Wat is Schema.org?

Schema.org is een gezamenlijke standaard voor gestructureerde gegevens op het web.

Het project werd oorspronkelijk opgericht door Google, Microsoft, Yahoo en Yandex en wordt vandaag verder ontwikkeld als een open communityproject.

Schema.org bevat een uitgebreide woordenschat waarmee je kunt beschrijven wat bepaalde informatie op een webpagina voorstelt.

Stel bijvoorbeeld dat ergens op een website staat:

The Other Concept

Voor een bezoeker kan uit de context duidelijk zijn dat dit de naam van een onderneming is. Met Schema.org kun je die betekenis expliciet maken door aan te geven dat The Other Concept een Organization of, wanneer toepasselijk, een specifieker bedrijfstype is.

Hetzelfde kun je doen met een artikel, auteur, product, vacature, evenement, recept of locatie.

Schema.org bevat daarvoor honderden verschillende types en nog veel meer eigenschappen waarmee die types verder beschreven kunnen worden.

Wat is structured data?

Schema.org en structured data worden vaak als synoniemen gebruikt, maar technisch gezien zijn ze niet helemaal hetzelfde.

Schema.org is de woordenschat.
Structured data is de manier waarop je informatie gestructureerd aan machines doorgeeft.

Je kunt het vergelijken met een taal en een zin die je met die taal schrijft.

Schema.org bepaalt bijvoorbeeld dat er een type Article bestaat en dat je daar eigenschappen zoals een titel, auteur en publicatiedatum aan kunt koppelen.

Vervolgens plaats je die informatie in een formaat dat machines kunnen lezen.

Schema.org kan onder andere gebruikt worden via Microdata, RDFa en JSON-LD. Voor veel moderne implementaties is JSON-LD bijzonder praktisch, omdat de structured data los van de zichtbare HTML kan worden opgenomen.

Hoe ziet Schema.org eruit?

Stel dat je een blogartikel publiceert met de titel Wat is Schema.org?. Met JSON-LD zou een sterk vereenvoudigd voorbeeld er ongeveer zo kunnen uitzien:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "Wat is Schema.org?",
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "The Other Concept"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "The Other Concept"
  }
}
</script>

Een gewone bezoeker hoeft deze code niet te zien.

Voor machines bevat ze daarentegen expliciete informatie. We vertellen onder andere dat deze pagina een blogpost bevat en dat The Other Concept eraan gekoppeld is als auteur en uitgever.

In werkelijkheid kan een implementatie uitgebreider zijn. Bij een artikel kun je bijvoorbeeld ook de publicatiedatum, wijzigingsdatum, afbeeldingen en URL van de auteur meegeven.

Google ondersteunt voor artikels onder andere de Schema.org-types Article, NewsArticle en BlogPosting.

Waarom gebruiken zoekmachines structured data?

Een zoekmachine probeert voortdurend te begrijpen wat een pagina betekent.

De woorden op de pagina, titels, interne links, afbeeldingen en algemene structuur leveren daarvoor allerlei signalen. Interne links helpen daarbij om relaties tussen pagina’s en onderwerpen zichtbaar te maken, terwijl structured data expliciete machineleesbare informatie aan de inhoud toevoegt.

Je laat daardoor een deel van de betekenis minder aan interpretatie over.

Dat betekent niet dat Google blindelings gelooft wat je in je Schema.org-code zet. De structured data moet overeenkomen met de daadwerkelijke inhoud van de pagina.

Het voordeel zit vooral in duidelijkheid.

Met de juiste structured data kan een zoekmachine bijvoorbeeld beter herkennen:

• welke organisatie bij een website hoort;
• wie een artikel geschreven heeft;
• dat een pagina over een specifiek product gaat;
• wat de prijs en beschikbaarheid van dat product zijn;
• dat bepaalde informatie een evenement of vacature beschrijft;
• hoe verschillende onderdelen van een website met elkaar samenhangen.

Die expliciete betekenis is precies waarom structured data interessant is binnen technische SEO.

Schema.org en rich results in Google

Structured data kan in bepaalde gevallen ook gebruikt worden om pagina’s in aanmerking te laten komen voor uitgebreidere zoekresultaten.

Google noemt die rich results.

Afhankelijk van het type content kan Google extra informatie uit structured data gebruiken om een zoekresultaat anders weer te geven. Denk bijvoorbeeld aan bepaalde productinformatie, recepten of evenementen.

Maar hier is een belangrijke nuance nodig:

Schema.org toevoegen betekent niet automatisch dat je een rich result krijgt.

Google bepaalt zelf welke zoekresultaten en functies worden weergegeven. Bovendien ondersteunt Google voor zoekfuncties slechts een selectie van de veel grotere Schema.org-woordenschat.

Je moet daarom onderscheid maken tussen twee dingen:

Schema.org gebruiken om informatie semantisch te beschrijven
en
structured data gebruiken die door Google voor een specifieke zoekfunctie wordt ondersteund.

Dat zijn niet noodzakelijk dezelfde zaken.

Wie structured data implementeert met een specifiek Google-resultaat als doel, controleert daarom het best de actuele Google Search Gallery met ondersteunde structured data.

Zorgt Schema.org voor hogere posities in Google?

Dit is waarschijnlijk de belangrijkste misvatting rond structured data.

Schema.org is geen knop waarmee je rechtstreeks een hogere positie in Google koopt.

Je kunt dus niet simpelweg zoveel mogelijk schema’s aan een website toevoegen en verwachten dat je daardoor boven concurrenten verschijnt.

Structured data helpt zoekmachines vooral om de informatie op een pagina explicieter te begrijpen en kan, wanneer Google het betreffende type ondersteunt, helpen om in aanmerking te komen voor bepaalde zoekfuncties.

Goede SEO blijft veel breder.

Technische kwaliteit, relevante content, interne structuur, autoriteit, gebruiksvriendelijkheid en de mate waarin een pagina aansluit bij de zoekintentie blijven allemaal belangrijk.

Zie Schema.org daarom als een extra informatielaag bovenop een website die inhoudelijk en technisch al goed in elkaar zit.

Welke Schema.org-types zijn interessant voor een bedrijfswebsite?

Welke structured data nuttig is, hangt volledig af van de website.

Een lokale onderneming heeft andere informatie dan een webshop of nieuwssite.

Toch zijn er enkele types die regelmatig relevant kunnen zijn.

Organization en LocalBusiness

Met Organization kun je informatie over een organisatie structureren.

Voor lokale bedrijven bestaan daarnaast LocalBusiness en verschillende specifiekere subtypes.

Daarbij kunnen eigenschappen worden gekoppeld zoals de naam, URL, logo, contactgegevens en andere informatie die daadwerkelijk bij de organisatie hoort.

Het doel is niet om ieder denkbaar veld in te vullen. Voeg vooral correcte informatie toe die relevant is voor de onderneming en overeenkomt met wat op de website wordt gecommuniceerd.

Article en BlogPosting

Voor artikels zoals deze kan Article of het specifiekere BlogPosting gebruikt worden.

Daarmee kun je bijvoorbeeld duidelijk maken wat de titel is, wanneer het artikel gepubliceerd en aangepast werd en wie de auteur is.

Google geeft aan dat Article structured data kan helpen om meer informatie over een artikel te begrijpen, zoals de auteur, titel, afbeeldingen en datums.

Dat maakt correcte publicatie- en wijzigingsdatums extra interessant. Zeker wanneer oudere content regelmatig wordt geactualiseerd.

Product

Voor webshops is Product een belangrijk Schema.org-type.

Je kunt daarmee productinformatie structureren en koppelen aan bijvoorbeeld een merk, SKU en aanbiedingen. Binnen een Offer kunnen vervolgens gegevens zoals prijs, valuta en beschikbaarheid worden opgenomen.

Google ondersteunt uitgebreide structured data voor producten en kan dergelijke informatie gebruiken voor verschillende productgerelateerde ervaringen in Search.

BreadcrumbList

Breadcrumbs maken duidelijk waar een pagina zich binnen de structuur van een website bevindt.

Met BreadcrumbList kan die hiërarchie ook als structured data beschreven worden.

Dat is een mooi voorbeeld van Schema.org dat aansluit bij iets wat bezoekers eveneens helpt: een logische websitestructuur.

Moet je FAQ-schema aan je FAQ toevoegen?

Hier is het belangrijk om niet met verouderd SEO-advies te werken.

Jarenlang werd aangeraden om FAQ-secties bijna standaard van FAQPage-structured data te voorzien omdat Google vragen en antwoorden uitgebreid in de zoekresultaten kon weergeven.

Dat landschap is veranderd.

Google beperkt de zichtbaarheid van FAQ-rich results sterk en geeft aan dat deze voornamelijk beschikbaar zijn voor bekende, gezaghebbende websites binnen overheid en gezondheid.

Dat betekent niet dat een FAQ op je website plots geen waarde meer heeft.

Integendeel: een goede FAQ kan bezoekers snel antwoord geven, relevante onderwerpen behandelen en een pagina inhoudelijk completer maken.

Maar FAQ-schema toevoegen puur omdat je verwacht daarmee extra ruimte in Google in te nemen, is voor een doorsnee bedrijfswebsite geen sterke strategie meer.

Dit illustreert meteen waarom structured data onderhouden moet worden: zoekmachines veranderen regelmatig welke markup ze daadwerkelijk voor zoekfuncties gebruiken.

En wat betekent Schema.org voor AI-vindbaarheid?

Hier wordt het bijzonder interessant.

Zoekmachines zijn niet langer de enige systemen die informatie op websites proberen te interpreteren. AI-zoekmachines, assistenten en andere systemen proberen eveneens te begrijpen welke bedrijven, personen, producten, diensten en onderwerpen op het web beschreven worden.

Structured data is daarbij aantrekkelijk omdat informatie expliciet en machineleesbaar wordt gemaakt.

Maar ook hier moeten we voorzichtig zijn met grote claims.

Er is geen universele regel die zegt dat het toevoegen van Schema.org ervoor zorgt dat ChatGPT, Google AI Overviews of andere AI-systemen jouw bedrijf vaker zullen noemen.

Structured data is dus geen gegarandeerde snelweg naar AI-zichtbaarheid.

Wel past het principe uitstekend binnen een bredere aanpak rond SEO en AI-vindbaarheid: zorg dat belangrijke informatie over je organisatie, diensten, auteurs en content duidelijk, consistent en technisch begrijpelijk wordt aangeboden.

Schema.org kan daar één onderdeel van zijn.

Structured data is overigens niet de enige manier waarop informatie specifiek voor machines gestructureerd kan worden aangeboden. Een recenter initiatief is llms.txt, een voorgestelde standaard die AI-agents naar belangrijke informatie en bronnen op een website kan leiden. Beide hebben een andere functie: Schema.org beschrijft de betekenis van gegevens op een pagina, terwijl llms.txt vooral als gecureerde toegangspoort tot informatie bedoeld is.

Meer Schema.org is niet automatisch beter

Wanneer mensen structured data ontdekken, ontstaat soms de neiging om zoveel mogelijk schema’s toe te voegen.

Dat is niet het doel.

Structured data moet beschrijven wat daadwerkelijk op je website aanwezig is.

Een dienst wordt geen product omdat je graag Product-schema wilt gebruiken. Een verzameling testimonials mag je niet zomaar omvormen tot structured data met fantastische ratings wanneer die markup niet aan de relevante richtlijnen voldoet.

Hetzelfde geldt voor informatie die niet zichtbaar of controleerbaar op de pagina aanwezig is.

Een goede implementatie is daarom eerder correct en doelgericht dan zo uitgebreid mogelijk.

Gebruik het meest specifieke type dat werkelijk bij de content past, vul relevante eigenschappen in en zorg ervoor dat de gegevens overeenkomen met de informatie die bezoekers zien.

Hoe voeg je Schema.org toe aan WordPress?

Wie WordPress gebruikt, hoeft niet noodzakelijk iedere regel JSON-LD zelf te schrijven.

SEO-plugins en andere gespecialiseerde plugins kunnen automatisch bepaalde structured data genereren voor onder andere websites, organisaties, personen, artikels en breadcrumbs.

Dat is handig, maar automatisering betekent niet dat je er niet meer naar hoeft te kijken.

Controleer bijvoorbeeld of de plugin de juiste organisatiegegevens gebruikt, of auteurs correct worden aangeduid en welk type aan verschillende pagina’s wordt toegekend.

Bij complexere websites kan daarnaast aangepaste structured data nodig zijn.

Let vooral op wanneer meerdere plugins tegelijk Schema.org genereren. Twee plugins kunnen dezelfde organisatie, breadcrumbs of andere informatie ieder op hun eigen manier toevoegen. Dat hoeft technisch niet altijd fout te zijn, maar kan wel tot onnodige of tegenstrijdige markup leiden.

Hoe controleer je structured data?

Na implementatie moet je structured data testen.

Daarvoor zijn twee tools bijzonder nuttig.

Google Rich Results Test

Met de Rich Results Test van Google kun je controleren of Google ondersteunde structured data op een pagina detecteert en of er problemen zijn die de geschiktheid voor rich results beïnvloeden.

De tool is vooral interessant wanneer je markup gebruikt waarvoor Google een specifieke zoekfunctie ondersteunt.

Schema.org Validator

Daarnaast bestaat de Schema.org Validator.

Deze kijkt breder naar Schema.org-markup en is daardoor ook nuttig voor types en eigenschappen die niet noodzakelijk gekoppeld zijn aan een Google rich result.

Het verschil is belangrijk.

Een Schema.org-implementatie kan technisch geldig zijn zonder dat Google daar een speciaal zoekresultaat voor aanbiedt.

Schema.org is geen SEO-truc, maar een extra informatielaag

Structured data is op zijn best wanneer je het niet als truc behandelt.

Een zoekmachine probeert te begrijpen wat je website vertelt. Schema.org geeft je een gestandaardiseerde manier om een deel van die betekenis expliciet te maken.

Je kunt aangeven dat iets een organisatie is, dat een bepaalde persoon een artikel geschreven heeft, dat een pagina een product beschrijft of dat een reeks links een breadcrumb vormt.

Dat kan zoekmachines helpen om informatie beter te interpreteren en kan voor ondersteunde contenttypes bijdragen aan uitgebreidere zoekresultaten.

Tegelijk vervangt Schema.org geen sterke content, goede websitestructuur of technische SEO.

Bij The Other Concept bekijken we structured data daarom als onderdeel van een bredere aanpak rond SEO en AI-vindbaarheid. Niet zoveel mogelijk markup toevoegen, maar de juiste informatie op een technisch correcte en begrijpelijke manier aanbieden.

Want uiteindelijk draait Schema.org om iets heel eenvoudigs: machines duidelijker vertellen wat mensen op je website vanzelf begrijpen.