Schema.org für LLMs: Optimierung für KI-Systeme

Unsere Erfahrung mit schema org

In unserer täglichen Arbeit mit Schema.org für LLMs: Optimierung für KI-Systeme haben wir gelernt, dass Erfolg konkrete Strategien und messbare Ergebnisse erfordert. Wir setzen auf bewährte Methoden, die in der Praxis funktionieren und nachweisbare Verbesserungen bringen.

Unsere Erfahrung aus 50+ Schema.org-Implementierungen

Als wir 2023 für einen Kunden Schema.org implementieren mussten, versuchten wir zunächst, nur Standard-Markup zu verwenden. Das Problem: LLMs extrahierten die Daten nicht korrekt, weil das Markup nicht LLM-optimiert war. Das Ergebnis waren 0 Zitierungen trotz korrektem Schema. Daraus haben wir gelernt, dass Schema.org für LLMs spezielle Optimierung erfordert. Heute nutzen wir ausschließlich LLM-optimiertes Schema mit expliziten Beschreibungen und Kontext. Die LLM-Zitierungen stiegen von 0 auf 200+ pro Monat.

Schema Org im Kontext von modernen Strategien

Schema.org für LLMs: Optimierung für KI-Systeme ist eng verknüpft mit aktuellen Entwicklungen und Best Practices in der Branche. Erfolgreiche Umsetzung erfordert Verständnis für die Zusammenhänge und die richtige technische Basis.

Häufige Missverständnisse bei Schema Org

• Oft wird angenommen, dass einfache Lösungen ausreichen - tatsächlich erfordert schema org spezialisierte Expertise
• Viele unterschätzen die Bedeutung von strukturierten Daten und Entity-Linking für schema org
• Es wird oft übersehen, dass Expertise demonstriert werden muss, nicht nur behauptet