Strukturierte Daten und SEO.

Suchmaschinen werden zu Antwortmaschinen.

Die Vertreter von Regionen und Orten sowie die Gastgeber sind meist diejenigen, die Basisangaben wie Adressdaten oder Öffnungszeiten pflegen. Es gilt also, sie zu motivieren, die Datenqualität in der Fläche zu verbessern. Die Suchmaschinenoptimierung (SEO = Search Engine Optimization) kann dabei eine große Hilfe sein, denn touristische Destinationen und Gastgeber möchten von potenziellen Gästen auch online gut gefunden werden – und Suchmaschinen wie Baidu, Bing, Google und Yandex sind hierfür das perfekte Einfallstor.

Die Wege, um im Web sichtbar zu werden, ändern sich kontinuierlich, weil auch Suchmaschinen ihre Algorithmen ständig weiterentwickeln. Es deutet vieles darauf hin, dass Google seine Suchergebnisse stark an semantischen Kontexten ausrichtet, um Nutzern schnell kontextspezifische Antworten anzeigen zu können. Diese Antworten können Nutzer mittlerweile direkt lesen, ohne vorher aus einer langen Liste einen Link auswählen, ihn anklicken und sich auf der Seite orientieren zu müssen. Wie ist zurzeit das Wetter, wann hat das Museum geöffnet, welche Veranstaltungen finden diese Woche statt? Antworten auf derartige Fragen erhalten Nutzer inzwischen meist unmittelbar oben in den Suchergebnissen.

Wenn beispielsweise die Suchbegriffe „Veranstaltungen Frankfurt“ eingegeben werden, sind die ersten Ergebnisse keine Website-Links mehr, sondern Hinweise auf einzelne Veranstaltungen. Dabei ist für Nutzer nicht ohne Weiteres ersichtlich, wer Absender der angezeigten Informationen ist. Allerdings ist dies für sie auch nicht zwingend erforderlich, um einen Überblick über kommende Events zu erhalten. Wichtig ist, dass die Daten, die angezeigt werden, vollständig, korrekt und aktuell sind, damit sie sich bei der Vorbereitung auf eine Reise oder in der Urlaubsregion orientieren können.

Der Nutzen für Betriebe und DMO

Diese direkten Antworten werden auch als „Featured Snippets“, also hervorgehobene Suchergebnisse, bezeichnet. Die Antwort auf die gestellte Frage wird Nutzern unmittelbar in Form eines besonders hervorgehobenen Absatzes, einer Liste oder einer Tabelle angezeigt. Aufgrund ihrer starken Präsenz wird diese Darstellungsform alternativ auch „Position Zero“ genannt. Im Tourismus gibt es unterschiedliche Datentypen, die in Form von solchen Featured Snippets angezeigt werden: Lokale Brancheneinträge, Rezensionen, Veranstaltungen oder auch Rezepte gehören dazu. Doch wie erreichen es touristische Akteure wie Gastgeber oder DMO, dass sie in den Featured Snippets erscheinen? Google hilft es, wenn Angaben genau und eindeutig vorliegen. So können mehrere Veranstaltungen oder eine Liste von (touristischen) Betrieben einheitlich in den Suchergebnissen dargestellt werden. Eine Möglichkeit hierfür, die neben anderen Methoden auch von Google genutzt wird, sind strukturierte Daten. Sie kann Google verstehen und entsprechend anzeigen.

Mehr Sichtbarkeit in Featured Snippets kann im Tourismus unter anderem durch strukturierte Daten bei lokalen Brancheneinträgen, Rezensionen, Veranstaltungen und Rezepten realisiert werden.

Strukturierte Daten für Suchmaschinen

Strukturierte Daten spielen für Google und andere Suchmaschinen eine zunehmend größere Rolle, denn dank einer einheitlichen Auszeichnung ist es möglich, dass sie unmittelbar von Maschinen verstanden werden. Daten zu strukturieren bedeutet für Hotels beispielsweise, dass Basisangaben wie die Adresse, Geokoordinaten, Anzahl der Zimmer oder Sternekategorie in einer vorgegebenen Struktur vorliegen. Für Menschen ist eine Datenstruktur weniger wichtig als für Maschinen. Menschen können erkennen, dass mit Angaben wie „8 Uhr“, „um acht morgens“ und „morgens um 8:00“ immer das Gleiche gemeint ist. Bei Maschinen ist die Interpretation so heterogen strukturierter Angaben fehleranfällig.
Da für die Google-Suchmaschine ein maschinenlesbares Format eine Möglichkeit ist, um Angaben vereinheitlicht und besonders hervorgehoben anzuzeigen, können diese Daten auf Websites im Hintergrund integriert werden, damit sie von Google zu diesem Zweck genutzt werden.

Strukturierte Daten helfen Maschinen dabei, Informationen zu interpretieren und kontextsensitiv auszugeben.

Für diese maschinenlesbaren Beschreibungen mit dem Ziel, Inhalte eindeutig zu bezeichnen, hat sich ein Vokabular etabliert: schema.org. Dieser einheitliche Beschreibungsrahmen, der mit einer technischen Dokumentation vergleichbar ist und in der Fachsprache aufgrund des wissensorientierten Aufbaus als Ontologie bezeichnet wird, gibt vor, in welcher Form Angaben zu bestimmten Datentypen, z. B. zu Veranstaltungen, hinterlegt werden müssen, damit sie konform mit dem jeweiligen Schema sind. Bei Veranstaltungen müssen neben einem Namen auch die Adresse des Veranstaltungsorts, das Datum und die Uhrzeit, der Ticketpreis, der Künstler, die Sprache, in der die Veranstaltung stattfindet, usw. in einer spezifischen Form hinterlegt werden. Für all dies gibt schema.org einen klaren Rahmen vor.

Was ist schema.org?

Strukturierte Daten müssen für den Einsatz in semantischen Kontexten einer einheitlichen Auszeichnungssprache folgen. Eine etablierte Ontologie dafür ist „schema.org“. Schema.org ist eine Initiative der großen Suchmaschinen Bing, Google, Yahoo! und Yandex. Es stellt ein Beschreibungssystem zur Verfügung, damit Daten in einer bestimmten Struktur bereitgestellt werden könnnen. Innerhalb von schema.org gibt es also Schemata, mit denen verschiedene Arten von Daten (zu einem Hotel, einer Veranstaltung, einem POI usw.) beschrieben werden können.

Wenn diese Datentypen mithilfe von schema.org ausgezeichnet worden sind, können sie mittels eines maschinenlesbaren Formats wie etwa JSON-LD auf der Website integriert werden. Dies ist eine wichtige Grundlage, wenn sichergestellt werden soll, dass die Inhalte aus einem bestimmten Datentyp noch vor den regulären Suchergebnissen angezeigt werden.

Strukturierte Daten

Beschreibungen direkt im HTML-Code können von Menschen verstanden werden, Maschinen benötigen dazu Unterstützung. Eine Möglichkeit sind strukturierte Daten mittels einer Auszeichnung nach schema.org

Tools für strukturierte Daten

Welche Datentypen konkret relevant sind, ist in der Google Search Gallery dokumentiert. Dort zeigt Google, wie die Daten ausgezeichnet werden müssen, wann sie eingesetzt werden dürfen und welche Sichtbarkeit innerhalb der Suchergebnisse erzielt werden kann.

Das Semantic Technology Institute (STI) der Universität Innsbruck stellt ein Tool zum Erstellen und Testen von strukturierten Daten sowie zur Erzeugung eines JSON-LD-Formats zur Verfügung.

Was ist der Google Knowledge Graph?

Google ist bestrebt, Nutzern auf ihre Anfrage unabhängig vom Anwendungsfall (Desktop, Mobile oder sprachbasiert) direkt eine Antwort zu liefern. Dafür baut Google bereits seit einigen Jahren einen Knowledge Graph auf, der unterschiedliche Datenquellen integriert. Gibt ein Nutzer beispielsweise „Büsum“ als Suchbegriff ein, so können mithilfe des Knowledge Graph auch Angaben zum Wattenmeer, zur Einwohnerzahl, zur Fläche, zum Wetter usw. in den Suchergebnissen angezeigt werden. Meist geschieht dies in einer separaten Box auf der rechten Seite (OneBox) der Suchergebnisse. Auch bei der mobilen Suche stehen die Antworten oberhalb der regulären Ergebnisse. Zusätzlich werden geografische Angaben in Google Maps geliefert, Bilder von Büsum angezeigt usw.

Google Knowledge Graph

Das übergeordnete Ziel des Knowledge Graph ist es, Informationen, die dezentral im Web zur Verfügung stehen, zu verbinden und auf die jeweilige Suchanfrage abzustimmen. Orte, Personen und andere Informationen werden also in Beziehung zueinander gesetzt, und es werden Ergebnisse für Suchanfragen antizipiert, die die Nutzer nicht explizit formuliert haben müssen. Das Wort „Knowledge“ verweist dabei auf den Anspruch, aus Informationen Wissen zu kreieren. Es wird deutlich, dass für derartige Funktionen die Beziehung der Daten zueinander erheblich an Relevanz gewinnt. Der Knowledge Graph wird damit zur zentralen Wissensbasis, die auch von Google Assistant, Google Maps und vielen weiteren Anwendungen von Google genutzt werden kann. Eine dieser Datenquellen sind Websites (beispielsweise von Leistungsträgern), auf denen nach schema.org strukturierte Daten hinterlegt wurden.

Vorteile strukturierter Daten für touristische Betriebe und Orte

  • Bessere Sichtbarkeit im Web
    Betriebe profitieren direkt, denn strukturierte Daten sind mit die Basis für die Anzeige bei Google und anderen Suchmaschinen in den Featured Snippets.

  • Grundlage für Sprachassistenten
    Gäste suchen nicht mehr nur auf Websites oder bei Google. Sie reden auch mit Sprachassistenten: „O.k., Google“, „Hey, Siri“, „Alexa“. Digitale Assistenten versuchen mittels Algorithmen Fragen zu verstehen und per Sprachrückgabe eine Antwort zu übermitteln. Strukturierte Daten, die auf einer Ontologie wie schema.org basieren, können von Maschinen besser verstanden werden und daher die Grundlage bilden, um kontextsensitive Antworten zu liefern.

  • Ausrichtung auf die Zukunft
    Die innerhalb der eigenen Website strukturierten Daten können direkt von Bing, Google usw. abgerufen werden (Crawling). Da diese Daten nun ohnehin offen zur Verfügung stehen, ist es sinnvoll, sie auch für andere Anbieter zugänglich zu machen. Ein Ziel im Rahmen des Open-Data-Projekts ist die Überführung der Daten in einen Daten-Hub auf Landesebene und die anschließende Einspielung in den Knowledge Graph des Deutschlandtourismus. Dort stehen sie in großem Umfang offen und zur Weiternutzung in einer modernen Datenarchitektur zur Verfügung.

Datenarchitektur schlägt Website

Für Gäste wird immer weniger ersichtlich sein, woher welche Daten stammen und wer sie zur Verfügung gestellt hat. Allerdings ist dies aus Gästeperspektive auch unerheblich. Die Hauptsache ist, dass die Daten richtig sind. Hieraus resultiert, dass die eigene Website immer mehr an Relevanz verlieren und gleichzeitig die Bedeutung der Datenarchitektur deutlich zunehmen wird.

Zentrale Erkenntnisse

  • Suchmaschinen entwickeln sich zu Antwortmaschinen, die Suchanfragen direkt beantworten.

  • Strukturierte Daten ermöglichen eine priorisierte Sichtbarkeit in Suchmaschinen.

  • Der Google Knowledge Graph integriert unterschiedliche Datenquellen, um Antworten direkt und kontextsensitiv anzeigen zu können.

  • Strukturierte Daten helfen Maschinen dabei, Informationen zu verstehen und zu interpretieren.

  • Mit schema.org liegt ein Beschreibungsrahmen vor, mit dem bestimmte Datentypen strukturiert werden können.

  • Wenn Daten strukturiert vorliegen, können sie auch perspektivisch eine gute Grundlage für Sprachassistenten sein.

  • Daten, die mit schema.org beschrieben werden, können in einen Knowledge Graph des Deutschlandtourismus überführt werden.

Eric Horster, Fachhochschule Westküste

Eric Horster

Fachhochschule Westküste

Eric Horster ist Professor an der Fachhochschule Westküste im Bachelor- und Masterstudiengang International Tourism Management (ITM) mit den Schwerpunktfächern Digitalisierung im Tourismus und Hospitality Management. Er ist Mitglied des dortigen Instituts für Management und Tourismus (IMT).

Mehr zur Person unter: http://eric-horster.de/

Kristine Honig, Tourismuszukunft

Kristine Honig

Tourismuszukunft

Kristine Honig ist Beraterin und Netzwerkpartnerin bei Tourismuszukunft. Sie berät und unterstützt touristische Unternehmen bei ihrer Strategie, beim Thema Storytelling und bei der Organisation von Barcamps.

Mehr zur Person unter: https://tourismuszukunft.de/kristine-honig

Elias Kärle, Universität Innsbruck

Elias Kärle

Universität Innsbruck

Elias Kärle ist Wissenschaftler an der Universität Innsbruck. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit Knowledge Graphs, Linked Data und Ontologien. Als Vortragender referiert er meist zur Anwendung und Verbreitung semantischer Technologien im Tourismus.

Mehr zur Person unter: https://elias.kaerle.com/