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Bewertungs-Schema (Review)
Das Bewertungs-Schema (englisch Review Schema) ist ein strukturierter Datenblock im schema.org-Standard, mit dem du Kundenbewertungen und Sternewertungen maschinenlesbar auszeichnest. Er teilt Suchmaschinen und KI-Systemen mit, wer was bewertet hat, wie viele Sterne vergeben wurden und wie viele Menschen abgestimmt haben. So werden Bewertungen zu verlässlichen, auslesbaren Daten statt bloßem Fließtext.
Warum es zählt
Bewertungen sind eines der stärksten Vertrauenssignale überhaupt – aber nur, wenn Maschinen sie sauber erfassen können. Steht deine 4,7-Sterne-Bewertung nur als Fließtext auf der Seite, muss ein System raten, ob es sich um eine echte Wertung handelt. Mit dem Bewertungs-Schema lieferst du die Zahl als eindeutiges Datenfeld. In klassischen Suchergebnissen erscheinen dadurch oft goldene Sterne (ein sogenanntes Rich Snippet, also ein angereichertes Suchergebnis). Das erhöht die Klickrate spürbar. Für KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity wird die Bewertung zu einem Fakt, den sie zitieren können, wenn Nutzer nach dem besten Anbieter fragen. Ohne Auszeichnung bleibt dein guter Ruf für Maschinen unsichtbar.
Wie es funktioniert
Technisch schreibst du das Bewertungs-Schema meist als JSON-LD, ein kleines Skript im Quelltext der Seite, das für Besucher unsichtbar bleibt. Darin definierst du zwei Bausteine: eine Einzelbewertung (Review) mit Autor, Text und Sternewert oder eine aggregierte Gesamtwertung (AggregateRating) mit Durchschnittsnote und Anzahl der Bewertungen. Jede Wertung braucht einen Bezug: Sie gehört zu einem Produkt, einem Unternehmen, einem Rezept oder einer Veranstaltung. Wichtig ist die Bewertungsskala – Google erwartet standardmäßig 1 bis 5. Wer eine andere Skala nutzt, muss Höchst- und Tiefstwert angeben. Prüfen kannst du das Ganze mit dem Rich-Results-Test von Google, der Fehler direkt anzeigt.
Häufige Fehler
Der schwerste Verstoß ist erfundene oder selbst vergebene Bewertung. Google verbietet ausdrücklich, dass du dein eigenes Unternehmen bewertest oder Wertungen erfindest, die auf der Seite gar nicht sichtbar sind. Das Schema muss immer echte, für Besucher lesbare Bewertungen widerspiegeln. Ein weiterer Klassiker: Sterne ohne Anzahl der Bewertungen wirken unglaubwürdig und werden teils ignoriert. Ebenso problematisch ist es, eine Gesamtwertung ohne konkretes Bezugsobjekt auszuzeichnen. Auch veraltete Auszeichnungen schaden – wenn die Seite fünf Bewertungen zeigt, das Schema aber fünfhundert behauptet, drohen manuelle Abstrafungen. Halte Datenblock und sichtbaren Inhalt immer synchron, sonst verlierst du Vertrauen bei Suchmaschinen und KI gleichermaßen.
Bezug zu KI-Empfehlungen
Wenn jemand einen KI-Assistenten fragt „Welcher Steuerberater in Köln ist zu empfehlen?“, sucht das System nach belastbaren Signalen. Eine sauber ausgezeichnete Gesamtwertung mit vielen Stimmen ist so ein Signal: Sie ist eindeutig, quantifizierbar und schwer zu übersehen. KI-Modelle greifen zunehmend auf strukturierte Daten zurück, weil diese weniger Interpretationsspielraum lassen als Prosa. Damit wird das Bewertungs-Schema zu einem Baustein deiner KI-Sichtbarkeit: Es erhöht die Wahrscheinlichkeit, in einer generierten Antwort genannt und positiv eingeordnet zu werden. Kombiniert mit ehrlichen, aktuellen Bewertungen entsteht ein Vertrauensanker, den sowohl Suchmaschinen als auch generative Systeme gern aufgreifen und weiterreichen.
Example
Eine kleine Kaffeerösterei verkauft ihre Bohnen online. Zu jeder Sorte gibt es Kundenbewertungen. Bisher standen die Sterne nur als Grafik auf der Seite. Der Betreiber ergänzt nun für die Sorte „Espresso Forte“ ein Bewertungs-Schema als JSON-LD: Durchschnitt 4,6 von 5, basierend auf 83 Bewertungen. Wenige Tage später zeigt Google im Suchergebnis goldene Sterne direkt unter dem Produktlink. Die Klickrate steigt. Fragt später jemand einen KI-Assistenten nach kräftigem Espresso für die Siebträgermaschine, taucht die Rösterei mit ihrer starken Wertung als konkrete Empfehlung auf.
Common questions
Darf ich mein eigenes Unternehmen mit dem Bewertungs-Schema auszeichnen?
Nein. Google untersagt Selbstbewertungen sowie erfundene Wertungen. Das Schema darf ausschließlich echte, für Besucher sichtbare Bewertungen von Kunden oder Dritten abbilden, sonst drohen manuelle Abstrafungen.
Was ist der Unterschied zwischen Review und AggregateRating?
Review ist eine einzelne Bewertung mit Autor und Text. AggregateRating ist die zusammengefasste Gesamtnote aus mehreren Bewertungen, also Durchschnittswert plus Anzahl der abgegebenen Stimmen.