Organization JSON-LD — Entity-Graph für Agenten

Was ist Organization JSON-LD?

Organization JSON-LD ist ein <script type="application/ld+json">-Block auf deiner Homepage, der dein Unternehmen oder deinen Dienst als schema.org-Organization-Entität deklariert. Es ist der kanonische Weg, Maschinen mitzuteilen: „Diese Domain repräsentiert diese benannte Entität, und hier sind die anderen Orte, an denen diese Entität im Web existiert."

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Acme Robotics",
  "url": "https://acme.example",
  "logo": "https://acme.example/logo.png",
  "description": "Industrial robots for warehouse automation.",
  "sameAs": [
    "https://github.com/acme-robotics",
    "https://www.npmjs.com/package/acme-sdk",
    "https://twitter.com/acmerobotics",
    "https://www.linkedin.com/company/acme-robotics"
  ]
}
</script>

Was ist sameAs?

sameAs ist die Linked-Data-Deklaration, die sagt: „Die hier beschriebene Entität ist dieselbe wie die unter diesen anderen URLs." So konsolidieren Maschinen verstreute Oberflächen (dein GitHub, dein npm-Paket, dein LinkedIn, deine Registry-Einträge) zu einer einzigen Entität in ihrem Knowledge Graph.

Ohne sameAs sieht jede Oberfläche für einen Crawler wie ein zusammenhangloses Einzelstück aus. Mit sameAs konsolidieren sich deine Autoritäts- und Identitätssignale.

Warum das für KI-Agenten wichtig ist

LLM-gesteuerte Assistenten (ChatGPT-Browsing, Claude, Perplexity, Gemini über Googles Index) stützen sich stark auf Entity Resolution, bevor sie antworten. Wenn ein Nutzer fragt „Was ist acme.example?", macht das Modell Folgendes:

Es schlägt die Domain in seinem Entitätsindex nach
Es zieht alle als sameAs markierten Oberflächen heran — deinen Code, deine Social-Profile, deine Pakete, deine Registry-Einträge
Es baut ein einheitliches Bild: „Das ist das Unternehmen, das liefern sie aus, diese Leute stehen dahinter"

JSON-LD ist das agentenzugänglichste Format für strukturierte Daten — es überlebt die HTML-zu-Text-Konvertierung, die Microdata-Attribute entfernt, und ist direkt parsbares JSON. Schema.org ist das Vokabular, mit dem jedes große Modell trainiert wurde.

Was AgentGrade prüft

Organization JSON-LD (optional) — Ein JSON-LD-Block auf der Homepage deklariert @type: Organization
sameAs-Entitätslinks (optional) — Der Organization-Block enthält ein sameAs-Array mit mindestens zwei gültigen HTTPS-URLs

Beide Checks sind optional — sie schmälern einen bestandenen Score nicht, wenn sie fehlen — aber sie sind für jede Website dringend empfohlen, über die KI-Assistenten akkurat sprechen sollen.

Was du in sameAs verlinken solltest

Der Sinn von sameAs ist, autoritative Profile derselben Entität aufzulisten. Gute Kandidaten:

Code: deine GitHub-Organisation, dein GitLab, deine öffentlichen Repos
Pakete: npm, PyPI, crates.io, Maven Central, RubyGems
Identität: X/Twitter, LinkedIn-Unternehmensseite, Mastodon, Bluesky
Registries: Crunchbase, Wikidata, Wikipedia-Eintrag
Agenten-Oberflächen: dein Eintrag in der Model Context Protocol Registry, Smithery, dem x402 Bazaar

Wähle Oberflächen, die öffentlich, kanonisch und stabil sind. Verlinke keine Dashboards, Login-Seiten oder Oberflächen, die Inhalte hinter einer Schranke verstecken.

Wo es hingehört

In den <head> deiner Homepage. Du kannst mehrere JSON-LD-Blöcke haben — einen für WebApplication oder WebSite, einen für Organization. Die meisten Rich-Results-Tools verarbeiten beide.

Reifegrad der Spezifikation

Etablierter Standard. schema.org Organization und sameAs sind ausgereift, weit verbreitet und werden von jeder großen Suchmaschine und jedem KI-Agenten unterstützt. Googles Rich Results Test validiert sie, und Googles Artikel zu Knowledge Panels führt sie als primäre Identitätssignale auf.