Microdata ist ein HTML-Standard zur semantischen Auszeichnung von Webseiteninhalten. Es ermöglicht die Integration strukturierter Daten direkt in HTML-Elemente, indem spezielle Attribute wie itemscope, itemtype und itemprop verwendet werden. Im Gegensatz zu RDFa, das eine flexiblere XML-basierte Syntax nutzt, ist Microdata speziell für HTML5 konzipiert und einfacher zu implementieren.
Microdata verwendet vordefinierte Vokabulare wie Schema.org, um Inhalte maschinenlesbar zu machen. Dies verbessert die Interpretation durch Suchmaschinen und ermöglicht erweiterte Suchergebnisse (Rich Snippets). Während RDFa komplexere Datenmodelle unterstützt, bietet Microdata eine intuitivere Lösung für die meisten Webentwickler zur Strukturierung von Webinhalten.
Hier sind 3 typische Anwendungsbeispiele für Microdata:
Microdata eignet sich hervorragend zur Auszeichnung von Produktdetails in E-Commerce Shops. Durch die semantische Strukturierung können Suchmaschinen wichtige Informationen wie Preis, Verfügbarkeit und Bewertungen direkt in den Suchergebnissen anzeigen. Dies verbessert die Sichtbarkeit der Produkte und kann zu einer höheren Klickrate führen.
Für Kochwebsites bietet Microdata die Möglichkeit, Rezepte maschinenlesbar zu strukturieren. Dabei können Angaben zu Zutaten, Zubereitungszeit, Nährwerten und Schwierigkeitsgrad ausgezeichnet werden. Suchmaschinen können diese Informationen dann in erweiterten Suchergebnissen (Rich Snippets in den SERPs) darstellen, was die Auffindbarkeit der Rezepte erhöht.
Veranstalter können mit Microdata wichtige Details zu Events wie Datum, Uhrzeit, Ort und Ticketpreise semantisch auszeichnen. Dies ermöglicht es Suchmaschinen, strukturierte Informationen zu Veranstaltungen direkt in den Suchergebnissen anzuzeigen. Nutzer erhalten so auf einen Blick die wichtigsten Eckdaten, was die Sichtbarkeit und Reichweite der Events steigern kann.
Durch die maschinenlesbare Strukturierung der Daten in diesen Anwendungsfällen wird die Auffindbarkeit und Darstellung in Suchergebnissen für Organic Search optimiert. Dies kann zu einer verbesserten User Experience, höheren Klickraten und sinkenden Bounce Rates führen.
Microdata tragen dazu bei, dass sowohl klassische als auch KI-basierte Suchmaschinen Webinhalte präziser erfassen, einordnen und in den Suchergebnissen darstellen können. Dies verbessert nicht nur die Sichtbarkeit und Relevanz von Webseiten, sondern auch die Nutzererfahrung bei der Informationssuche.
Durch die Anreicherung der Suchergebnisse mit zusätzlichen Informationen (Rich Snippets) wie Bewertungen, Preisen oder Verfügbarkeit verbessert sich die Sichtbarkeit in den Suchergebnisseiten. Webseiten haben sich dadurch von der Konkurrenz ab und generieren deutlich mehr Awareness.
Die erweiterten Informationen in den Suchergebnissen können zu einer höheren Klickrate (CTR) führen, da Nutzer besser einschätzen können, ob der Inhalt relevant für sie ist.
Microdata helfen Suchmaschinen, den Inhalt und Kontext einer Webseite besser zu verstehen und zu indexieren.
Obwohl Microdata selbst kein direkter Rankingfaktor sind, können die verbesserte Sichtbarkeit und höhere Klickrate indirekt zu einem besseren Ranking beitragen.
Für KI-basierte Suchmaschinen spielen Microdata ebenfalls eine wichtige Rolle.
KI-Systeme können dank der verbesserten Datenstrukturierung Angaben leichter verarbeiten und interpretieren, was zu genaueren Suchergebnissen führt.
Microdata helfen KI-Systemen, den Kontext und die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen auf einer Webseite besser zu erfassen.
Strukturierte Daten ermöglichen es KI-Suchmaschinen, komplexere und kontextbezogene Suchanfragen besser zu beantworten.
KI-Suchmaschinen können Microdata nutzen, um ihre Knowledge Graph zu erweitern und Informationen miteinander zu verknüpfen. Durch die Verknüpfung von Entitäten und deren Attributen im Knowledge Graph können KI-Systeme komplexere Zusammenhänge schneller erkennen und interpretieren. Microdata liefert dabei zusätzlichen Kontext zu Webinhalten, was KI-Algorithmen bei der Analyse und Einordnung von Informationen hilft.
In einem SEO Onsite Audit werden Microdata unter folgenden Aspekten bewertet:
1. Vollständigkeit und Korrektheit
Hier wird geprüft, ob relevante Seiteninhalte mit passenden Microdata-Markups ausgezeichnet sind und ob diese korrekt implementiert sind.
2. Konsistenz mit sichtbaren Inhalten
Die Microdata sollten mit den für Nutzer sichtbaren Inhalten übereinstimmen. Inkonsistenzen können als Spam gewertet werden und zu Penalties führen. Um dies zu vermeiden wird geprüft:
3. Verwendung empfohlener Formate
Es wird bewertet, ob die Microdata in einem von Suchmaschinen bevorzugten Format implementiert sind:
4. Abdeckung relevanter Schemas
Das SEO Onsite Audit prüft, ob alle für die Website relevanten Schema-Typen genutzt werden, wie:
5. Technische Implementierung
Eine saubere technische Umsetzung stellt sicher, dass die Daten zuverlässig ausgelesen werden können. Es wird untersucht, wie die Microdata technisch eingebunden sind:
6. Nutzung erweiterter Features
Fortgeschrittene Microdata-Implementierungen werden positiv bewertet:
Eine optimale Implementierung von Microdata kann somit die Sichtbarkeit und Performance einer Website in den Suchergebnissen deutlich steigern. Daher ist die Analyse und Optimierung der strukturierten Daten ein wichtiger Bestandteil eines umfassenden SEO Service.