Schema-Markup ist unsichtbarer, strukturierter Code (JSON-LD) im Quelltext Ihrer Website, der einer KI eindeutig sagt: Das ist eine Klinik, das ist die verantwortliche Ärztin, das sind ihre Leistungen, das ist die Adresse. Für Praxen sind vier Typen entscheidend – der passende Business-Typ (z. B. MedicalClinic, Physician, Dentist), Person für die behandelnde Ärztin, FAQPage und BreadcrumbList. Schema erzeugt keine Empfehlung von allein, aber ohne es muss die KI raten, wer Sie überhaupt sind.
Was ist Schema-Markup – und warum lesen es KIs?
Schema-Markup ist ein standardisiertes Vokabular (von schema.org), mit dem Sie Inhalte Ihrer Seite als Daten auszeichnen. Für Menschen ändert sich nichts – der Code liegt unsichtbar im Quelltext, meist als JSON-LD im <head>. Für Maschinen ist er der Unterschied zwischen einem Textblock, der aussieht wie eine Praxis, und einer eindeutig als Praxis deklarierten Entität.
Moderne KI-Antwortmaschinen arbeiten mit Passage-Retrieval: Sie ziehen einzelne, klar strukturierte Bausteine aus einer Seite, nicht die ganze Seite. Schema hilft dabei, diese Bausteine korrekt einzuordnen – welcher Name gehört zur Praxis, welche Telefonnummer, welche Leistung. Das senkt das Risiko, dass die KI Sie verwechselt oder gar nicht erst zuordnet.
Welche strukturierten Daten braucht eine Praxis-Website?
Nicht jeder Schema-Typ ist sinnvoll. Für Kliniken und Praxen sind diese vier die Basis – sie sollten auf praktisch jeder Seite konsistent vorhanden sein:
- Business-Typ (MedicalClinic, MedicalBusiness, Physician, Dentist je nach Fach) – Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten, Fachgebiet. Das ist Ihre Kern-Entität.
- Person – die behandelnde Ärztin bzw. der Arzt mit jobTitle, Qualifikation und sameAs-Verweisen (LinkedIn, Fachverzeichnisse). Das trägt das E-E-A-T-Signal.
- FAQPage – echte Frage-Antwort-Paare. KIs ziehen diese besonders gern direkt als Zitat.
- BreadcrumbList – die Position der Seite in Ihrer Struktur. Hilft der KI, Themencluster zu verstehen.
Darüber hinaus sinnvoll, aber mit Vorsicht: Service bzw. MedicalProcedure für einzelne Behandlungen und Review/AggregateRating für Bewertungen. Gerade bei Bewertungen gilt in Deutschland das Heilmittelwerbegesetz – was erlaubt ist, erkläre ich im Beitrag HWG & KI-Sichtbarkeit.
Wie sieht das konkret aus?
Ein stark gekürztes Beispiel für eine Praxis mit verantwortlicher Ärztin und einer FAQ. Entscheidend sind die @id-Verweise: Sie verbinden Praxis, Person und Seiten zu einem zusammenhängenden Entitäten-Graphen.
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "MedicalClinic",
"@id": "https://ihre-klinik.de/#org",
"name": "Klinik Musterstadt",
"medicalSpecialty": "Dermatology",
"telephone": "+49 ...",
"address": { "@type": "PostalAddress", "streetAddress": "...",
"postalCode": "90556", "addressLocality": "Musterstadt" }
},
{
"@type": "Physician",
"@id": "https://ihre-klinik.de/#aerztin",
"name": "Dr. med. ...",
"jobTitle": "Fachärztin für Dermatologie",
"worksFor": { "@id": "https://ihre-klinik.de/#org" },
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/in/..."]
},
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Was kostet die Behandlung?",
"acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "..." }
}]
}
]
}Sie müssen das nicht von Hand schreiben – aber jemand sollte prüfen, dass es korrekt, widerspruchsfrei und identisch zur sichtbaren Seite ist. Ein kostenloser Gegentest ist der Schema-Markup-Validator.
Welche Fehler machen Praxen am häufigsten?
- Widersprüchliche NAP-Daten – Name, Adresse, Telefon stehen im Impressum anders als im Schema. Die KI sieht dann zwei Entitäten statt einer.
- Markup ohne sichtbares Pendant – z. B. Bewertungs-Sterne im Code, die auf der Seite nirgends auftauchen. Risiko: Abwertung und HWG-Problem.
- Keine Verknüpfung – Praxis und Ärztin sind nicht über
@idverbunden, also bleibt das Autoritäts-Signal der Person ungenutzt. - Blockierte Crawler – das sauberste Schema nützt nichts, wenn GPTBot oder PerplexityBot per robots.txt ausgesperrt sind.
Bringt Schema allein schon KI-Empfehlungen?
Nein – und das ehrlich zu sagen ist wichtig. Schema ist die Lesbarkeits- und Zuordnungs-Schicht. Ob eine KI Ihre Klinik dann auch nennt, entscheidet sich über die Qualität und Struktur Ihrer Texte (siehe LLM-Readability) und über Ihre Autorität im Netz (siehe E-E-A-T für Ärzte). Analysen zur Zitierhäufigkeit zeigen, dass Seiten mit sauberem Schema häufiger als Quelle auftauchen – aber nur, wenn der Inhalt die Frage auch beantwortet.
Richtig eingesetzt ist Schema damit kein Trick, sondern Hygiene: Es stellt sicher, dass die KI Sie überhaupt als die Entität erkennt, die Sie sind. Alles Weitere baut darauf auf.