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KI-Readiness-Checker

KI-Assistenten werden zur Startseite des Webs. Diese Prüfung zeigt Ihnen, ob ChatGPT, Claude, Perplexity und Googles KI Ihre Website crawlen, verstehen und zitieren können: llms.txt, robots.txt-Regeln für KI-Crawler, strukturierte Daten, Sitemap und Metadaten – jeder Punkt bewertet, inklusive Lösung.

Die Prüfung ruft eine Handvoll öffentlicher Dateien (Startseite, robots.txt, llms.txt, Sitemap) über unseren Server ab. Gespeichert wird nichts.

Was „KI-ready“ bedeutet

Suche hieß früher zehn blaue Links; zunehmend heißt sie eine einzige synthetisierte Antwort von ChatGPT, Claude, Perplexity oder Googles KI-Ergebnissen. Diese Systeme empfehlen nur Websites, die sie crawlen, auswerten und denen sie vertrauen können – und die Signale, auf die sie sich stützen, sind nicht identisch mit klassischem SEO.

Drei Ebenen zählen. Zugang: Ihre robots.txt entscheidet, welche KI-Crawler die Website überhaupt lesen dürfen; wer den falschen Bot blockiert, verschwindet vollständig aus dessen Antworten. Verständnis: Strukturierte Daten (JSON-LD) und saubere Metadaten sind das, was Antwortmaschinen am zuverlässigsten auswerten, wenn sie einordnen, worum es auf Ihren Seiten geht. Orientierung: Eine llms.txt-Datei im Stammverzeichnis gibt KI-Systemen eine kuratierte Karte des Wichtigen – in einem Format, das für Sprachmodelle gemacht ist.

Dieser Checker liest genau das, was ein KI-Crawler lesen würde, bewertet alle drei Ebenen und liefert zu jedem Befund eine konkrete Lösung.

Was geprüft wird

  • llms.txt: im Stammverzeichnis vorhanden und im gültigen llmstxt.org-Format (Titel, Zusammenfassung, verlinkte Abschnitte)
  • robots.txt: Zugriffsregeln für 11 große KI-Crawler (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended und weitere), mit erklärter Auswirkung auf Suche bzw. Training
  • Strukturierte Daten: JSON-LD-Blöcke auf der Startseite und die deklarierten schema.org-Typen
  • Sitemap: auffindbar über die robots.txt oder den Standardpfad
  • Metadaten: Titel, Meta-Description, kanonische URL, Open-Graph-Tags und H1

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Frequently asked questions

Was ist llms.txt?
Eine einfache Markdown-Datei im Stammverzeichnis Ihrer Website (wie robots.txt, nur für Sprachmodelle), die Ihre Website benennt, zusammenfasst und Ihre wichtigsten Seiten verlinkt. KI-Systeme, die sie unterstützen, nutzen die Datei als kuratierte Karte, statt aus rohem HTML zu raten. Das Format ist auf llmstxt.org definiert.
Schadet das Blockieren von GPTBot meinen Google-Rankings?
Nein. Googles klassisches Ranking interessiert sich nicht für GPTBot. Aber wer einen KI-Such-Crawler blockiert, verschwindet aus den Antworten dieser Suchmaschine: Blockieren Sie PerplexityBot, kann Perplexity Sie nicht zitieren; blockieren Sie GPTBot, übergeht Sie die ChatGPT-Suche. Google-Extended ist die Ausnahme – es steuert nur das Gemini-Training, nicht die Suche.
Ist llms.txt ein offizieller Standard?
Es ist ein Community-Vorschlag (llmstxt.org) mit wachsender, aber ungleichmäßiger Verbreitung. Er kostet eine kleine Textdatei, mehrere KI-Tools lesen sie bereits, und geschadet hat sie noch keinem – eine günstige Versicherung, kein Glücksspiel.
Worin unterscheidet sich das von normalem SEO?
Klassisches SEO optimiert für Ranking-Algorithmen; KI-Readiness optimiert darauf, von Antwortmaschinen gelesen, verstanden und zitiert zu werden. Beide überschneiden sich (Sitemaps, strukturierte Daten, gute Metadaten), aber KI-Readiness ergänzt die Crawler-Zugriffsregeln und llms.txt – und kümmert sich weniger um Links und Keywords.
Mein Score ist niedrig. Was behebe ich zuerst?
In der Reihenfolge der Wirkung: Geben Sie zuerst die KI-Such-Crawler frei, von denen Sie zitiert werden möchten, ergänzen Sie dann JSON-LD-strukturierte Daten auf zentralen Seiten und fügen Sie anschließend eine llms.txt hinzu. Metadaten-Probleme (Titel, Description, Canonical) sind schnelle Erfolge, die sich meist an einem Nachmittag erledigen lassen.