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Structured Data Extractor

Sehen Sie, welche strukturierten Daten eine Seite tatsächlich ausliefert. Extrahieren Sie JSON-LD-Blöcke, Schema-Typen, Parse-Fehler und Microdata-Hinweise, um die Eignung für Rich Results zu prüfen, bevor Sie Markup validieren oder umschreiben.

So funktioniert es

Ein kurzer, klarer Ablauf — eingeben, ausführen, Ergebnis lesen.

  1. Seiten-URL eingeben

    Fügen Sie die URL ein, die Sie prüfen möchten.

  2. Schema-Blöcke prüfen

    Überprüfen Sie JSON-LD-Blöcke, Schema-Typen, Parse-Gültigkeit und Microdata-Hinweise.

  3. Markup kopieren oder korrigieren

    Kopieren Sie die rohen strukturierten Daten oder korrigieren Sie ungültiges Schema, bevor Sie Rich Results testen.

Was sind strukturierte Daten und warum entscheiden sie, welchen Rich Result Sie erhalten?

Strukturierte Daten sind das schema.org-Markup (meist JSON-LD), das Sie einer Seite hinzufügen, um deren Inhalt für Google zu beschreiben. Das Markup ist für Nutzer unsichtbar, bestimmt aber, ob Ihre Seite eine Sternebewertung, ein FAQ-Dropdown, eine Produktkarte oder ein Sitelinks-Suchfeld erhalten kann.

Strukturierte Daten sind ein Vokabular (schema.org) und eine Syntax (JSON-LD, Microdata oder RDFa), mit denen eine Seite sich selbst für eine Suchmaschine beschreibt. JSON-LD ist das von Google empfohlene Format und wird als <script type="application/ld+json">-Block eingebettet. Das Vokabular umfasst Hunderte von Typen: Product, Recipe, Article, FAQPage, LocalBusiness, Event, Organization, BreadcrumbList und viele mehr. Jeder Typ hat erforderliche und empfohlene Eigenschaften, und Google vergibt Rich Results nur, wenn diese Eigenschaften vorhanden und gültig sind.Die Fehlerquellen sind häufig. Ein JSON-LD-Block fehlt eine erforderliche Eigenschaft (ein Article ohne Autor oder datePublished). Ein Block ist technisch gültiges JSON, verwendet aber den falschen @type. Eine Seite liefert sowohl JSON-LD als auch Microdata für dieselbe Entität aus, und Google wählt eine davon. Ein Block ist im HTML vorhanden, aber die Seite ist auch noindex, sodass der Rich Result nie infrage kommt. Keines dieser Probleme wird bei einer normalen visuellen QA-Prüfung sichtbar. Sie fallen erst auf, wenn Rich Results stillschweigend ausbleiben.Unser Structured Data Extractor lädt die Seite und extrahiert jeden JSON-LD-Block, jeden Microdata-Hinweis und jeden vorhandenen Schema-Typ. Sie sehen den @type für jeden Block, den geparsten Eigenschaftsbaum, etwaige JSON-Parse-Fehler und eine schnelle Eignungsprüfung anhand der von Google dokumentierten Anforderungen für die gängigsten Rich-Result-Typen. Fügen Sie eine URL nach einem CMS-Update oder einer Template-Änderung ein, und Sie sehen genau, welche strukturierten Daten an die Seite ausgeliefert wurden.
3
Syntaxen, die Google unterstützt: JSON-LD, Microdata, RDFa
800+
Schema.org-Typen im Vokabular
1
Fehlende erforderliche Eigenschaft verhindert einen Rich Result

Was dieser Structured Data Extractor leistet

Jeder Block, jeder Typ und jeder Parse-Fehler – damit Sie Markup ausliefern, das Google tatsächlich nutzt.

  • JSON-LD-Block-ExtraktionFindet jeden <script type="application/ld+json">-Block auf der Seite und gibt den geparsten Inhalt zurück. Mehrere Blöcke werden separat aufgelistet.
  • @type-IdentifikationLiest das @type-Feld für jeden Block und listet die vorhandenen Schema-Typen auf. Eine Seite mit 3 Blöcken kann z. B. Article, BreadcrumbList und Organization ausliefern.
  • Parse-Fehler-ErkennungMarkiert JSON-LD, das nicht geparst werden kann. Ein überflüssiges Komma oder ein nicht maskiertes Anführungszeichen macht den gesamten Block für Google ungültig.
  • Microdata-HinweiseDurchsucht nach itemscope- und itemtype-Attributen. Nützlich für ältere Seiten, die Microdata statt JSON-LD ausliefern.
  • Eigenschaftsbaum-AnsichtZeigt den vollständigen, verschachtelten Eigenschaftsbaum jedes Blocks an. So sehen Sie, welche Felder für einen bestimmten @type vorhanden oder fehlend sind.
  • Rich-Result-EignungMarkiert die häufigsten erforderlichen Eigenschaften für Top-Rich-Results: Product benötigt name, image, price, availability; Article benötigt author, datePublished.
  • Warnung bei doppelten BlöckenErkennt zwei Blöcke mit demselben @type, die auf dieselbe Entität verweisen. Google wählt einen davon, sodass Duplikate auf einen CMS-Fehler hindeuten.
  • Rohblock-KopieErmöglicht das Kopieren des rohen JSON-LD jedes Blocks. Praktisch zum Einfügen in Schema Markup Generator, Rich Results Test oder Ihr CMS.

Wer nutzt diesen Structured Data Extractor

SEO-, Entwickler- und Content-Teams, die genau wissen müssen, welches Schema ausgeliefert wurde, bevor sie eine Neuindexierung anfordern.

Inhouse-SEOs

Ihre Produktseiten zeigen seit letzter Woche keine Sternebewertungen mehr in der Suche an, und Sie vermuten, dass dem JSON-LD eine erforderliche Eigenschaft fehlt.

Extrahieren Sie das Markup, sehen Sie die fehlende aggregateRating-Eigenschaft, korrigieren Sie die CMS-Vorlage und fordern Sie eine Neuindexierung an, um den Rich Result wiederherzustellen.

Entwickler

Sie haben einen neuen FAQ-Schema-Block ausgeliefert und möchten bestätigen, dass er fehlerfrei geparst wird und die erforderliche mainEntity-Eigenschaft enthält, bevor Sie ihn produktiv setzen.

Führen Sie den Extractor auf einer Beispielseite aus, bestätigen Sie, dass der Block geparst wird, und prüfen Sie, ob der @type FAQPage mit gültigen Question-Einträgen ist.

Agenturen

Sie liefern monatlich Schema-Audits für 4 Kunden und benötigen eine schnelle Übersicht, welche strukturierten Daten auf 100 Seiten pro Kunde ausgeliefert werden.

Erstellen Sie einen seitenweisen Bericht, gruppieren Sie die Probleme nach @type und übergeben Sie dem Kunden eine priorisierte Liste mit Korrekturen, die auf Googles Anforderungen abgestimmt ist.

Enterprise-SEOs

Sie verwalten 50.000 Produktseiten und möchten bestätigen, dass Recipe-Schema nur auf Rezept-URLs ausgeliefert wird und nicht versehentlich auf jeder Kategorie-Seite.

Prüfen Sie 20 Seiten stichprobenartig, extrahieren Sie das Schema und finden Sie die 3 Kategorien, die fälschlicherweise Recipe ausliefern, um die Vorlagenlogik zu korrigieren.

E-Commerce-Manager

Ihr Team hat im letzten Sprint neues Offer-Markup hinzugefügt, und Sie möchten bestätigen, dass price und priceCurrency auf jeder Produktseite vorhanden sind.

Prüfen Sie 20 Produkt-URLs im Batch, sehen Sie, dass bei 4 von ihnen priceCurrency fehlt, und liefern Sie die CMS-Korrektur aus, um die Product-Rich-Results wiederherzustellen.

Content-Manager

Sie veröffentlichen einen Artikel und möchten bestätigen, dass das Article-Schema mit den Feldern author, datePublished und image ausgeliefert wird.

Führen Sie den Extractor auf dem Beitrag aus, sehen Sie das fehlende image-Feld, korrigieren Sie es im CMS und fordern Sie eine Neuindexierung an, um den Article-Rich-Result zurückzuerhalten.

Verwandte Glossarbegriffe

Sie möchten tiefer einsteigen? Diese Glossareinträge erklären die Konzepte hinter diesem Tool.

Häufig gestellte
Fragen

Alles Wissenswerte rund um Structured Data Extractor und technisches SEO.

Der Structured Data Extractor hilft SEOs, einen spezifischen technischen SEO-Workflow direkt im Browser zu diagnostizieren. Er ist für schnelle Audits, QA-Prüfungen und Vorab-Validierungen vor der Veröffentlichung konzipiert.

Ja. Das Tool kann auf SERPView ohne Registrierung kostenlos genutzt werden. URL-Abfrage-Tools verwenden konservative Limits, um die Prüfungen schnell und respektvoll durchzuführen.

Nein. Das Tool lädt die URL für die aktuelle Analyse und gibt das Ergebnis zurück. Wir speichern keine Seiteninhalte und verwenden geprüfte Seiten nicht für Trainingszwecke.

Nutzen Sie es während technischer SEO-Audits, bei Website-Launches, Migrationen, Content-QA oder immer dann, wenn eine Seite sich in der Suche anders verhält als erwartet.

Nein. Es ist eine fokussierte, kostenlose Prüfung für einen bestimmten Workflow. Bei großen Websites sollten Sie es zusammen mit einem Crawler und der Google Search Console verwenden, um Fehler zu priorisieren.

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