Structured data en AI: welke schema's zoekmachines en chatbots echt lezen

Structured data is een stukje code op je pagina dat in een vaste vorm vertelt wat er op die pagina staat. Een mens ziet een bedrijfsnaam met een plaats en een telefoonnummer eronder en snapt dat het een bedrijf met een adres en telefoonnummer is. Een machine moet dat raden. Met structured data hoeft dat niet: je zegt letterlijk 'dit is een organisatie, dit is de naam, dit is het adres'.

De woordenlijst daarvoor heet schema.org. Die is in 2011 opgezet door Google, Microsoft en Yahoo samen en wordt door alle grote zoekmachines gebruikt. Daarom hoor je ook de termen schema markup en schema's. De code zelf schrijf je meestal in JSON-LD: een blok in de broncode dat bezoekers niet zien. Google raadt JSON-LD aan omdat het los staat van je opmaak en dus makkelijk te onderhouden is.

Structured data doet twee dingen:

• Het maakt rich results mogelijk. Sterren, prijzen, voorraad, een breadcrumb of een evenementdatum in de zoekresultaten. Dat is het zichtbare deel.
• Het maakt je gegevens ondubbelzinnig. Wie de schrijver is, bij welk bedrijf die hoort, wat een dienst kost en waar je zit. Dat is het onzichtbare deel en precies daar zit de waarde voor AI.

Het eerlijke antwoord: het verschilt per platform en niet elk platform zegt het hardop. Dit is wat er openbaar bekend is.

Google is het duidelijkst. In de documentatie over AI-functies staat dat je voor AI Overviews en AI Mode geen speciale bestanden of markup nodig hebt en dat er geen speciale schema.org-markup is die je moet toevoegen. Wel vraagt Google om structured data die overeenkomt met de zichtbare tekst. AI Overviews bouwen op de gewone index van Google en daar wordt structured data al jaren gelezen.

Microsoft heeft het wel bevestigd. Fabrice Canel van Bing zei in maart 2025 op SMX München dat schema markup de taalmodellen van Microsoft helpt je content te begrijpen, zo meldde Search Engine Land. Dat geldt dus voor Bing en Copilot.

OpenAI, Perplexity en Anthropic hebben niets bevestigd. Wat wel vaststaat: hun crawlers voeren geen JavaScript uit. Vercel analyseerde het verkeer op zijn netwerk en concludeerde in december 2024 dat GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot en de andere grote AI-crawlers geen JavaScript renderen. Gemini is de uitzondering, omdat die de infrastructuur van Googlebot gebruikt.

Een AI-zoekmachine doet ongeveer wat een mens doet: zoeken, lezen, kiezen welke bronnen betrouwbaar zijn en daar een antwoord van maken. Hoe dat werkt, lees je in mijn artikel over generative engine optimization. Structured data helpt vooral bij de stap ertussen: begrijpen wie wat zegt.

Daar zit het verschil met de oude manier van denken over schema. Vroeger voegde je FAQ-markup toe voor uitklapvragen in Google en Review-markup voor sterren. Voor AI gaat het minder om losse trucjes en meer om een samenhangend beeld van je bedrijf als entiteit: één organisatie, met één eigenaar, die deze diensten aanbiedt, op deze plek en met deze profielen elders op internet. Zoekmachines bouwen daar hun kennisgrafiek van en AI-antwoorden leunen op die kennis.

Vergroten

Op deze site heb ik dat zo opgebouwd. De organisatie en ik als persoon hebben elk een vaste @id, een soort intern adres. Elk kennisbankartikel zegt met 'author' dat ik de schrijver ben en met 'publisher' dat Goldcompass de uitgever is. Elke dienstpagina zegt met 'provider' dat Goldcompass de dienst levert. Met 'sameAs' wijzen beide naar profielen buiten de site, zoals het Google Bedrijfsprofiel en LinkedIn. Zo hoeft geen enkel systeem te raden of de Celine onder een artikel dezelfde is als de oprichter op de homepage.

Er staan honderden types op schema.org. Voor de meeste bedrijven zijn er zes die het verschil maken:

1. Organization of LocalBusiness op de homepage: naam, logo, adres, telefoonnummer, KvK-nummer en sameAs-links naar je profielen. Heb je een vestiging waar klanten komen, kies dan LocalBusiness of een subtype zoals Dentist of Plumber.
2. Person voor de eigenaar of schrijvers: naam, functie, foto en een link naar LinkedIn. Belangrijk als je expertise wilt laten zien, want AI-antwoorden noemen graag een herkenbare deskundige.
3. Article op blogs en kennisbankpagina's, met author, datePublished en dateModified. Die datum is niet voor niets: AI-systemen hebben een voorkeur voor actuele bronnen.
4. Service of Product op je dienst- of productpagina's. Een webshop gebruikt Product met Offer voor prijs en voorraad, zoals ik uitleg in 10 e-commerce SEO-tips.
5. BreadcrumbList zodat de plek van een pagina in je site duidelijk is. Google toont het kruimelpad ook in de zoekresultaten.
6. FAQPage op pagina's met echte veelgestelde vragen. Geen sterren of uitklapblokken meer in Google voor de meeste sites, maar wel een helder vraag-en-antwoordformaat in je code.

Voor een lokaal bedrijf is het eerste punt verreweg het belangrijkst. Zorg dat je naam, adres en telefoonnummer precies gelijk zijn aan je Google Bedrijfsprofiel. Meer daarover in mijn artikel over lokale SEO.

Google schrapt al een paar jaar rich results die weinig worden gebruikt. Dit zijn de belangrijkste wijzigingen:

• FAQ en HowTo (augustus 2023). Google maakte bekend dat FAQ-uitklapvragen alleen nog verschijnen bij bekende, gezaghebbende sites van overheid en zorg. HowTo-resultaten verdwenen helemaal. Je hoeft de markup niet te verwijderen, maar verwacht er in Google geen extra ruimte meer van.
• Zeven minder gebruikte types (juni 2025). In het blog Simplifying the search results page kondigde Google aan dat onder meer Course Info, Claim Review, Estimated Salary, Learning Video, Special Announcement en Vehicle Listing niet meer als rich result worden getoond. Volgens Google heeft dat geen invloed op de ranking.
• Review-sterren voor je eigen bedrijf. Sterren uit reviews op je eigen site over je eigen bedrijf toont Google niet. De markup kan wel blijven als informatie over je bedrijf.

Let op het verschil: een rich result dat verdwijnt, betekent niet dat de markup waardeloos is. Google leest de gegevens nog steeds en Bing gebruikt ze voor Copilot. Wat geen zin heeft, is markup toevoegen alleen om een effect in de zoekresultaten te forceren.

Zo pak ik het aan bij een nieuwe of bestaande site. Bij een site van twintig pagina's is het een dag werk.

1. Inventariseer wat er al staat. Veel WordPress-plugins zoals Yoast en Rank Math zetten al Organization, WebPage en BreadcrumbList neer. Kijk in de paginabron of met de Schema Markup Validator wat er staat, zodat je niets dubbel toevoegt.
2. Leg je bedrijf één keer goed vast. Organization of LocalBusiness met een vaste @id, de volledige gegevens en sameAs-links naar je Google Bedrijfsprofiel, LinkedIn en andere officiële profielen.
3. Koppel de pagina's eraan. Elk artikel krijgt author en publisher, elke dienstpagina provider. Gebruik daarbij de @id in plaats van de gegevens steeds opnieuw uit te schrijven.
4. Zorg dat alles zichtbaar klopt. Elke prijs, review of FAQ in de markup moet ook als tekst op de pagina staan. Markup die iets anders zegt dan de pagina is in strijd met de richtlijnen van Google en kan een handmatige maatregel opleveren.
5. Zet het in de HTML, niet in een script achteraf. Dan lezen alle crawlers het, ook die van ChatGPT en Perplexity.
6. Test en houd het bij. Controleer elke nieuwe pagina en kijk elke maand in Search Console of er fouten bij zijn gekomen.

De oude Structured Data Testing Tool van Google bestaat niet meer. Er zijn nu drie gratis manieren om te testen:

• [Rich Results Test](https://search.google.com/test/rich-results) van Google: laat zien welke rich results een pagina kan krijgen en welke fouten de markup heeft. Test de live URL of plak de code.
• [Schema Markup Validator](https://validator.schema.org/) van schema.org: controleert alle types, ook die waar Google geen rich result voor heeft. Handig om te zien of je @id-koppelingen kloppen.
• Search Console, onder Verbeteringen: een rapport per type met geldige items en fouten op de hele site. Dit is de plek om maandelijks te kijken.

• Dubbele organisaties. Een thema, een SEO-plugin en een reviewplugin die elk hun eigen Organization neerzetten, met drie verschillende namen of logo's.
• Markup zonder zichtbare tekst. Een FAQPage met vragen die niet op de pagina staan. Of een prijs in de code die afwijkt van de prijs op de pagina.
• Alleen op de homepage. Organization staat goed, maar artikelen en dienstpagina's hebben niets. Of ze missen de koppeling met de schrijver.
• Verouderde gegevens. Een oud adres of telefoonnummer in de markup, terwijl het Google Bedrijfsprofiel al is aangepast. Voor AI-systemen zijn dat twee tegenstrijdige bronnen.
• Alles op 'AI' gooien. Markup kopen of laten genereren als oplossing voor zichtbaarheid in ChatGPT, terwijl de pagina zelf de vraag van de klant niet beantwoordt.

Structured data is een versterker, geen vervanging. Een pagina die geen helder antwoord geeft, wordt met de beste markup ook niet geciteerd. Of je in AI-antwoorden terugkomt, meet je met de aanpak uit AI-zichtbaarheid meten. Wil je weten hoe de structured data op jouw site ervoor staat, dan neem ik die mee in een gratis SEO audit.

Wat ik hiervan vind

Ik vind structured data saai werk dat bijna iedereen half doet en juist daarom loont het. De meeste sites die ik doorlicht hebben wel een plugin met standaardmarkup, maar geen enkele koppeling tussen het bedrijf, de eigenaar en de pagina's. Wat ik zelf anders doe: ik schrijf de markup met de hand vanuit één bron, met vaste @id's, zodat een artikel, een dienstpagina en de homepage allemaal naar dezelfde organisatie en dezelfde persoon verwijzen. Ik voeg geen markup toe voor een effect in Google dat niet meer bestaat. En ik controleer altijd of het in de HTML staat, want wat een crawler niet ziet, telt niet.

Celine, Goldcompass