Die meisten lokalen Dienstleistungsunternehmen sind für die KI-Suche unsichtbar. Dieser Leitfaden zeigt, warum das so ist und wie Sie es beheben können, egal ob Sie eine Postleitzahl oder eine ganze Stadt bedienen.
JSON-LD-Schema-Markup, strukturierte Daten und Standortanreicherung, damit lokale Dienstleistungsunternehmen in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar werden.
Ohne Geo-Daten
Was KI sieht: nichts Zuordenbares. Keine Antworten auf Standort- oder Näherungsabfragen.
Mit GeoEnrich
Was KI sieht: zuordenbar für 25+ Abfragetypen, darunter "Klempner in meiner Nähe jetzt geöffnet", "Notfall-Elektriker in De Pijp", "Zahnarzt nimmt neue Patienten in Oud-Zuid an".
GeoEnrich generiert die rechte Spalte automatisch aus einer Adresse. Ein API-Aufruf.
Fügen Sie dieses JSON-LD zu Ihrer lokalen Dienstleistungswebsite hinzu und werden Sie sofort für KI-Suchmaschinen sichtbar:
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Plumber",
"name": "Amsterdam Emergency Plumbing Co.",
"description": "24/7 emergency plumbing services in Amsterdam and surrounding areas. Specializing in burst pipes, blocked drains, and water heater repairs.",
"image": "https://example.com/logo.png",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Prinsengracht 123",
"addressLocality": "Amsterdam",
"postalCode": "1015 DJ",
"addressCountry": "NL"
},
"telephone": "+31 20 555 1234",
"areaServed": {
"@type": "GeoShape",
"geoMidpoint": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": 52.3676,
"longitude": 4.9041
},
"geoRadius": "15",
"addressCountry": "NL"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.8",
"ratingCount": "247"
},
"priceRange": "€50-€250"
}
Möchten Sie die vollständige Version mit Servicegebieten, Berufsprofilen und Standortanreicherung? Sehen Sie sich das vollständige lokale Unternehmens-Schema in den Beispielen unten an.
Ihre Kunden suchen nicht mehr nach "Klempner Amsterdam". Sie stellen gesprächige, absichtsgefüllte Fragen:
Diese Anfragen haben geografische Absicht (Standort), zeitliche Absicht (Verfügbarkeit), Servicequalitäts-Absicht (Bewertungen, Zertifikate) und operative Absicht (Öffnungszeiten, Preise).
KI-Modelle, die auf strukturierten Daten trainiert wurden, können diese Fragen beantworten, wenn Ihre Geschäftsinformationen klar sind. Vage Geschäftsbeschreibungen, fehlende Öffnungszeiten, kein Servicegebiet und versteckte Preise machen Sie für die KI-Suche unsichtbar.
LocalBusiness ist das Fundament. Es teilt der KI mit: "Hier ist ein Unternehmen, das ein geografisches Gebiet bedient."
Häufige Untertypen:
Pflichtfelder (Minimum):
@type: Der Untertyp (z.B. "Plumber")name: Ihr Unternehmensnameaddress: Vollständige Postanschrifttelephone: KontaktnummerareaServed: Geografische Abdeckung (Stadtteile, Postleitzahlen oder GeoShape)openingHoursSpecification: Wann Sie tätig sind (wichtig für 24/7, Wochenend- und Notfalldienste)Sehr empfohlene Felder:
description: Was Sie tun und Ihre SpezialitätaggregateRating: Bewertungsanzahl und -wertpriceRange: Kostenindikator (€50-€200)paymentAccepted: Wie Sie Zahlungen annehmenknowsLanguage: Sprachen, die Sie sprechenhasOfferCatalog: Detaillierte Preise für bestimmte DiensteadditionalProperty: Reaktionszeit, Servicegebietsradius, ZertifizierungenDefinition des Servicegebiets
Verwenden Sie GeoShape mit geoRadius für die präziseste Servicegebietsdefinition. Ein 15-km-Radius bedeutet, dass Sie ehrlich über Einschränkungen sind. KI kann nicht erkennen, ob Sie 1 km oder 50 km ohne dieses Feld bedienen.
LocalBusiness teilt der KI mit, dass Sie existieren. Das Service-Schema teilt der KI mit, was Sie tatsächlich tun und wie viel es kostet.
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Service",
"name": "Emergency Drain Unblocking",
"provider": {
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Amsterdam Emergency Plumbing Co."
},
"serviceType": "PlumbingService",
"areaServed": {
"@type": "GeoShape",
"geoRadius": "15km"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"priceCurrency": "EUR",
"price": "85.00"
},
"hoursAvailable": {
"@type": "OpeningHoursSpecification",
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"],
"opens": "00:00",
"closes": "23:59"
}
}Lokale Dienste haben oft variable Preise. Verwenden Sie hasOfferCatalog mit spezifischen Service-Preisstufen. KI-Modelle nutzen dies, um "Wie viel kostet das?" präzise zu beantworten.
Für dienstleistungsorientierte Unternehmen, bei denen individuelle Expertise eine Rolle spielt (Zahnärzte, Anwälte, Friseure, Mechaniker), markieren Sie Fachleute mit dem Person-Schema.
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Person",
"name": "Dr. Helena Mueller",
"jobTitle": "Dentist",
"worksFor": {
"@type": "Dentist",
"name": "Amsterdam Dental Clinic"
},
"hasCredential": [
{
"@type": "EducationalOccupationalCredential",
"name": "Doctor of Dental Medicine",
"issuingOrganization": {
"@type": "EducationalOrganization",
"name": "University of Amsterdam"
}
}
],
"knowsLanguage": ["en", "nl", "de", "fr"],
"description": "Specialized in cosmetic dentistry, implants, and restorative work. 12 years experience."
}Dies teilt der KI mit: Dr. Mueller ist qualifiziert, spricht Ihre Sprache, hat großartige Bewertungen und ist auf bestimmte Behandlungen spezialisiert.
Über die grundlegende Adresse hinaus will KI Kontext: Wo befinden Sie sich in der Stadt? Was ist in der Nähe?
Kombinieren Sie GeoShape mit semantischem Kontext und additionalProperty-Feldern:
service_area_radius_km: Expliziter Radius, den Sie bedienenaverage_response_time_minutes: Entscheidend für Anfragen an Notfalldienstecustomer_parking_available: Für Dienste mit einem physischen Büronearest_public_transit: Zugänglichkeitskontextaccessibility_score: Rollstuhlgerechter Eingang, barrierefreies Fahrzeugservice_types_offered: Notfall, geplant, vorbeugendindustries_served: Wohngebiet, Gewerbe, Industriecertifications_held: Relevante BerufszertifikateVerwenden Sie die MapAtlas GeoEnrich API, um Servicegebietsdaten automatisch anzureichern: Erhalten Sie Stadtteilabdeckung in Ihrem Radius, identifizieren Sie bediente demografische Segmente, finden Sie nahegelegene Annehmlichkeiten für den Kontext und validieren Sie die Genauigkeit des Servicegebietsradius.
Strukturierte Daten reichen nicht aus. Ihr eigentlicher Website-Inhalt muss übereinstimmen.
Die Homepage sollte enthalten:
FAQ-Inhaltsstruktur
KI-Modelle lernen aus FAQ-Inhalten. Fügen Sie diese Fragen und Antworten ein:
Jeder FAQ-Eintrag sollte mit Ihren Schema-Daten übereinstimmen. Widersprechen Sie Ihrem JSON-LD nicht in Fließtext.
Wie entscheiden KI-Modelle, welches Dienstleistungsunternehmen empfohlen wird? Fünf Faktoren dominieren:
1. Bewertungssignale (höchstes Gewicht)
Anzahl, Aktualität, Bewertung und Spezifität der Rezensionen. Die besten Bewertungen erwähnen Ihr Servicegebiet, Reaktionszeit und Professionalität. Beispiel: "Um 2 Uhr morgens bei einem geplatzten Rohr angerufen. Sie kamen innerhalb von 50 Minuten aus dem Stadtzentrum Amsterdams. Haben es ordentlich repariert, professionelles Team, angemessene Preise."
2. Verfügbarkeit und Öffnungszeiten
KI-Modelle bevorzugen Unternehmen, die zur Suchanfrage passen. "Notfall-Klempner"-Suchen priorisieren Dienste mit 24/7-Zeiten. "Sonntags-Zahnarzt"-Suchen erfordern Sonntagsöffnungszeiten im Schema.
3. Preistransparenz
Dienste mit sichtbaren Preisen werden höher eingestuft als vage "Preis auf Anfrage"-Einträge. Fügen Sie Preisspannen und spezifische Servicepreise ein.
4. Zertifikatsspezifität
Lizenzierte Fachleute werden gegenüber nicht lizenzierten bevorzugt. Zertifizierungen und Spezialisierungen im Schema und im Inhalt bauen Vertrauen auf.
5. Servicegebiet-Klarheit
Spezifisches geografisches Servicegebiet schlägt "landesweit". GeoShape mit Radius schlägt Textbeschreibung. Benannte Stadtteile schlagen vage Stadtabdeckung.
Fehler 1: Kein Servicegebiet definiert
KI kann ohne areaServed nicht erkennen, ob Sie 1 km oder 50 km von Ihrem Büro entfernt tätig sind.
Fehler 2: Fehlende Öffnungszeiten
Ein Notfall-Klempner ohne 24/7-Markierung ist für "24/7-Klempner"-Suchen unsichtbar. Fügen Sie eine vollständige openingHoursSpecification für alle Tage einschließlich Wochenenden hinzu.
Fehler 3: Keine Preisinformationen
Versteckte Preise bedeuten Vertrauensverlust. Fügen Sie mindestens priceRange oder hasOfferCatalog mit spezifischen Servicepreisen hinzu.
Fehler 4: Keine Zertifikate oder Zertifizierungen
"Dr." ist nur ein Titel. Fügen Sie hasCredential mit Ausbildungs- und Spezialisierungsdetails hinzu.
Fehler 5: Vorlagenbeschreibungen
"Qualitätszahnpflege in einer freundlichen Umgebung" gilt für 10.000 Zahnärzte. Beschreiben Sie Ihre tatsächlichen Spezialisierungen und Ihr Servicegebiet.
Fehler 6: Fehlende Reaktionszeit
"Notfall" bedeutet ohne Reaktionszeitangabe nichts. Fügen Sie additionalProperty mit average_response_time_minutes hinzu.
Fehler 7: Widersprüchliche Daten
Wenn Ihr Schema 9:00-17:00 Uhr angibt, aber Ihre Website "Wir sind 24/7 für Notfälle erreichbar" sagt, erkennen KI-Modelle den Widerspruch und misstrauen Ihren Daten.
Schritt 1: JSON-LD-Syntax validieren
Verwenden Sie den Schema.org-Validator unter validator.schema.org, um fehlende Pflichtfelder, Typkonflikte und Syntaxfehler zu überprüfen.
Schritt 2: KI-Sichtbarkeit mit AEO Checker testen
Verwenden Sie den AEO Checker unter /ai-seo-checker, um zu prüfen, ob Ihre Geschäftsdaten korrekt verstanden werden, ob das Servicegebiet erkannt wird, ob die Öffnungszeiten geparst werden, und um zu sehen, wie KI-Modelle Ihr Schema interpretieren.
Schritt 3: Manuelles KI-Testen
Fragen Sie ChatGPT oder Perplexity:
Sehen Sie nach, ob Ihr Unternehmen erscheint und korrekt beschrieben wird.
Schritt 4: Auf Konsistenz prüfen
Stimmt Ihr JSON-LD mit Ihrem Website-Inhalt überein? Sind die Öffnungszeiten über alle Kanäle (Google, Website, Schema) korrekt? Sind die Preise konsistent?
Schritt 5: Überwachen und aktualisieren
Überprüfen Sie das Schema vierteljährlich. Aktualisieren Sie Öffnungszeiten bei Änderungen. Fügen Sie neue Dienste zu hasOfferCatalog hinzu. Aktualisieren Sie Bewertungen in aggregateRating.
Im großen Maßstab automatisieren
Die MapAtlas GeoEnrich API fügt jedem Inserat automatisch Koordinaten, nahegelegene POIs, ÖPNV-Anbindung, Stadtteilkontext und schemafähige Geo-Daten hinzu – ein API-Aufruf pro Inserat, in beliebigem Maßstab.