Metadaten

Was sind Metadaten?

Metadaten sind Informationen, die andere Daten beschreiben. Sie können sich dies als „Daten über Daten" vorstellen.

Marken verwenden Metadaten in Form von Etiketten und Tags, um detaillierte Informationen über ihre Standorte, Öffnungszeiten, Produkte, Dienstleistungen, Bilder, Videos, FAQ und mehr zu strukturieren. Aber Metadaten sind nicht nur ein technisches Detail hinter den Kulissen, das schön zu haben ist. Vielmehr sind sie eine unverzichtbare Datenebene für die Auffindbarkeit in dieser neuen Ära der Suche.

Und warum? Metadaten geben den Maschinen, die herkömmliche Suchmaschinen, die KI-Suche und andere Plattformen von Drittanbietern antreiben, die detaillierten Informationen, die sie zur Beantwortung von stichwortbasierten und dialogorientierten Suchanfragen benötigen.

Da die Verlagerung zur KI-Suche weiter voranschreitet und Kund*innen weiterhin Plattformen von Drittanbietern für die Suche nach Antworten nutzen, spielen Metadaten eine entscheidende Rolle bei der strukturierten Suche, der generativen Antwortoptimierung (Generative Answer Optimization, GEO) und der Sprachsuche.

Wie hängen strukturierte Daten, Schema und Metadaten zusammen?

Strukturierte Daten sind ein Format (eine konkrete Struktur) zur Organisation von Metadaten (beschreibenden Informationen) in Schema-Markup (einer universellen Sprache, die Maschinen lesen und verstehen können).

Stellen Sie sich vor, Sie sind eine Restaurantmarke mit mehreren Standorten wie Caribou Coffee:

Sie können sich strukturierte Daten als eine Karte vorstellen, die Ihre Markendaten enthält und miteinander verbindet. So strukturieren beispielsweise die wettbewerbsfähigsten Marken ihre Daten in einem Wissensgraph.

Schema oder Schema-Markup ist die Kennzeichnung, anhand derer Maschinen erkennen können, was sich auf der Karte befindet. Zum Beispiel sollte jeder Coffee-Shop seine eigene lokale Landingpage mit Schema-Markup haben. Das Schema auf jeder Seite könnte Inhalte enthalten, die zum Lesen durch Maschinen ausgelegt sind, wie CafeOrCoffeeShop oder LocalBusiness und image.

Metadaten sind die Informationen, die im Schema und in der Struktur enthalten sind. Ein image-Tag kann zum Beispiel einen beschreibenden, stichwortreichen Dateinamen wie nitro-pumpkin-latte-omaha.jpg oder ein MenuItem-Schema mit dem Produktnamen, der Beschreibung, dem Bild und dem Preis enthalten.

Wie beeinflussen Metadaten die Sichtbarkeit in der Suche?

Metadaten in der traditionellen Suche und SEO

Gut formulierte Metadaten waren schon immer ein Segen für Marken, die in den Suchergebnisseiten für Stichwörter höher ranken und Klicks auf Markenseiten und lokale Landingpages lenken wollten. Bei der herkömmlichen Suche signalisieren Metadaten wie Meta-Titel und -Beschreibungen den Suchmaschinen (wie Google), dass sie Suchanfragen besser mit den Stichwörtern in den Metadaten abgleichen können (nicht nur H1 und On-Page-Inhalte).

Metadaten für die Auffindbarkeit in der KI-Suche, AEO und GEO

Answer Engine Optimization (AEO), manchmal auch Generative Engine Optimization (GEO) genannt, geht über die traditionelle Suchmaschinenoptimierung hinaus, indem sie Daten so verpackt, dass sie von der KI bei der Beantwortung von Kundenfragen leicht gefunden, interpretiert und verwendet werden können. Betrachten Sie Metadaten als das Bindegewebe zwischen Ihrer Marke und deren Darstellung (oder Fehldarstellung) auf verschiedenen Plattformen. Unvollständige oder uneinheitliche Metadaten bedeuten, dass Ihre Marke eine geringere Sichtbarkeit hat und sowohl bei KI-Bots als auch bei deren Nutzer*innen nur schwer Vertrauen aufbauen kann.

Da KI-Plattformen die Entdeckung von Marken durch Kund*innen verändern, können Marken nicht erwarten, dass sie mit Links voller Stichwörter ihre Sichtbarkeit steigern. Marken müssen Metadaten nutzen, um Relevanz, Autorität und Vertrauen zu signalisieren. Metadaten in Kombination mit schema-reichen, strukturierten Daten sind eines der besten Werkzeuge für Marken, um zu kontrollieren, welche Informationen Kund*innen (und KI-Modelle) sehen können – und welchen sie vertrauen.

KI-Suchmaschinen und Antwortmaschinen (wie AI Overviews von Google, ChatGPT, Perplexity und Sprachassistenten) suchen nach klaren, strukturierten Metadaten, fragenbasierten Inhalten und klaren, fokussierten, Direktantworten auf diese Fragen.

Metadaten zur Auffindbarkeit auf Drittanbieterplattformen

Metadaten sind nicht nur für die Auffindbarkeit in Suchmaschinen wichtig. Sie unterstützen Marken bei der Aufwertung ihres Profils auf anderen öffentlich zugänglichen Plattformen. Dazu gehören Marktplätze wie Maps, TripAdvisor und Zocdoc sowie Video-Streaming-Dienste wie YouTube und TikTok.

Wenn Sie wollen, dass Ihre Kund*innen die Inhalte, Produkte, Dienstleistungen, Anbieter*innen und andere beschreibende Datensätze Ihrer Marke auf diesen Plattformen finden (und glauben Sie uns, das wollen Sie), sind saubere, vollständige und einheitliche Metadaten (wie Tags, Kategorien, Beschreibungen und technische Spezifikationen) ein Muss.

Gute Metadaten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte in Empfehlungen, Filtern und Kategoriesuchen angezeigt werden – auch wenn Kund*innen nicht direkt nach Ihnen suchen.

Die beste Art von Metadaten

Die besten Metadaten, die Marken einen Vorsprung vor der Konkurrenz verschaffen und die Auffindbarkeit überall dort verbessern, wo Kund*innen suchen, beruhen auf drei Prinzipien:

1. Erstellen Sie Metadaten, die vollständig und einheitlich sind – denn KI kann nicht erraten, was fehlt, oder Informationen korrigieren, die nicht auf dem neuesten Stand sind.

2. Strukturieren Sie Metadaten so, dass sie immer KI-lesbar sind – denn strukturierte Formate (wie Schema-Markup) und die Organisation von Wissensgraphen fördern intelligentere Ergebnisse.

3. Automatisieren Sie das Metadatenmanagement, um Ihre Daten kontinuierlich zu aktualisieren – denn Genauigkeit in Echtzeit erhöht die Relevanz, und Sie müssen überall dort relevant sein, wo Ihre Kundschaft sucht.

Wie können Sie Ihre Metadaten verbessern, damit Ihre Marke besser auffindbar ist?

Die meisten SEO-Tools sind nicht dafür ausgelegt, Marken einen detaillierten Einblick in die lokale SEO-Leistung zu geben, geschweige denn in die AEO-Leistung. Deshalb fällt es vielen Marken schwer, die Blackbox der KI-Suchdaten zu öffnen und herauszufinden, warum die Konkurrenz häufiger als sie selbst in KI- oder lokalen Suchergebnissen angezeigt wird.

Wie finden Sie also Antworten auf Fragen wie:

• Wie schneidet unsere Marke sowohl bei der traditionellen als auch bei der KI-gestützten Suche ab?

• Wie schneiden die einzelnen Standorte ab?

• Wie schneiden wir im Vergleich zur Konkurrenz ab?

• Wie bleiben wir Stimmungsschwankungen einen Schritt voraus?

• Wo liegen unsere Lücken in Bezug auf Markenbekanntheit und Reputation bei direkten Antworten?

• Und was müssen wir tun, um uns zu verbessern?

Mit Yext Scout verwandeln Sie Daten in konkrete Maßnahmen

Yext Scout bietet Marketern einen klaren, umsetzbaren Überblick über die Markenleistung auf höchster Ebene und für jeden Standort, sowohl über traditionelle als auch KI-gestützte Suchplattformen wie Google, ChatGPT, Gemini und Perplexity.

Eines der leistungsstärksten Tools von Scout? Der Scout-Wettbewerberbericht zeigt Marken, wie ihre Standorte in der traditionellen und KI-gestützten Suche ranken und warum. Anschließend schlüsselt Scout die wichtigsten Faktoren für die Sichtbarkeit auf, z. B. die Reichweite von Einträgen, Bewertungen, Posts und Fotos, um Marketern beim Ergreifen spezifischer Maßnahmen zu helfen und die lokale Konkurrenz zu übertreffen. Marken können von der Verbesserung der Metadaten bis hin zum Management von Social Media-Inhalten und Bewertungen eine Vielzahl von Maßnahmen ergreifen.

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