Für die meisten Online Marketer ist JSON-LD eher kein geläufiger Begriff. Viele von ihnen (und vor allem SEOs) da draußen haben sich jedoch schon einmal mit sog. strukturierten Daten beschäftigt oder haben regelmäßig damit zu tun. Heute schauen wir uns die zugrundeliegende Methode an, die das Auslesen von strukturierten Daten in den meisten Fällen erst ermöglicht: JSON-LD.
Was ist JSON-LD?
Die Abkürzung JSON-LD steht für „JavaScript Object Notation for Linked Data“ und ist ein im World Wide Web gängiges Format, um Informationen zu strukturieren und auf Websites einzubinden. JSON-LD erweitert das etablierte JSON-Format um verknüpfte Daten („Linked Data“). Dadurch ist es möglich, auf Daten zu verweisen, welche sich auf anderen Websites befinden.
Die Kommunikation erfolgt hierbei von Maschine zu Maschine. Das bedeutet, Informationen zwischen Webapplikationen und -services können ausgetauscht und automatisiert weiterverarbeitet werden.
Wofür wird JSON-LD genutzt?
Allgemein wird JSON-LD dazu verwendet, Information im Internet einheitlich, strukturiert und maschinenlesbar aufzubereiten. In der Praxis kommt JSON-LD dann zum Einsatz, wenn Du strukturierte Daten für Websites auszeichnen und bereitstellen möchtest. Wie so ein Skript im Detail aufgebaut ist, schauen wir uns später noch genauer an.
Im Bereich Suchmaschinenoptimierung (SEO) wird JSON-LD genutzt, um mittels strukturierter Daten das Erscheinungsbild der Suchergebnisse zu erweitern. Hier ist es möglich, Informationen zu Events, Rezepten, Preisen, Bewertungen oder häufig gestellten Fragen auszuspielen.
Was ist Linked Data? (von JSON zu JSON-LD)
JSON ist ein Datenformat zum Austausch von Daten zwischen Webanwendungen, das seit Ende der 1990er Jahre existiert. Sehr lange Zeit war es jedoch nicht möglich, Daten miteinander zu verknüpfen, wenn diese sich an unterschiedlichen Ort befanden (z.B. auf unterschiedlichen Websites).
Eine Maschine war also in der Lage Daten zu übertragen – via JSON – jedoch nicht verschiedene Daten in Verbindung zueinander zu setzen. Es fehlte der Kontext. JSON-LD ist dementsprechend eine Erweiterung, die das Verknüpfen von Daten im Internet in der bekannten JSON-Syntax möglich macht. In der Fachsprache spricht man hier auch von einer „Serialisierung von Linked Data in JSON“ (Quelle: schema.openbiblio.eu)
Linked Data bezeichnet auf einer Website angegebene Daten, die via Links auf Daten von anderen Websites verweisen können.
(Darstellung eines Graphen in Anlehnung an Manu Sporny https://www.youtube.com/watch?v=4x_xzT5eF5Q&ab_channel=ManuSporny)
Neben JSON-LD existieren noch weitere Datenmodelle, die Linked Data beherrschen, auf die ich weiter unten noch kurz eingehen werde. Jedoch ist JSON-LD mit seinen Vorteilen das meistverbreitete Format, nicht zuletzt dadurch, da es von Suchmaschinen wie Google empfohlen wird.
JSON-LD und strukturierte Daten
Was sind strukturierte Daten?
Wie wir bereits wissen, ist JSON-LD eine Methode zur Auszeichnung, um strukturierte Daten auf einer Website einzubinden.
Strukturierte Daten sind also nichts weiter als Daten (Informationen), die in ein standardisiertes Format gebracht werden (strukturiert), sodass diese – zum Beispiel von Suchmaschinen – ausgelesen und verwertet werden können.
Da strukturierte Daten auch über verschiedene Suchmaschinen hinweg funktionieren sollen, haben sich Google, Bing, Yahoo und Yandex auf ein einheitliches Vokabular mit dem Namen „schema.org“ geeinigt. Dieses Vokabular bildet den Kontext (@context).
Beispiel: Artikel und Autor
<script type=”application/ld+json”>
Beginn des Java Script-Codes unter Angabe des verwendeten Formats ld+json
“@context”: “https://schema.org”,
Bezugnahme auf das verwendete Vokabular schema.org
“@type”: “Article”,
Das Schlüsselwort @type gibt die Art des Typs an, auf den Du Dich beziehst. In diesem Fall auf einen Artikel.
“url”: “https://www.meine-website.de/json-ld-erklaert/”,
Unter @type stehen Eigenschaften (properties), die dem angegeben Typen Attribute hinzufügen – z.B. die URL des Artikels, die Überschrift oder den Autor.
Wie Du siehst, folgt der Aufbau einer gewissen Hierarchie, wodurch eine Verschachtelung von Typen möglich ist. Innerhalb des Typen „Article“ verwenden wir die Eigenschaft „author“ und nutzen anschließend den Typ „Person“, um den Autor wiederum mit Eigenschaften zu versehen.
In den Eigenschaften des Typs „Person“ verweisen wir auf Informationen, die sich auf einer anderen Website befinden. Das ist ein gutes Beispiel für Linked Data in der Praxis. Denn der Autor unseres Artikels ist der gleiche Autor, der bereits woanders publiziert hat. Um dies darzustellen, wird die Property „sameAs“ genutzt.
JSON-LD Alternativen
Wie weiter oben kurz angedeutet existieren neben JSON-LD noch weitere Formate für die Strukturierung von Daten.
Insgesamt stehen drei zur Auswahl, die Suchmaschinen für das Anzeigen von Rich-Suchergebnissen verwenden können:
- JSON-LD
- Mikrodaten
- RDFa
Mikrodaten
Die sog. Mikrodaten (microdata) waren das erste Format dieser Art und sind somit auch das älteste. Da es oftmals als nicht mehr zeitgemäß betitelt wird, findet es kaum noch neue Anwender. Ergänzt mit schema.org-Vokabular findet die Implementierung direkt im HTML-Code der Seite statt. Da es deutlich bessere Optionen gibt, wird allgemein dazu abgeraten, Mikrodaten zu nutzen.
RDFa
RDFa ist eine Erweiterung des Datenformats RDF und verhält sich damit wie JSON-LD zu JSON. RDF steht dabei für „Resource Description Framework“ und der Kleinbuchstabe a für „in Attributes“. Wie bei den Mikrodaten wird auch RDFa direkt im Quellcode eingebunden. Das Format bietet an sich mehr Möglichkeiten als die Mikrodaten, aber weniger als JSON-LD, weshalb es zwar genutzt wird, jedoch von einer deutlich geringeren Anzahl an Nutzern.
Vorteile von JSON-LD gegenüber anderen Formaten
- Aktueller Standard in Sachen Linked Data
- Wird klar von Google empfohlen (Quelle: google.com)
- Einbindung via <script>-Tag, dadurch weniger fehleranfällig als mit HTML-Tags
- Einfache und knappe Syntax spart Zeit und ist einfach für Menschen lesbar
- Kompatibilität mit den gängigsten Standards
- Übertragung von Datentypen in eine andere Syntax, z. B. in RDF
Google spricht sich klar für die Verwendung von JSON-LD gegenüber anderen Formaten aus. Screenshot aus Google Search Central (https://developers.google.com/search/docs/advanced/structured-data/intro-structured-data).
Bedeutung von JSON-LD für SEO
Wie immer, wenn es um SEO geht, müssen wir zwei Seiten betrachten: Die der Webseitenbetreiber und die der Suchmaschinen. Google nutzt strukturierte Daten im JSON-LD-Format auf Websites, um Dinge wie den Knowledge-Graph auszubauen oder die eigene AI zu trainieren.
Damit Websitebetreiber sich auch die ganze Mühe machen, werden diese von Google belohnt. Belohnungen seitens Googles dürfen jedoch keinen zu großen Einfluss haben, weil sonst die Gefahr der Manipulation besteht. Eine Belohnung für Websitebetreiber zeigt sich in der Form von erweiterten Suchergebnissen (Rich Results).
Also, kann ich meine Rankings dadurch verbessern? Nicht direkt.
Ist es trotzdem gut für SEO? Definitiv.
Die veränderte Darstellung Deines Suchergebnisses erzeugt mehr Aufmerksamkeit und kann mehr Platz beanspruchen, wodurch andere Ergebnisse in den Hintergrund rücken. Dies führt nicht selten zu einer höheren CTR (Klickrate).
Die bekanntesten und beliebtesten Rich-Results sind:
- Sternebewertung (“AggregateRating”)
- Veranstaltungen (“Event”)
- Karussell (“ItemList”)
- Häufig gestellte Fragen (“FAQPage”)
- Anleitungen (“HowTo”)
- Jobangebote (“JobPosting”)
- Videos (“VideoObject”)
- Rezepte (“Recipe”)
- Produkte (“Product”)
Voice Search mit JSON-LD nutzen
Die Suche via Spracheingabe ploppt seit mehreren Jahren immer wieder auf, doch so richtig etabliert hat sie sich bisher noch nicht. Mit dem Vorstoß von Home-Assistenten ändert sich dies jedoch zügiger als gedacht.
Die Frage bleibt nach wie vor: Wie können Online-Marketer, SEOs und Websitebetreiber Voice Search für sich nutzen? Auch auf diese Frage bietet Google mit dem speakable-Markup eine passende Antwort. Mit diesem wird es dem Google Assistent möglich, Inhalte von Websites per Sprachausgabe auf Endgeräten vorzulesen.
Wer heute schon Voice Search für sich nutzen möchte, kann die benötigten strukturierten Daten in JSON-LD mit entsprechendem schema.org-Vokabular auf seiner Website einbinden. Der initiale Typ ist entweder „Article“ oder „Webpage“, die Property trägt den Namen „speakable“ und der dazugehörige Sub-Typ den Namen „SpeakableSpecification“.
“@context”: “https://schema.org/”,
“@type”: “Article”,
“name”: ” fifa world cup 2022 groups”,
“speakable”:
{
“@type”: “SpeakableSpecification”,
Einschränkungen
Betatest
Das speakable-Markup befindet sich nach offizieller Google-Dokumentation derzeit noch in der Betaphase. Das bedeutet, Änderungen hinsichtlich Anforderungen und Richtlinien sind nicht ausgeschlossen.
Land- und Sprachverfügbarkeit
Implementieren können das Markup grundsätzlich alle Publisher, die ihre Inhalte in englischer Sprache bereitstellen. Das Vorlesen lassen via Sprachbefehl beschränkt sich jedoch auf Nutzer in den USA. Erst wenn das speakable-Markup von genügend Publishern verwendet wird, sollen laut Google-Dokumentation andere Länder und Sprachen folgen.
Schwierigkeitsgrad
Es existieren einige Besonderheiten, die das Erstellen und Einbinden des speakable-Markups schwieriger gestalten als bei anderen. Zunächst muss innerhalb des Codes definiert werden, auf welchen Textabschnitt sich bezogen wird. Das passiert entweder per xPath oder mit CSS Selector.
Des Weiteren gibt Google diverse inhaltliche und technische Richtlinien an, die sich auf die Formulierung und Ausgestaltung des Textes beziehen.
Vorteile der speakable-Auszeichnung
So manch einer mag sich nun Fragen, wozu der ganze Aufwand gut ist, wenn es am Ende doch gar keinen Klick durch einen Nutzer gibt, der diesen auf die eigene Website führt.
In der Google Dokumentation findet sich dazu folgender Abschnitt:
„Bei der Sprachausgabe eines speakable-Abschnitts durch Google Assistant wird die Quelle angegeben, außerdem wird die URL des vollständigen Artikels über die Google Assistant App an das Mobilgerät des Nutzers gesendet.“
Ob das genug Anreiz für Websitebetreiber birgt, um die eigenen Inhalte für Voice Search aufzubereiten, ist fraglich. Abzuwarten bleibt, wie intensiv das Markup im englischen Raum in Zukunft genutzt wird. Vorher ist es für uns Deutschsprachige eher ein Nice to know als ein nNce to have, was sich aber jederzeit ändern kann.
Nützliche Tools rund um JSON-LD und Structured Data
Schema Markup Validator
Der Schema Markup Validator ist das eigene Prüftool von schema.org. Dort ist es möglich, strukturierte Daten einer bestimmten URL oder als reinen Code auf Fehler zu prüfen.
Test für Rich-Suchergebnisse
Das von Google bereitgestellte Testtool funktioniert ähnlich wie der Schema Markup Validator, jedoch mit mehr Funktionen. Beispielsweise kann zwischen dem Googlebot für Smartphones und dem für Desktop ausgewählt werden. Außerdem besteht die Möglichkeit, eine Vorschau des Rich-Results anzeigen zu lassen. Das Tool findest Du unter https://search.google.com/test/rich-results.
Structured Data Visualiser
Der Structured Data Visualiser überprüft nicht nur URLs und Code auf Fehler, sondern kann die strukturierten Daten auch visualisieren.
Auf folgendem Screenshot siehst Du die Visualisierung des oben verwendeten Artikel-Beispiels:
Screenshot aus Classy Schema (https://classyschema.org/Visualisation).
Schema Markup Generator (JSON-LD)
„MERKLE“ stellt mit dem Schema Markup Generator ein Tool zur Verfügung, mit dem kinderleicht strukturierte in JSON-LD erzeugt werden können. Dazu wird der gewünschte type per Mausklick ausgewählt und die leeren Property-Felder ausgefüllt. Der fertige Code kann anschließend einfach kopiert werden.
Schema Paths Tools
Schema Paths Tools von Schema App ist etwas fortgeschritten, da es weder JSON-LD prüft noch generiert. Das Tool hilft Dir dabei, Wege (Paths) zu finden, wie Du verschiedene types kombinieren kannst – ähnlich wie wir oben Article und Person kombiniert haben. Die Notationen dazu musst Du anschließend selbst schreiben.
Screenshot aus Schema App (https://www.schemaapp.com/schema-paths/).
Google Such-Galerie
In der Google Such-Galerie bekommst Du eine Übersicht aller von Google ausspielbaren Rich-Suchergebnisse. Unter „Erste Schritte“ kannst Du eines auswählen und Google stellt Dir sogar Beispiel-Code zur Verfügung, den Du kopieren und für Dich anpassen kannst.
Fazit
Mit der Entwicklung von JSON-LD im Jahr 2010 und der Einführung von schema.org im Jahr 2011 wurde das semantische Web auf eine neue Ebene gehoben. Als der aktuelle Standard, der uns zur Verfügung steht, existiert mit JSON-LD eine Syntax, die auch für Laien schnell zu lernen ist. Mithilfe der guten Dokumentation sowie der schema-Generatoren lassen sich strukturierte Daten im JSON-LD-Format – mit vergleichsweise wenig Aufwand – erzeugen. Als SEO- oder Online-Marketing-Manager lohnt sich definitiv eine Auseinandersetzung mit der Thematik.
