MedicalStudy & MedicalTrial Schema Markup: Klinische Studien für Google strukturieren

Wer medizinische Studien, klinische Versuche oder Forschungsergebnisse im Web publiziert, steht vor einer besonderen SEO-Herausforderung: Google muss verstehen, ob es sich um eine randomisierte klinische Studie, eine Beobachtungsstudie oder einen aktiv rekrutierenden Versuch handelt. MedicalStudy und MedicalTrial sind zwei Schema.org-Typen, die genau diese Unterscheidung ermöglichen — und die Grundlage für strukturierte Suchergebnisse im medizinischen Bereich bilden.

In diesem Artikel lernst du, wie du MedicalStudy und MedicalTrial JSON-LD korrekt implementierst, welche Properties Pflicht und welche optional sind, und welche konkreten Vorteile strukturierte Daten für klinische Studienangebote bringen.

Was ist MedicalStudy?

MedicalStudy ist ein Schema.org-Typ für wissenschaftliche medizinische Studien aller Art — von Beobachtungsstudien über Querschnittsstudien bis hin zu Metaanalysen. Er gehört zur Klasse MedicalEntity und ist der übergeordnete Typ, von dem MedicalTrial als Untertyp abgeleitet ist.

Die wichtigsten Properties von MedicalStudy:

• name: Titel der Studie (entspricht dem offiziellen Studiennamen)
• description: Kurzbeschreibung der Studie und ihrer Ziele
• url: URL der Studienwebsite oder -seite
• studySubject: Das untersuchte Subjekt (Medikament, Zustand, Person)
• healthCondition: Die medizinische Erkrankung, die untersucht wird (MedicalCondition)
• outcome: Beschreibung der primären und sekundären Endpunkte
• status: Status der Studie (z. B. ActiveNotRecruiting, Completed)
• sponsor: Organisation, die die Studie sponsert
• studyLocation: Ort, an dem die Studie durchgeführt wird
• legalStatus: Rechtsstatus der Studie (z. B. regulierte klinische Prüfung)

Was ist MedicalTrial?

MedicalTrial ist ein spezialisierter Untertyp von MedicalStudy für klinische Versuche — also kontrollierte Studien, bei denen Teilnehmer einer Intervention (Medikament, Therapie, Gerät) ausgesetzt werden. Der Typ fügt mehrere Properties hinzu, die für klinische Studien spezifisch sind:

• phase: Phase des klinischen Versuchs (Phase1, Phase2, Phase3, Phase4)
• trialDesign: Studiendesign (z. B. DoubleBlinded, OpenLabel, Randomized)
• recruitmentStatus: Rekrutierungsstatus (Recruiting, NotRecruiting, Completed)

Während MedicalStudy für alle Arten von medizinischen Untersuchungen geeignet ist, solltest du MedicalTrial verwenden, wenn es sich um einen interventionellen klinischen Versuch handelt — also eine Studie, bei der aktiv in die Behandlung der Teilnehmer eingegriffen wird.

Gültige status-Werte für MedicalStudy

Schema.org definiert für MedicalStudy über die Property status folgende Enumerationswerte:

• ActiveNotRecruiting: Studie läuft, nimmt aber keine neuen Teilnehmer mehr auf
• Completed: Studie abgeschlossen
• EnrollingByInvitation: Nur auf Einladung
• NotYetRecruiting: Noch nicht begonnen mit Rekrutierung
• Recruiting: Aktiv Teilnehmer suchend
• ResultsAvailable: Ergebnisse verfügbar
• ResultsNotAvailable: Ergebnisse noch nicht verfügbar
• Suspended: Vorübergehend ausgesetzt
• Terminated: Vorzeitig beendet
• Withdrawn: Zurückgezogen

Gültige phase-Werte für MedicalTrial

Für die Property phase eines MedicalTrial stehen folgende Werte zur Verfügung:

• Phase1: Erste Tests am Menschen, Sicherheitsstudien (kleine Gruppen)
• Phase1Phase2: Kombinierte Phase-1/2-Studie
• Phase2: Wirksamkeits- und Nebenwirkungsstudien
• Phase2Phase3: Kombinierte Phase-2/3-Studie
• Phase3: Zulassungsstudien mit großen Patientenzahlen
• Phase4: Post-Marketing-Studien nach Zulassung
• EarlyPhase1: Früheste Phase mit sehr kleinen Gruppen

JSON-LD Beispiel: MedicalStudy (Beobachtungsstudie)

Hier ein vollständiges Beispiel für eine Beobachtungsstudie zur Häufigkeit von Typ-2-Diabetes:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalStudy",
  "name": "Prävalenz von Typ-2-Diabetes in der deutschen Bevölkerung 2025",
  "description": "Bevölkerungsbasierte Querschnittsstudie zur Erhebung der aktuellen Prävalenz von Typ-2-Diabetes in Deutschland, stratifiziert nach Altersgruppen, Geschlecht und Region.",
  "url": "https://www.example-research.de/studien/diabetes-praevalenz-2025",
  "status": "ResultsAvailable",
  "healthCondition": {
    "@type": "MedicalCondition",
    "name": "Typ-2-Diabetes mellitus",
    "code": {
      "@type": "MedicalCode",
      "code": "E11",
      "codingSystem": "ICD-10"
    }
  },
  "outcome": "Primärer Endpunkt: Prävalenz von Typ-2-Diabetes (HbA1c ≥ 6,5%) in der deutschen Erwachsenenbevölkerung. Sekundäre Endpunkte: Unterbrechungsquote, regionale Unterschiede.",
  "sponsor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Deutsches Diabetes-Forschungszentrum",
    "url": "https://www.ddz.de"
  },
  "studyLocation": {
    "@type": "AdministrativeArea",
    "name": "Deutschland"
  },
  "legalStatus": "Genehmigt durch die Ethikkommission der Universität Düsseldorf, AZ 2025-018",
  "funder": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)"
  }
}

JSON-LD Beispiel: MedicalTrial (Phase-3-Studie)

Für eine aktiv rekrutierende Phase-3-Studie zu einem neuen Medikament gegen Herzinsuffizienz:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalTrial",
  "name": "HEART-PROTECT III: Wirksamkeit von CardioMax bei chronischer Herzinsuffizienz",
  "description": "Randomisierte, doppelblinde, placebokontrollierte Phase-3-Studie zur Bewertung der Wirksamkeit und Sicherheit von CardioMax (50 mg/Tag) bei Patienten mit chronischer Herzinsuffizienz (NYHA II-III).",
  "url": "https://www.herzforschung-koeln.de/studien/heart-protect-iii",
  "status": "Recruiting",
  "phase": "Phase3",
  "trialDesign": [
    "DoubleBlinded",
    "Randomized",
    "PlaceboControlled"
  ],
  "recruitmentStatus": "Recruiting",
  "healthCondition": {
    "@type": "MedicalCondition",
    "name": "Chronische Herzinsuffizienz",
    "code": {
      "@type": "MedicalCode",
      "code": "I50",
      "codingSystem": "ICD-10"
    }
  },
  "studySubject": {
    "@type": "Drug",
    "name": "CardioMax",
    "activeIngredient": "Cardiomaxin",
    "administrationRoute": "Oral",
    "dosageForm": "Tablette"
  },
  "outcome": "Primärer Endpunkt: MACE (Major Adverse Cardiovascular Events) nach 24 Monaten. Sekundär: 6-Minuten-Gehtest, NT-proBNP-Spiegel, Lebensqualität (KCCQ-Score).",
  "sponsor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Herzforschungszentrum Köln GmbH",
    "url": "https://www.herzforschung-koeln.de"
  },
  "studyLocation": [
    {
      "@type": "Hospital",
      "name": "Universitätsklinikum Köln",
      "address": {
        "@type": "PostalAddress",
        "addressLocality": "Köln",
        "addressCountry": "DE"
      }
    },
    {
      "@type": "Hospital",
      "name": "Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf",
      "address": {
        "@type": "PostalAddress",
        "addressLocality": "Hamburg",
        "addressCountry": "DE"
      }
    }
  ],
  "legalStatus": "EudraCT 2025-003847-28, BfArM-Zulassung erteilt",
  "identifier": "NCT05847293"
}

trialDesign: Gültige Werte

Die Property trialDesign akzeptiert einen oder mehrere Werte aus der MedicalTrialDesign-Enumeration:

• DoubleBlinded: Doppelblind (weder Teilnehmer noch Prüfer wissen, wer was bekommt)
• InternationalTrial: Multinationale Studie
• MultiCenterTrial: Multizentrische Studie
• OpenTrial: Offene (nicht verblindete) Studie
• PlaceboControlled: Placebokontrolliert
• Randomized: Randomisiert
• SingleBlinded: Einfachblind
• SingleCenterTrial: Monozentrische Studie
• TripleBlinded: Dreifachblind

healthCondition und studySubject korrekt einbinden

Beide Properties nehmen MedicalEntity-Subtypen entgegen. Für healthCondition ist MedicalCondition der häufigste Typ. Für studySubject kommen in Frage:

• Drug: Für Medikamentenstudien
• MedicalDevice: Für Gerätestudien
• MedicalProcedure: Für Eingriffsstudien (z. B. Operationstechniken)
• MedicalCondition: Wenn eine Erkrankung selbst das Subjekt ist
• Person: Bei personenbezogenen Studien (seltener)

Weitere Details zur Implementierung von MedicalCondition und Untertypen findest du in unserem Artikel zu MedicalEntity, Drug und MedicalCondition Schema Markup.

Kombination mit MedicalWebPage

Wenn du eine dedizierte Studienwebseite hast, solltest du MedicalStudy/MedicalTrial mit MedicalWebPage kombinieren. Das zeigt Google, dass die Seite medizinisch kuratierte Inhalte enthält:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalWebPage",
  "name": "HEART-PROTECT III Studieninformationen",
  "url": "https://www.herzforschung-koeln.de/studien/heart-protect-iii",
  "about": {
    "@type": "MedicalTrial",
    "name": "HEART-PROTECT III",
    "phase": "Phase3",
    "status": "Recruiting"
  },
  "medicalAudience": {
    "@type": "MedicalAudience",
    "audienceType": "Clinician"
  },
  "lastReviewed": "2026-04-15",
  "reviewedBy": {
    "@type": "Person",
    "name": "Prof. Dr. Hans Meier",
    "honorificPrefix": "Prof. Dr.",
    "jobTitle": "Leitender Studienarzt"
  }
}

Details zur MedicalWebPage-Implementierung erklärt unser Artikel zu MedicalWebPage und HealthTopicContent Schema Markup.

Kombination mit Organization und Hospital

Wenn du eine klinische Einrichtung betreibst, die Studien durchführt, solltest du MedicalTrial mit dem Schema.org-Markup deiner Einrichtung verknüpfen. Das stärkt die E-E-A-T-Signale erheblich:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Hospital",
  "name": "Universitätsklinikum Musterstadt",
  "url": "https://www.uniklinik-musterstadt.de",
  "hasOfferCatalog": {
    "@type": "OfferCatalog",
    "name": "Klinische Studien",
    "itemListElement": [
      {
        "@type": "ListItem",
        "position": 1,
        "item": {
          "@type": "MedicalTrial",
          "name": "HEART-PROTECT III",
          "phase": "Phase3",
          "status": "Recruiting",
          "url": "https://www.uniklinik-musterstadt.de/studien/heart-protect"
        }
      }
    ]
  }
}

Vollständiges Beispiel für eine abgeschlossene Studie mit Ergebnissen

Für Studien, die bereits Ergebnisse veröffentlicht haben, sollten so viele Details wie möglich angegeben werden:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalTrial",
  "name": "CORONA-IMMUNE: Immunantwort nach mRNA-Impfung bei immunsupprimierten Patienten",
  "description": "Prospektive Kohortenstudie zur Evaluierung der humoralen und zellulären Immunantwort auf mRNA-COVID-19-Impfstoffe bei Patienten unter immunsuppressiver Therapie (Transplantation, Rheuma, MS).",
  "url": "https://www.immunstudie.de/corona-immune",
  "status": "Completed",
  "phase": "Phase4",
  "trialDesign": [
    "MultiCenterTrial",
    "OpenTrial"
  ],
  "recruitmentStatus": "Completed",
  "healthCondition": {
    "@type": "MedicalCondition",
    "name": "COVID-19-Immunantwort bei Immunsuppression"
  },
  "outcome": "Antikörpertiter nach Impfung signifikant niedriger als in der Allgemeinbevölkerung (p < 0,001). Auffrischimpfung erhöht Titer bei 73% der Teilnehmer auf protektives Niveau.",
  "studyLocation": {
    "@type": "AdministrativeArea",
    "name": "Deutschland"
  },
  "sponsor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Bundesministerium für Gesundheit"
  },
  "identifier": "DRKS00025479",
  "citation": "Müller H et al. (2025). Immune response to mRNA vaccination in immunosuppressed patients. NEJM. DOI: 10.1056/NEJMoa2024123"
}

identifier: EudraCT, NCT und DRKS

Die Property identifier ist bei klinischen Studien besonders wertvoll, da Suchmaschinen und medizinische Datenbanken diese Nummern indexieren. Gib die Registrierungsnummern bevorzugt als Textstring an:

• NCT-Nummer: ClinicalTrials.gov (USA), z. B. "NCT05847293"
• EudraCT: Europäisches Klinisches Studienregister, z. B. "EudraCT 2025-003847-28"
• DRKS: Deutsches Register Klinischer Studien, z. B. "DRKS00025479"

Du kannst auch das PropertyValue-Schema für strukturiertere Angaben nutzen:

"identifier": {
  "@type": "PropertyValue",
  "propertyID": "ClinicalTrials.gov",
  "value": "NCT05847293",
  "url": "https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05847293"
}

Häufige Fehler bei MedicalStudy und MedicalTrial

Diese Fehler treten bei der Implementierung von MedicalStudy/MedicalTrial besonders häufig auf:

• Falscher Typ gewählt: MedicalStudy für interventionelle Versuche verwenden statt MedicalTrial — das sollte umgekehrt sein.
• Ungültige status-Werte: Freitext statt der definierten Enumerationswerte (z. B. "läuft" statt Recruiting).
• Fehlende healthCondition: Ohne diese Property kann Google den Kontext der Studie nicht einordnen.
• trialDesign als String statt Array: Wenn mehrere Designmerkmale vorhanden sind, müssen sie als Array angegeben werden.
• Fehlende Studienregistrierungs-ID: Ohne identifier (NCT, EudraCT, DRKS) fehlen wichtige Vertrauenssignale.
• phase als Freitext: "Phase II" statt Phase2 — Google erkennt nur die Schema.org-Enumerationswerte.

Wer sollte MedicalStudy und MedicalTrial einsetzen?

Diese Schema-Typen sind relevant für:

• Universitätskliniken und Krankenhäuser: die eigene Forschungsaktivitäten auf ihrer Website veröffentlichen
• Pharmaunternehmen: die Studienseiten für laufende oder abgeschlossene klinische Prüfungen betreiben
• Forschungsinstitute und CROs: die Studienergebnisse und Protokolle publizieren
• Studienregister-Portale: die Informationen aus Registern aggregieren
• Medizinische Fachzeitschriften: die Studienartikel mit strukturierten Daten auszeichnen

Für allgemeine medizinische Einrichtungen ohne eigene Forschung ist hingegen MedicalClinic & Hospital Schema Markup der richtige Ausgangspunkt, und für medizinische Eingriffe empfehlen wir den Artikel zu MedicalProcedure & MedicalTherapy Schema Markup.

Validierung des Markups

Nutze folgende Tools um dein MedicalStudy/MedicalTrial-Markup zu validieren:

• Google Rich Results Test: Zeigt an, ob das Markup korrekt erkannt wird (medizinische Typen erscheinen häufig nicht als Rich Results, werden aber zur Kontextbildung genutzt)
• Schema.org Validator: Prüft auf syntaktische Korrektheit und unbekannte Properties
• Unser JSON-LD Structured Data Validator: Kostenlose Validierung direkt im Browser

Beachte: Nicht alle medizinischen Schema-Typen erzeugen direkte Rich Results in der Google-Suche. Ihr primärer Nutzen liegt in der semantischen Kontextbildung — Google versteht den Inhalt besser, ordnet ihn korrekt in den Health-Kontext ein und vertraut E-E-A-T-Signalen bei medizinischen Autoren und Institutionen stärker.

Fazit

MedicalStudy und MedicalTrial sind spezialisierte Schema.org-Typen, die medizinischen Forschungseinrichtungen, Pharmaunternehmen und Kliniken ermöglichen, strukturierte Daten für wissenschaftliche Studien bereitzustellen. Der wichtigste Unterschied: MedicalTrial für interventionelle klinische Versuche, MedicalStudy für alle anderen Studientypen.

Die korrekte Implementierung — mit validen status-Enumerationswerten, vollständiger healthCondition, Studienregistrierungs-ID und korrektem trialDesign — stärkt die semantische Tiefe deiner medizinischen Inhalte und unterstützt Google dabei, deine Website als verlässliche, expertenbasierte Quelle im Gesundheitsbereich einzustufen.

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