TL;DR

Schema.org Product-Markup mit allen 6 empfohlenen Properties ausspielen: name, image, sku, brand, offers, aggregateRating
FAQPage-Schema für AI-Overview-Eligibility ergänzen — der am zweithäufigsten zitierte Markup-Typ in Google-Antworten
BreadcrumbList, Article, Review, SoftwareApplication und Organization decken jeweils spezifische Seiten-Typen ab
Mit Google Rich Results Test, Schema.org-Validator und einem curl-as-GPTBot-Fetch validieren
Häufige Blocker: mehrere konfligierende Product-Blocks, abgelaufenes priceValidUntil, JSON-LD via GTM injected

Das hier ist eine Copy-Paste-Referenz für das Schema.org-Markup das E-Commerce-Shops brauchen um von Google, ChatGPT, Perplexity und Claude entdeckt zu werden. Jeder Block unten ist production-ready JSON-LD. Das Snippet in deinen <head> droppen und die Werte mit deinen eigenen ersetzen.

Warum Schema.org-Markup 2026 wichtig ist

KI-Shopping-Agenten lesen JSON-LD-Blöcke aus dem Page-HTML und behandeln die Structured Data als Quelle der Wahrheit für Produkt-Fakten. Wenn das Markup vollständig ist, kann der Agent Preis, Brand, Rating und Verfügbarkeit direkt zitieren. Wenn es fehlt oder partiell ist, überspringt der Agent das Produkt oft weil es keine zuverlässigen Daten zum Zitieren gibt.

Klassische Google-SEO belohnt Schema-Markup seit über einem Jahrzehnt. Für Agentic Commerce 2026 ist vollständiges Markup eine Vorbedingung für Zitation, nicht eine Optimierung.

1. Product (Pflicht auf jeder Produktseite)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Heartly Pro Plan",
  "image": [
    "https://www.heartly.io/og/pro-plan-1x1.png",
    "https://www.heartly.io/og/pro-plan-4x3.png",
    "https://www.heartly.io/og/pro-plan-16x9.png"
  ],
  "description": "AI-powered flash sales for Shopify and WooCommerce. Autopilot, competitor radar, mobile apps.",
  "sku": "HEARTLY-PRO",
  "mpn": "HRTLY-PRO-2026",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Heartly"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://www.heartly.io/pricing",
    "priceCurrency": "EUR",
    "price": "49.50",
    "priceValidUntil": "2026-12-31",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.8",
    "reviewCount": "127"
  }
}
</script>

Die sechs empfohlenen Properties für KI-Agenten-Berechtigung: name, image, sku, brand, offers, aggregateRating. Alle sechs ausspielen für volle Abdeckung. Weniger ausspielen und proportional niedrigere Zitations-Raten erwarten.

2. Organization (ein Block im Root-Layout)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Dein Shop-Name",
  "legalName": "Deine Shop-Rechtsform GmbH",
  "url": "https://www.dein-shop.com",
  "logo": "https://www.dein-shop.com/logo.png",
  "foundingDate": "2024",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Hauptstraße 1",
    "addressLocality": "Berlin",
    "postalCode": "10115",
    "addressCountry": "DE"
  },
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "email": "support@dein-shop.com",
    "contactType": "customer support"
  },
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/dein-shop",
    "https://www.linkedin.com/company/dein-shop"
  ]
}
</script>

3. FAQPage (für FAQ-Sektionen, Google-AI-Overview-eligible)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Unterstützt das Produkt sowohl Shopify als auch WooCommerce?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Ja. Heartly ist auf Shopify und WooCommerce production-ready mit voller Feature-Parität."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Gibt es eine kostenlose Testphase?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "14 Tage gratis mit vollem Feature-Zugang. Keine Kreditkarte zum Starten der Testphase nötig."
      }
    }
  ]
}
</script>

FAQ-Schema ist einer der am häufigsten zitierten Markup-Typen in Google-AI-Overview-Antworten. Heartly spielt FAQPage-Schema auf jeder Vergleichs-Page und Landing-Page automatisch aus.

4. BreadcrumbList (ein Block pro Non-Root-Page)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 1,
      "name": "Startseite",
      "item": "https://www.dein-shop.com"
    },
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 2,
      "name": "Schuhe",
      "item": "https://www.dein-shop.com/schuhe"
    },
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 3,
      "name": "Laufschuhe",
      "item": "https://www.dein-shop.com/schuhe/laufen"
    }
  ]
}
</script>

5. Article (für Blog-Beiträge)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Artikel-Titel hier",
  "description": "Artikel-Beschreibung hier",
  "image": "https://www.dein-shop.com/blog/article-image.jpg",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Autor-Name",
    "url": "https://www.dein-shop.com/about/autor-name"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Dein Shop-Name",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://www.dein-shop.com/logo.png"
    }
  },
  "datePublished": "2026-05-16",
  "dateModified": "2026-05-16",
  "mainEntityOfPage": "https://www.dein-shop.com/blog/artikel-slug"
}
</script>

6. Review (für Produkt-Bewertungs-Pages)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Review",
  "itemReviewed": {
    "@type": "Product",
    "name": "Produkt-Name"
  },
  "reviewRating": {
    "@type": "Rating",
    "ratingValue": "5",
    "bestRating": "5"
  },
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Bewertender-Name"
  },
  "reviewBody": "Vollständiger Bewertungs-Text hier."
}
</script>

7. SoftwareApplication (für SaaS-Tools)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Heartly",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "applicationSubCategory": "E-commerce Marketing Software",
  "operatingSystem": "Web",
  "offers": [
    { "@type": "Offer", "name": "Basic", "price": "14.50", "priceCurrency": "EUR" },
    { "@type": "Offer", "name": "Plus", "price": "29.50", "priceCurrency": "EUR" },
    { "@type": "Offer", "name": "Pro", "price": "49.50", "priceCurrency": "EUR" }
  ]
}
</script>

Wie validieren

Drei Tools bestätigen dass dein Markup korrekt parst:

Google Rich Results Test (search.google.com/test/rich-results). Eine URL oder HTML-Snippet einfügen. Gibt eine Liste der erkannten Structured-Data-Items und etwaiger Fehler zurück.
Schema Markup Validator (validator.schema.org). Der offizielle Schema.org-Validator. Gründlicher als das Google-Tool für Properties die Google aktuell nicht nutzt, andere Agenten aber schon.
Manueller Fetch als Agent. curl -A "GPTBot" https://deine-page.com laufen lassen und nach application/ld+json greppen. Bestätigen dass das JSON-LD in der Server-Antwort steht und nicht client-seitig via JavaScript hinzugefügt wird.

Häufige Fehler die Zitationen blockieren

Mehrere Product-Blöcke pro Page mit konfligierenden Preisen. Eine Default-Variante wählen. Ein Offer ausspielen.
Image-URLs die 404 zurückgeben oder redirecten. KI-Agenten folgen Image-URLs. Kaputte Bilder downgraden die Glaubwürdigkeit des ganzen Blocks.
AggregateRating mit reviewCount 0. Wenn du keine echten Bewertungsdaten hast, den Block weglassen. Leere Daten sind schlimmer als keine Daten.
priceValidUntil in der Vergangenheit. Der Agent behandelt abgelaufene Angebote als nicht mehr verfügbar und überspringt das Produkt.
JSON-LD via Google Tag Manager injected. Viele KI-Crawler führen GTM nicht aus. JSON-LD stattdessen serverseitig rendern.

Weiterführend

Für das Framework: die Pillar unter /agentic-commerce. Für die praktische Audit-Checkliste: Shop für KI-Käufer vorbereiten. Für die ChatGPT-spezifische Ranking-Signal-Studie: Wie ChatGPT Produkte auswählt — Inside die Ranking-Signale.

Structured-Data-Spickzettel für E-Commerce — Copy-Paste-Snippets