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Local Schema Markup: Strukturierte Daten für lokale Suche

Lucas Blochberger··Aktualisiert 9. Juni 2026
Definition

Local Schema Markup ist die Implementierung strukturierter Daten (JSON-LD) mit lokalen Business-Informationen, die Suchmaschinen und KI-Systemen helfen, Standort, Öffnungszeiten, Bewertungen und Dienstleistungen eines lokalen Unternehmens zu verstehen. Es basiert auf dem Schema.org-Typ LocalBusiness samt spezifischen Sub-Typen wie Restaurant, Dentist oder Plumber und macht die Eckdaten eines Betriebs maschinenlesbar.

Auf einen Blick

  • LocalBusiness Schema ist die Basis für lokales strukturiertes Markup; verwenden Sie immer den spezifischsten Sub-Typ wie Restaurant, Dentist oder Plumber.
  • JSON-LD ist das von Google empfohlene und am schnellsten wachsende Format und erreichte 2024 bereits 41 % aller Seiten.
  • Pflicht sind nur name und address (PostalAddress); Geo-Koordinaten, telephone, openingHoursSpecification, priceRange und areaServed steigern den Nutzen deutlich.
  • Für Österreich gilt: addressCountry auf AT, Telefonnummer im +43-Format und Geo-Koordinaten mit Dezimalpunkt statt Komma.
  • NAP-Daten müssen über Schema, Google Business Profile und Citations identisch sein; sameAs verknüpft die Website mit externen Profilen.
  • AggregateRating-Markup kann Sterne als Rich Result zeigen, aber nur für echte, sichtbar auf der Seite vorhandene Bewertungen; self-serving Reviews sind unzulässig.
  • LocalBusiness-Markup ist mit nur 3,97 % Verbreitung auf Mobilseiten selten und damit eine reale Differenzierungschance für klassische und KI-gestützte Suche.

Wer ein lokales Unternehmen in Österreich betreibt, wird fast ausschließlich über Google gefunden. Der Marktführer hält hier 81,87 % Marktanteil bei Suchmaschinen (Stand Mai 2026), gefolgt von Bing mit 9,01 % und DuckDuckGo mit 2,75 %. Bei 8,69 Millionen Internetnutzern und einer Penetration von 95,3 % entscheidet die organische und lokale Suche maßgeblich darüber, ob eine Praxis, ein Handwerksbetrieb oder ein Restaurant Kundschaft gewinnt.

Damit Google und zunehmend auch KI-Systeme die Eckdaten eines lokalen Betriebs zuverlässig erfassen, reicht reiner Fließtext nicht aus. Local Schema Markup liefert diese Daten maschinenlesbar. Trotz des hohen Nutzens ist die Verbreitung gering: Laut Web Almanac 2024 erscheint LocalBusiness-Markup nur auf 3,97 % der mobilen Seiten und ist damit zwar der dritthäufigste JSON-LD-Typ, aber weit von einer Standardpraxis entfernt. Genau darin liegt eine reale Differenzierungschance. Dieser Artikel zeigt, wie LocalBusiness Schema aufgebaut ist, wie Sie es für einen österreichischen Betrieb korrekt implementieren und welche Fehler die häufigsten Ursachen für fehlende Rich Results sind.

Warum Local Schema Markup für lokale Sichtbarkeit zählt

Strukturierte Daten sind Code-Annotationen, die den Inhalt einer Seite explizit beschreiben, statt ihn nur darzustellen. Google empfiehlt dafür das Format JSON-LD, ein in einem <script>-Tag eingebettetes Datenobjekt. Der Web Almanac 2024 bestätigt den Trend: JSON-LD ist von 34 % im Jahr 2022 auf 41 % aller Seiten im Jahr 2024 gestiegen und gilt als das von Google bevorzugte und am schnellsten wachsende Format.

Für lokale Unternehmen erfüllt LocalBusiness Schema drei Funktionen. Es macht Standort, Öffnungszeiten und Kontaktdaten eindeutig auswertbar, es kann Rich Results wie Sterne-Bewertungen in der Suche ermöglichen, und es liefert KI-Systemen wie Google AI Overviews oder Perplexity strukturierte Fakten für ihre Antworten. Anders als ein Google-Business-Profil, das Sie auf einer Plattform pflegen, gehört das Markup zu Ihrer eigenen Website und stärkt deren Autorität als primäre Datenquelle.

Wichtig ist die Erwartungshaltung: Schema ist kein direkter Ranking-Faktor. Es verbessert nicht die Position, sondern die Verständlichkeit und die Darstellung. Der Wert entsteht indirekt über bessere Datenqualität, höhere Klickbereitschaft durch Rich Results und konsistente Signale an Such- und KI-Systeme.

LocalBusiness Schema im Verhältnis zu Organization und WebSite

Drei Schema-Typen werden häufig verwechselt. Organization: beschreibt das Unternehmen als juristische oder geschäftliche Entität, ohne zwingenden lokalen Bezug. Es eignet sich für Marken und überregionale Firmen. WebSite: beschreibt die Website selbst, etwa für die Sitelinks-Suchbox. LocalBusiness: ist eine Spezialisierung von Organization und Place und beschreibt einen Betrieb mit physischem Standort und lokalem Einzugsgebiet. Nur LocalBusiness transportiert Adresse, Geo-Koordinaten und Öffnungszeiten als zentrale Eigenschaften.

Entscheidend ist die Wahl des richtigen Sub-Typs. Google empfiehlt ausdrücklich, den spezifischsten LocalBusiness-Sub-Typ zu verwenden, etwa Restaurant, DaySpa oder HealthClub. Schema.org definiert eine umfangreiche Hierarchie: Dentist für eine Zahnarztpraxis, Plumber für einen Installateur, Restaurant für Gastronomie, LegalService für eine Kanzlei. Existiert kein passender Sub-Typ, nutzen Sie den allgemeinen Typ LocalBusiness. Ein falscher oder zu allgemeiner Typ verschenkt Kontext, den spezialisierte Sub-Typen über zusätzliche Eigenschaften wie servesCuisine oder menu bereitstellen.

Pflicht- und empfohlene Eigenschaften im Detail

Google nennt in seiner Dokumentation zwei Pflicht-Eigenschaften: name und address vom Typ PostalAddress. Ohne diese beiden Felder ist das Markup nicht gültig. Alle weiteren Eigenschaften sind empfohlen und steigern den Nutzen erheblich.

  • name: der exakte Geschäftsname, identisch mit Google Business Profile und Citations.
  • address (PostalAddress): strukturierte Adresse mit streetAddress, postalCode, addressLocality (Ort), addressRegion (Bundesland) und addressCountry (für Österreich AT).
  • geo (GeoCoordinates): latitude und longitude als Dezimalgrad. Präzise Koordinaten verbessern die Zuordnung in Maps, besonders bei mehrdeutigen Adressen.
  • telephone: die Telefonnummer im internationalen Format mit Ländervorwahl, für Österreich beginnend mit +43.
  • openingHoursSpecification: maschinenlesbare Öffnungszeiten mit dayOfWeek, opens und closes im 24-Stunden-Format.
  • priceRange: das Preisniveau, etwa als Symbol (€€) oder Spanne.
  • areaServed: das bediente Gebiet, sinnvoll vor allem für Betriebe ohne Laufkundschaft, die zu Kunden fahren.
  • url, image, sameAs: Website, Foto und Verknüpfungen zu Profilen wie Google Business Profile, Facebook oder Branchenverzeichnissen.

JSON-LD Schritt für Schritt: Beispiel für einen Wiener Betrieb

Das folgende Beispiel zeigt ein gültiges Markup für eine fiktive Zahnarztpraxis in Wien. Beachten Sie die österreichspezifische Formatierung: addressCountry auf AT, die Telefonnummer im +43-Format und der Dezimalpunkt (nicht Komma) bei den Geo-Koordinaten.

```html
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Dentist",
"@id": "https://www.zahnarzt-beispiel.at/#praxis",
"name": "Zahnarztpraxis Dr. Beispiel",
"image": "https://www.zahnarzt-beispiel.at/praxis.jpg",
"url": "https://www.zahnarzt-beispiel.at",
"telephone": "+43 1 5550123",
"priceRange": "€€",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Mariahilfer Straße 100",
"postalCode": "1070",
"addressLocality": "Wien",
"addressRegion": "Wien",
"addressCountry": "AT"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 48.198765,
"longitude": 16.345678
},
"openingHoursSpecification": [
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday"],
"opens": "08:00",
"closes": "17:00"
},
{
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": "Friday",
"opens": "08:00",
"closes": "13:00"
}
],
"sameAs": [
"https://www.google.com/maps/place/?q=place_id:BEISPIEL",
"https://www.facebook.com/zahnarztbeispiel"
]
}
</script>
```

Platzieren Sie den Block im <head> oder <body> der jeweiligen Seite, idealerweise auf der Startseite oder der Kontaktseite mit den vollständigen Standortdaten. Das Attribut @id mit einer eindeutigen URL ist wichtig, sobald Sie mehrere Entitäten verknüpfen oder mehrere Standorte abbilden. Jede angegebene Information muss auch sichtbar auf der Seite stehen.

NAP-Konsistenz: Schema, Google Business Profile und Citations

NAP steht für Name, Address, Phone. Diese drei Datenpunkte müssen über alle Quellen hinweg identisch sein: im LocalBusiness Schema, im Google Business Profile und in lokalen Citations wie herold.at, firmenabc.at oder Branchenverzeichnissen. Inkonsistenzen, etwa "Str." gegen "Straße" oder unterschiedliche Telefonformate, schwächen das Vertrauen der Suchmaschine in die Daten und können die lokale Sichtbarkeit beeinträchtigen.

Das Schema ist dabei die maschinenlesbare Bestätigung dessen, was auf dem Google Business Profile und in Citations steht. Die Eigenschaft sameAs verknüpft Ihre Website explizit mit diesen externen Profilen und hilft Suchmaschinen, die Einträge als dieselbe Entität zu erkennen. Pflegen Sie deshalb eine einzige verbindliche NAP-Schreibweise und übernehmen Sie diese überall unverändert. Konsistenz über mehrere Plattformen ist relevant, weil Konsumenten ohnehin mehrere Quellen prüfen: Laut einer internationalen US-Erhebung nutzen 77 % der Konsumenten mindestens zwei Bewertungsplattformen in ihrer Recherche und 41 % sogar drei oder mehr.

AggregateRating und Review-Markup für lokale Unternehmen

Bewertungen sind ein starker Hebel im lokalen Umfeld. Laut der internationalen US-Studie von BrightLocal lesen 81 % der Konsumenten Bewertungen lokaler Unternehmen über Google, und 75 % lesen Online-Bewertungen "immer" oder "regelmäßig". Mit AggregateRating-Markup lässt sich die durchschnittliche Bewertung samt Anzahl angeben, was Sterne als Rich Result in den Suchergebnissen ermöglichen kann.

Hier gelten Googles Richtlinien streng. Self-serving Reviews, also Bewertungen, die ein Unternehmen über sich selbst auf der eigenen Seite einbettet, sind für Sterne-Rich-Results bei LocalBusiness nicht zulässig. Markieren Sie nur Bewertungen, die tatsächlich und sichtbar auf der Seite vorhanden sind und von Endkunden stammen. Erfundene oder aggregierte Werte ohne sichtbaren Beleg verstoßen gegen die Richtlinien und können zu manuellen Maßnahmen führen. Die ratingValue, reviewCount und bestRating müssen exakt den auf der Seite dargestellten Daten entsprechen.

Multi-Location, Service-Area-Businesses und @id-Verknüpfung

Betriebe mit mehreren Standorten benötigen pro Filiale ein eigenes LocalBusiness-Objekt mit eigener Adresse, eigenen Geo-Koordinaten und eigener @id. Legen Sie für jeden Standort eine dedizierte Landingpage an und platzieren Sie dort das jeweils passende Markup. Über die @id lassen sich die Standorte konsistent referenzieren und mit einem übergeordneten Organization-Objekt verknüpfen, das den Mutterbetrieb beschreibt.

  • Mehrere Filialen: je Standort eine eigene URL, eigene @id und eigenes LocalBusiness-Objekt mit standortgenauen Daten.
  • Service-Area-Business: Betriebe ohne öffentlichen Standort, etwa mobile Handwerker, lassen die sichtbare Adresse weg und definieren stattdessen areaServed mit den bedienten Orten oder Regionen.
  • @id als Anker: Eine eindeutige @id pro Entität verhindert, dass Suchmaschinen mehrere Standorte zu einer Einheit verschmelzen, und erlaubt saubere Verknüpfungen zwischen Organization und einzelnen Filialen.

Validierung und Fehlerbehebung

Veröffentlichtes Markup gehört geprüft. Drei Werkzeuge ergänzen sich.

  • Rich Results Test: Googles Test zeigt, ob aus dem Markup ein Rich Result entstehen kann und welche Eigenschaften fehlen oder fehlerhaft sind. Er ist der erste Anlaufpunkt für LocalBusiness.
  • Schema Markup Validator (schema.org): Dieser Validator prüft die syntaktische und strukturelle Korrektheit nach der Schema.org-Spezifikation, unabhängig von Google-Rich-Results.
  • URL-Inspektion in der Search Console: Sie zeigt, wie Google die Live-Seite tatsächlich rendert und welche strukturierten Daten erkannt wurden. So sehen Sie, ob das Markup im gecrawlten Zustand ankommt, etwa bei clientseitig gerendertem JavaScript.

Behandeln Sie Warnungen und Fehler getrennt. Fehler verhindern Rich Results und müssen behoben werden, Warnungen betreffen fehlende empfohlene Eigenschaften und sollten ergänzt werden, sind aber nicht blockierend.

Local Schema Markup im Kontext von AI-Search und AEO

Strukturierte Daten gewinnen mit dem Aufstieg von KI-gestützter Suche an Bedeutung. Google AI Overviews, ChatGPT und Perplexity ziehen Fakten bevorzugt aus klar strukturierten, eindeutig attribuierten Quellen. LocalBusiness Schema liefert genau das: maschinenlesbare Aussagen zu Standort, Öffnungszeiten und Leistungen, die ein KI-System direkt in eine Antwort übernehmen kann.

Für Answer Engine Optimization (AEO) bedeutet das: Konsistente, sichtbare und mit Schema bestätigte Daten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein lokaler Betrieb in KI-Antworten korrekt genannt wird. Das Markup ersetzt keine guten Inhalte, aber es reduziert Mehrdeutigkeit. Wenn Adresse, Telefonnummer und Öffnungszeiten sowohl im sichtbaren Text als auch im JSON-LD übereinstimmen, sinkt das Risiko, dass ein KI-System veraltete oder falsche Daten aus Drittquellen verwendet. Angesichts der geringen Verbreitung von LocalBusiness-Markup ist die saubere Implementierung ein realistischer Vorsprung gegenüber dem Wettbewerb.

Häufige Fehler bei Local Schema Markup

  • Falscher oder zu allgemeiner Sub-Typ: LocalBusiness statt Dentist oder Restaurant verschenkt spezifischen Kontext und zusätzliche Eigenschaften.
  • Inkonsistente NAP-Daten: Abweichungen zwischen Schema, Google Business Profile und Citations schwächen das Vertrauen der Suchmaschine.
  • Markup ohne sichtbaren Seiteninhalt: Daten im JSON-LD, die nicht auf der Seite stehen, verstoßen gegen Googles Richtlinien und können ignoriert oder abgestraft werden.
  • Self-serving Review-Markup: Eigene, auf der eigenen Seite eingebettete Bewertungen sind für Sterne-Rich-Results bei LocalBusiness nicht zulässig.
  • Falsche Formate: Telefonnummern ohne +43, Öffnungszeiten nicht im 24-Stunden-Format oder Geo-Koordinaten mit Komma statt Punkt führen zu Fehlern.
  • Mehrere Standorte in einem Objekt: Filialen ohne eigene @id und eigene Seite verschmelzen und verlieren ihre individuelle Sichtbarkeit.

Erfolg messen: Rich Results, Impressionen und CTR

Den Erfolg von Local Schema Markup messen Sie primär in der Google Search Console. Der Bericht zu den Rich-Results-Verbesserungen zeigt gültige Elemente, Warnungen und Fehler für strukturierte Daten und meldet, sobald Google das Markup erkennt.

  • Rich-Result-Status verfolgen: Überwachen Sie im Verbesserungsbericht die Anzahl gültiger Elemente und beheben Sie gemeldete Fehler zeitnah.
  • Impressionen beobachten: Steigende Impressionen für lokale Queries nach der Implementierung deuten auf bessere Erfassung hin. Filtern Sie dazu im Leistungsbericht nach Österreich und nach Ortsnamen.
  • CTR vergleichen: Erscheinen Sterne oder erweiterte Snippets, sollte die Klickrate betroffener Seiten messbar steigen. Vergleichen Sie die CTR vor und nach dem Markup für dieselben Queries.
  • Indexierung prüfen: Kontrollieren Sie über die URL-Inspektion, ob Google das Markup auf der Live-Seite tatsächlich liest.

Beachten Sie, dass Rich Results nicht garantiert sind. Google entscheidet je nach Query und Qualität, ob ein erweitertes Snippet ausgespielt wird. Bewerten Sie den Erfolg deshalb über die Kombination aus erkanntem Markup, Impressionen und CTR, nicht über eine einzelne Kennzahl.

Weiterführendes

Local Schema Markup ist eine technische Grundlage, die ihren Wert erst im Zusammenspiel mit konsistenten Daten entfaltet. Beginnen Sie mit dem spezifischsten LocalBusiness-Sub-Typ, füllen Sie die Pflichtfelder name und address sowie die wichtigsten empfohlenen Eigenschaften, und halten Sie NAP über Website, Google Business Profile und Citations identisch. Validieren Sie das Ergebnis mit dem Rich Results Test und der URL-Inspektion und überwachen Sie die Wirkung in der Search Console. Da nur ein kleiner Teil der Seiten LocalBusiness-Markup nutzt, ist eine saubere Implementierung für österreichische Betriebe ein konkreter und erreichbarer Vorteil in klassischer und KI-gestützter Suche.

Daten & Statistiken

Google hält in Österreich 81,87 % Marktanteil bei Suchmaschinen (Bing 9,01 %, DuckDuckGo 2,75 %, Yahoo! 2,57 %), Stand Mai 2026.

StatCounter Global Stats - Search Engine Market Share Austria (2026)

LocalBusiness-Markup erscheint auf 3,97 % der mobilen Seiten und ist der dritthäufigste JSON-LD-Typ nach WebSite (12,73 %) und Organization (7,16 %).

Web Almanac 2024 (HTTP Archive) - Structured Data (2024)

JSON-LD ist von 34 % (2022) auf 41 % aller Seiten (2024) gestiegen und gilt als das von Google bevorzugte Format.

Web Almanac 2024 (HTTP Archive) - Structured Data (2024)

Pflicht-Eigenschaften für LocalBusiness sind name und address (PostalAddress); Google empfiehlt den spezifischsten Sub-Typ wie Restaurant, DaySpa oder HealthClub.

Google Search Central - Local Business (LocalBusiness) structured data (2025)

81 % der Konsumenten lesen Bewertungen lokaler Unternehmen über Google; 75 % lesen Online-Bewertungen 'immer' oder 'regelmäßig' (internationale US-Studie).

BrightLocal - Local Consumer Review Survey 2024 (US, 1.141 Befragte) (2024)

77 % der Konsumenten nutzen mindestens zwei Bewertungsplattformen in ihrer Recherche, 41 % nutzen drei oder mehr (internationale US-Studie).

BrightLocal - Local Consumer Review Survey 2024 (US, 1.141 Befragte) (2024)

In Österreich gibt es 8,69 Mio. Internetnutzer bei einer Penetration von 95,3 % (Anfang 2025).

DataReportal - Digital 2025: Austria (2025)

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen LocalBusiness, Organization und WebSite Schema?
Organization beschreibt das Unternehmen als geschäftliche Entität ohne zwingenden lokalen Bezug, WebSite beschreibt die Website selbst, und LocalBusiness ist eine Spezialisierung von Organization und Place für Betriebe mit physischem Standort. Nur LocalBusiness transportiert Adresse, Geo-Koordinaten und Öffnungszeiten als zentrale Eigenschaften. Verwenden Sie zudem den spezifischsten Sub-Typ wie Dentist, Restaurant oder Plumber.
Welche Eigenschaften sind bei Local Schema Markup Pflicht?
Google nennt zwei Pflicht-Eigenschaften: name (der Geschäftsname) und address vom Typ PostalAddress. Ohne diese beiden Felder ist das Markup nicht gültig. Alle weiteren Eigenschaften wie geo, telephone, openingHoursSpecification, priceRange und areaServed sind empfohlen und steigern den Nutzen deutlich, sind aber nicht zwingend.
Wie formatiere ich Adresse und Telefonnummer für ein österreichisches Unternehmen im Schema?
Setzen Sie addressCountry auf AT und gliedern Sie die Adresse in streetAddress, postalCode, addressLocality (Ort) und addressRegion (Bundesland). Die Telefonnummer gehört ins internationale Format mit Ländervorwahl, also beginnend mit +43. Geo-Koordinaten geben Sie als Dezimalgrad mit Punkt als Trennzeichen an, nicht mit Komma.
Darf ich eigene Bewertungen mit AggregateRating-Markup auszeichnen?
Nur eingeschränkt. Self-serving Reviews, also Bewertungen, die ein Unternehmen über sich selbst auf der eigenen Seite einbettet, sind für Sterne-Rich-Results bei LocalBusiness nicht zulässig. Markieren Sie nur Bewertungen, die tatsächlich und sichtbar auf der Seite vorhanden sind und von Endkunden stammen. Die Werte müssen exakt den dargestellten Daten entsprechen.
Wie bilde ich mehrere Standorte im Local Schema Markup ab?
Erstellen Sie pro Filiale ein eigenes LocalBusiness-Objekt mit eigener Adresse, eigenen Geo-Koordinaten und eigener @id, und legen Sie für jeden Standort eine dedizierte Landingpage an. Über die @id verknüpfen Sie die Standorte konsistent und können sie mit einem übergeordneten Organization-Objekt verbinden. Betriebe ohne öffentlichen Standort nutzen areaServed statt einer sichtbaren Adresse.
Wie prüfe ich, ob mein Local Schema Markup korrekt ist?
Nutzen Sie drei Werkzeuge: den Rich Results Test von Google für die Prüfung auf mögliche Rich Results, den Schema Markup Validator von schema.org für die strukturelle Korrektheit und die URL-Inspektion in der Search Console, um zu sehen, wie Google die Live-Seite rendert und welche Daten erkannt wurden. Beheben Sie Fehler vorrangig und ergänzen Sie Warnungen.
Hilft Local Schema Markup bei KI-Suche wie Google AI Overviews oder Perplexity?
Ja, indirekt. KI-Systeme ziehen Fakten bevorzugt aus klar strukturierten, eindeutig attribuierten Quellen. LocalBusiness Schema liefert maschinenlesbare Aussagen zu Standort, Öffnungszeiten und Leistungen, die ein KI-System direkt übernehmen kann. Stimmen sichtbarer Text und JSON-LD überein, sinkt das Risiko, dass veraltete oder falsche Daten aus Drittquellen verwendet werden.

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