AI Schema- & Entitäten-Builder
Kurze Antwort
Erkennt vorhandenes JSON-LD, prüft die Entitätsabdeckung und empfiehlt fehlende Schema-Typen für AI-Suche.
Was es macht
Liest die JSON-LD-strukturierten Daten Ihrer Seite aus und prüft jeden Block auf Probleme: nicht parsbares JSON, ein fehlendes @context oder @type, eine Organization ohne Namen, eine WebSite ohne url und eine FAQPage ohne Fragen. Das Tool zeigt, welche von sieben gängigen schema.org-Typen (Organization, WebSite, BreadcrumbList, FAQPage, Article, Product, LocalBusiness) die Seite deklariert, vergibt einen Score und schlägt den nächsten Schritt vor. Außerdem wird gemeldet, ob die Website eine /llms.txt-Datei veröffentlicht.
Warum es wichtig ist
Strukturierte Daten teilen Suchmaschinen in einer zuverlässig lesbaren Form mit, wer eine Seite veröffentlicht und worum es geht. Google verwendet zum Beispiel Organization-Markup, um das Logo für seine Ergebnisse und Knowledge Panels auszuwählen, und ignoriert Markup, das es nicht parsen kann. Google sagt außerdem, dass für das Erscheinen in seinen KI-Funktionen kein spezielles Markup nötig ist – betrachten Sie dies also als gute SEO-Hygiene und nicht als Abkürzung zu KI-Antworten.
Wie es funktioniert
-
Seiten-URL eingeben
-
Wir rufen das rohe HTML der Seite ab und lesen jeden JSON-LD-Block aus, einschließlich Einträgen innerhalb von @graph
-
Jeder Block wird auf Parse-Fehler und fehlende Kernattribute geprüft, und die deklarierten Typen werden aufgelistet
-
Rückgabe eines Scores, der Typ-Abdeckung, der Validierungsprobleme und eines nächsten Schritts
Beispiel-Ein- und Ausgabe
url: https://example.com
Structured-Data-Score: 77/100 JSON-LD-Blöcke: 2 · Entitätstypen: 3 · Fehler: 0 · Warnungen: 1 strukturierte Daten gefunden OK keine Validierungsfehler OK Organization-Entität vorhanden OK WebSite-Entität vorhanden OK /llms.txt gefunden warn Entitätsabdeckung Organization vorhanden WebSite vorhanden BreadcrumbList fehlt FAQPage fehlt Article vorhanden Product fehlt LocalBusiness fehlt Validierungsprobleme Block 2: Beim WebSite-Eintrag fehlt die url.
Wer es nutzt
-
Content-Lead
Nach der Veröffentlichung eines Artikels prüfen, ob dessen Article-Block korrekt geparst wird und die websiteweiten Organization- und WebSite-Blöcke weiterhin vorhanden sind.
-
Technical SEO
Eine Seite pro Template prüfen und die Templates finden, denen Organization- oder WebSite-Markup fehlt.
-
Agentur-Berater
Einem neuen Kunden zeigen, welche Schema-Typen seine wichtigsten Seiten deklarieren und welche grundlegenden Typen fehlen.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich das vom Structured Data Validator?
Der Structured Data Validator prüft, dass jeder JSON-LD-Block parsbar ist, und listet dessen Typen auf. Dieses Tool prüft außerdem einige Kernattribute, zeigt die Abdeckung von sieben gängigen Typen, vergibt einen Score und schlägt einen nächsten Schritt vor.
Prüft es die Eignung für Rich Results?
Nein. Es prüft JSON-Syntax, @context, @type und einige Kernattribute. Jedes Rich Result hat eigene Anforderungen; prüfen Sie diese mit Googles Rich Results Test.
Warum wird llms.txt gemeldet?
llms.txt ist ein optionaler Community-Vorschlag aus dem Jahr 2024, um KI-Tools eine kurze Anleitung zu einer Website zu geben. Keine große KI-Suchmaschine hat bestätigt, dass sie llms.txt-Dateien auf anderen Websites liest, und Google sagt, dass seine Suchfunktionen sie nicht nutzen. Das Ergebnis wird daher nur zur Information angezeigt und ändert den Score nicht.
Kann es das Markup für mich schreiben?
Nein. Es findet, prüft und schlägt vor. Neues Markup erstellen Sie mit dem Schema-Markup-Generator.
Liest es Microdata oder RDFa?
Nein, nur JSON-LD. Google unterstützt alle drei Formate und empfiehlt JSON-LD, weil es am einfachsten zu pflegen ist.
Erkennt es Markup, das per JavaScript hinzugefügt wurde?
Nein. Es liest das HTML, das Ihr Server zurückgibt, daher ist JSON-LD, das Skripte erst nach dem Laden der Seite hinzufügen, nicht enthalten.