Wie Sie strukturierte Daten mit KI-Tools automatisieren

Strukturierte Daten sind ein wesentlicher Bestandteil der modernen Suchmaschinenoptimierung. Sie helfen Suchmaschinen, besser zu verstehen, worum es bei Ihren Inhalten geht, erhöhen Ihre Chancen auf gute Ergebnisse und tragen zu Ihrer Autorität innerhalb eines bestimmten Themas bei.

Das manuelle Hinzufügen strukturierter Daten ist jedoch nach wie vor zeitaufwändig und fehleranfällig, insbesondere in großem Maßstab. In diesem Artikel erkläre ich, wie Sie KI-Tools verwenden können, um strukturierte Daten intelligent, präzise und skalierbar zu generieren.

Warum strukturierte Daten wichtig bleiben

Strukturierte Daten machen Inhalte kompatibler für die semantische Interpretation durch Suchmaschinen. Durch die Verwendung von schema.org Markup geben Sie ausdrücklich an, was bestimmte Teile Ihrer Seite bedeuten. Denken Sie an Produkte, Bewertungen, Artikel, Veranstaltungen oder lokale Unternehmen. (1)

Zu den Vorteilen gehört eine höhere Chance auf reichhaltige Ergebnisse, wie z.B. Sternebewertungen, FAQ-Dropdowns oder Website-Links. Sie erhalten auch eine bessere Platzierung von Inhalten, was zu einem relevanten Ranking beiträgt. Außerdem schaffen Sie durch die visuelle Anreicherung in der SERP mehr Klickpotenzial.

Mit dem Aufkommen von KI-generierten Suchergebnissen (wie SGE) wird die kontextbezogene Interpretation wichtiger denn je. Strukturierte Daten helfen Ihnen dabei, voranzukommen.

Die Rolle der KI bei der Generierung strukturierter Daten

Mit Hilfe von KI-Tools können Inhalte automatisch analysiert und in die richtige Schema-Formatierung übersetzt werden. Insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 sind in der Lage, Textinformationen auf der Grundlage von Entität, Typ und Kontext zu erkennen und zu klassifizieren.

Von dort aus wird eine JSON-LD-Struktur generiert, die den schema.org-Richtlinien entspricht. Wir unterscheiden auch verschiedene Arten von Markups, die je nach Seitentyp anzuwenden sind.

So können Sie automatisch geeignete strukturierte Daten auf der Grundlage einer Standard-Inhaltsausgabe generieren, ohne dass Sie manuell Anpassungen auf Seitenbasis vornehmen müssen. (2)

Beispiele für Automatisierungsanwendungen

Obwohl die Ausgabe immer kontrolliert werden sollte, können Sie strukturierte Daten u.a. mithilfe von KI automatisiert erzeugen:

Content-Management-Systeme
Verknüpfen Sie ein KI-Modell mit Ihrem CMS oder Ihrer Headless-Umgebung, so dass bei der Erstellung eines Blog-Artikels automatisch strukturierte Daten für Artikel oder FAQ-Seiten auf der Grundlage des Inhalts hinzugefügt werden.

Workflows mit Prompts und Vorlagen
Verwenden Sie benutzerdefinierte Prompts in KI-Tools, um strukturierte Daten im JSON-LD-Format aus vorhandenen Inhaltsausschnitten (wie Titel, Beschreibungen und Autoreninformationen) zu generieren.

Integration mit Scraping- oder Crawling-Tools
Lassen Sie AI strukturierte Daten auf der Grundlage von gescrapten Inhalten generieren. Kombinieren Sie dies mit Stapelverarbeitung, um mehrere Seiten gleichzeitig mit Markup anzureichern. Diese Anwendungen ermöglichen eine groß angelegte Anwendung konsistenter, korrekter strukturierter Daten, ohne dass manuelle Arbeit erforderlich ist.

Wichtige Punkte, die bei KI-generierten Markups von Interesse sind

KI-Tools arbeiten oft schnell und effizient, erfordern aber immer menschliche Aufsicht und sorgfältige Validierung.

Bei der Implementierung ist es wichtig, dass die Struktur und Syntax vollständig mit den schema.org-Spezifikationen übereinstimmen, damit das Markup von den Suchmaschinen richtig interpretiert wird.

Vermeiden Sie unnötiges oder irreführendes Markup, z. B. Elemente, die für Benutzer nicht sichtbar sind, und achten Sie auf vollständige Konsistenz zwischen dem sichtbaren Inhalt Ihrer Seite und den von Ihnen hinzugefügten strukturierten Daten.

Alles, was Sie hervorheben, sollte für den Besucher tatsächlich sichtbar sein. Prüfen Sie daher die generierte Ausgabe immer mit Tools wie dem Rich Results Test von Google und dem Schema.org Validator, bevor Sie etwas veröffentlichen.

Automatisierung der Validierung und Fehlererkennung in großen Mengen

KI-Tools können nicht nur strukturierte Daten generieren, sondern auch bei deren Validierung helfen. Indem Sie Tausende von Seiten automatisch auf Schema-Inkonsistenzen, fehlende Felder oder veraltete Eigenschaften überprüfen, vermeiden Sie Indexierungsprobleme und den Verlust von Rich Snippets.

Mit Tools wie ChatGPT oder Claude können Sie mühelos lernen, fehlerhaftes JSON-LD oder fehlerhafte Mikrodaten zu erkennen, und sofortige Vorschläge zur Behebung machen. Dies beschleunigt den QA-Prozess an großen Standorten erheblich.

Lenken Sie auf menschliche Art und Weise

Strukturierte Daten sind umso effektiver, je spezifischer, korrekter und konsistenter sie sind. KI kann die Arbeit beschleunigen, aber strategische Entscheidungen zu treffen bleibt menschliche Arbeit. Die KI ist Ihr Assistent, nicht Ihr ultimativer Manager. Sie beantworten Fragen wie:

• Welche Einheiten heben Sie hervor und welche nicht?
• Welche Seiten sollten besonders hervorgehoben werden?
• Welche Arten von Schemata sind für Ihre Suchstrategie relevant?

Wenn Sie diese Entscheidungen weiterhin manuell treffen und KI nur für die Ausführung verwenden, behalten Sie das Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit und Kontrolle.

Zusammenfassung

KI-Tools bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, strukturierte Daten zu automatisieren, insbesondere bei größeren Websites oder Veröffentlichungsstrukturen.

Durch den Einsatz intelligenter Eingabeaufforderungen, die richtige Validierung und die Integration in Ihren Arbeitsablauf sparen Sie Zeit, vermeiden Fehler und stärken Ihre Inhalte für Suchmaschinen. Der Trick besteht darin, Geschwindigkeit und Qualität zu kombinieren und strukturierte Daten als strategischen Teil Ihrer SEO zu betrachten, nicht als technisches Nebenprodukt.