# Schema.org Plugin für WordPress

## Warum strukturierte Daten?

### Inhalte zeigen.  
Zusammenhänge erklären.

#### Wer veröffentlicht diesen Beitrag? Welches Unternehmen bietet die Leistung an? Welche Person steht hinter dem Inhalt?

LU [Schema.org] (https://schema.org/) beschreibt solche Beziehungen zusätzlich zum sichtbaren Text in einem maschinenlesbaren Format. Unternehmensdaten, Autorenprofile und Seiteninformationen lassen sich so ausdrücklich zuordnen.

Das ist besonders relevant für Unternehmenswebsites, Dienstleister und redaktionelle WordPress-Angebote. Strukturierte Daten ersetzen dabei weder gute [Inhalte] (https://www.sodah.de/content-marketing-agentur/) noch eine technisch zugängliche Website.

## Was LU Schema.org leistet

### Schema.org Plugin für WordPress.  
Mehrere Ebenen Ihrer Website.

Globale Angaben einmal pflegen. Inhalte gezielt ergänzen. Beziehungen automatisch ausgeben.

#### Das Unternehmen als Ausgangspunkt.

Ein globaler [JSON-LD-Eintrag] (https://de.wikipedia.org/wiki/JSON-LD) hinterlegt Ihre Unternehmensdaten. Im Schema-Graphen werden Seiten und Leistungen mit dem Unternehmen verbunden.

- LocalBusiness / Organization
- Eigene Unternehmensangaben als JSON-LD
- Service-Verknüpfungen zum Anbieter

#### Jede Seite bekommt ihren Kontext.

Ein JSON-Editor steht bei öffentlichen Inhaltstypen bereit. Damit lassen sich beispielsweise Service-Angaben oder individuelle Beitragsschemas ergänzen.

- Eigene JSON-LD-Objekte je Inhalt
- Themen als about
- BlogPosting mit Datum, Bild und Kategorien

#### Autoren werden klar zugeordnet.

Erweiterte [WordPress-Profile] (https://de.wikipedia.org/wiki/WordPress) beschreiben die Person hinter einem Inhalt: mit Tätigkeiten, Kenntnissen, Profil-Links und weiteren gepflegten Angaben.

- Person-Schema und Unternehmensbezug
- Eigene Profil-URL und Social Links
- Profilbild aus der Mediathek

#### Aus sichtbaren FAQs werden strukturierte Antworten.

Der Parser liest passende Fusion-/Avada-FAQ-Blöcke im gerenderten Inhalt und übernimmt Fragen und Antworten in ein [FAQPage-Schema] (https://schema.org/FAQPage) .

- Container div.lu-faqs erforderlich
- Erkennung definierter Fusion-Klassen
- Verknüpfung mit dem Seiten-Graphen

#### Bewertungsdaten gezielt einbinden.

Bewertungswert, Anzahl und Skala sind konfigurierbar. Ist die LU-Reviews-Tabelle vorhanden, nutzt der Graph deren Durchschnitt und bis zu drei neueste Rezensionen.

- AggregateRating aus Einstellungen
- Optionale lokale LU-Reviews-Anbindung
- Kein eigener Abruf bei Bewertungsportalen

#### Die Website als Ganzes beschreiben.

Der Graph ergänzt bei Bedarf WebSite, BreadcrumbList und WPHeader. Ein manuell erzeugter URL-Cache liefert Einträge für SiteNavigationElement.

- Titel und URLs veröffentlichter Inhalte
- Bis zu 1.500 Inhalte pro Cache-Erstellung
- Berücksichtigt das Yoast-noindex-Feld

## Von der Pflege zur Ausgabe

### Einrichten. Ergänzen.  
Automatisch auszeichnen.

01

### Grundlage hinterlegen

Im Menü „Luna Universe → Schema.org“ Unternehmens-JSON, globale Themen und belegte Bewertungsdaten konfigurieren.

02

### Inhalte präzisieren

Seiten mit eigenen Themen und JSON-LD ergänzen, Autorenprofile pflegen und passende FAQ-Blöcke kennzeichnen.

03

### Ausgabe kontrollieren

Beim Seitenaufruf erzeugt das Plugin die strukturierten Daten. Den fertigen [Quelltext] (https://de.wikipedia.org/wiki/Quelltext) und die inhaltliche Richtigkeit anschließend prüfen.

## Integration & Voraussetzungen

### Passt in WordPress.  
Erweitert Yoast.

LU Schema.org arbeitet direkt mit WordPress-Inhalten, Optionen und Benutzerprofilen. Für die Schema-Erzeugung ist kein externer KI-Dienst erforderlich.

#### Mit Yoast SEO

Erweitert den vorhandenen Graphen über wpseo _schema _graph. Individuelles JSON-LD kann hier auch einen @graph enthalten.

#### Ohne Yoast SEO

Erzeugt auf Einzelansichten einen eigenen Graphen im Footer. Weitere Ausgabewege im Head können zusätzliche Schema-Blöcke erzeugen; die Gesamtausgabe muss abgestimmt werden.

#### FAQ-Erkennung

Erwartet fusion-panel, span.fusion-toggle-heading und div.panel-body innerhalb von div.lu-faqs. Beliebige FAQ-Layouts werden nicht automatisch erkannt.

#### Server & Berechtigungen

WordPress und [PHP] (https://de.wikipedia.org/wiki/PHP) mit DOM/libxml für den FAQ-Parser. Einstellungen benötigen manage _options; Inhalte und Profile die jeweiligen Bearbeitungsrechte. Mindestversionen sind im Plugin nicht ausgewiesen.

## Ein Baustein für die Arbeit mit Sodah

### Technische Struktur.  
Mit inhaltlichem Blick.

### LU Schema.org ist eine Eigenentwicklung von Sodah Webdesign für strukturierte Daten in WordPress.

Im Rahmen eines Website- oder SEO-Projekts lässt sich damit die technische Beschreibung von Unternehmen, Leistungen und Autoren ergänzen. Welche Angaben und Schema-Typen zu Ihrer Website passen, klären wir anhand Ihrer Inhalte und der bestehenden Konfiguration.

Für [Suchmaschinen] (https://de.wikipedia.org/wiki/Suchmaschine) und KI-Systeme werden Beziehungen ausdrücklich beschrieben. Eine direkte Übermittlung an ChatGPT, Gemini oder Perplexity bietet das Plugin nicht. Eine Aufnahme in Suchergebnisse oder KI-Antworten ist damit nicht zugesichert.

[WordPress-Webdesign] (https://www.sodah.de/webdesign-agentur/) [SEO] (https://www.sodah.de/seo-agentur/)

## Häufige Fragen

### Gut zu wissen.

Konkrete Antworten zu Funktion, Einrichtung und Grenzen.

### [Was ist LU Schema.org?] (#37ea769cde662675e)

LU Schema.org ist ein von Sodah Webdesign entwickeltes Schema.org Plugin für WordPress. Es erzeugt und ergänzt JSON-LD für Unternehmen, Seiten, Blogbeiträge, Autoren, passende FAQs und Bewertungsdaten.

### [Benötigt das Plugin Yoast SEO?] (#a90ce524e2240efdc)

Nein. Mit Yoast SEO erweitert LU Schema.org dessen Schema-Graphen. Wenn dieser nicht ausgeführt wurde, erzeugt das Plugin auf Einzelansichten einen eigenen Graphen im Footer. Andere Schema-Ausgaben müssen bei der Einrichtung auf Überschneidungen geprüft werden.

### [Werden alle FAQs automatisch erkannt?] (#2190bcb04f49c302f)

Nein. Die Erkennung benötigt einen div-Container mit der Klasse lu-faqs. Darin sucht sie nach fusion-panel, Fragen in span.fusion-toggle-heading und Antworten in div.panel-body. Andere FAQ-Strukturen benötigen eine Anpassung oder eigenes JSON-LD.

### [Welche Angaben lassen sich pro Seite ergänzen?] (#8c5945450885ec8e4)

Öffentliche Inhaltstypen erhalten einen JSON-Editor und ein Themenfeld. Damit lassen sich eigene JSON-LD-Daten, etwa zu einer Leistung, sowie Themen für die about-Eigenschaft hinterlegen. Ungültiges JSON wird bei der Ausgabe übersprungen; eine vollständige fachliche Schema-Validierung erfolgt nicht.

### [Woher stammen die Bewertungen?] (#154801f6effda7ea3)

Globale Bewertungswerte lassen sich in den Einstellungen pflegen. Ist eine befüllte WordPress-Tabelle für LU Reviews vorhanden, berechnet der Schema-Graph den Durchschnitt aller dort gespeicherten Bewertungen und übernimmt bis zu drei neueste Rezensionen. Ein direkter Import von Google oder anderen Portalen ist nicht implementiert.

### [Welche Funktionen laufen automatisch?] (#b313d5a7845571eb2)

Die Schema-Ausgabe und die Erkennung passender FAQs erfolgen beim Seitenaufruf. Blog- und Profildaten werden aus WordPress ergänzt. Der Navigationscache wird dagegen manuell im Adminbereich erstellt und umfasst höchstens 1.500 veröffentlichte Inhalte vor der Filterung des Yoast-noindex-Felds.

### [Welche Daten können öffentlich ausgegeben werden?] (#c5bd0c76c69fff535)

Je nach Konfiguration erscheinen Unternehmensdaten, Seiteninformationen, Autorenname, Biografie, Bild- und Profil-URLs, Tätigkeiten, Kenntnisse, Ausbildung, Standort und Auszeichnungen im JSON-LD. Bei LU Reviews können auch Namen, Bewertungstexte, Werte und Daten der Rezensionen ausgegeben werden. Profilfelder sollten deshalb bewusst gepflegt werden.

### [Garantiert das Plugin Rich Results oder KI-Erwähnungen?] (#833914ce30befaf44)

Nein. LU Schema.org stellt strukturierte Daten bereit. Es garantiert weder Rich Results oder Bewertungssterne noch Rankings oder Erwähnungen in KI-Antworten. Die Daten müssen zum sichtbaren Inhalt passen; über ihre Verwendung entscheiden die jeweiligen Such- und Antwortsysteme.
