Analyse von Schema und strukturierten Daten
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Validieren Sie Ihr JSON-LD-Markup und finden Sie heraus, welche Schema-Typen KI-Modellen helfen, Ihre Inhalte zu zitieren
Strukturierte Daten zeigen KI-Modellen genau, worum es auf Ihrer Seite geht, wer sie verfasst hat und warum sie vertrauenswürdig ist. Diese kostenlose Analyse validiert Ihr Schema und zeigt die Lücken, die Sie Zitierungen kosten.
Erkennung und Auswertung von JSON-LD
Validierung der Eigenschaften
Konkrete Handlungsempfehlungen
Score für die Schema-Qualität
Warum strukturierte Daten analysieren?
KI-Modelle wie ChatGPT, Perplexity und Gemini nutzen strukturierte Daten, um Ihre Inhalte zu verstehen. JSON-LD-Schema-Markup hilft diesen Modellen, Entitäten, Beziehungen und zentrale Fakten auf Ihren Seiten zu erkennen. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte in KI-generierten Antworten zitiert werden.
Prüfen Sie Ihre Seite
Strukturierte Daten zeigen der KI, was Ihre Seite wirklich bedeutet
Schema-Markup ist die maschinenlesbare Ebene, die aus reinem Text Fakten macht, denen ein KI-Modell vertrauen kann. Wenn ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews (in der deutschen Google-Suche: Übersichten mit KI) entscheiden, welche Quellen sie zitieren, helfen strukturierte Daten ihnen dabei, zu verstehen, wer Sie sind, was Sie anbieten und warum Ihre Seite die Frage beantwortet, und zwar weit schneller als die Auswertung von Fließtext allein.
Diese kostenlose Analyse liest jeden JSON-LD-, Microdata- und RDFa-Block auf Ihrer Seite, validiert ihn anhand von Schema.org und zeigt die Lücken, die KI-Systeme daran hindern, Ihre Marke zuverlässig darzustellen. Saubere, vollständige strukturierte Daten gehören zu den wirksamsten Hebeln der Generative Engine Optimization. Kombinieren Sie die Analyse mit der kostenlosen Content-Readiness-Prüfung für KI, um die Texte rund um Ihr Markup zu prüfen, und überwachen Sie beides laufend mit der GEO-Optimierung in LLM Pulse.
Was der Schema-Bericht abdeckt
Eine vollständige Bestandsaufnahme der strukturierten Daten auf Ihrer Seite und eine Einschätzung, wie gut Sie damit für KI-Zitierungen aufgestellt sind.
Erkannte Schema-Typen
Jede Entität auf der Seite, von Organization und Product bis FAQ, Article und Breadcrumb.
Validierungsfehler
Fehlerhafte Syntax, ungültige Werte und Eigenschaften, die verhindern, dass Suchmaschinen und KI-Systeme Ihr Markup auswerten.
Ungenutzte Potenziale
Wertvolle Schema-Typen, die Ihre Seite aufgrund ihres Inhalts und Zwecks angeben sollte, aber nicht angibt.
KI-Tauglichkeit
Wie klar Ihr Markup die Entitäten, Beziehungen und Fakten vermittelt, auf die sich LLMs bei der Auswahl von Quellen stützen.
So funktioniert es
So funktioniert die Schema-Analyse
In drei Schritten von einer einzelnen URL zu einer klaren Übersicht der strukturierten Daten, die KI-Systeme auf Ihrer Seite lesen können.
Seiten-URL eingeben
Fügen Sie die URL ein, die Sie analysieren möchten, und senden Sie das Formular ab. Wir rufen die aktuelle Seite ab und extrahieren jeden Block mit strukturierten Daten, den sie enthält.
Wir validieren Ihr Schema
Wir werten Ihr JSON-LD, Microdata und weiteres Markup aus, gleichen es mit den Typen von schema.org ab und markieren fehlende, ungültige oder unvollständige Einträge.
Priorisierte Korrekturen erhalten
Sie erhalten einen übersichtlichen Bericht mit den vorhandenen und den fehlenden Schema-Typen sowie den Änderungen, durch die KI-Systeme Ihre Inhalte leichter verstehen und zitieren können.
Häufige Fragen zur Schema-Analyse
Häufige Fragen zu strukturierten Daten und zur Sichtbarkeit in der KI-Suche.
Entdecken Sie weitere kostenlose Tools zur KI-Suche
LLM Pulse ist die All-in-One-Plattform für KI-Suche und GEO. Prüfen Sie mit diesen kostenlosen Tools, wie KI-Systeme Ihre Marke sehen, und beobachten Sie anschließend alles an einem Ort.
Sehen Sie, wie oft KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Gemini Ihre Marke erwähnen.
Prüfen Sie, ob KI-Antworten Ihre Marke bei den Prompts erwähnen, auf die es ankommt.
Messen Sie, wie gut Ihre Marke in KI-Systemen auffindbar ist.
Durchsuchen Sie in ChatGPT beobachtete Anzeigen nach Werbetreibendem, Land, Werbebotschaft und Datum.
Erstellen Sie einen GA4-Regex, der ChatGPT, Perplexity, Gemini und andere KI-Assistenten in einem Channel zusammenfasst.
Bewerten Sie Ihre Domain anhand der Dateien, Formate und Schnittstellen, nach denen KI-Agenten suchen.
Testen Sie, ob KI-Systeme Ihre Seiten crawlen und rendern können.
Prüfen Sie, ob KI-Crawler Ihre Website lesen dürfen.
Legen Sie fest, welche KI-Crawler, Such-Bots und KI-Assistenten Ihre Website lesen dürfen, und erhalten Sie eine fertige robots.txt.
Erstellen Sie eine llms.txt-Datei, damit KI-Crawler Ihre Website verstehen.
Prüfen Sie, ob Ihre Website in Common Crawl enthalten ist, dem offenen Korpus, mit dem die meisten KI-Modelle trainiert werden.
Prüfen Sie, ob Ihre Website-Struktur KI-Systemen hilft, Sie zu verstehen.
Prüfen Sie Ihre strukturierten Daten, damit KI-Systeme und Suchmaschinen Ihre Seiten verstehen.
Bewerten Sie, wie gut eine Seite für Answer Engines optimiert ist.
Sehen Sie, ob Ihre Inhalte bereit sind, in KI-Antworten zitiert zu werden.
Validieren Sie Ihren Produktfeed für die Ergebnisse von ChatGPT Shopping.
Entfernen Sie versteckte Zeichen, ungewöhnliche Abstände und Formatierungsreste aus eingefügtem Text.
Scannen Sie Texte auf unsichtbare Zeichen von Wasserzeichen, decodieren Sie versteckte Daten und entfernen Sie die Zeichen.
Sauberes Schema, mehr Zitierungen
Gültige strukturierte Daten helfen KI-Systemen, Ihren Seiten zu vertrauen. LLM Pulse zeigt Ihnen, wo Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity, Gemini und der KI-Suche von Google erscheint und wie Sie mehr Zitierungen erhalten. Starten Sie Ihre 14-tägige kostenlose Testphase.