KI-Sichtbarkeit
Damit ChatGPT, Perplexity und die KI-Übersicht in der Google-Suche ein Unternehmen nennen können, müssen sie es zuerst lesen können. Bei den meisten Websites können sie das nicht.
Der häufigste Befund ist der unauffälligste
Eine Website, die im Browser gut aussieht, kann für Antwortsysteme vollständig leer sein. Der Grund ist selten der Inhalt, sondern die Auslieferung: Moderne Anwendungen bauen die Seite erst im Browser auf, und was der Server schickt, ist ein weitgehend leeres Dokument.
Auffällig ist daran nichts. Der HTTP-Statuscode lautet 200, die Seite ist im Browser vollständig, und keine der üblichen Kennzahlen schlägt aus. Sichtbar wird es erst, wenn man die Wortzahl der ausgelieferten Seite misst statt ihres Statuscodes.
Wir kennen den Fall aus eigener Anschauung. Auf dieser Domain lieferte die Seite über uns den KI-Crawlern zwei Wörter, während Googlebot 685 bekam. Wie das entsteht und woran man es erkennt, steht ausführlich im Beitrag zu LLMO und GEO.
Fünf Bausteine, in dieser Reihenfolge
Die Reihenfolge ist die umgekehrte der Aufmerksamkeit, die die Punkte üblicherweise bekommen. Wer bei Punkt drei anfängt, während Punkt eins offen ist, schreibt Texte, die niemand liest.
Erreichbarkeit pruefen
Was bekommen GPTBot, PerplexityBot und OAI-SearchBot tatsaechlich? Gemessen wird die Wortzahl der ausgelieferten Seite, nicht der Statuscode. Dazu ein Abgleich der ausgelieferten robots.txt mit der Fassung im Projekt.
Auslieferung reparieren
Wenn die Seite fuer Crawler leer ist, meistens durch einen Vorrender-Schritt vor der Auslieferung. Ein Neubau ist die teurere Antwort auf eine Frage, die selten so gestellt wird.
Passagen entnehmbar machen
Abschnitte von vierzig bis achtzig Woertern, die eine Sachfrage vollstaendig beantworten, ohne den umgebenden Text zu brauchen. Mit Zahlen, Normen und Daten statt mit Adjektiven.
Entitaet aufbauen
Unternehmensprofil, Branchenverzeichnisse, Fachbeitraege. Der Faktor mit der laengsten Vorlaufzeit und ohne technische Abkuerzung.
Messen statt vermuten
Zehn feste Fragen, monatlich gegen ChatGPT, Perplexity und die Google-Uebersicht, Antworten protokolliert. Ohne Ausgangsmessung ist jede spaetere Aussage ueber eine Verbesserung wertlos.
Was wir nicht versprechen
Keine Zusage, dass ein bestimmtes System ein Unternehmen nennt. Antwortsysteme wählen ihre Quellen bei jeder Anfrage neu und begründen die Auswahl nicht. Wer eine Nennung garantiert, sollte gefragt werden, woran er das misst.
Beeinflussen lassen sich die Voraussetzungen: ob die Inhalte überhaupt ankommen, ob sich einzelne Passagen entnehmen lassen und ob es über das Unternehmen außerhalb der eigenen Domain etwas zu lesen gibt. Der letzte Punkt ist der wirksamste und der langsamste.
Zwei verbreitete Empfehlungen lassen wir bewusst weg. Eine llms.txt ist ein Vorschlag, keine Spezifikation, die von OpenAI, Anthropic oder Perplexity ausgewertet würde. Und Google-Extended steuert das Training von Gemini, nicht das Ranking in der Suche und nicht die KI-Übersichten. Beides taucht in Angeboten auf, beides ändert nichts.
Warum wir das anbieten
Weil wir es an der eigenen Domain durchgemacht haben. Die Prerender-Kette, die aussetzte, die Crawler-Liste, die keinen einzigen KI-Crawler kannte, die robots.txt, die am Netzrand gegen eine andere ausgetauscht wurde: Diese Fehlerbilder sind hier aufgetreten, gemessen und behoben worden.
Das ist der Unterschied zu einer Leistung, die aus einem Ratgeber zusammengestellt wurde. Beim Nachziehen der Crawler-Liste haben wir sieben Tage Zugriffsprotokolle ausgewertet und dabei zwei Crawler gefunden, die in keiner Vorlage standen.
Aimani Support