Gestructureerde data is markup die je aan een pagina toevoegt zodat zoekmachines en AI-systemen de inhoud expliciet kunnen interpreteren. Het is geen rankingfactor op zichzelf, maar het bepaalt of jouw pagina in aanmerking komt voor rich results, sitelinks, FAQ-uitklappers en, sinds 2025, citaties in AI Overview.
Wat is gestructureerde data precies?
Gestructureerde data volgt het schema.org-vocabulaire. Dat is een gezamenlijke standaard van Google, Microsoft, Yahoo en Yandex. Je vertelt er expliciet mee wat een stuk content is (een artikel, product, recept, evenement, persoon, organisatie) in plaats van zoekmachines het te laten raden uit HTML.
De aanbevolen syntaxis is JSON-LD in de <head> of <body>. Microdata en RDFa werken nog, maar zijn lastiger te onderhouden. Google’s eigen voorbeelden gebruiken sinds 2017 vrijwel uitsluitend JSON-LD.
Schema-types die het meeste opleveren
- Article / BlogPosting / NewsArticle: voor content-pagina’s. Verbetert kans op Top Stories en sitelinks.
- Product + Offer + AggregateRating: onmisbaar voor webshops. Rich results met prijs, voorraad en sterren.
- LocalBusiness: voor bedrijven met een fysieke locatie. In Nederland vul je minimaal
name,address(PostalAddress metaddressCountry: NL),telephone,openingHoursSpecificationen idealitervatIDoftaxIDmet je btw-nummer of KvK. - FAQPage: let op dat Google FAQ-snippets sinds augustus 2023 sterk heeft teruggeschroefd, maar de markup helpt nog wel voor AI Overview-citaties
- HowTo: alleen nog op mobile in beperkte categorieën. Controleer eerst of jouw vertical eligible is.
- BreadcrumbList: gratis SERP-winst, hoort op vrijwel elke pagina
- Organization + Person met
sameAs: kern van EEAT-signaal. Vereist voor auteurschap en bedrijfsidentiteit. - VideoObject: als je video’s host (eigen of YouTube embed). Kan video-thumbnail in SERP triggeren.
Werkend voorbeeld: Article + Organization + Person
Hieronder een complete JSON-LD die je in de <head> kunt plaatsen voor een blogartikel met auteur. Let op de @id-koppeling tussen Article, Person en Organization. Dat is wat veel implementaties missen.
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "Article",
"@id": "https://voorbeeld.nl/artikel/#article",
"headline": "Titel van het artikel",
"datePublished": "2026-05-25T10:00:00+02:00",
"dateModified": "2026-05-25T10:00:00+02:00",
"author": { "@id": "https://voorbeeld.nl/#person-jan" },
"publisher": { "@id": "https://voorbeeld.nl/#organization" },
"mainEntityOfPage": "https://voorbeeld.nl/artikel/"
},
{
"@type": "Person",
"@id": "https://voorbeeld.nl/#person-jan",
"name": "Jan de Boer",
"url": "https://voorbeeld.nl/auteur/jan",
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/in/jandeboer",
"https://twitter.com/jandeboer"
]
},
{
"@type": "Organization",
"@id": "https://voorbeeld.nl/#organization",
"name": "Voorbeeld BV",
"url": "https://voorbeeld.nl/",
"logo": "https://voorbeeld.nl/logo.png"
}
]
}
</script>
De fouten die we het meeste tegenkomen
- Mismatch met zichtbare content: de markup zegt 4,5 sterren, maar op de pagina staat nergens een review. Google ziet dit als policy-violation en kan handmatige actie inzetten.
- Geen
@id-koppeling tussen entiteiten: Article, Person en Organization staan los, in plaats van naar elkaar te verwijzen. Hierdoor mist Google de EEAT-keten. - FAQPage gevuld met marketingteksten: een FAQ-blok dat eigenlijk een productbeschrijving is. Resultaat: niet eligible voor rich results.
sameAsmist of wijst naar dode profielen: LinkedIn en X-profielen zijn de twee belangrijkste signalen voor Person/Organization. Zonder diesameAsmis je EEAT-impact.- LocalBusiness zonder
openingHoursSpecification: Google Business Profile data wint dan altijd. Je website-schema voegt niets toe.
Validatie: drie tools die je altijd zou moeten draaien
- Google Rich Results Test: controleert of je eligible bent voor specifieke rich result types
- Schema Markup Validator: strikter, vangt schema.org-conformiteit. Nuttig voor schema dat Google nog niet ondersteunt.
- Search Console > Verbeteringen: bekijk per schema-type welke pagina’s fouten of waarschuwingen geven (data uit je eigen site)
JSON-LD via plugin of via code?
Voor WordPress-sites werkt RankMath of Yoast SEO voor de basis (Article, BreadcrumbList, Organization). Voor complexere graphs (meerdere entiteiten, custom types, koppelingen tussen pagina’s) kun je beter een eigen mu-plugin schrijven die de JSON-LD opbouwt op basis van post-meta. Op deze site gebruiken we die aanpak om Person-, Organization- en Article-schema’s consistent te koppelen via @id.
Schema voor AI Overview en LLM-citaties
Sinds Google AI Overview en de opkomst van AI-zoekmachines (Perplexity, ChatGPT Search) is gestructureerde data belangrijker geworden, niet minder. AI-systemen prefereren content waarvan ze de structuur expliciet kunnen valideren. Drie schema-typen krijgen extra gewicht: Article met author Person (voor citatie-attributie), FAQPage (direct overneembaar in answer-blocks) en HowTo (stap-voor-stap content). Onze ervaring: pagina’s met volledige @graph krijgen aantoonbaar vaker citatie in AI Overview dan pagina’s met alleen Article-markup.
Schema laten implementeren
Goed schema is geen kwestie van plugin-aanvinken. Het vereist een keuze welke entiteiten gemodelleerd worden, hoe ze gekoppeld zijn en welke content zichtbaar matcht. Dit is een vast onderdeel van onze SEO-trajecten. Voor webshops zit het standaard in onze e-commerce SEO-aanpak.
« Terug naar de index pagina