Für ein lokales Unternehmen reicht in den meisten Fällen ein sauber gepflegtes LocalBusiness-Schema mit sieben bis zehn Kernfeldern. Wichtiger als Vollständigkeit ist Konsistenz: Dieselben Angaben müssen auf der Website, im Google Business Profile und auf Drittplattformen übereinstimmen. Wer das sicherstellt, gibt KI-Systemen und Suchmaschinen eine verlässliche Grundlage – ohne stundenlangen Aufwand.

Welche Structured-Data-Typen im lokalen Kontext am sinnvollsten sind

Structured Data (auch „Schema-Markup") ist maschinenlesbarer Code, der einer Webseite hinzugefügt wird, damit Suchmaschinen und KI-Assistenten den Inhalt besser einordnen können. Für lokale Unternehmen sind vor allem drei Typen relevant:

LocalBusiness ist der Basistyp und deckt Adresse, Telefon, Öffnungszeiten und Kategorie ab. Er ist der Ausgangspunkt für fast jedes Unternehmen – vom Friseursalon in Wien bis zur Physiotherapiepraxis in München.

FAQPage eignet sich für Seiten, auf denen häufige Kundenfragen beantwortet werden. KI-Assistenten zitieren solche strukturierten Antworten typischerweise direkt, wenn jemand nach Preisen, Ablauf oder Terminen fragt. Wie du diese Seiten aufbaust, erklärt der Artikel Website-FAQ, die KI zitieren kann: So strukturierst du Antworten für „Termin", „Kosten" und „Ablauf".

Service beschreibt einzelne Leistungen und kann mit dem LocalBusiness-Eintrag verknüpft werden. Das ist besonders nützlich, wenn du mehrere Behandlungen oder Dienstleistungen anbietest und diese auf eigenen Unterseiten beschreibst – zum Beispiel bei einer Zahnarztpraxis oder einem Kosmetikstudio.

Was du in der Regel nicht brauchst: Event-Markup für normale Öffnungszeiten, Product-Markup für Dienstleistungen oder verschachtelte Organization-Typen für ein einzelnes Geschäft. Komplexität erhöht die Fehleranfälligkeit, ohne echten Mehrwert zu bringen.

Was „moderat" bedeutet: Mindestfelder, die in der Praxis reichen

„Moderat" heißt: vollständig genug für Suchmaschinen, schlank genug, um Fehler zu vermeiden. Für ein LocalBusiness-Schema sind das typischerweise diese Felder:

Feld Beispielwert
@type Physiotherapist
name Praxis Müller
address Straße, PLZ, Stadt, Land
telephone +49 89 123456
openingHoursSpecification Mo–Fr 09:00–18:00
url https://www.praxis-mueller.de
geo Breitengrad, Längengrad
priceRange €€

Das @type-Feld sollte so spezifisch wie möglich sein: Dentist, HairSalon, AutoRepair statt immer nur LocalBusiness. Schema.org listet hunderte Untertypen – ein kurzer Blick auf schema.org/LocalBusiness lohnt sich.

Optional, aber hilfreich: image (ein echtes Foto des Betriebs), sameAs (Links zu Google Business Profile, Tripadvisor, Jameda oder Booksy) und description (ein bis zwei Sätze, die das Unternehmen klar beschreiben).

Häufige Fehler: falsche Zeiten, widersprüchliche Adressen, überladene Inhalte

Die drei häufigsten Probleme in der Praxis:

1. Veraltete Öffnungszeiten im Schema Wer die Zeiten im Google Business Profile aktualisiert, vergisst oft das Schema auf der Website. KI-Systeme lesen beide Quellen – und wenn sie sich widersprechen, wird typischerweise keine der Angaben zuverlässig ausgespielt. Besonders kritisch: Feiertage und Sonderzeiten, die nur an einer Stelle gepflegt werden.

2. Widersprüchliche Adressen NAP (Name, Address, Phone) – also Name, Adresse und Telefonnummer – muss auf allen Plattformen identisch sein. Ein Unternehmen, das auf Jameda unter „Dr. Schmidt Zahnarzt" geführt wird, auf der eigenen Website aber als „Zahnarztpraxis Dr. Schmidt & Partner" erscheint, sendet widersprüchliche Signale. Gleiches gilt für Abkürzungen: „Str." vs. „Straße" klingt harmlos, kann aber zu Inkonsistenzen führen.

3. Überladene Markups Manche Anbieter fügen dutzende optionale Felder hinzu – hasMap, aggregateRating ohne echte Bewertungen, areaServed mit langen Listen. Das macht den Code schwerer zu pflegen und erhöht die Wahrscheinlichkeit von Validierungsfehlern. Weniger ist hier tatsächlich mehr.

Einen ausführlicheren Überblick über typische Stolperstellen findest du im Artikel Structured Data für lokale Unternehmen: Was moderat ist (und was häufig Probleme macht).

Abgleich-Check: Schema.org vs. Google Business Profile vs. Website

Das Google Business Profile (GBP) ist das kostenlose Unternehmensprofil von Google, das in der Kartenansicht und den lokalen Suchergebnissen erscheint. Es ist unabhängig von der eigenen Website – und genau das ist die Quelle vieler Widersprüche.

So gehst du den Abgleich systematisch an:

  • Schritt 1: Öffne dein GBP unter business.google.com und notiere Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten und Kategorie.
  • Schritt 2: Öffne den Quellcode deiner Website (oder das CMS) und vergleiche die Schema-Felder mit den GBP-Angaben.
  • Schritt 3: Prüfe wichtige Drittplattformen: Für Ärzte und Therapeuten Jameda oder Doctolib, für Restaurants Tripadvisor, TheFork oder Michelin, für Salons Treatwell oder Booksy. Stimmen Name, Adresse und Telefon überein?
  • Schritt 4: Korrigiere Abweichungen – zuerst auf der eigenen Website, dann auf den Plattformen.

Wer auch die stadtbezogene Seitenstruktur konsistent halten will, findet im Artikel Town-Titel & interne Verlinkung: So bringst du deine Stadt/Region konsistent auf der Website unter einen praktischen Rahmen dafür.

Test-Workflow: wie du Validierung und Inhaltspflege zusammenführst

Structured Data ist kein einmaliges Projekt. Öffnungszeiten ändern sich, Mitarbeiter kommen und gehen, neue Leistungen werden angeboten. Ein einfacher Workflow hält alles aktuell:

Validierung einrichten: - Rich Results Test von Google zeigt, ob das Markup korrekt erkannt wird und für Rich Snippets in Frage kommt. - Der Schema Markup Validator prüft die technische Korrektheit unabhängig von Google. - Beide Tools sind kostenlos und ohne Anmeldung nutzbar.

Regelmäßige Pflegepunkte: - Nach jeder Änderung der Öffnungszeiten: Schema auf der Website aktualisieren und GBP prüfen. - Nach dem Hinzufügen neuer Leistungen: prüfen, ob eine eigene Service-Unterseite mit passendem Markup sinnvoll ist. Wie solche Seiten aufgebaut werden, erklärt der Artikel Service-Seiten mit Ortsbezug richtig erstellen: „Physiotherapie in [Stadt]" ohne Keyword-Stuffing. - Quartalsweise: NAP-Abgleich über alle Plattformen.

Inhalt und Markup zusammen denken: Structured Data funktioniert nur so gut wie der Inhalt dahinter. Eine FAQPage-Auszeichnung bringt wenig, wenn die Antworten vage sind. Eine description im Schema sollte denselben Satz verwenden, der auch auf der Website steht. Wer möchte, dass KI-Assistenten ein klares Bild vom Betrieb bekommen, sollte auch die Über uns & Team-Seite so schreiben, dass KI einen Betrieb „versteht" statt nur zu beschreiben.

Mit dem kostenlosen Check von suggestedby.ai kannst du prüfen, wie KI-Assistenten dein Unternehmen aktuell beschreiben – und ob die Angaben aus deinem Schema dabei korrekt auftauchen.

Ein letzter praktischer Tipp: Leg dir eine einfache Tabelle oder Notiz an, in der du Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten und Kategorie in ihrer „offiziellen" Schreibweise festhältst. Diese Vorlage verwendest du dann überall – im Schema, im GBP, bei der Anmeldung auf neuen Plattformen. So vermeidest du die kleinen Abweichungen, die sich über Monate einschleichen und im Nachhinein schwer zu finden sind.