Bing Copilot - Verwendung von KI Modellen & LLMs

Microsoft hat offiziell bestätigt, dass Bing und Copilot auf strukturiertes Datenmarkup (Schema.org) setzen, um Inhalte besser zu verstehen und in ihren Large Language Models (LLMs) effektiver zu verarbeiten.

Diese Nachricht kam direkt von Fabrice Canel, Principal Program Manager bei Bing, während seiner Präsentation auf der SMX München. Damit liefert Microsoft endlich eine klare Antwort auf die lang diskutierte Frage: Verstehen KI-Modelle strukturierte Daten?

Schema hilft KI beim besseren Verstehen von Inhalten

Strukturierte Daten – wie sie etwa über Schema.org-Markup eingebunden werden – helfen Suchmaschinen dabei, den Kontext und die Bedeutung deiner Inhalte zu erfassen. Für dich als Websitebetreiber:in bedeutet das, dass deine Inhalte nicht nur maschinenlesbar, sondern auch semantisch verständlich werden.



Microsoft nutzt diese strukturierten Informationen nicht nur zur klassischen Indexierung, sondern auch, um seine KI-Modelle wie Copilot mit qualitativ hochwertigem Kontextwissen zu versorgen. Canel betonte, dass dies besonders bei der Einordnung von Inhalten, ihrer Aktualität und Relevanz entscheidend sei.

Fresh Content als zusätzlicher Bonus für LLMs

Ein weiteres spannendes Detail: Laut Canel bevorzugen generative KI-Systeme wie Bing Copilot aktuelle Inhalte, um sich mit dem Stand der Dinge auf dem Laufenden zu halten – auch als Referenz für das eigene Trainingswissen. Wer also regelmässig Inhalte veröffentlicht oder aktualisiert, gibt Microsofts KI ein zusätzliches Signal von Relevanz.

Empfohlen wird dabei die Nutzung von IndexNow, einem offenen Protokoll zur schnellen Indexierung. Damit kannst du neue oder geänderte Inhalte direkt an Microsofts Suchdienste senden – ein klarer Vorteil für alle, die ihre Sichtbarkeit verbessern wollen.

Und was ist mit Google, OpenAI & Co.?

Während Microsoft nun offen mit dem Einsatz von strukturierten Daten für KI-Modelle umgeht, bleibt die Lage bei anderen Playern wie Google Gemini, OpenAI oder Perplexity unklar. Zwar liegt die Vermutung nahe, dass auch Google strukturierte Daten in Kombination mit den AI Overviews nutzt – aber eine offizielle Bestätigung gibt es bislang nicht.

Das bedeutet für dich: Selbst wenn Google sich noch nicht eindeutig äussert, spricht vieles dafür, dass auch andere KI-Systeme von strukturierter Datenaufbereitung profitieren.

Warum das für deine SEO-Strategie entscheidend ist

Die Bestätigung von Microsoft zeigt ganz klar: Schema-Markup ist längst kein "Nice-to-have" mehr, sondern ein strategisches Element in der modernen SEO und KI-Optimierung. Durch korrekt eingesetzte strukturierte Daten kannst du:

• Deine Inhalte für KI-Modelle verständlicher machen
• Die Chancen auf Rich Snippets und bessere Rankings erhöhen
• Deine Inhalte gezielt für neue KI-Anwendungen wie Bing Copilot vorbereiten

Das Ergebnis? Mehr Sichtbarkeit, höhere Klickwahrscheinlichkeiten und bessere Nutzerführung – sowohl in klassischen Suchergebnissen als auch in KI-basierten Interfaces.

So setzt du Schema-Markup gezielt ein

Wenn du Schema noch nicht nutzt oder nur sporadisch, ist jetzt ein guter Zeitpunkt zum Nachrüsten. Achte dabei auf folgende Punkte:

1. Wähle das passende Schema-Typ-Modell (z. B. Article, Product, FAQ, Event usw.)
2. Nutze strukturierte Daten-Generatoren oder Plugins (z. B. für WordPress)
3. Validiere dein Markup mit Googles Rich Results Test oder dem Schema Markup Validator
4. Halte deine Inhalte aktuell – z. B. über IndexNow oder Sitemaps
5. Integriere strukturierte Daten strategisch in alle relevanten Content-Typen

Fazit

Schema-Markup beeinflusst nicht nur klassische SEO-Ergebnisse, sondern wird zunehmend zur Grundlage für KI-Verständnis und -Verarbeitung.



Je mehr generative KI zur Standard-Schnittstelle für Informationssuche wird, desto mehr entscheidet die technische Struktur deiner Inhalte zunehmend über deren Sichtbarkeit und Relevanz.

Quelle: Searchengineland.com