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KI-Website-Audit: Checkliste für KI-Suche und Assistenten

Ein KI-Website-Audit in sechs Schritten: Crawler-Zugang per robots.txt, Inhalt ohne JavaScript, llms.txt, strukturierte Daten, klare Antworten, Messung.

SEO · Veröffentlicht: 4. Oktober 2026 · 4 Min. Lesezeit · Ольга Мирошник

Antwortmaschinen und Chat-Assistenten schicken inzwischen echte Besucher — und antworten immer öfter, ohne überhaupt jemanden zu schicken. Ob Ihre Website die zitierte Quelle ist, hängt von prüfbaren Dingen ab. Die Prinzipien erklärt unser Beitrag dazu, wie KI-Assistenten eine Website lesen; hier folgt die Arbeits-Checkliste. Ein KI-Website-Audit dauert einen Nachmittag und lässt sich jedes Quartal wiederholen.

Schritt 0: Ziel festlegen

Trennen Sie vor jeder Änderung an der robots.txt zwei Fragen. Darf Ihr Inhalt zum Training von Modellen genutzt werden? Und wollen Sie in Antworten der KI-Suche mit Link erscheinen? Beides steuern unterschiedliche Crawler, und viele Websites wollen „nein“ zum Ersten und „ja“ zum Zweiten. Halten Sie die Entscheidung schriftlich fest — der Rest des Audits prüft, ob die Website sie umsetzt.

Schritt 1: Zugang — robots.txt, Firewall, Statuscodes

Die wichtigsten User-Agent-Tokens, wie die Betreiber sie veröffentlichen:

Eine typische Regel „Training nein, Suche ja“:

User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

Prüfen Sie dann, ob die Realität zur Datei passt. Bot-Schutz im CDN oder eine WAF liefert diesen Agenten oft 403 oder eine Challenge-Seite, egal was in der robots.txt steht. Testen Sie mit curl -I -A "OAI-SearchBot" https://example.com/ und achten Sie auf den Status. Mehr zur robots.txt.

Schritt 2: Inhalt ohne JavaScript

Die meisten KI-Crawler führen kein JavaScript aus. Öffnen Sie eine wichtige Seite mit deaktivierten Skripten oder sehen Sie ins rohe HTML: Stehen Überschrift, Haupttext, Preise und Daten darin? Ist die Seite eine leere Hülle, die erst der Browser füllt, sieht der Assistent nichts. Abhilfe schaffen Server-Side-Rendering oder Prerendering.

Schritt 3: llms.txt und llms-full.txt

llms.txt ist eine kurze Markdown-Übersicht im Wurzelverzeichnis: wer Sie sind, die wichtigsten Bereiche, Links auf die relevanten Seiten. llms-full.txt ist die Langfassung, meist für Dokumentation. Eine Konvention, kein Standard — aber eine Stunde Arbeit, die Raten erspart.

Schritt 4: Strukturierte Daten und Zuordnung

Schritt 5: Klarheit des Inhalts

Assistenten zitieren Fragmente. Zitierbar ist eine Seite, wenn die Antwort zuerst kommt und die Erklärung danach; wenn Überschriften Fragen oder klare Aussagen sind statt Slogans; wenn Zahlen, Bedingungen und Fristen als Text dastehen statt in Bildern oder Akkordeons. Lesen Sie Ihre zehn wichtigsten Seiten: Bleibt ein herausgelöster Absatz noch richtig?

Schritt 6: Messen und wiederholen

Suchen Sie in den Server-Logs nach den User-Agents aus Schritt 1 und ihren Statuscodes — 403 und 5xx zuerst beheben. Segmentieren Sie Verweise aus KI-Diensten in der Analyse. Wiederholen Sie das KI-Website-Audit nach jedem größeren Release: Eine neue Firewall-Regel kann still alles zunichtemachen.

KI-Website-Audit mit SiteScan

  1. Starten Sie einen kostenlosen Scan. Der Bericht zeigt, ob die robots.txt Crawler aussperrt und ob llms.txt und llms-full.txt vorhanden sind.
  2. Pro Seite listet der Bericht strukturierte Daten, Canonical, Title und Description — genug für die Schritte 3 und 4.
  3. AEO-Analyse gehört zu den tieferen Audit-Typen, siehe Preise.
  4. Wie Sie Befunde in Aufgaben verwandeln und von einem Assistenten erklären lassen, steht im Beitrag zum Website-Check mit KI.

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