Structured Data für die KI-Ära
KI-Suchsysteme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews verändern grundlegend, wie Menschen Informationen finden. Wer in diesen Systemen als Quelle zitiert werden will, braucht maschinenlesbare Inhalte. enhancely.ai automatisiert genau das: Schema.org Markup für jede Website, ohne bestehende Inhalte zu verändern.
Klassische Suchmaschinen liefern eine Liste mit Links. Der Nutzer klickt, liest, bewertet selbst. KI-Suchsysteme funktionieren anders: Sie liefern direkte Antworten und müssen diese Antworten begründen können. Das bedeutet, dass sie Quellen nicht nur finden, sondern verstehen und bewerten müssen.
ChatGPT hat über 200 Millionen monatliche Nutzer. Perplexity wächst auf über 15 Millionen. Google AI Overviews erreichen Milliarden. All diese Systeme entscheiden in Sekundenbruchteilen, welche Quellen vertrauenswürdig genug sind, um zitiert zu werden. Und genau hier liegt das Problem: 95% aller Websites haben kein oder fehlerhaftes Schema.org Markup – sie sind für KI-Systeme im besten Fall schwer interpretierbar, im schlimmsten Fall unsichtbar.
Eine Studie der University of Toronto zeigt, dass KI-Suchmaschinen einen systematischen Bias zugunsten strukturierter, maschinenlesbarer Datenquellen aufweisen. Unstrukturierter, marketing-lastig formulierter Content performt schlecht, weil KI-Systeme saubere Daten für akkurate Synthese und Zitierung benötigen. Die Frage ist nicht mehr, ob eine Website gefunden wird – sondern ob sie als Quelle zitiert wird.
Schema.org ist ein standardisiertes Vokabular, das 2011 gemeinsam von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex entwickelt wurde. Es definiert heute über 800 Typen und mehr als 1.400 Eigenschaften, mit denen sich Entitäten wie Organisationen, Produkte, Personen oder Events maschinenlesbar beschreiben lassen.
Konkret bedeutet das: Ein Mensch liest auf einer Website "Nolte Küchen, gegründet 1927 in Löhne" und versteht den Kontext. Eine KI-Suchmaschine sieht zunächst nur Text. Erst strukturierte Daten im JSON-LD-Format machen eindeutig klar: Das ist eine Organisation, das ist der Gründungsort, das ist das Gründungsjahr.
Das empfohlene Format ist JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) – ein Script-Block im HTML, der für Besucher unsichtbar ist und keinerlei Einfluss auf Design oder Inhalte hat. Google und Microsoft empfehlen dieses Format explizit.
Strukturierte Daten wirken nicht nur auf einer Ebene. Sie beeinflussen, wie KI-Systeme Inhalte finden, verstehen und als Fakten verwenden.
KI-Systeme müssen relevante Seiten zunächst finden – durch Retrieval-Indexing und Runtime-Crawling. Strukturierte Daten signalisieren klar, worum es auf einer Seite geht, und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in den Kandidatenpool aufgenommen zu werden.
Schema-Markup hilft LLMs, Entitäten eindeutig zu identifizieren. "Apple" kann eine Frucht, ein Unternehmen oder ein Plattenlabel sein. Strukturierte Daten lösen diese Mehrdeutigkeit auf und schaffen Kontext, den Fließtext allein nicht liefern kann.
KI nutzt strukturierte Daten zur Faktenverifikation. Eine Studie von Data.world zeigte, dass Enterprise Knowledge Graphs die GPT-4-Genauigkeit von 16% auf 54% steigerten. Wer verifizierbare Daten liefert, wird bevorzugt als Quelle herangezogen.
Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen basiert auf drei Säulen, die zusammenwirken. Fehlt eine davon, verliert das Gesamtsystem an Wirkung.
KI-Systeme müssen ihre Empfehlungen begründen können. Inhalte, die Statistiken, Quellenangaben und differenzierte Vergleiche enthalten, werden bevorzugt zitiert. Studien zeigen, dass solche Inhalte bis zu 40% höhere Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten erreichen.
Schema.org Markup ist die Übersetzungsschicht zwischen menschenlesbarem Content und maschineninterpretierbaren Daten. Seiten mit umfassendem Markup erreichen bis zu 30% höheres Engagement in AI-Responses. Hier setzt enhancely an – die Automatisierung dieser technischen Ebene.
Claude und ChatGPT zitieren in rund 93% der Fälle Earned Media – also unabhängige Berichterstattung statt marken-eigene Inhalte. E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) fließt als direkter algorithmischer Faktor in die Quellenauswahl ein.
Das grundsätzliche Problem bei Schema-Implementierungen ist kein technisches – es ist ein organisatorisches. Schema-Markup betrifft Entwicklung, Redaktion, QA, SEO und Übersetzung gleichzeitig. In der Praxis fühlt sich niemand verantwortlich, und die Implementierung verzögert sich oder findet gar nicht statt.
enhancely löst dieses Koordinationsproblem, indem es den gesamten Prozess automatisiert. Die Plattform analysiert bestehende Website-Inhalte, erkennt Seitentypen und Entitäten, generiert valides JSON-LD und liefert es in Echtzeit aus – ohne dass Content-Teams, Entwickler oder SEO-Spezialisten manuell eingreifen müssen.
Das bedeutet konkret: Bestehende Texte und das Design bleiben zu 100% unverändert. enhancely fügt ausschließlich unsichtbare strukturierte Daten hinzu, die nur für Suchmaschinen und KI-Systeme relevant sind. Kein CMS-Plugin, kein Entwickler-Aufwand, keine Content-Migration.
Die Plattform nutzt dabei ausschließlich echte Inhalte der jeweiligen Website. Es werden keine Informationen erfunden oder halluziniert – was auf der Website steht, wird strukturiert. Nicht mehr, nicht weniger.
Vier Schritte vom Code-Snippet bis zur KI-Sichtbarkeit. Der gesamte Prozess läuft automatisch.
Automatisiertes Scanning aller öffentlichen Seiten. enhancely liest Inhalte, erkennt Seitentypen und identifiziert Entitäten – Organisationen, Produkte, Personen, Events.
KI-gestützte Analyse identifiziert Kontext und Beziehungen zwischen Entitäten. Für jede Seite werden die optimalen Schema-Typen bestimmt – automatisch, nicht template-basiert.
Die generierten strukturierten Daten werden sicher gespeichert – DSGVO-konform auf AWS-Infrastruktur mit EU-Regionen, TLS 1.3 und AES-256 Verschlüsselung.
Echtzeit-Auslieferung per Code-Snippet. Bei Content-Änderungen werden Schema-Daten automatisch aktualisiert – kein veraltetes Markup, kein manueller Eingriff.
enhancely erkennt Seitentypen automatisch und generiert die jeweils passenden strukturierten Daten. Über 20 Schema-Typen werden unterstützt.
Organization, WebSite, SearchAction
Product, Offer, AggregateRating, Review
Article, BlogPosting, NewsArticle, Author
FAQPage, Question, Answer
LocalBusiness, ContactPoint, Address
Person, Employee, JobTitle
Event, EventSchedule, Location
ImageObject, VideoObject
enhancely arbeitet technologie-agnostisch. Die Integration erfolgt per Code-Snippet im Frontend – unabhängig vom eingesetzten CMS oder Shop-System.
Strukturierte Daten sind maschinenlesbare Informationen im Schema.org-Format, die Suchmaschinen und KI-Systemen helfen, Website-Inhalte eindeutig zu verstehen. Sie werden im JSON-LD-Format als unsichtbarer Script-Block im HTML eingebettet und haben keinen Einfluss auf das sichtbare Design oder die Inhalte.
KI-Suchsysteme müssen ihre Antworten begründen können. Dafür brauchen sie nicht nur gute Inhalte, sondern maschinenlesbare Daten, die Kontext, Entitäten und Beziehungen eindeutig beschreiben. Ohne strukturierte Daten fehlt KI-Systemen die Grundlage, eine Website als vertrauenswürdige, zitierbare Quelle einzustufen.
Die Integration erfolgt in unter 2 Minuten durch ein Code-Snippet, vergleichbar mit Google Analytics. Es sind keine Änderungen an der Codebase, kein CMS-Plugin und kein Entwickler-Aufwand erforderlich. Nach der Integration startet der automatische Crawl- und Analyseprozess.
Ja. enhancely arbeitet technologie-agnostisch und funktioniert mit jedem System – von Enterprise CMS wie TYPO3 und Sitecore über Headless-Plattformen wie Contentful und Storyblok bis zu E-Commerce-Systemen wie Shopify und Shopware, Static Site Generators und beliebigen HTML-Websites.
Nein. Texte und Design bleiben zu 100% unverändert. enhancely fügt ausschließlich unsichtbare strukturierte Daten im JSON-LD-Format hinzu. Kein Redakteur muss Inhalte umschreiben, kein Designer muss Layouts anpassen.
enhancely nutzt ausschließlich echte, auf der Website vorhandene Inhalte. Es werden keine Informationen erfunden oder hinzugedichtet. Was auf der Website steht, wird strukturiert – nicht mehr, nicht weniger.
Nein – kein Tool kann das garantieren, und Vorsicht bei Anbietern, die das versprechen. Was enhancely macht: die technischen Voraussetzungen maximieren, damit KI-Systeme Inhalte als vertrauenswürdige, zitierbare Quelle erkennen können. Ob die Zitierung erfolgt, hängt zusätzlich von Content-Qualität und Glaubwürdigkeit ab.
DSGVO- und CCPA-konform. AWS-Infrastruktur mit EU-Regionen verfügbar, TLS 1.3 für die Übertragung, AES-256 für gespeicherte Daten. enhancely verarbeitet ausschließlich öffentlich zugängliche Website-Inhalte – keine personenbezogenen Daten, keine Tracking-Mechanismen.
enhancely wurde 2025 in Bielefeld gegründet. Die Idee entstand aus der täglichen Beratungsarbeit bei SUTSCHE: Selbst Unternehmen mit exzellenten Inhalten waren für KI-Systeme unsichtbar, weil strukturierte Daten fehlten oder fehlerhaft waren. Gleichzeitig scheiterte die manuelle Implementierung regelmäßig an der Koordination zwischen Entwicklung, Redaktion und SEO.
Als Co-Founder bringe ich über 20 Jahre Erfahrung aus der CMS- und DXP-Branche ein. enhancely ist aus der Überzeugung entstanden, dass die technische Ebene von AI-Search-Optimierung kein manueller Prozess sein sollte – und dass es einen Weg gibt, jede Website maschinenlesbar zu machen, ohne bestehende Workflows oder Inhalte anzufassen.
Die Plattform skaliert von einzelnen Unternehmensseiten bis zu E-Commerce-Shops mit zehntausenden Produkten und arbeitet unabhängig vom eingesetzten Technologie-Stack.
Detaillierte Informationen zu Funktionsweise, Integrationen und Dokumentation direkt bei enhancely.