Hast du schon mit strukturierten Daten gearbeitet und bist auf den Begriff JSON-LD gestoßen? Google hat betont, dass es das von ihnen bevorzugte Format ist – doch was steckt dahinter?
In diesem Artikel erklären wir es!
Viel Spaß beim Lesen!
- JSON-LD zur Strukturierung von Daten
- Was ist JSON?
- Was ist Linked Data?
- JSON-LD – eine Kombination aus JSON und Linked Data
- Bedeutung für SEO
JSON-LD zur Strukturierung von Daten
JSON-LD ist ein Format, welches von Google aufgrund seiner Zugänglichkeit für strukturierte Daten empfohlen wird. Es gibt noch andere Formate wie RDFa oder Microdata. Diese werden ebenfalls für die Erstellung von strukturierten Daten verwendet. Anders bei diesen Formaten wird bei JSON-LD der Quellcode nicht direkt ausgezeichnet. Stattdessen werden die Metadaten in Form eines separaten Scripts vom Webseiteninhalt getrennt implementiert. Jedes Format besitzt seine Vor- und Nachteile. In diesem Artikel beschränken wir uns jedoch nur auf JSON-LD, weil eine Auseinandersetzung mit allen Formaten den Rahmen sprengen würde und JSON-LD von Google wird.
JSON-LD steht für JavaScript Object Notation for Linked Data. Es ist eine Kombination aus JSON und Linked Data. Wenn man JSON-LD verstehen möchte, muss man zunächst wissen, was seine einzelnen Komponenten bedeuten.
Was ist JSON?
JavaScript Object Notation (JSON) ist ein Format, das aus Namen/Werte-Paaren oder Objektlisten besteht. Diese einfache Darstellung des Formats macht den Code sowohl für Menschen als auch für Maschinen gut lesbar. Obwohl JSON an Sprachen der C-Familie angelehnt ist, ist es sprachunabhängig und wird von nahezu allen modernen Programmiersprachen unterstützt.
Da die Beschreibung recht abstrakt ist, geben wir ein anschauliches Beispiel. Im Folgenden zeigen wir die SEO-Trainee.de Daten im JSON-Format:
{
"website": {
"name": "SEO-Trainee",
"url": "https://www.seo-trainee.de/",
"description": "Hier schreiben Trainees, die am Anfang ihrer SEO-Karriere stehen, über ihre persönlichen Erfahrungen, Erlebnisse und Ergebnisse.",
"publisher": {
"name": "artaxo GmbH",
"logo": {
"url": "https://www.seo-trainee.de/wp-content/uploads/2023/12/SEO-Trainee-Logo-oClaim-RGB-1-1.png",
"width": 291,
"height": 75
}
},
"socialMedia": {
"linkedin": "https://www.linkedin.com/company/artaxo-gmbh"
}
}
}- Website: Hauptobjekt
- Name: Der offizielle Name der Website
- URL: URL der Website; kann als Referenz verwendet werden
- Description: Kurze Beschreibung der Website
- Publisher: Herausgeber der Website; Verantwortliches Unternehmen
- socialMedia: Social-Media-Kanäle
JSON wird hauptsächlich verwendet, um Daten zwischen Websites und Browsern auszutauschen. Dabei gibt es jedoch ein Problem: Aufgrund seiner einfachen Struktur ist JSON schnell anfällig für Unklarheiten. Beispielsweise könnte die gleiche Person sowohl unter dem Namen „Max Mustermann“ als auch unter dem Benutzernamen „BigMAXx“ auftreten. Maschinen erkennen jedoch nicht automatisch, dass diese beiden Namen zur gleichen Person gehören. Die Intention eines Begriffes ist also im reinen JSON noch unklar. Um Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen und Missverständnisse zu vermeiden, muss eine eindeutige Identifikation erfolgen.
{
"person": {
"id": "12345",
"name": "Max Mustermann",
"aliases": [
{
"username": "BigMAXx",
"platform": "MyPlatform"
}
],
"contact": {
"email": "max.mustermann@example.com",
"phone": "+49-170-1234567"
},
"details": {
"birthdate": "1990-05-15",
"address": {
"street": "Musterstraße 1",
"city": "Musterstadt",
"postalCode": "12345",
"country": "Germany"
}
}
}
}
- Person: Hauptobjekt, das alle Informationen über Max Mustermann enthält.
- ID: Eindeutiger Identifikator
- Name: Der offizielle Name der Person.
- Aliases: Liste von Benutzernamen oder Aliasen, unter denen die Person bekannt ist
- Contact: Kontaktinformationen der Person
- Details: Weitere Details zur Person
Hier wurde der Nutzername „BigMAXx“ mithilfe eines Alias angegeben. Dennoch reicht es nicht aus, um eine umfassende Kontextualisierung der Person Max Mustermann im Web zu gewährleisten. Denn Aliase funktionieren nur, solange sich beide Informationen auf der gleichen Plattform befinden. Zudem wird „BigMAXx“ nur als alternative Ansprechweise aufgezählt. Die tatsächliche Beziehung zwischen diesen Namen und anderen relevanten Entitäten wird nicht abgebildet.
Was ist Linked Data?
Um JSON für strukturierte Daten nutzbar zu machen, braucht man eine Form der Kontextualisierung. Die Methode, die JSON-LD dafür verwendet, nennt sich Linked Data.
Warum Maschinen auf Linked Data angewiesen sind
Um das Konzept von Linked Data zu erfassen, muss man verstehen, dass das Web eine riesige Ansammlung von Daten ist. Sowohl Mensch als auch Maschine können auf diese große Menge an Informationen zugreifen.
Der Mensch kann ohne Probleme zwischen verschiedenen Seiten hin und her navigieren. Dabei nimmt er die Informationen auf und bringt sie von allein in einen Wissenskontext. Er erkennt thematische Zusammenhänge und er kann das erlernte Wissen später in unterschiedlichen Situationen anwenden. Das kann ein Computer nicht.
Computer sind auf ihre Entwickler*innen angewiesen, um diese Daten zu verstehen. Diese müssen die Daten so aufbereiten, dass Maschinen sie problemlos erfassen können.
Die Zugänglichkeit von Daten gewährleisten
Im frühen Web gab es ein Problem: Verschiedene Websites verwenden unterschiedliche Web-APIs, was dazu führt, dass die Seiten sich nicht untereinander verstehen. Dadurch entstehen Daten Silos. Für Maschinen ist das sehr schwerwiegend: Sie sind nicht in der Lage, Daten von allein zu kontextualisieren. Hier kommt Linked Data ins Spiel.
Das Kern-Prinzip von Linked Data ist die Verwendung von offenen Standards wie URIs, RDF und HTTP, um Daten zu verknüpfen und über das Web zugänglich zu machen. URIs dienen als eindeutige Identifikatoren für Ressourcen, RDF strukturiert die Daten in einem maschinenlesbaren Format, und HTTP ermöglicht den Zugriff auf diese verknüpften Daten über das Web.
Eine Website kann also auf Daten einer anderen Website verweisen und so Kontexte zwischen unterschiedlichen Informationen herstellen. Linked Data verwendet den Kontext zur Überwindung von Silos. Somit ist Linked Data ein integraler Bestandteil des Semantic Webs.
Hinweis: URIs, auch Uniform Resource Identifiers, sind einzigartige Bezeichnungen für Ressourcen und Objekte. Bespielsweise ist eine ISBN eine URI für ein Buch. Eine URL ist eine mögliche URI für eine Website.
Wichtigste Merkmale von Linked Data
Tim Berners-Lee, der Erfinder des World Wide Web, hat für Linked Data bestimmte Merkmale festgelegt:
- Verwendung von URIs zur Identifikation von Ressourcen
- Verwendung von HTTP-URIs, sodass Nutzer*innen auf diese Ressourcen zugreifen können
- Bereitstellung von nützlichen Informationen in standardisierten Formaten wie RDF“ oder SPARQL
- Verknüpfung von Ressourcen, sodass Benutzer*innen und Maschinen weitere verwandte Daten entdecken können
Beispiele für die Verwendung von Linked Data
Da das Konzept von Linked Data etwas abstrakter ist, gibt es für dich noch ein paar Beispiele für Linked Data-Projekte und -Initiativen:
- DBpedia: Nutzt Daten von Wikipedia und stellt sie als Linked Data bereit. DBpedia ermöglicht es, die Inhalte des Online-Lexikons zu durchsuchen, zu verknüpfen und zu nutzen.
- Wikidata: Eine Datenbank, die verschiedene WikiMedia Produkte miteinander verknüpft.
- Europeana: Datenbank für Ausstellungsobjekte in europäischen Museen.
- PubChem: Eine Datenbank für chemische Strukturen. Linked Data wird verwendet, um die Beziehungen zwischen chemischen Elementen darzustellen.
- Schema.org: Google, Microsoft, Yahoo und Yandex, haben sich zusammengetan, um eine Art Duden für strukturierte Daten zu schaffen.
Übrigens: Der Google Knowledge Graph verwendet viele der Prinzipien von Linked Data. Da es sich um ein proprietäres System handelt, verstößt der Knowledge Graph gegen das Prinzip der Zugänglichkeit. Aus diesem Grund wird er nicht als traditionelles Linked Data Projekt gezählt.
JSON-LD – eine Kombination aus JSON und Linked Data
Zum einen haben wir JSON, welches Informationen in einfacher und verständlicher Form wiedergibt. Zum anderen haben wir Linked Data, welche diese Daten verbindet und ihnen Kontext gibt. Somit ist die Grundlage für klare und eindeutige Kommunikation geschaffen, die JSON-LD ausmacht.
Das Beispiel vom Max Mustermann könnte in JSON-LD unter anderem wie folgt aussehen:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Person",
"identifier": "12345",
"name": "Max Mustermann",
"alternateName": "BigMAXx",
"sameAs": "https://myplatform.com/BigMAXx",
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"email": "mailto:max.mustermann@example.com",
"telephone": "+49-170-1234567"
},
"birthDate": "1990-05-15",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Musterstraße 1",
"addressLocality": "Musterstadt",
"postalCode": "12345",
"addressCountry": "Germany"
}
}Neu hinzugekommen sind:
- @context: Bestimmt in welchem Kontext, die darauffolgenden Daten interpretiert werden. Er legt den Gültigkeitsbereich und die Bedeutung der Begriffe fest, die im JSON-LD-Dokument verwendet werden.
- @type: Legt den Objekttyp/das Thema fest
- Identifier: Standardbezeichnung für ID von Schema.org
- sameAs: Schafft eine Verbindung/einen Kontext zu einer externen Plattform. Bezieht sich auf „BigMAXx“
- ContactPoint: Objekt für Kontaktinformationen
- PostalAdress: Objekt für Post-Anschriften
JSON-LD legt fest, welche Eigenschaften die Daten haben und welchem Datentyp sie zugeordnet werden. Diese Struktur erleichtert es, kurze Begriffe zu verwenden und den Daten eindeutige Identifikatoren zuzuweisen. So werden die Dokumente leichter verständlich und nutzbar. Getestet werden können JSON-LD Codes direkt auf Schema.org. Auf der Website bieten sie einen eigenen Validator für strukturierte Daten an.
Wie wird in JSON-LD der Kontext verarbeitet?
Der Kontext ist eines der wichtigsten Strukturen in JSON-LD. Im Dokument wird der Kontext unter @context definiert. Er ermöglicht es, lange und komplizierte URIs im Dokument durch einfache Namen zu ersetzen.
Für die Verarbeitung des Kontexts besitzt JSON-LD zwei ausschlaggebende Algorithmen: die Expansion- und Compaction-Algorithmen. Diese Prozesse erweitern oder komprimieren die JSON-LD-Darstellung.
Der Expansion Algorithmus
Dieser Algorithmus transformiert die einfach-gehaltenen JSON-Namen in eine detaillierte Form. Alle Abkürzungen und Präfixe werden aufgelöst und die Daten in ihrer vollständigen Form als URL vorliegen. Maschinen nutzen die expandierte Form, um die Daten leichter interpretieren zu können.
Durch den Expansion Algorithmus wird die kompakte Darstellung…
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "WebSite",
"name": "SEO-Trainee",
"url": "https://www.seo-trainee.de/",
"description": "Hier schreiben Trainees, die am Anfang ihrer SEO-Karriere stehen, über ihre persönlichen Erfahrungen, Erlebnisse und Ergebnisse."
}…zu dieser expandierten Darstellung.
{
"@context": {
"name": "https://schema.org/name",
"url": "https://schema.org/url",
"description": "https://schema.org/description",
"WebSite": "https://schema.org/WebSite"
},
"@type": "https://schema.org/WebSite",
"https://schema.org/name": "SEO-Trainee",
"https://schema.org/url": "https://www.seo-trainee.de/",
"https://schema.org/description": "Hier schreiben Trainees, die am Anfang ihrer SEO-Karriere stehen, über ihre persönlichen Erfahrungen, Erlebnisse und Ergebnisse."
}Der Compaction Algorithmus
Das Gegenteil zur Expansion ist der Compaction Algorithmus. Hier werden die vollständigen URIs durch kürzere, vordefinierte Begriffe aus dem Kontext ersetzt. Das macht es Menschen einfacher, die Daten zu lesen und zu verstehen.
Durch den Compaction Algorithmus wird die expandierte Darstellung…
{
"@context": {
"Person": "https://schema.org/Person",
"identifier": "https://schema.org/identifier",
"name": "https://schema.org/name",
"alternateName": "https://schema.org/alternateName",
"sameAs": "https://schema.org/sameAs"
},
"@type": "https://schema.org/Person",
"https://schema.org/identifier": "12345",
"https://schema.org/name": "Max Mustermann",
"https://schema.org/alternateName": "BigMAXx",
"https://schema.org/sameAs": "https://myplatform.com/BigMAXx"
}…zu dieser kompakten Darstellung.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Person",
"identifier": "12345",
"name": "Max Mustermann",
"alternateName": "BigMAXx",
"sameAs": "https://myplatform.com/BigMAXx"
}Bedeutung für SEO
JSON-LD ist ein leistungsstarkes und flexibles Format zur Darstellung strukturierter Daten im Web. Zum einen ist es für Menschen leicht verständlich und lesbar. Zum anderen hilft es, das Web semantischer zu machen, indem es klare und kontextualisierte Informationen bereitstellt.
Da es die von Google empfohlene Methode für strukturierte Daten ist, ist es unerlässlich für SEOs sich genauer mit JSON-LD zu beschäftigen.
Strukturierte Daten sind ein wertvolles Hilfsmittel für SEO. Besonders wenn du deine Sichtbarkeit und Darstellung in den SERPs verbessern möchtest. In unserem Fachartikel über strukturierte Daten erfährst du, wie diese Daten aussehen, wie du sie anwendest und warum sie so wichtig sind. Lies jetzt rein!
Quellen
Websites:
Einführung in das Markup für strukturierte Daten in der Google Suche | Introducing JSON | JSON for Linking Data | JSON-LD: JSON for the Social Web | Linked Data in HTML | Linked Data
Videos:
4.1 Linked Data Principles | JSON-LD: Compaction and Expansion | What is JSON-LD? | What is Linked Data?
