Strukturierte Daten für KI-Agenten: der vollständige schema.org und UCP Leitfaden

Warum strukturierte Daten für den Agentic Commerce entscheidend sind

Ein KI-Agent, der die Anfrage "Finde mir einen Bluetooth-Kopfhörer unter 80 $" erhält, wird nicht den Marketingtext Ihrer Produktseiten lesen. Er wird strukturierte Daten abfragen, Informationen, die gemäß standardisierten Schemata formatiert sind, die Maschinen zuverlässig lesen und vergleichen können.

Wenn Ihre Produktdaten gut strukturiert sind, kann der Agent in Millisekunden extrahieren: den genauen Preis, die Lagerverfügbarkeit, Lieferzeiten, Rückgabebedingungen, aggregierte Kundenbewertungen und relevante technische Spezifikationen. Wenn Ihre Daten schlecht strukturiert oder fehlend sind, wechselt der Agent zum nächsten Wettbewerber.

Dies ist ein grundlegender Unterschied zum klassischen SEO: Im SEO können Sie fehlende strukturierte Daten durch guten Textinhalt kompensieren. Im Agentic Commerce sind strukturierte Daten nicht optional, sie sind die Bedingung für die Existenz im Agentic Channel.

Wesentliche schema.org-Typen für den Agentic E-Commerce

1. Product-Schema

Der Product-Typ ist das Basisschema für jede Produktseite. Für den Agentic Commerce sind die mindestens erforderlichen Eigenschaften:

• name, Produktname (präzise, beschreibend, nicht marketingsprachlich)
• description, sachliche Beschreibung der Hauptmerkmale
• sku oder gtin13, eindeutige Produktkennung
• brand, Produktmarke (Brand-Objekt)
• image, URL des Hauptbildes (hohe Auflösung)
• offers, Preis und Verfügbarkeit (Offer-Objekt)
• aggregateRating, durchschnittliche Bewertung und Anzahl der Bewertungen

Empfohlene Eigenschaften für maximale UCP-Kompatibilität:

• weight, height, width, depth, Abmessungen für die Versandkostenberechnung
• color, size, für Produktvarianten
• category, standardisierte Kategorie (bevorzugt Standardtaxonomien)
• additionalProperty, produktspezifische Attribute (z.B. Bluetooth 5.3, 30h Akku)

2. Offer-Schema

Das Offer-Objekt ist in Product verschachtelt und definiert die Verkaufsbedingungen. Dies sind die Informationen, die KI-Agenten am intensivsten zum Vergleichen und Auswählen verwenden:

• price, genauer Preis inklusive Steuern (Zahl, nicht Text)
• priceCurrency, Währung ("USD", "EUR")
• availability, Verfügbarkeit ("InStock", "OutOfStock", "PreOrder")
• shippingDetails, Lieferzeit und -kosten (OfferShippingDetails-Objekt)
• hasMerchantReturnPolicy, Link zur Rückgabebedingung
• seller, Händlerinformationen (Organization-Objekt)

3. MerchantReturnPolicy-Schema

Seit der UCP-Einführung im Januar 2026 ist MerchantReturnPolicy für konforme Händler obligatorisch geworden. KI-Agenten nutzen es aktiv, um Rückgabebedingungen zwischen Händlern zu vergleichen:

• returnPolicyCategory, Richtlinientyp ("MerchantReturnFiniteReturnWindow", etc.)
• merchantReturnDays, Anzahl der Tage für die Rücksendung eines Artikels
• returnMethod, Rücksendemethode ("ReturnByMail", "ReturnInStore")
• refundType, Rückerstattungstyp ("FullRefund", "StoreCreditRefund")

4. OfferShippingDetails-Schema

Lieferzeiten und -kosten sind Schlüsselfaktoren bei agentischen Kaufentscheidungen, oft genauso wichtig wie der Preis. Das OfferShippingDetails-Objekt muss enthalten:

• shippingRate, Versandkosten (MonetaryAmount-Objekt)
• deliveryTime, geschätzte Lieferzeit (ShippingDeliveryTime-Objekt)
• shippingDestination, abgedeckte geografische Lieferzonen

Vollständiges JSON-LD-Beispiel für eine UCP-konforme Produktseite

{`{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Bluetooth Pro 500 Headphones",
  "sku": "BHP-PRO-500-BLK",
  "gtin13": "0123456789012",
  "description": "Bluetooth 5.3 headphones, active noise cancelling, 30h battery",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "AudioPro" },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": 4.6,
    "reviewCount": 284
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": 79.99,
    "priceCurrency": "USD",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "hasMerchantReturnPolicy": {
      "@type": "MerchantReturnPolicy",
      "returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
      "merchantReturnDays": 30,
      "returnMethod": "https://schema.org/ReturnByMail",
      "refundType": "https://schema.org/FullRefund"
    },
    "shippingDetails": {
      "@type": "OfferShippingDetails",
      "shippingRate": {
        "@type": "MonetaryAmount",
        "value": 0,
        "currency": "USD"
      },
      "deliveryTime": {
        "@type": "ShippingDeliveryTime",
        "handlingTime": { "@type": "QuantitativeValue", "minValue": 0, "maxValue": 1, "unitCode": "DAY" },
        "transitTime": { "@type": "QuantitativeValue", "minValue": 2, "maxValue": 3, "unitCode": "DAY" }
      }
    }
  }
}`}

So validieren Sie Ihre strukturierten Daten

• Google Rich Results Test (search.google.com/test/rich-results), Syntax und Eignung für Rich Results
• Schema.org Validator (validator.schema.org), vollständige JSON-LD-Validierung
• UCP Compliance Checker, offizielles Tool auf dem UCP GitHub zur vollständigen Konformitätsprüfung
• Bing Markup Validator, Bing Copilot-Kompatibilität

Weiterführende Literatur

• UCP implementieren: vollständiger technischer Leitfaden
• Produktkataloge für KI-Agenten
• Standards, Schemata und Protokolle des Agentic Commerce