstehen.

Definition, Beispiele und typische Fehler – einfach erklärt im Online-Marketing-Glossar von BBR.

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Kernfakten
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geprüfte Quellen
2026-07-12
aktualisiert
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Autor: Burak BarisAktualisiert: 2026-07-12

Das Wichtigste in Kürze

  • Der praktische Zweck besteht darin, Organisationen, Artikel, Leistungen und Breadcrumbs eindeutig zu beschreiben.
  • Eine saubere Umsetzung verbindet das Thema mit einem klaren Ziel und einer messbaren Wirkung.
  • Typisches Risiko ist, Daten auszuzeichnen, die auf der sichtbaren Seite nicht vorhanden sind.

Ausführliche Erklärung

Strukturierte Daten kennzeichnen Inhalte maschinenlesbar, damit Suchsysteme Entitäten und Seitentypen besser verstehen. Entscheidend ist nicht der Begriff allein, sondern seine Funktion innerhalb eines nachvollziehbaren digitalen Systems.

In der Praxis wird das Thema vor der Umsetzung einem konkreten Ziel, einer Zielgruppe und einer verantwortlichen Messgröße zugeordnet. So bleibt es überprüfbar und wird nicht zum isolierten Agentur-Baustein.

Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen prüft Strukturierte Daten nicht isoliert, sondern im Zusammenhang mit Nutzerweg, Sichtbarkeit und gewünschter Handlung. Die Umsetzung wird anschließend anhand eines klaren Vorher-Nachher-Vergleichs bewertet.

Warum das für Unternehmen relevant ist

Für Unternehmen ist Strukturierte Daten relevant, weil es hilft, Organisationen, Artikel, Leistungen und Breadcrumbs eindeutig zu beschreiben. Der Nutzen entsteht vor allem dann, wenn Verantwortung, Qualitätskriterien und Auswertung vorab festgelegt sind.

Typische Fehler

  • Häufiger Fehler: Daten auszuzeichnen, die auf der sichtbaren Seite nicht vorhanden sind.
  • Die Maßnahme wird ohne Zielgruppe oder messbare Definition umgesetzt.
  • Ergebnisse werden nicht dokumentiert und deshalb nicht weiter optimiert.

BBR-Empfehlung

BBR Management ordnet Strukturierte Daten zuerst einer konkreten Geschäfts- und Nutzeraufgabe zu. Danach folgen eine schlanke Umsetzung, technische Prüfung und eine Auswertung anhand der tatsächlich relevanten Kennzahlen.

Quellen

Weiterführend

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