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Advanced Schema Markup für SEO (MREIDs & Entitäten)

Constantin Oesterling ·

Strukturierte Daten geben Suchmaschinen zusätzlichen Kontext zu deiner Website und deinem Content.

Trotzdem sehe ich kaum SEOs, die Schema Markup auch nur annähernd ausreizen.

Da steckt so viel mehr drin als nur einfaches FAQ- und Review-Schema.

Genauer gesagt: mehr, als irgendein Guide abdecken könnte.

Deshalb konzentriere ich mich darauf, wie du Machine-Readable Entity IDs (MREIDs) und Entitäten in dein bestehendes Schema-Setup einbaust, um zusätzliche thematische Relevanz zu schaffen.

Inhalt
  1. Was sind MREIDs und warum solltest du sie nutzen?
  2. Wie findest du MREIDs?
  3. Wie baust du MREIDs in Schema Markup ein?
  4. So wendest du das in der Praxis an
  5. 1. Product-Review-Schema generieren
  6. 2. Relevante MREIDs finden
  7. 3. MREIDs ins Product-Review-Schema einbauen
  8. Noch mehr Entitäten einbauen
  9. Auf andere Schema-Typen anwenden
  10. Auswirkung auf Rankings
  11. Fazit

Was sind MREIDs und warum solltest du sie nutzen?

MREIDs sind im Grunde standardisierte IDs von Entitäten.

Damit lässt sich eindeutig zwischen zum Beispiel dem Unternehmen Apple und der Frucht unterscheiden.

Google kann durchaus selbst erkennen, ob dein Content vom Unternehmen oder von der Frucht handelt, indem es sich den Content auf der Seite ansieht.

Aber wenn du Suchmaschinen von Anfang an ausdrücklich sagen könntest, dass es um das Unternehmen und ein bestimmtes Produkt geht, und zusätzliche Referenzen neben ausgehenden externen Links mitliefern könntest, wäre das noch präziser, oder?

Genau dafür gibt es MREIDs, und deshalb solltest du sie nutzen.

Wie findest du MREIDs?

Geh zuerst auf Google Trends.

Gib dann den Namen der Entität ein, die du suchst.

Das löst Autovorschläge aus, bei denen du wahrscheinlich verschiedene Einträge mit demselben Namen siehst.

Ignoriere alles, was als „Suchbegriff“ markiert ist, und konzentriere dich auf die anderen Einträge.

apple mreid

Wähle den aus, der die Entität darstellt, um die es auf deiner Seite geht.

Kopiere jetzt den Teil nach dem ?q= aus deiner Adressleiste in einen Texteditor.

Wenn die URL in deiner Adressleiste nach der Auswahl der richtigen Entität zum Beispiel https://trends.google.com/trends/explore?q=%2Fm%2F0k8z lautet, kopierst du %2Fm%2F0k8z

Ersetze als Nächstes beide Vorkommen von %2F durch einen Schrägstrich.

%2Fm%2F0k8z würde zu /m/0k8z

Glückwunsch, das ist die MREID!

MREIDs beginnen immer entweder mit /m/ oder mit /g/.

Wie baust du MREIDs in Schema Markup ein?

Du musst jetzt nur noch eine Google-Such-URL mit Suchanfrage voranstellen, an die die MREID und kponly (damit nur der Knowledge Graph angezeigt wird) angehängt sind, und diese URLs als sameAs-Properties zu deinem Schema hinzufügen.

Beim Apple-Beispiel bleibend wäre die sameAs-URL: https://www.google.com/search?q=Apple&kponly&kgmid=/m/0k8z

Leerzeichen im Suchbegriff nach dem ?q= müssten durch +-Zeichen ersetzt werden.

So wendest du das in der Praxis an

Für dieses Beispiel gehe ich davon aus, dass wir eine Affiliate-Seite mit einem Test des MacBook Air M1 haben.

Hinweis: Prüfe deine strukturierten Daten IMMER, bevor du sie auf einer Live-Seite einsetzt.

1. Product-Review-Schema generieren

Ich habe ein Tool zum Generieren von Product-Review-Schema gebaut, das wir mit MREIDs anreichern können.

Klick hier, um das Tool zu nutzen und dein JSON-LD-Script zu generieren.

2. Relevante MREIDs finden

Dafür brauchst du Google Trends und deinen Kopf.

Du willst Entitäten finden, die eng mit dem Produkt und der Marke zusammenhängen, idealerweise das Produkt und die Marke selbst.

Die erste ist Apple, das Unternehmen, das wir im Beispiel oben schon ausgewählt haben.

Die zweite ist MacBook Air, das offenbar ebenfalls eine eigene Entität hat. Nice!

macbook air mreid

Wenn es für dein konkretes Produkt keine Entität gibt, tut es auch die Produktkategorie.

Hätte es für MacBook Air oder MacBook keine Entität gegeben, hätte ich „Laptop“ als Themen-Entität gewählt.

3. MREIDs ins Product-Review-Schema einbauen

Um die beiden gefundenen MREIDs in unser Product-Review-Schema einzubauen, müssen wir die Teile für Marke und Produkt erweitern.

Oben habe ich bereits gezeigt, wie du die MREIDs in Google-Such-URLs umwandelst.

Fügen wir sie also unserem JSON-LD-Script hinzu.

Die Teile, die sich von der Ausgabe meines Product-Review-Schema-Generators unterscheiden, sind hervorgehoben.

<script type="application/ld+json">
{
     "@context":"https://schema.org/",
     "@type":"Product",
     "brand":{
         "@type":"Brand",
         "name":"Apple",
         "sameAs":[ "https://www.apple.com/", "https://www.google.com/search?q=Apple&kponly&kgmid=/m/0k8z" ],
     },
     "name":"MacBook Air M1",
     "sku":"macbook-air-m1",
     "gtin8":"macbook-air-m1",
     "image":"https://myaffiliatesite.com/images/macbook-air-m1.jpg",
     "url":"https://myaffiliatesite.com/macbook-air-m1-review/",
     "description":"This MacBook Air M1 review puts Apple's latest MacBook to the test.",
     "sameAs":[
         "https://www.apple.com/macbook-air/", "https://www.google.com/search?q=MacBook+Air&kponly&kgmid=/m/03hl5pv"
     ],
     "review":{
         "@type":"Review",
         "datePublished":"2021-05-26",
         "url":"https://myaffiliatesite.com/macbook-air-m1-review/",
         "inLanguage":"en-US",
         "description":"This MacBook Air M1 review puts Apple's latest MacBook to the test.",
         "publisher":{
             "@type":"Organization",
             "name":"MyAffiliateSite",
             "url":"https://myaffiliatesite.com/",
             "logo":{
                 "@type":"ImageObject",
                 "url":"https://myaffiliatesite.com/images/logo.png"
             }
         },
         "reviewRating":{
             "@type":"Rating",
             "ratingValue":"4.5",
             "bestRating":"5",
             "worstRating":"0"
         },
         "author":{
             "@type":"Person",
             "name":"Joe Doe",
             "sameAs":"https://myaffiliatesite.com/author/joe-doe/"
         }
     }
 }
</script>

Zusätzlich zur URL der offiziellen Website, zu Marken- und Produktname und zur URL der Produktseite haben wir jetzt auch MREID-basierte Referenzen auf die konkreten Marken- und Produkt-Entitäten.

Aber warum hier aufhören?

Noch mehr Entitäten einbauen

Wir wissen, dass ein großer Teil des Google Knowledge Graph auf Daten aus Wikipedia basiert.

Warum also nicht Wikipedia-Seiten als zusätzliche Referenzen hinzufügen?

Wir müssen nur die Wikipedia-Seiten für Apple und das MacBook Air finden und diese ebenfalls ergänzen.

Unser JSON-LD-Script würde dann so aussehen:

<script type="application/ld+json">
{
     "@context":"https://schema.org/",
     "@type":"Product",
     "brand":{
         "@type":"Brand",
         "name":"Apple",
         "sameAs":[ "https://www.apple.com/", "https://www.google.com/search?q=Apple&kponly&kgmid=/m/0k8z", "https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_Inc." ],
     },
     "name":"MacBook Air M1",
     "sku":"macbook-air-m1",
     "gtin8":"macbook-air-m1",
     "image":"https://myaffiliatesite.com/images/macbook-air-m1.jpg",
     "url":"https://myaffiliatesite.com/macbook-air-m1-review/",
     "description":"This MacBook Air M1 review puts Apple's latest MacBook to the test.",
     "sameAs":[
         "https://www.apple.com/macbook-air/", "https://www.google.com/search?q=MacBook+Air&kponly&kgmid=/m/03hl5pv", "https://en.wikipedia.org/wiki/MacBook_Air"
     ],
     "review":{
         "@type":"Review",
         "datePublished":"2021-05-26",
         "url":"https://myaffiliatesite.com/macbook-air-m1-review/",
         "inLanguage":"en-US",
         "description":"This MacBook Air M1 review puts Apple's latest MacBook to the test.",
         "publisher":{
             "@type":"Organization",
             "name":"MyAffiliateSite",
             "url":"https://myaffiliatesite.com/",
             "logo":{
                 "@type":"ImageObject",
                 "url":"https://myaffiliatesite.com/images/logo.png"
             }
         },
         "reviewRating":{
             "@type":"Rating",
             "ratingValue":"4.5",
             "bestRating":"5",
             "worstRating":"0"
         },
         "author":{
             "@type":"Person",
             "name":"Joe Doe",
             "sameAs":"https://myaffiliatesite.com/author/joe-doe/"
         }
     }
 }
</script>

Du kannst einfach Wikipedia-Seiten oder andere maßgebliche Quellen zur jeweiligen Entität verwenden, wenn sie keine MREID hat.

Oder natürlich zusätzlich zu MREIDs wie im Beispiel oben.

Auf andere Schema-Typen anwenden

Ich habe das Product-Review-Schema nur als Beispiel genommen, weil ich mich hauptsächlich mit Affiliate-Seiten beschäftige.

Die meisten, die das hier lesen, sitzen wahrscheinlich im selben Boot.

Aber diese Strategie lässt sich auf so ziemlich jeden Schema-Typ übertragen.

Du könntest damit zum Beispiel Local-Service-Schema mit Entitäten anreichern, die den Service-Typ, das Einzugsgebiet usw. darstellen.

Oder du nutzt es als Teil deines Organization-Schemas, um die genaue Branche und Art des Unternehmens zu beschreiben, wenn es keinen passenden, ausreichend relevanten Organization-Subtyp gibt.

Auswirkung auf Rankings

Meine Tests haben in etwa 70 % der Fälle einen leicht positiven Effekt auf die Rankings gezeigt, nachdem ich bei Seiten, die es noch nicht hatten, dieses erweiterte Product-Review-Schema mit Entitätsreferenzen ergänzt habe.

Meine Theorie: Der Effekt ist größer bei Seiten, deren Content selbst nicht genug verwandte NLP-Entitäten erwähnt (oder nicht klar genug). Bei Seiten, die stark auf NLP optimiert sind, fällt er vermutlich geringer aus.

Aber das ist nur eine Theorie, und mir fehlen die Daten, um zu belegen, dass es tatsächlich so ist.

Auf jeden Fall ist es besser, das zu haben, als es nicht zu haben.

Fazit

Mit strukturierten Daten sind die Möglichkeiten endlos.

Ich habe nur an der Oberfläche einer einzigen Art gekratzt, strukturierte Daten für SEO zu nutzen.

Die Chance, Suchmaschinen direkt mitzuteilen, worum es auf einer Website oder Seite geht und wie sie zu bekannten Entitäten und externen Webseiten steht, sollte jeden SEO begeistern.

Du solltest dich wirklich durch schema.org wühlen und schauen, ob es relevante Schema-Typen gibt, die du deinen Seiten hinzufügen kannst, und sie dann umsetzen.

Die Typen, die Suchmaschinen wie Google in ihrem Algorithmus und in den SERPs nutzen, ändern sich ständig.

Aber man kann getrost davon ausgehen, dass in Zukunft immer mehr Schema-Typen mitspielen werden.

Warum also nicht schon heute deine Seiten zukunftssicher machen und Suchmaschinen GENAU sagen, worum es auf ihnen geht?

Du willst das bei deiner Website umsetzen?

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