Strukturierte Daten im Onlineshop: Was muss bei Produkten stimmen?

Strukturierte Daten kennzeichnen Informationen so, dass Suchmaschinen sie besser zuordnen können. Product beschreibt das Produkt, Offer das dazugehörige Angebot. Als Ausgabeformat begegnet Ihnen häufig JSON-LD: ein Datenblock im HTML, den Besucher nicht als zusätzlichen Text sehen.

Für Seiten mit Kaufmöglichkeit dokumentiert Google sogenannte Merchant Listings. Korrekte Angaben können die Voraussetzungen für erweiterte Produktdarstellungen schaffen, etwa mit Preis und Verfügbarkeit. Sie erzwingen diese Darstellung jedoch nicht. Auch ein bestandener Test ist keine Rankingzusage. Die Unterscheidung erläutert Google in der Einführung zu Produktdaten.

Für uns ist daher nicht die Anzahl eingebauter Schema-Typen entscheidend. Wichtiger ist, ob die Angaben für den tatsächlich angebotenen Artikel stimmen und nach Änderungen aktuell bleiben.

Wir empfehlen eine kleine, bewusst gemischte Stichprobe: einen einfachen Artikel, ein reduziertes Produkt, einen nicht lieferbaren Artikel und eine Produktfamilie mit Varianten. Prüfen Sie je URL diese sechs Punkte:

• Produktidentität: Stimmen Bezeichnung, Marke und vorhandene Artikelkennungen mit dem angebotenen Produkt überein?
• Preis und Währung: Passt der ausgegebene Betrag zur sichtbaren Ausführung und zum Zielmarkt?
• Verfügbarkeit: Entspricht die maschinenlesbare Angabe dem tatsächlichen Bestellstatus?
• Varianten: Gehören Bild, Kennung und Angebot zur richtigen Größe, Farbe oder Ausstattung?
• Bewertungen: Beziehen sich ausgezeichnete Bewertungen wirklich auf dieses Produkt und sind sie auf der Seite nachvollziehbar?
• Aktualisierung: Stimmen die Werte auch nach Preisimport, Bestandsänderung und Ablauf einer Aktion noch?

Nicht jede Angabe ist in jeder Darstellung ein Pflichtfeld. Für die technische Umsetzung gelten die jeweiligen Google-Anforderungen an Merchant Listings. Eine fehlende GTIN lässt sich beispielsweise nicht durch eine erfundene Nummer reparieren. Unsere Liste ist eine Prüfhilfe für Händler, keine vollständige technische Spezifikation.

Nehmen wir als vereinfachtes Prüfbeispiel einen Händler mit Trinkflaschen in zwei Größen. Die kleine Flasche kostet 24,90 Euro, die große 29,90 Euro. Nach Auswahl der großen Flasche zeigt der Shop den richtigen Preis. Im strukturierten Angebot stehen weiterhin die Kennung und der Preis der kleinen Ausführung. Optisch funktioniert die Auswahl; die Datenzuordnung ist trotzdem falsch.

Bei Variantenfamilien unterstützt Google ProductGroup, um zusammengehörige Ausführungen zu beschreiben. Wie die Ausgabe aufgebaut wird, hängt auch davon ab, ob Varianten auf einer gemeinsamen Seite oder unter eigenen URLs erreichbar sind. Googles Variantendokumentation unterscheidet diese Fälle ausdrücklich.

Für die Abnahme würden wir im Beispiel beide Größen einzeln aufrufen, die jeweilige Zieladresse prüfen und sichtbares Angebot, ausgelesene Daten und gegebenenfalls Produktfeed vergleichen. Ein Test nur mit der voreingestellten Variante reicht nicht. Das Beispiel beschreibt einen Prüfablauf, keine gemessene Kundenfallstudie.

Nicht automatisch. Im offiziellen PrestaShop-Classic-Theme ist bereits eine Vorlage für Produktdaten in JSON-LD enthalten. Das lässt sich im Quellcode des Classic-Themes nachvollziehen. Daraus folgt allerdings nicht, dass jedes eingesetzte Theme und jede Shopversion dieselbe Ausgabe liefern.

Als PrestaShop-Agentur prüfen wir zuerst den bestehenden Shop: Welche Daten erzeugt das Theme, was ergänzt ein Modul und woher kommen Preis sowie Bestand? Zwei Ausgaben sind nicht allein deshalb falsch, weil es zwei sind. Problematisch wird es, wenn sie denselben Artikel widersprüchlich beschreiben. Dann sollte eine klare Zuständigkeit für die Ausgabe festgelegt werden.

PrestaShop ist eine gute Grundlage, wenn Datenpflege und Darstellung individuell auf das Sortiment abgestimmt werden sollen. Diesen Spielraum würden wir gezielt nutzen, statt vorsorglich ein weiteres Modul einzubauen. Ob eine Theme-Anpassung, eine Modulkonfiguration oder Entwicklungsarbeit nötig ist, zeigt die Bestandsaufnahme. Derselbe Prüfgedanke gilt auch für Shopify und Shopware.

Ein korrekter Wert im ERP beweist noch nicht, dass er überall angekommen ist. Zwischen Import, Shopdaten, Cache, HTML-Ausgabe und Feed können unterschiedliche Aktualisierungszeiten liegen. Deshalb prüfen wir die gesamte Strecke an einem konkreten Artikel und halten fest, wo ein falscher Wert zuerst auftaucht.

Strukturierte Daten ersetzen keinen Produktfeed. Google beschreibt die Website-Auszeichnung und die Datenübermittlung über das Merchant Center als ergänzende Wege. Stimmen beide überein, erleichtert das die Zuordnung und Prüfung. Quelle: Produktdaten mit Google teilen.

Für einen Händler mit Euro- und Franken-Angeboten gehört außerdem der Zielmarkt in den Test. Eine deutsche Sprachfassung allein sagt nichts darüber aus, welche Währung und welches Angebot für die aufgerufene Seite gelten. Solche Regeln sollten mit der zuständigen Datenquelle und der Shopkonfiguration gemeinsam geklärt werden.

Sie helfen, vorhandene Informationen eindeutig zu beschreiben. Daraus lässt sich aber keine bevorzugte Nennung in einer KI-Antwort ableiten. Für Google AI Overviews und den KI-Modus verlangt Google kein besonderes KI-Schema und keine zusätzliche KI-Datei. Die üblichen SEO-Grundlagen bleiben relevant. Quelle: Google zu KI-Funktionen und Websites.

Unsere Konsequenz für Händler: Erst verlässliche Produktinformationen und eine zugängliche Website schaffen. Anschließend lässt sich prüfen, wie der Shop in Suchergebnissen und KI-Antworten vorkommt. Wer eine garantierte ChatGPT-Empfehlung allein durch Schema-Markup verspricht, geht über das hinaus, was sich daraus belegen lässt.

Wir würden die ausgewählten Seiten zunächst mit Googles Rich Results Test untersuchen und die Ergebnisse mit der sichtbaren Produktseite abgleichen. Ein syntaktisch gültiger Preis kann inhaltlich trotzdem falsch sein. Die allgemeinen Richtlinien für strukturierte Daten verlangen, dass die Auszeichnung den tatsächlichen Seiteninhalt angemessen wiedergibt.

Nach der Korrektur gehört ein erneuter Test nach Preis- und Bestandsänderungen zur Abnahme. Für den laufenden Betrieb ist die Google Search Console hilfreich: Auffälligkeiten dokumentieren, betroffene Seitentypen eingrenzen und nach Updates erneut prüfen. Technische Fehlerfreiheit, die tatsächliche Suchdarstellung und Bestellungen sind dabei unterschiedliche Messgrößen.

Bei sjmedia verbinden wir SEO für Onlineshops mit der technischen PrestaShop-Betreuung. Wenn Sie uns eine typische Produktseite und eine problematische Variante nennen, lässt sich die Ausgangsfrage konkret besprechen: Liegt das Problem in den Quelldaten, in der Übertragung oder in der Ausgabe? Daraus entsteht eine nachvollziehbare Aufgabe für die Umsetzung.