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Strukturierte Daten · Check 12
Schema-Markup prüfen.
Alle strukturierten Daten der Seite im interaktiven Check: JSON-LD, Microdata, Syntaxfehler, Pflichtfelder und Rich-Result-Eignung je Typ — nach aktuellem Google-Stand.
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tools.teil1.com/schema-markup-pruefen Sicherer Website-Check
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Nur lesender Zugriff auf öffentlich erreichbare Inhalte — keine Installation und kein CMS-Zugang.
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Jeder Befund verbindet Messwert, sichtbaren Beleg und eine priorisierte nächste Maßnahme.
Alle Formate erkennen
JSON-LD (inkl. @graph), Microdata und RDFa — mit Syntaxprüfung und exakter Fehlerursache je Block.
Google-Anforderungen je Typ
Pflicht- und Empfehlungsfelder für Product, Article, FAQ, LocalBusiness, Event & Co. — nach aktuellem Stand.
Interaktiver Schema-Baum
Jede Entität aufklappbar mit Rich-Result-Eignung, fehlenden Feldern und verständlichen Erklärungen.
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Prüfumfang
Was dieser Check sichtbar macht.
Der Schema-Validator prüft alle strukturierten Daten einer URL: jeden JSON-LD-Block inklusive @graph, Microdata- und RDFa-Auszeichnungen. Syntaxfehler werden mit exakter Ursache benannt, erkannte Typen gegen Googles aktuelle Pflicht- und Empfehlungsfelder geprüft.
Das Ergebnis ist bewusst interaktiv: Jede Entität erscheint als aufklappbare Karte mit Rich-Result-Eignung und Feld-Checkliste, jeder JSON-LD-Block als navigierbarer Datenbaum — lesbar auch ohne Entwickler-Hintergrund.
- 01JSON-LD, Microdata und RDFa
- 02Syntax und @context je Block
- 03Google-Pflichtfelder je Schema-Typ
- 04Rich-Result-Eignung und Duplikate
Warum es relevant ist
Was Schema-Markup ist — und warum es 2026 doppelt zählt
Schema-Markup (strukturierte Daten nach schema.org) ist maschinenlesbarer Kontext im Quellcode: Es sagt Suchmaschinen ausdrücklich, dass „4,9“ eine Bewertung ist, „89 Euro“ ein Preis und „Musterstraße 1“ eine Firmenadresse. Google belohnt das mit Rich Results — Suchergebnissen mit Sternen, Preisen, FAQ-Auszügen, Brotkrumen oder Event-Daten, die messbar höhere Klickraten erzielen als reine Textlinks.
Seit KI-Systeme Suchanfragen direkt beantworten, hat Markup eine zweite Aufgabe: ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews verstehen ausgezeichnete Inhalte zuverlässiger und zitieren sie präziser. Strukturierte Daten sind damit die gemeinsame Sprache für klassische Suche und KI-Antworten — wer sie sauber pflegt, ist in beiden Welten sichtbarer.
Methodik
Vom Abruf zum Befund.
- 01Alle Formate erkennen
JSON-LD (inkl. @graph), Microdata und RDFa — mit Syntaxprüfung und exakter Fehlerursache je Block.
- 02Google-Anforderungen je Typ
Pflicht- und Empfehlungsfelder für Product, Article, FAQ, LocalBusiness, Event & Co. — nach aktuellem Stand.
- 03Interaktiver Schema-Baum
Jede Entität aufklappbar mit Rich-Result-Eignung, fehlenden Feldern und verständlichen Erklärungen.
Fachwissen
Kontext für die richtige Entscheidung.
JSON-LD, Microdata oder RDFa: welches Format Sie verwenden sollten
Drei Formate transportieren dieselben schema.org-Daten. JSON-LD ist ein eigenständiger Skriptblock im Seitenkopf — sauber vom sichtbaren HTML getrennt, leicht zu pflegen und Googles ausdrückliche Empfehlung. Microdata verteilt die Auszeichnung als Attribute über das HTML (itemscope, itemprop) — funktioniert, bricht aber leicht bei Theme-Änderungen. RDFa stammt aus dem Semantic-Web-Umfeld und ist im Web-Alltag die Ausnahme.
Rich Results im Überblick: was Google wirklich noch ausspielt
Die verlässlichen Formate 2026: Product-Markup liefert Preis, Verfügbarkeit und Sterne (mit vollständigem Offer-Block), Article/NewsArticle speist Top Stories und Discover, BreadcrumbList ersetzt die rohe URL durch einen Pfad, LocalBusiness füttert das Unternehmens-Panel mit Öffnungszeiten, Event zeigt Datum und Ort, Recipe, JobPosting und VideoObject haben eigene reichhaltige Darstellungen.
Prüfpraxis
Die häufigsten Schema-Fehler aus der Prüfpraxis
Ganz vorn: Syntaxfehler, die den kompletten Block wirkungslos machen — ein fehlendes Komma, einfache statt doppelte Anführungszeichen, durch Template-Fehler abgeschnittenes JSON. Danach: fehlende Pflichtfelder (Product ohne offers-Preis, Event ohne startDate, JobPosting ohne datePosted), doppelte Auszeichnung desselben Typs durch Theme und Plugin gleichzeitig, vergessener @context und Tippfehler im @type („Prodcut“ statt „Product“ — Groß-/Kleinschreibung zählt).
Ein unterschätztes Risiko sind Richtlinien-Verstöße: Markup, das nicht dem sichtbaren Seiteninhalt entspricht (ausgezeichnete Bewertungen ohne sichtbare Rezensionen, FAQ-Markup ohne sichtbare Fragen), kann zu manuellen Maßnahmen führen — dann verliert die gesamte Domain ihre Rich Results. Der Check markiert betroffene Typen deshalb ausdrücklich zur Sichtprüfung.
Häufige Fragen
Vor dem ersten Check.
Was ist Schema-Markup einfach erklärt?
Unsichtbarer Zusatzcode nach dem schema.org-Standard, der Suchmaschinen und KI-Systemen ausdrücklich sagt, was Inhalte bedeuten: Das ist ein Preis, das eine Bewertung, das eine Firmenadresse. Belohnung: reichhaltigere Suchergebnisse und besseres Maschinenverständnis.
Was prüft dieser Schema-Validator genau?
Alle JSON-LD-Blöcke (inklusive @graph), Microdata- und RDFa-Präsenz, JSON-Syntax mit Fehlerursache, @context, Googles Pflicht- und Empfehlungsfelder je Typ, widersprüchliche Duplikate und die Rich-Result-Eignung nach aktuellem Stand.
Worin unterscheidet sich das vom Google Rich-Results-Test?
Googles Test zeigt, ob einzelne Rich-Result-Typen erkannt werden — knapp und auf Englisch. Dieser Check erklärt zusätzlich auf Deutsch, welche Felder fehlen, warum sie wichtig sind, zeigt den kompletten Datenbaum interaktiv und bewertet auch Typen ohne eigene Rich-Result-Darstellung.
Ist JSON-LD besser als Microdata?
Für die Suchwirkung sind beide gleichwertig — für die Praxis ist JSON-LD klar überlegen: von Google empfohlen, getrennt vom sichtbaren HTML, leichter zu pflegen und robuster bei Theme-Änderungen.
Verbessert Schema-Markup direkt mein Ranking?
Markup ist kein direkter Rankingfaktor. Es ermöglicht Rich Results — und deren höhere Klickrate wirkt indirekt positiv. Zusätzlich hilft es Google und KI-Systemen, Inhalte korrekt einzuordnen.