Einleitung
Mit dem Aufstieg von KI-Systemen wie ChatGPT und Gemini tauchen immer wieder neue Schlagworte auf, die angeblich unverzichtbar für die digitale Sichtbarkeit sind. Eines davon lautet „Schema für AI“ – ein Versprechen, das viele Unternehmen neugierig macht. Manche SEO-Agenturen nutzen diese Unsicherheit, um teure Leistungen zu verkaufen. Doch aktuelle Experimente zeigen deutlich: Das Versprechen, mit speziellem Schema-Markup in KI-Antworten aufzutauchen, hält nicht stand.
Der Ursprung: Warum Schema überhaupt wichtig wurde
Schema.org hat sich in der klassischen Suchmaschinenoptimierung etabliert, weil es Google half, Inhalte besser zu verstehen. Mit strukturierten Daten wurden Rezepte, Produkte oder Veranstaltungen so markiert, dass Suchmaschinen daraus Rich Snippets oder Bewertungssterne erzeugen konnten. Für Websites war das ein enormer Vorteil, weil es die Sichtbarkeit in den SERPs erhöhte und die Klickrate verbesserte.
Doch was für Google-Snippets nützlich war, überträgt sich nicht automatisch auf LLMs. Sprachmodelle arbeiten anders: Sie verarbeiten Inhalte, indem sie Muster im sichtbaren Text erkennen, nicht im unsichtbaren Markup.
Der virale Test von Mark Williams-Cook
SEO-Experte Mark Williams-Cook hat diese Diskrepanz jüngst öffentlich gemacht. In einem viel beachteten LinkedIn-Post zeigte er, wie ChatGPT Schema-Daten für Produkte komplett missinterpretierte. Trotz sauber eingebautem Markup ignorierte das Modell die Informationen und gab ungenaue Antworten zurück. Sein Beispiel machte klar: LLMs nutzen Schema nicht zuverlässig – selbst dann, wenn es technisch korrekt eingebunden ist.
Julio C. Guevaras Experiment
Noch eindeutiger waren die Ergebnisse eines Experiments von Julio C. Guevara. Er erstellte zwei nahezu identische Produktseiten: eine mit sichtbarem HTML-Text und Schema, die andere mit reinem Schema ohne sichtbaren Content. Anschließend testete er hunderte Prompts in ChatGPT. Das Ergebnis war eindeutig: Nur die Seite mit sichtbarem Text wurde korrekt wiedergegeben, die reine Schema-Seite blieb für das Modell unsichtbar.
Guevaras Fazit war unmissverständlich: Wer behauptet, strukturiertes Markup allein sei ein Schlüssel für AI-Sichtbarkeit, versteht die Funktionsweise von LLMs nicht oder nutzt die Unklarheit gezielt für teure Verkaufsargumente.
Warum Agenturen diese Masche nutzen
Für Agenturen ist „Schema für AI“ ein lukratives Angebot. Komplexe Markups wirken technisch anspruchsvoll, und besonders in Nischenbereichen lassen sich hohe Preise rechtfertigen. Kunden, die mit der Thematik wenig vertraut sind, zahlen bereitwillig, wenn man ihnen versichert, dass dies die einzige Möglichkeit sei, in KI-Antworten aufzutauchen.
Das Problem dabei: Die versprochene Wirkung bleibt aus. Während Schema in der klassischen SEO weiterhin einen Nutzen hat, spielt es für die Antworten von Sprachmodellen nach aktuellem Stand praktisch keine Rolle.
