Organization / LocalBusiness
Wie je bent: naam, adres, contact, werkgebied. Het fundament van je entiteit, het eerste wat Google en AI over je vastleggen.
Mensen lezen je pagina, machines lezen je markup. Zonder schema blijft je bedrijf voor Google en AI een vage tekst in plaats van een herkenbare entiteit.
Schema markup is een stukje code dat je aan je pagina toevoegt om zoekmachines en AI-modellen precies te vertellen wat de informatie betekent. Een mens ziet "Jouw Bedrijf, Waalwijk, 06-12345678" en begrijpt dat meteen. Een machine ziet zonder markup alleen losse tekst. Met schema label je die tekst: dit is een bedrijfsnaam, dit een plaats, dit een telefoonnummer.
Schema markup is gestructureerde data volgens de schema.org-standaard, meestal in JSON-LD-formaat, waarmee je de betekenis van je pagina-inhoud expliciet maakt voor zoekmachines en AI-modellen.
Voor klassieke SEO levert het rijke resultaten op, die opvallende extra\'s in Google zoals sterren en uitklapbare vragen. Voor GEO is het nog belangrijker: het maakt je entiteit ondubbelzinnig, en een AI citeert alleen wat het zeker begrijpt.
Dit blok in de code van je pagina vertelt een zoekmachine in één keer wie je bent en waar je werkt. Het staat los van je zichtbare tekst, dus je lay-out verandert niet.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Jouw Bedrijf",
"description": "Wat je doet, in één zin.",
"url": "https://jouwdomein.nl/",
"telephone": "+31 6 12 34 56 78",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"addressLocality": "Waalwijk",
"addressCountry": "NL"
},
"areaServed": "Noord-Brabant"
}
</script> Elke pagina op deze site draagt zulke markup, van Organization tot FAQPage. Bekijk de broncode maar.
Er bestaan honderden schematypes, maar voor het MKB draait het om deze zes. Samen tekenen ze een compleet beeld van je bedrijf.
Wie je bent: naam, adres, contact, werkgebied. Het fundament van je entiteit, het eerste wat Google en AI over je vastleggen.
Per dienst een apart blok: wat het is, voor wie, in welk gebied. Zo koppelt een zoekmachine jouw bedrijf aan de juiste zoekvraag.
Vraag-en-antwoordparen die letterlijk aansluiten op hoe AI antwoorden opbouwt. Een van de sterkste vormen voor citaties.
De plek van een pagina in je sitestructuur. Helpt zoekmachines de hiërarchie en samenhang van je content te begrijpen.
Voor gidsen en blogs: titel, auteur, publicatiedatum. Ondersteunt E-E-A-T en maakt content beter citeerbaar.
Voor webshops: prijs, voorraad, reviews. Levert rijke resultaten in Google Shopping en productvergelijkingen op.
Het zijn in de praktijk twee namen voor hetzelfde. Structured data is de algemene term voor gestructureerde, machine-leesbare informatie op je pagina. Schema.org is de woordenlijst die vrijwel iedereen daarvoor gebruikt, en JSON-LD is het aanbevolen formaat om het op te schrijven. Samen heten ze meestal gewoon schema markup. Het onderscheid wordt pas praktisch als je erover leest. Google spreekt in zijn documentatie van structured data, de woordenlijst zelf heet Schema.org, en in gesprekken hoor je meestal schema markup. Bedoeld wordt telkens hetzelfde: een blok machineleesbare feiten dat vertelt wat er op de pagina staat. Denk aan het type pagina, de auteur, de publicatiedatum, de prijs of de vragen en antwoorden die erop staan. Een bezoeker ziet er niets van, een zoekmachine en een taalmodel wel. Schema markup is daarmee een vertaallaag tussen je pagina en de machines die hem lezen.
Schema markup verhoogt je positie niet. Het effect zit in de weergave: je pagina komt in aanmerking voor rijke resultaten zoals sterren, FAQ-uitklappers en prijzen, en die vallen op in de zoekresultaten en leveren meer klikken op. Voor AI-zoekmachines weegt het zwaarder, omdat het je entiteit ondubbelzinnig maakt. Een model dat wil weten wie AIM ONLINE is, leest dat liever uit een Organization-blok met een KvK-nummer dan uit lopende tekst. In de praktijk zie je het effect dus terug in de doorklikratio en in de kans op een vermelding, en zelden in de positie zelf. Meet het daarom op klikken, want wie het op ranking afrekent, concludeert ten onrechte dat het niets doet. Reken op enkele weken voordat Google de rijke resultaten daadwerkelijk toont, want ook dat volgt pas na herindexering. Meet dus over kwartalen en niet over weken.
JSON-LD. Google beveelt het expliciet aan en het is het makkelijkst te onderhouden, omdat het als één blok in de paginacode staat, los van je zichtbare HTML. Microdata en RDFa werken ook en zijn rommeliger en foutgevoeliger, omdat ze door je opmaak heen geweven worden. Het praktische voordeel van JSON-LD merk je bij het onderhouden. Verandert je prijs, dan pas je één regel in één blok aan. Bij Microdata moet je door de HTML zoeken naar elk attribuut dat het bedrag noemt. Bovendien kun je JSON-LD genereren uit de data die je toch al hebt, waardoor het schema automatisch meebeweegt met de pagina en er geen twee waarheden naast elkaar ontstaan. Dat laatste is de meest voorkomende fout: een prijs die in de tekst is bijgewerkt en in het schema nog op het oude bedrag staat.
Met de gratis Rich Results Test van Google en de Schema Markup Validator van schema.org. Beide laten zien of je markup foutloos is en welke rijke resultaten in aanmerking komen. Wij draaien die controle standaard bij elke oplevering. Voor een site met veel pagina's loont het om het geautomatiseerd te doen. Wij halen bij elke meting elk JSON-LD-blok uit de gebouwde pagina's en laten het door een parser lopen, zodat een typefout meteen opvalt in plaats van pas wanneer Google het meldt. Controleer daarnaast in Search Console het rapport over verbeteringen, want daar komen fouten boven die pas na indexering zichtbaar worden. Een blok dat geldig is, kan namelijk nog steeds naar de verkeerde pagina verwijzen. Controleer daarom ook of de canonical en het schema-id op dezelfde URL wijzen. Die twee lopen na een migratie het snelst uiteen.
Wij controleren je structured data en implementeren wat ontbreekt. Onderdeel van elk SEO- en GEO-traject.