„Für die KI machen wir erst mal strukturierte Daten” — steht in Zeile eins
In Agenturangeboten steht dieser Punkt gern ganz oben.
Klingt plausibel, also widerspricht im Termin keiner.
Ich hab die Folie damals mitgenommen, ohne nach der Effektgröße gefragt zu haben. Als Beleg lag eine Zahl auf dem Tisch: Zitierte Seiten haben dreimal so häufig strukturierte Daten.
Gegen „dreimal” fällt einem im Meeting nichts ein.
Ob man diese Drei aber als Zuwachs lesen darf, den man sich dazukaufen kann, ist eine ganz andere Frage.
Genau die hat jemand mit einer Kontrollgruppe nachgemessen.
Steigen die KI-Zitate, wenn man strukturierte Daten nachrüstet?
Sie stiegen nicht.
1.885 Seiten, die neu JSON-LD bekamen, wurden mit Kontrollgruppe verfolgt: im „AI Mode” von Google +2,4 %, bei ChatGPT +2,2 % — beides nicht von null zu unterscheiden (Ahrefs, 11. Mai 2026, R).
Bei den „AI Overviews” von Google steht −4,6 %, und dieser Wert war statistisch signifikant.
JSON-LD sind die Tags, die den Inhalt einer Seite maschinenlesbar danebenschreiben: Das ist das Produkt, das die Autorin, das der Preis.
Weil dafür das gemeinsame Vokabular von schema.org benutzt wird, sollen Suchmaschinen und KI-Systeme den Inhalt seltener verwechseln — so lautete die Begründung bisher.
Gemessen hat Ahrefs, geschrieben hat es Louise Linehan.
Das Unternehmen verkauft selbst Messwerkzeuge für KI-Sichtbarkeit. Das Ergebnis fällt also gegen die eigene Verkaufsrichtung aus.
Woher kommt eigentlich die Drei?
Aus einer Beobachtung an 6 Millionen URLs.
53 % der zitierten Seiten hatten strukturierte Daten, rund dreimal so viel wie bei den nicht zitierten. An der Zahl selbst ist nichts falsch.
Nur ist das ein Verhältnis, das zu einem Zeitpunkt nebeneinander gezählt wurde. Dass Nachrüsten etwas bringt, steht in dieser Zählweise nicht drin.
Wer strukturierte Daten sauber pflegt, pflegt meistens auch den Rest. Da sind Leute im Betrieb, da wird aktualisiert, und da wird von außen über einen geredet.
Den Faktor drei liest man deshalb besser als Abdruck dieser ganzen Pflege — und nicht als Wirkung der Tags.
Ähnlich wie beim Befund „wer frühstückt, hat bessere Noten”: Brötchen verteilen hebt die Noten trotzdem nicht.
Wenn in der internen Unterlage nur die Korrelationszahl landet, passiert genau diese Verwechslung.
Was zeigt sich, sobald eine Kontrollgruppe danebensteht?
Ahrefs hat den Zustand vor und nach dem Tagging gegen Seiten gestellt, die nicht getaggt wurden.
- Behandlungsgruppe: 1.885 Seiten, die zwischen August 2025 und März 2026 neu JSON-LD bekamen
- Kontrolle: je drei Seiten anderer Domains ohne Tags, mit ähnlichem Zitationsniveau davor (rund 4.000 Seiten)
- Gemessen: Zitate in den 30 Tagen vor und den 30 Tagen nach dem Tagging
Vier verschiedene statistische Verfahren wurden angelegt, alle vier zeigen in dieselbe Richtung.
Das eigentlich Wichtige ist die Kontrollgruppe. Wären die KI-Zitate in dem Monat generell gestiegen, würde ein reiner Vorher-Nachher-Vergleich einen Erfolg anzeigen.
Erst der Abgleich mit fremden Seiten aus demselben Zeitraum trennt den Anteil der Tags heraus. Bleibt die Frage, wie weit das Ergebnis überhaupt trägt.
Was diese Untersuchung sagen kann — und was nicht
Untersucht wurden ausschließlich Seiten, die von KI ohnehin schon oft zitiert werden.
In die Grundgesamtheit kam nur, wer im Februar 2025 mehr als 100 Zitate aus Googles AI Overviews hatte. Über Seiten, die noch nie zitiert wurden, steht hier nichts.
Dazu kommt Konfundierung. Damit ist gemeint, dass neben der Maßnahme, die man ansehen will, gleichzeitig etwas anderes passiert und sich beides nicht mehr auseinanderhalten lässt.
Wer JSON-LD ergänzt, fasst im selben Zeitraum oft auch Links, Fließtext und technische Details an.
Die weiteren Vorbehalte entscheiden mit, wie weit sich das auf die eigene Seite übertragen lässt.
- Die Schema-Typen (Article, FAQ, Product, HowTo, Organization und weitere) wurden zusammen ausgewertet; pro Typ ist nichts gemessen
- Das Beobachtungsfenster endet 30 Tage nach dem Tagging, 60 oder 90 Tage wurden nicht angeschaut
- Erfasst ist nur JSON-LD direkt im HTML. Microdata, RDFa und per JavaScript nachgeladene Formate liegen außerhalb
- Der Rückgang von 4,6 % in den AI Overviews ist real, aber warum er auftritt, erklärt die Untersuchung selbst nicht
Den letzten Punkt nimmt man am besten so, wie er dasteht. Solange der Grund unklar ist, lässt sich daraus auch kein „Tags wieder raus, dann kommt es zurück” ableiten.
Wohin gehören die Stunden stattdessen?
In Zahlen und Quellen im Text und in Bewertungen von Dritten außerhalb der eigenen Seite. Für beides ist die Effektgröße im selben Zitations-Zusammenhang belegt.
Eine unwirksame Maßnahme weniger heißt: Die Stunden sind frei für diese Spalte.
Auf der Inhaltsseite hebt es die Zitierwahrscheinlichkeit, wenn Behauptungen mit Zahl und Quelle danebenstehen (Damit die KI dich zitiert: Zahlen und Quellen schlagen jeden SEO-Trick).
Außerhalb der eigenen Seite gibt es Produkte, bei denen die KI-Zitationsrate mit gesammelten Fremdbewertungen von 1 % auf 75 % ging (Bewertungen heben deine KI-Zitationsrate von 1 % auf 75 %. Sichtbarkeit kann man bauen).
Beides ist Arbeit an dem, was gelesen wird, und an dem, was außerhalb über einen geschrieben steht.
Heißt das, strukturierte Daten kann man sich sparen? Nein.
Rich Results in der Suche — also die erweiterten Treffer mit Preis oder Bewertungssternen — waren nicht Teil dieser Untersuchung, und dafür lohnen sich die Tags weiterhin. Zu entscheiden ist nur, unter welches Ziel man die Stunden hängt.
Technische Tags und KI-Zitate in getrennte Konten
Heute lässt sich genau eine Sache festlegen: die Kontentrennung.
Strukturierte Daten laufen unter dem Ziel Suche, und ihre Wirkung wird auch mit Suchkennzahlen bewertet. An das Ziel „mehr KI-Zitate” werden sie nicht gehängt.
Stehen beide im selben Konto, weißt du im Monat nach dem Tagging nicht mehr, woran du zweifeln sollst, wenn sich bei den Zitaten nichts bewegt.
Die frei gewordenen Stunden gehen in den Seiteninhalt und in die Außenwirkung — und die KI-Zitate misst du davor und danach selbst. Nicht die Drei aus der Korrelation setzt die Reihenfolge, sondern dein eigener Vorher-Nachher-Wert.
Ab da kannst du bei Zeile eins jedes Angebots nach der Effektgröße fragen.
Ein unspektakuläres Ergebnis, zugegeben. Die unspektakulären sind die, die sich wiederholen lassen.
Quelle
- Louise Linehan (Ahrefs), “We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Didn’t Follow”, Ahrefs Blog, 2026-05-11, https://ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/
