Strukturierte Daten für GEO &
KI-SEO: Mit Schema mehr Kunden, Leads &
Sichtbarkeit
LLMs honorieren klare Daten, aktuelle Fakten und nachprüfbare Quellen durch Exposure.
Strukturierte Daten (Schema/JSON-LD) machen Angebote, Produkte und Inhalte eindeutig referenzierbar, erzeugen konfliktfreie Kurzantworten und erhöhen die Chance auf Sichtbarkeit in allen gängigen KI-Modellen.
Sie sind ein essentieller Bestandteil der KI-SEO-Optimierung und häufig ein Quick-Win!
Ergebnis: Mehr Verkäufe, qualifizierte Leads, höhere Conversion, stärkere SEO-Synergien.
digitalagenten bauen Ihr Schema-System so, wie es für Sie am besten wirkt – als Enablement (gemeinsamer ChatGPT-Workspace mit Prompts, Guardrails und Schema-Generator für echten Inhouse-Betrieb) oder als holistische Umsetzung End-to-End.
Auch als Kombi-Modell: Das Fundament und Prozesse werden gelegt, Ihr Team skaliert – mit klarer Übergabe, KPI-Dashboard und produktivem Handover.
Mit strukturierten Daten GEO / KI-Sichtbarkeit gewinnen
Zitierfähigkeit & Klarheit
Inhalte, die KI ohne Umwege versteht
Zitierfähige Antwortbausteine wie FAQ, HowTo und Reviews mit klar gepflegten Datumsfeldern und Zuständigkeiten reduzieren Interpretationsspielräume. Als Digital Marketing Agentur setzen wir strukturierte Daten gemeinsam mit Inhalten, Local Listings und GEO um, damit KI-Systeme jede Angabe eindeutig zuordnen.
KI-Modelle erhalten präzise Kurzantworten, die direkt in AI Overviews und Chat-Antworten genutzt werden können.
Eindeutige Informationen & IDs
Eindeutige Objekte statt Datenfragmente
Stabile @id-Referenzen, konsistente Terminologie und sauber hinterlegte sameAs-Profile machen Unternehmen, Leistungen, Produkte und Personen eindeutig adressierbar.
Widersprüche werden reduziert und die Zitierwahrscheinlichkeit in KI-Systemen steigt.
Feed-/API-First & Freshness
Fakten, die immer auf dem aktuellen Stand sind
Preis, Verfügbarkeit, Öffnungszeiten und Versionen kommen aus einer zentralen Quelle.
Feeds und APIs aktualisieren den JSON-LD-Block automatisch, ohne doppelte Pflege – ein entscheidender Faktor für Relevanz und Vertrauen in KI-Antwortflächen.
Monitoring & messbarer Effekt
Sichtbarkeit und Business-Impact nachvollziehbar machen
Mentions, Inclusion-Raten in AI Overviews, Schema-Diffs sowie Error- und Warning-Rates werden kontinuierlich beobachtet. So lässt sich klar erkennen, wie sich strukturierte Daten auf Antwort-Sichtbarkeit, Leads und Conversion auswirken.
Warum strukturierte Daten einen Wettbewerbsvorteil sichern
- Präsenz in LLM-Antwortflächen & AI Overviews sichern – frühzeitig dort sichtbar, wo die Suche sich hinentwickelt.
- Bevorzugte Auswahl durch Eindeutigkeit – stabile IDs + Quellen erhöhen die Zitierwahrscheinlichkeit.
- Relevanz in Echtzeit – Feed/API-Updates halten Fakten frisch und verhindern KI-Widersprüche.
- Einmal modelliert, vielfach ausspielbar – Schema skaliert über SERP, AI Overviews, Chat/Voice.
- Auch bei vielen Standorten schnell implementiert, messbar gesteuert – ein JSON-LD-Block, Templates, Mentions/Overviews-KPIs.
- SEO-Synergie (klassisch) – klarere Snippets, Rich Results, saubere Indexierung für höhere CTR & organische Reichweite.
Kostenloses, unverbindliches Erstgespräch: Sofort zu klaren KI-Quick-Wins
Die Vorteile klingen gut und bringen einen Wettbewerbsvorteil – der nächste Schritt ist einfach: ein kostenloses Erstgespräch, unverbindlich und individuell.
Es wird klar, wie Ihre strukturierten Daten heute dastehen, welche 2–3 Quick-Wins sofort Wirkung zeigen und wie Sie in vergleichsweise kurzer Zeit zu messbarer KI-Sichtbarkeit kommen – ob als Umsetzung durch uns, als Enablement für Ihr Team oder als Hybridlösung.
Consulting, Support & Outsourcing: Das passende Modell
Je nach Organisation und Reifegrad kann der Fokus auf Umsetzung, Enablement oder einem kombinierten Ansatz liegen. Die Arbeitsweise wird so gewählt, dass Schema im Alltag tragfähig betrieben werden kann.
Consulting
Fokus auf Zielbild, Architektur und Governance: Welche Informationen sind relevant, welche Schema-Typen je Seitentyp sinnvoll, welche Datenquellen werden angebunden und wie sieht ein konfliktfreies ID-Register aus.
Dazu gehören Guidelines, Mapping-Logiken und KPI-Rahmen, mit denen Teams Schema künftig sauber mitdenken können.
Support
Laufende Unterstützung bei Pflege, Anpassung und Optimierung: Schema-Reviews, Validierungen, Diff-Analysen, Freshness-Checks und Empfehlungen zur Verbesserung der Antwort-Sichtbarkeit.
Ideal für Teams, die bereits eigene Templates nutzen, aber Stabilität und Sparring für komplexere Cases benötigen.
Outsourcing
Komplette Auslagerung von Konzeption, Implementierung und Monitoring der strukturierten Daten.
Dazu zählt das Aufsetzen der Schema-Sets, der JSON-LD-Blöcke, der Feed-/API-Anbindung sowie der Aufbau des KPI-Dashboards – einschließlich laufender Qualitätssicherung und Weiterentwicklung.
Bausteine für KI- und GEO-Sichtbarkeit
Schema-Sets
Jeder Seitentyp erhält ein passendes Schema-Set. Dadurch wird klar, welches Objekt welche Rolle hat – die Grundlage für zuverlässige KI-Antworten und eindeutige Zuordnung.
IDs & Profile
Stabile IDs und sameAs-Profile machen Unternehmen, Leistungen und Produkte eindeutig erkennbar. KI-Modelle können Fakten sauber bündeln und ohne Widersprüche zitieren.
Einzelblock
Ein JSON-LD-Block je Seite vermeidet Konflikte. KI und Suchsysteme finden eine klare, konsistente Quelle statt verteilter Fragmente.
Feed-First
Volatile Daten wie Preis, Verfügbarkeit oder Öffnungszeiten kommen automatisiert aus Feeds. Fakten bleiben aktuell – ein zentraler Vorteil in AI Overviews und lokalen Ergebnissen.
Freshness
datePublished und dateModified zeigen, dass Angaben aktuell sind. Das stärkt Vertrauen und erhöht die Chance, in KI-Antwortflächen berücksichtigt zu werden.
Governance
Validierung, SSOT-Regeln und Diff-Checks halten das Schema stabil. Konflikte, Ausfälle oder Abweichungen werden früh sichtbar und lassen sich gezielt korrigieren.
So entsteht KI-Sichtbarkeit Seite für Seite: Das passende Schema-Set wählen und skalieren
Statt „alles markieren“ zählt präzises Matching je Seitentyp. Die folgende Tabelle ist ein erprobtes Grundgerüst und wird in Projekten individuell an Angebot, Content-Realität und KPIs angepasst. Schemata ergänzen bzw. komplettieren den KI-optimierten Content.
digitalagenten setzt die passenden Schema-Sets pro Seitentyp auf – fertig implementiert oder als Enablement im gemeinsamen ChatGPT-Workspace.
| Seitentyp | Pflicht | Optional | Nicht nutzen | Feed-Felder (wenn vorhanden) | KI-Nutzen |
|---|---|---|---|---|---|
| Startseite / Unternehmensprofil | Organization, WebSite (+ SearchAction), BreadcrumbList | Person/Role (Leadership), sameAs (Register/LinkedIn) | FAQPage/HowTo ohne sichtbare Blöcke | — | Eindeutiges Unternehmensobjekt, konsistenter Seitenkontext |
| Leistungen / Services | Service, WebPage | FAQPage (sichtbar on-page), Review/AggregateRating (echt), ImageObject/VideoObject | ClaimReview ohne reale Prüfung | Preise/Konditionen (falls angeboten) | Zitierfähige Kurzauskunft zu Leistungen, Vertrauensbelege |
| Produkt-/Produktseite | Product, Offer, WebPage | AggregateRating, FAQPage | LocalBusiness ohne Standortbezug | Preis, Verfügbarkeit, Varianten | Aktuelle, konfliktfreie Fakten |
| Wissensartikel / Guides | Article/BlogPosting, Person (Autor), Organization (Publisher), datePublished/dateModified | FAQPage/HowTo, ImageObject/VideoObject, Dataset/Report | Review ohne echte Rezensionen | — | Provenienz & Zitierfähigkeit, klare Themenzuordnung |
| Standort-/Kontaktseite | LocalBusiness, OpeningHoursSpecification, WebPage | Offer/Availability (lokale Services), ImageObject (Fotos) | HowTo/FAQ ohne Basis | Öffnungszeiten, Ausnahmen/Feiertage | Präzise „Wer/Was/Wann/Wo“-Signale, Freshness für KI & GEO |
Technische Besonderheiten, die KI wirklich helfen (konfliktfreie Daten)
Eindeutigkeit & IDs
Eine ID ist eine feste, unverwechselbare Adresse für ein „Ding“ (Unternehmen, Leistung, Produkt, Person). Technisch: eine URL, die dieses Ding eindeutig bezeichnet – unabhängig von Sprache, Titel oder Position im Menü.
LLMs wählen verlässliche Quellen. Eine stabile ID verhindert Verwechslungen, bündelt alle Angaben zu einem Objekt und macht Kurzantworten konfliktfrei.
Wie das aussieht:
- Unternehmen: https://example.com/#organization
- Leistung: https://example.com/services/beratung#id
- Produkt: https://example.com/products/widget-3000#id
- Person: https://example.com/team/julia-schmidt#id
Mit sameAs werden offizielle Profile und Registereinträge angehängt – z. B. Handelsregister, LinkedIn-Unternehmensseite, Branchenverband, GitHub, ResearchGate. So entsteht ein glaubwürdiger Referenzrahmen.
Mehrsprachigkeit ohne Chaos: Die ID bleibt gleich, nur Name/Beschreibung je Sprache wechseln (inLanguage, name, description). Kein neues Objekt pro Sprache – eine ID, mehrere Labels.
- Eindeutige Zuordnung für KI (kein Objekt doppelt, keine Widersprüche)
- Leichtes Aktualisieren (alle Fakten an einer „Adresse“)
- Bessere Zitierchance (klare Quelle, konsistentes Objekt)
digitalagenten legt das ID-Register an, definiert die URL-/Fragment-Patterns, prüft Dubletten und hinterlegt die passenden sameAs-Profile.
Ein Block, klare Quelle
Ein “Block” in diesem Kontext ist ein einziger, zusammenhängender Codeabschnitt (JSON-LD) pro Seite, der alle relevanten Informationen bündelt – statt verteilt über mehrere Schnipsel.
Der Vorteil eines Blocks: weniger Fehlerquellen, leichteres Prüfen, eindeutige Zuordnung für LLMs. Suchsysteme und KI finden eine verlässliche Quelle pro Seite – keine widersprüchlichen Duplikate und gleichzeitig erleichtert es die Pflege.
- Ein JSON-LD-Block je Seite (kein Misch-Markup, keine Duplikate)
- Nur markieren, was sichtbar ist (keine „Phantom“-Inhalte)
- SSOT-Priorität: Feed > Manuell, mit dokumentiertem Override (wer/warum/wann)
- Validierung vor Livegang (Parser/Rendering/Warnings)
digitalagenten liefert die Seiten-Templates mit Single-Block-Schema, richtet Publisher/Autor-Module, SSOT/Override-Regeln und Validierung ein.
Freshness & Änderungslogik
Freshness ist der Aktualitätszustand zentraler Fakten (z. B. Preise, Verfügbarkeit, Öffnungszeiten, Versionen), nachvollziehbar datiert und mit Quelle versehen – damit KI und LLMs den neuesten Stand heranziehen.
Aktuelle, belegte Werte erhöhen die Wahrscheinlichkeit für Sichtbarkeit in KI-Flächen und verhindern Widersprüche (z. B. alte Zeiten, vergriffene Produkte).
- Feed-/API-First: Preis, Verfügbarkeit, Öffnungszeiten, Varianten, Versionen kommen automatisch aus ERP/PIM/POS/Calendaring.
- Multi-Standort & komplexe Projekte: pro Standort/Produkt ein Datenstrom → Mapping auf OpeningHoursSpecification, Offer/Availability, PriceSpecification.
- Seiten-Output: ein JSON-LD-Block pro Seite, befüllt aus Feeds (kein Copy/Paste), mit datePublished/dateModified und stabilen IDs.
- Begründete Änderungen: kurzer Changelog-Eintrag (Was/Warum/Wer), maschinen- und menschenlesbar.
Regeln für konfliktfreie Aktualität:
- SSOT-Priorität: Feed > Manuell, nur mit dokumentiertem Override (Zeitstempel, Owner, Ablaufdatum).
- Validierung in der Pipeline: Wertebereiche/Einheiten prüfen; Rendering-/Parser-Checks vor Livegang.
- Alerting & Diff: automatische Schema-Diff-Reports pro Release; Warnungen bei Ausfällen/Abweichungen.
Automatisierung und Datenpflege lohnt sich:
- Echtzeit-Relevanz für KI → höhere Chance auf Aufnahme in AI Overviews
- Null Doppelpflege → Änderungen fließen einmal ins System und werden überall korrekt ausgespielt
- Skalierbarkeit → von 1 Produkt bis 1.000 Standorte ohne Copyfehler und viel Aufwand
digitalagenten bindet Feeds/APIs an, richtet Mapping & SSOT-Regeln, Changelog/Alerting und Validatoren ein.
Messbarkeit: KI-orientierte KPIs für strukturierte Daten
Im Mittelpunkt stehen Antwort-Sichtbarkeit (erscheint der Inhalt zu definierten Fragen in LLM-Antworten oder AI Overviews?), Mentions & Zitationsfrequenz (wie oft werden Marke/Leistung mit Quelle genannt?) und der Business-Effekt aus „Answer“-Einstiegen (qualifizierte Leads, Conversion-Rate, Time-to-Close).
Gemessen wird entlang eines zielgruppengerechten Fragen-Sets per Release. Steigt die Antwort-Sichtbarkeit und nehmen Zitate zu, während die Integrität stabil bleibt, sind Schema-Anpassungen wirksam; fallen Werte, wird zuerst auf Konflikte (doppelte IDs, fehlende Quellen) und Freshness geprüft.
Zur Umsetzung kommt automatisiertes Monitoring zum Einsatz: regelmäßige Checks für Sichtbarkeit/Zitate, Integrität/Rendering und Feed-Aktualität, zusammengeführt in einem kompakten Dashboard mit drei Kernaspekten – Antwort-Sichtbarkeit, Mentions & Zitate, Business.
digitalagenten übernimmt Auswahl und Einrichtung der passenden Tools (anbieteroffen), betreibt das laufende Monitoring und leitet auf Wunsch konkrete Optimierungen ab – etwa FAQ/HowTo sichtbarer platzieren, Byline/Quellen ergänzen, sameAs nachrüsten oder Feed-Mappings korrigieren.
Strukturierter Know-how-Transfer bis zum Enablement oder ganzheitliche Umsetzung
Rekursiver Loop
Spezialisten steuern
KI beschleunigt jede Runde
Schichten
Jede Schicht durchläuft jede Runde.
Research & Design: Zielbild & Architektur
Zuerst steht das Zielbild: zitierfähig, eindeutig gekennzeichnet, aktuell gepflegt. Inhalte, Seitentypen und Datenquellen werden verdrahtet; Lücken und Konflikte sichtbar gemacht.
Ergebnisse (Auszug):
- ID-Register mit festen Objekt-IDs/Links
- Schema-Sets je Seitentyp (Service, Produkt, Artikel, Start/Kontakt)
- Feed-Mapping für Preis/Verfügbarkeit/Zeiten/Versionen
- KPI-Rahmen & Dashboard-Skizze (Visibility, Mentions/Zitate, Business)
Build: Umsetzung & Enablement
Schema wird templatebasiert ausgerollt, Feeds angebunden, Qualitätsregeln verankert. Parallel entsteht echte Inhouse-Fähigkeit.
Kernbausteine sind:
- Ein JSON-LD-Block je Seite, nur Sichtbares; SSOT-Regeln, Canary/Rollback
- Feed/API-First für volatile Felder, inkl. Changelog
- Gemeinsamer ChatGPT-Workspace für Sie: Rollen/Ordner, Freigaben
- Prompt-System & Guardrails (Styleguide, Terminologie), JSON-LD-Generator, Checklisten, Diff-/Alert-Bots
Learn: Betrieb, Monitoring & Optimierung
Der Betrieb wird messbar und wiederholbar – mit klaren Ableitungen statt Bauchgefühl.
Routine & Steuerung:
- Dashboard mit drei Kacheln: Antwort-Sichtbarkeit, Mentions/Zitate, Business KPI (Leads/CR/Time-to-Close)
- Release-Notizen („Was hat sich geändert?“) + 30/60/90-Vergleiche
- Integritäts-Ampel (OK/Warnung/Fehler) und Feed-Freshness
- Priorisierte To-dos: z. B. FAQ/HowTo sichtbarer, Byline/Quelle ergänzen, sameAs nachrüsten
Drei Wege der Zusammenarbeit mit den digitalagenten
- Ganzheitliche Umsetzung („Done for You“)
Vollständige Implementierung von Schema-Sets, Feeds, Dashboard und Monitoring – inklusive Governance & Playbooks. Ziel: schnell wirksame KI-Sichtbarkeit ohne interne Mehrlast. - Enablement (Know-how-Transfer)
Co-Creation im gemeinsamen ChatGPT-Workspace mit Prompts, Guardrails und Generator. Trainings, How-tos und Handover, damit das Team Schema künftig inhouse mitdenkt, generiert und pflegt. - Hybrid (Co-Build)
digitalagenten legt Fundament & Templates, das Team skaliert. Optional mit gemeinsamem Monitoring/SLA. Ziel: Tempo + Ownership ab Woche 1, vollständige Übergabefähigkeit.
Kostenloses Erstgespräch und mit strukturierten Daten Sichtbarkeit gewinnen
In einem individuellen Erstgespräch wird der aktuelle Stand klar, Chancen werden priorisiert, und Sie gehen garantiert mit mehr Wissen aus dem Gespräch – mit einem ersten, umsetzbaren Plan. Völlig kostenlos und unverbindlich.
Was Sie mitnehmen:
- Kurzcheck „Schema & KI-Sichtbarkeit“ – klare Einschätzung Ihres Status
- Priorisierte Quick-Wins – was in welcher Reihenfolge wirklich wirkt
- Skizze Ihres Fahrplans – Umsetzung, Enablement oder Hybrid
Strukturierte Daten: empfohlene Branchen und Unternehmensformen
Strukturierte Daten ist empfohlen für diese Branchen:
- Versicherungen
- Automotive
- Gesundheitswesen und Zahnmedizin
- Tourismus und Hotellerie
- Handel und Filialnetze
- Finanzdienstleister
- Industrie und Mittelstand
- Technologie und SaaS
Passend für B2B-Unternehmen, Unternehmen mit vielen Standorten und Filialisten sowie Mittelstand, Konzerne und Start-ups mit Wachstumsziel.
FAQ zu strukturierten Daten im KI-SEO (ein perfektes Beispiel für ein Schema)
Was sind strukturierte Daten / Schemas und welche Rolle spielen sie für die KI-Sichtbarkeit?
Strukturierte Daten (Schema/JSON-LD) beschreiben Inhalte einer Seite maschinell eindeutig: Welche Angebote vorliegen, welche Produkte gemeint sind, wer verantwortlich zeichnet, wann zuletzt aktualisiert wurde und wo verlässliche Profile/Quellen zu finden sind.
Technisch geschieht das als ein JSON-LD-Block pro Seite, der Seitenkontext (WebPage), Hauptobjekt (z. B. Service/Product), Publisher/Autor sowie stabile IDs/Links und Datumsfelder bündelt.
Für KI und LLMs entsteht dadurch klare, zitierfähige Kurzinformation statt Interpretationsspielraum.
Eindeutigkeit (feste IDs, sameAs-Profile), Aktualität (Feed/API-Pflege von Preis/Verfügbarkeit/Öffnungszeiten/Versionen) und Provenienz (Byline/Publisher, datePublished/dateModified) erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in AI Overviews und KI-Antwortflächen aufzutauchen – und reduzieren Widersprüche.
Welche strukturierten Datentypen steigern die Zitierfähigkeit am deutlichsten?
Am deutlichsten steigen Zitierchancen, wenn sichtbare FAQPage/HowTo/QAPage mit Datum und Byline sauber markiert sind – dadurch entstehen präzise, kurz zitierbare Antworten.
Auch Service/Product in Kombination mit verifizierten Review/AggregateRating erhöht die Vertrauenswürdigkeit der Angaben, Article/BlogPosting mit Person (Autor) und Organization (Publisher) liefert Provenienz.
WebSite/WebPage zusammen mit BreadcrumbList und SearchAction schafft den nötigen Kontext und die eindeutige Einordnung.
Wie bleiben Attribute aktuell, ohne Inhalte doppelt zu pflegen?
Aktuelle Attribute ohne Doppelpflege gelingen mit einer Single Source of Truth: Feed-/API-first versorgt einen JSON-LD-Generator, der Preis, Verfügbarkeit, Öffnungszeiten und Versionen automatisch in den einen Seiten-Block schreibt.
Eine klare Priorisierungslogik („Feed > Manuell“, nur mit dokumentiertem Override) verhindert Widersprüche. Änderungen werden über ein automatisiertes Changelog (Grund, Version, Zeitstempel) erfasst und per Alerting gemeldet.
Governance sorgt für Stabilität: definierte Owner, Review-Gates und ein fester Release-Rhythmus sichern die Pflege im Alltag.
Welche Schema-Arten gibt es?
Core-Schemas (Grundlage für KI)
- Organization / LocalBusiness
Richtig, wenn: Unternehmensprofil, Rechts-/Kontaktangaben, Logo, Standorte vorhanden. Dieselben Eigenschaften, etwa Standorte und lokale Landingpages, gehören auch auf die Grounding Page und in die llms.txt. - Service
Richtig, wenn: Leistungen mit Nutzen, Eigenschaften, optional Preisen beschrieben werden. - Product + Offer
Richtig, wenn: Produkte mit Varianten, Preisen, Verfügbarkeit oder Konditionen vorliegen. - WebSite / WebPage + BreadcrumbList
Richtig, wenn: Seitenkontext, interne Suche (SearchAction) und Navigationspfade abgebildet werden. - Person / Role
Richtig, wenn: Autor:innen, Expert:innen oder Verantwortliche ausgewiesen sind.
Antwort- & Content-Typen (für zitierfähige Kurzantworten)
- FAQPage
Richtig, wenn: echte Fragen/Antworten sichtbar auf der Seite stehen. - HowTo
Richtig, wenn: Schritte, Materialien, Dauer klar strukturiert sind. - QAPage
Richtig, wenn: Community-Fragen mit akzeptierter Antwort vorliegen. - Article / BlogPosting / NewsArticle
Richtig, wenn: Wissensbeiträge mit Autor:in, Publisher, Datum veröffentlicht werden. - Review / AggregateRating
Richtig, wenn: verifizierte Rezensionen/Sterne inklusive Quelle vorhanden sind.
Vertrauens- & Evidenz-Typen (Provenienz/E-E-A-T)
- ImageObject / VideoObject
Richtig, wenn: Medien mit Urheber, Lizenz, Thumbnail/Transcript eingebunden sind. - Dataset / CreativeWork / Report
Richtig, wenn: Studien, Datenblätter, Whitepaper mit Permalink/DOI referenziert werden. - Policy / ContactPoint (Kontakt/Policies)
Richtig, wenn: Kontaktwege, Korrektur-/Redaktionsrichtlinien transparent gemacht werden.
GEO-/„Near Me“-relevante Typen (Einordnung zum Haupt-Cluster)
- LocalBusiness / Place / OpeningHoursSpecification
Richtig, wenn: Standorte mit Zeiten, Ausnahmen/Feiertagen gepflegt werden. - Offer / Availability / PriceSpecification
Richtig, wenn: regionale Verfügbarkeit, Preise, Konditionen variieren.
Wie sieht ein “einziger” JSON-LD-Block pro Seite” in der Praxis aus?
<script type="application/ld+json">{ "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "WebPage", "@id": "https://example.com/services/ki-seo#webpage", "name": "KI-SEO Beratung", "breadcrumb": { "@id": "https://example.com/#breadcrumb" }, "datePublished": "2025-07-01", "dateModified": "2025-10-15", "isPartOf": { "@id": "https://example.com/#website" } }, { "@type": "BreadcrumbList", "@id": "https://example.com/#breadcrumb", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Leistungen", "item": "https://example.com/services/" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "KI-SEO Beratung", "item": "https://example.com/services/ki-seo" } ] }, { "@type": "Service", "@id": "https://example.com/services/ki-seo#service", "name": "KI-SEO Beratung", "description": "Strukturierte Daten, AI Overviews, Feed-Automation.", "provider": { "@id": "https://example.com/#organization" } }, { "@type": "Organization", "@id": "https://example.com/#organization", "name": "digitalagenten", "url": "https://example.com/", "logo": "https://example.com/assets/logo.svg", "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/company/digitalagenten", "https://www.handelsregister.de/…" ] }, { "@type": "WebSite", "@id": "https://example.com/#website", "name": "Digitalagenten", "url": "https://example.com/", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": "https://example.com/suche?q={search_term_string}", "query-input": "required name=search_term_string" } } ]}</script>Verwandte Leistungen für mehr Sichtbarkeit und Anfragen
Kostenlose & unverbindliche Erstberatung buchen
In der Erstberatung erhalten Sie eine Analyse und einen konkreten Lösungsvorschlag.