Vor langer Zeit waren Meta-Tags der letzte Schrei bei Suchmaschinen-Optimierung (SEO). Mittlerweile sind die Suchalgorithmen so mächtig, dass sie den semantischen Kontext einer Seite auswerten können. Mithilfe von strukturierten Daten ist eine standardisierte Informationsaufbereitung des Webseiteninhalts möglich. Damit können Google und andere Suchmaschinen automatisiert hochwertige Suchergebnisse erstellen.
Das wird zum Beispiel für Veranstaltungen genutzt, um Details wie Ort, Beginn und Ende anzuzeigen:
Die obere Suche kann jeder live ausprobieren. Es zeigt eindrucksvoll die Grundzüge von Linked Data: Für Nutzer ermöglicht es eine sinnvolle Aufbereitung der Suche.
Technisch lässt sich das mit JSON-LD schnell umsetzen. JSON-LD erlaubt die schrittweise Einführung von Linked Data. Bereits existierendes JSON lässt sich schrittweise zu Linked Data erweitern. Wichtig ist dabei nur, dass Identifier URLs sein müssen:
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Seit 2011 haben sich die vier größten Suchmaschinen Google, Yahoo, Bing und Yandex auf den Standard unter schema.org geeinigt. Im Moment unterstützt nur Google das Format in der Websuche. Das liegt daran, dass die Einbindung der semantischen Standards sehr aufwändige Anpassungen im Quelltext erfordert und bislang wenig Nutzen für Endanwender hat. Um dem entgegenzuwirken, forciert Google die Nutzung von JSON-LD. So hat Google das obere Suchergebnis aufbereitet.
Damit scheint JSON-LD eine bessere Zukunft als das Resource Description Framework (RDF) zu haben. Im Rahmen des semantischen Web wird RDF genutzt, um Inhalte auf komplexe Modelle von Metainformationen abzubilden. Dabei ist RDF eine Art XML-Format, das optional und partiell bisherige Applikationen anreichern kann. So sind etwa alle Konfigurationsdaten des Firefox-Browsers im RDF-Format abgelegt. Auch lässt sich aus XML-Seiten mit Hilfe der XML-Stylesheets, die die Metadaten des jeweiligen Dokuments enthalten, RDF-Code generieren. Der folgt dem Schema Subject – Property – Value. Insofern präsentiert RDF Inhalte (beziehungsweise Metadaten) nur in anderer Schablone als bisher gewohnt. Doch darüber hinaus soll RDF noch mehr leisten. So gibt es neben den Uniform Resource Locator (URL) die URI. Während URLs lokalisieren, ermöglichen URIs eine Identifikation. Sie geben beispielsweise Hinweise auf die zur Interpretation zu nutzende Struktur oder Ontologie. Das aber deutet darauf hin, dass es in einem einzigen Dokument geradezu eine Schwemme von URI-Tags entstehen kann. Die paar zusätzlichen Bits, die durch die Textkennzeichnung mit URIs zustande kommen, scheinen auf den ersten Blick kein dringendes Ressourcenproblem heraufzubeschwören. Doch schon auf sehr großen Websites eskaliert der zusätzliche Anfall an Daten und Rechenoperationen.
JSON-LD modelliert zwar auch Metainformationen, nutzt dazu aber anstelle komplexer Anthologien einfachere JSON-Strukturen, die sich auch unterschiedlich groß schneiden lassen. Dieser flexible modulare Aufbau und die somit erhöhte Wiederverwendbarkeit, gepaart mit der einfachen Einbindung in HTML/CSS, überzeugen dagegen mehr als die Komplexität von RDF, wie das Beispiel von JSON-LD zeigt – zumal letzteres auch für Endanwender spürbaren Nutzen bringt. Für Entwickler erlaubt JSON-LD den Verweis auf bereits vorhandene Schemata oder die Definition von eigenen Schemata.
Um erste Erfahrungen mit JSON-LD und strukturierten Daten zu sammeln, kann man den Playground von JSON-LD.org oder von Google nutzen.