JSON-LD Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIStelle Experten ein, die Produktdaten, schema.org-Markup und verknüpfte Daten für Suche, Apps und APIs strukturieren. Sie können sauberes JSON-LD in Websites einfügen, strukturierte Daten validieren und die Umsetzung teamübergreifend konsistent halten – mit schneller, präziser Vermittlung an geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich JSON-LD eingesetzt haben
Fred Hauschel
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ
Prasad Tilloo
Letzte Position:
Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA
- Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
- Entwarf die Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
- Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
- Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
- Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
- Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
- Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Robin Walter Scherler
Letzte Position:
Entwickler bei agentic-engineer.online
agentic-engineer.online ist meine öffentlich testbare Live-Demo und zugleich die Plattform, auf der ich meine Arbeit zeige. Ursprünglich als Recruitment-Probearbeit entstanden, betreibe ich sie seither als eigenes Demo-, Lern- und Produktprojekt weiter — auf einem Hetzner-VPS hinter einem Cloudflare-Tunnel, über eine mehrstufige, AI-orchestrierte Deploy-Pipeline mit Snapshot-Rollback. Bricht ein Deploy-Schritt, fällt das System auf den letzten sauberen Snapshot zurück, das Skript wird angepasst, der Test wiederholt — empirisch, test-getrieben, ohne Hand-Tuning.
- Technisch dahinter: Python und FastAPI, eine OpenRouter-Modell-Kaskade, SQLite-Persistenz und Cloudflare-Edge-Tuning.
- Ich bin Entwickler und strengster Kunde meiner eigenen KI-Arbeit in einer Person — aus dem Prototyp ist ein Werkzeug geworden, das ich täglich nutze und gegen das ich eigene Produkte teste.
Dominic Dreiner
Letzte Position:
Senior GEO-Stratege & AI Search Consultant bei Venmate GmbH
- Branche: SaaS (Customer Success Management) – B2B
Umfassende GEO-Implementierung (Generative Engine Optimization) für ein B2B-CSM-SaaS-Startup mit Fokus auf AI Search Visibility und AI Citations in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews – inkl. GEO-Workshop und priorisierter Implementierungs-Roadmap.
- GEO-Workshop & Roadmap: Konzeption und Durchführung eines GEO-Workshops (LLM-Funktionsweise, AI-Search-Architektur, Citation-Strategien); Übersetzung in eine priorisierte Implementierungs-Roadmap mit Impact-/Aufwand-Schätzung
- Technical GEO Foundation: Robots.txt & llms.txt, Core Web Vitals & Page Speed, XML-Sitemaps für AI-Crawler
- Schema & Structured Data: Gap-Analyse, Implementierung von Product-/Service-, FAQ-, Article-, Author- und Organization-Schema, Validierung der Coverage
- Content Architecture & GEO: Flat Content Architecture, Topic Clusters (Pillar-and-Spoke), 200–300-Wort-Chunks und Answer-First-Content-Struktur, E-E-A-T-Rollout über Author Pages
- Query Fan-Out & Prompt Anticipation: User-Prompt-Mapping, Query Fan-Out, Content-Gap-Analyse auf Basis der Prompt Coverage
- Citation & Backlink Strategy: AI Citation Analysis (News, Reddit, Wikipedia, Listicles) und Entwicklung von Outreach- und Backlink-Strategien
Tools & Technologien: Otterly.AI, PeecAI, Qforia (iPullRank), Schema Markup Validator, OpenAI Tokenizer, Prompt Coverage Monitor, ChatGPT, Perplexity AI, Semrush, Ahrefs, Framer CMS
Alexander Schulze
Letzte Position:
AI-Consultant für KI Voice Bot System bei Rudolf Hörmann GmbH & Co.KG
- Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
- On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
- Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
- Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
- Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.
Jay Black
Letzte Position:
Senior SEO-Manager bei CoachHub
- Entwickelte und implementierte datengesteuerte SEO-Strategien im Einklang mit den Unternehmenszielen.
- Überwachte und analysierte fortlaufend SEO-Kennzahlen, um die Online-Sichtbarkeit und Suchrankings zu optimieren.
- Erstellte ansprechende und SEO-optimierte Inhalte zur Verbesserung der Nutzererfahrung.
- Setzte fortgeschrittene technische SEO-Techniken um, um die Webseitenstruktur und Mobilfreundlichkeit zu verbessern.
- Führte Outreach-Kampagnen durch, um hochwertige Backlinks zu sichern und die Domain-Autorität zu steigern.
- Hielt sich über die neuesten SEO-Trends auf dem Laufenden und teilte das Wissen mit dem Team, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die JSON-LD einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Lebensmittel und Getränke
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die JSON-LD einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Strukturierte Daten
JSON-LD ist ein Format, um strukturierte Daten in Web-Seiten und digitale Produkte einzufügen. Es wird häufig zusammen mit schema.org genutzt, um Produkte, Artikel, Veranstaltungen, Organisationen und lokale Unternehmensdetails so zu beschreiben, dass Maschinen sie zuverlässig lesen können.
Wo es passt
- Erweiterte Suchergebnisse und Knowledge Panels
- Markup für Produkte, Artikel, FAQs und Veranstaltungen
- Interne Wissensgraphen und Content-Feeds
- API-Payloads, die eine verknüpfte Datenstruktur brauchen
Es wird meist als Script-Block in HTML eingebettet, getrennt vom sichtbaren Seiteninhalt und leichter zu pflegen als Inline-Mikrodaten.
Fähigkeiten rundherum
Starke Spezialisten kennen JSON-Syntax, schema.org-Typen und verstehen, wie Such-Crawler Markup auslesen. Sie kennen auch kanonische URLs, Seitentemplates, Content-Modelle und Validierungstools, damit die Daten bei Seitenänderungen korrekt bleiben.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn sie eine neue Website starten, ungültiges Markup korrigieren oder strukturierte Daten über viele Templates hinweg skalieren. In Deutschland ist das besonders häufig bei E-Commerce-, Publishing-, Reise- und Event-lastigen Seiten, die eine saubere Darstellung in der Suche und stabile Content-Prozesse brauchen.
Wie gute Arbeit aussieht
Ein starker Profi ordnet jeder Seite die passenden Entitätstypen zu, vermeidet doppelte oder widersprüchliche Eigenschaften und testet das Ergebnis mit Tools für strukturierte Daten. Er arbeitet mit Redakteuren, SEO-Spezialisten und Web-Teams zusammen, damit JSON-LD nach Releases und Content-Updates konsistent bleibt.
Häufige Umsetzungsaufgaben
- schema.org-Mapping für Seitentypen entwerfen
- JSON-LD in Templates und Komponenten einfügen
- Ausgabe nach CMS- oder Code-Änderungen validieren
- Verschachtelungen, Identifikatoren und Sprachfelder korrigieren
- Regeln für Content-Teams und zukünftige Updates dokumentieren
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei JSON-LD anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
JSON-LD wird verwendet, um Seiteninhalte maschinenlesbar zu beschreiben, meist für Suchmaschinen und andere Systeme, die strukturierte Fakten brauchen. Es ist üblich für Produktseiten, Artikel, FAQs, Veranstaltungen, Organisationen und lokale Unternehmensseiten. Ziel ist eine klare Interpretation, nicht das visuelle Design.
JSON-LD ist meist leichter zu pflegen, weil es in einem separaten Script-Block liegt und nicht durch HTML-Tags hindurch verteilt ist. Das macht es für Teams besser geeignet, die viele Templates verwalten oder Inhalte oft aktualisieren. Mikrodaten und RDFa können auch funktionieren, sind aber bei größerem Umfang schwerer sauber zu bearbeiten.
Ein starker JSON-LD-Spezialist sollte auch schema.org, HTML-Templates, Content-Management-Systeme und das grundlegende Verhalten von Suchmaschinen kennen. Bei größeren Websites braucht er oft auch Verständnis für Content-Modellierung und Release-Abläufe. Validierungs- und Debugging-Fähigkeiten sind genauso wichtig wie das Schreiben des Markups.
JSON-LD-Projekte können klein oder komplex sein, je nach Website. Ein einfacher Fix für ein Seitentemplate braucht weniger Tiefe als eine vollständige Einführung strukturierter Daten über einen großen Katalog oder eine mehrsprachige Website hinweg. Wichtig ist nachweisbare Erfahrung mit genau den Seitentypen, die du verwendest.
Ja, JSON-LD-Arbeit ist oft remote, weil das Markup an Seiten, Templates und Validierung gebunden ist und nicht an die physische Präsenz. Für Teams in Deutschland funktioniert die Zusammenarbeit auf Distanz gut, wenn der Spezialist die Inhaltsstruktur, SEO-Anforderungen und Release-Pläne klar prüfen kann. Vor-Ort-Sessions helfen, wenn sich viele Beteiligte schnell auf Seitenmodelle einigen müssen.
Ein gutes JSON-LD-Ergebnis ist gültig, passend zum Seitentyp und konsistent mit dem sichtbaren Inhalt. Achte auf korrekte Entitätstypen, stabile Identifikatoren, sinnvolle Verschachtelungen und eine saubere Behandlung von Sprache und Varianten. Gute Spezialisten erklären außerdem, warum jedes Feld enthalten ist.
Nein, JSON-LD ist nicht nur für SEO gedacht, auch wenn Sichtbarkeit in der Suche der häufigste Grund für seine Einführung ist. Es ist auch überall nützlich, wo Systeme eine gemeinsame Bedeutung brauchen, zum Beispiel bei Produkt-Feeds, internen Katalogen und Wissensgraphen. Der Wert liegt in strukturierten Fakten, die wiederverwendet werden können.
Vor dem Start von JSON-LD-Arbeiten sollten Freelancer fragen, welche Seitentypen Markup brauchen, welche schema.org-Entitäten freigegeben sind und wie die Website aufgebaut ist. Sie sollten außerdem klären, wer Inhalte ändert und wie die Validierung nach dem Release abläuft. So werden Abweichungen zwischen Code, Inhalt und Suchanforderungen vermieden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die JSON-LD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 720 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die JSON-LD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 40% mindestens einen Bachelor-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die JSON-LD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die JSON-LD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die JSON-LD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Lebensmittel und Getränke (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die JSON-LD in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Produktentwicklung (83%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich JSON-LD eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
