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Wie sichtbar ist Ihre Website für KI-Suche?

Zwei Layer in einem Test: AI-Crawlability (technische Signale für KI-Crawler) und AI-Mention (werden Sie in echten LLM-Antworten genannt?).

22 Tech-Signale
2–6 LLM-Anfragen
0–10 Score

Technische Signale: robots.txt, llms.txt, JSON-LD, MCP-Endpoints

60 Sek.·22 technische Signale

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Was ist ein AI-Readiness Check?

Ein AI-Readiness Check (auch KI-Sichtbarkeits-Test oder LLM-Optimierungs-Audit) prüft, ob Ihre Website von modernen KI-Systemen wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und Google AI Overviewsgefunden, gelesen und korrekt zitiert werden kann. Der klassische SEO-Stack reicht dafür nicht mehr aus: KI-Agenten lesen nicht wie Menschen, sie folgen maschinenlesbaren Protokollen wie llms.txt, JSON-LD Schema,/.well-known/mcp.json, agent-skills.json oder dem neuen x402 Bezahl-Standard.

Wenn diese Signale fehlen, bleibt Ihre Website für KI-gestützte Suchsysteme unsichtbar , obwohl sie bei Google noch gut rankt. Das ist die neue digitale Sichtbarkeitslücke: traditionelles SEO deckt sie nicht ab.

Was prüft dieser kostenlose Test?

Unser Scanner analysiert 22 technische Signale in 6 Dimensionen , alle in unter 10 Sekunden, ohne Anmeldung, ohne Daten-Speicherung:

1. Auffindbarkeit

Können KI-Crawler Ihre Site überhaupt entdecken? Wir prüfen robots.txt, Sitemap und HTTP Link-Header.

2. Inhaltszugänglichkeit

Ist Ihr Content maschinenlesbar? Wir prüfen Markdown Content Negotiation, llms.txt und JSON-LD Strukturdaten.

3. Bot-Zugriffskontrolle

Lassen Sie die richtigen Bots herein? Wir testen die Behandlung von 19 KI-Bots, darunter GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended und Bytespider.

4. Protokoll-Erkennung

Sprechen Sie die neuen Agent-Protokolle? Wir prüfen MCP-Server-Karte, Agenten-Skills, OAuth-Discovery, WebMCP, x402 und API-Katalog.

5. Kommerz (UCP/ACP)

Sind Sie bereit für agentische Zahlungen und automatisierte Käufe? Wir prüfen Signale für Universal Commerce Protocol und Agent Commerce Protocol.

6. Zitierbarkeit (Synthesizability)

Würde KI Ihre Inhalte als Antwort-Quelle zitieren? Wir prüfen FAQPage-Schema, About-Page-Markup, Google Knowledge Graph und die Qualität Ihrer llms.txt.

Warum jetzt? Die KI-Suche verändert alles.

Bis 2027 werden laut Gartner 50% aller Suchanfragen über KI-Assistenten und LLM-basierte Antwortmaschinen laufen, nicht mehr über die klassische Google-Trefferliste. Wer dann nicht in den KI-Antworten zitiert wird, ist faktisch unsichtbar. Unternehmen mit hohem AI-Readiness-Score werden in ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviewsbevorzugt als Quelle empfohlen.

Dieser kostenlose Check ist der erste Schritt. Er zeigt Ihnen, wo Sie heute stehen, und welche technischen Anpassungen Sie brauchen, damit KI-Agenten Sie finden und Ihre Inhalte korrekt verarbeiten.

Häufige Fragen (FAQ)

Antworten auf die häufigsten Fragen zu unserem AI-Readiness Check.

Ja. 100% kostenlos, keine Anmeldung, keine Daten-Speicherung, keine Rate-Karte. Wir nutzen den Scanner als Teil unserer STEP/SEEDS® Marketing-Diagnose-Methodik. Wenn Sie den vollen Marketing-Audit über alle 7 Bereiche wollen, können Sie unsere bezahlte Diagnose ab €199 buchen.
Klassisches SEO optimiert für Google-Crawler und menschliche Leser. AI-Readiness optimiert zusätzlich für KI-Agenten, die strukturierte Maschinen-Protokolle bevorzugen: llms.txt liefert LLM-optimierten Content, JSON-LD Schema macht Daten eindeutig lesbar, /.well-known/mcp.json beschreibt API-Schnittstellen für autonome Agenten. Beides ist wichtig, SEO bleibt relevant, AI-Readiness wird das Fundament der nächsten Suchgeneration.
19 bekannte KI-Bots: GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User (OpenAI), ClaudeBot, Claude-Web, Anthropic-AI, PerplexityBot, Perplexity-User, Google-Extended, GoogleOther, Bingbot, Bytespider (ByteDance), Amazonbot, Cohere-AI, CCBot, Meta-ExternalAgent, FacebookBot, Applebot-Extended, MistralAI-User. Wir prüfen, ob Ihre robots.txt diese Bots namentlich adressiert, eine generische User-agent: *-Regel reicht 2026 nicht mehr.
Der Score wird als lineare 0–10 Skala (Endscore / 10, gerundet) dargestellt, jede 10 Punkte des Endscore = 1 Punkt auf der 0–10 Skala. Zusätzlich gibt es eine A–F Note:
9–10 / A (90–100): Agentenfähig, KI-Systeme finden alle wichtigen Signale.
8–9 / B (80–89): Sehr gut, kleinere Lücken in Protokoll-Erkennung.
7–8 / C (70–79): Solide Basis, aber wichtige Standards fehlen.
6–7 / D (60–69): Grundlegende AI-Readiness vorhanden, aber unvollständig.
0–5 / F (unter 60): Erhebliche Lücken, KI-Agenten sehen nur Bruchteile Ihrer Inhalte. Sofortiger Handlungsbedarf.
STEP/SEEDS® , eine strukturierte Marketing-Diagnose-Methodik für KMU und Mittelstand. Wir analysieren über 112 priorisierte Maßnahmen in 7 Marketing-Bereichen (SEO, Content, Wettbewerb, Zielgruppe, Funnel, Kanäle, Analytics). Dieser AI-Check ist ein technischer Baustein unserer SEO-Tiefenanalyse (Step 4C: AEO/GEO).
AI-Crawlability (Tab 1) prüft die technische Sichtbarkeit Ihrer Website: ob KI-Crawler wie GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot Ihre Inhalte überhaupt finden, lesen und verstehen können. Geprüft werden 22 technische Signale (robots.txt, llms.txt, JSON-LD Schema, /.well-known/mcp.json u.a.).

AI-Mention (Tab 2) prüft die tatsächliche Sichtbarkeit: ob Ihre Marke in Antworten von echten LLMs genannt wird, wenn ein Kunde nach Ihren Leistungen fragt. Wir senden Ihre Keywords an mehrere Sprachmodelle und analysieren, ob Sie erwähnt werden, an welcher Position, und welche Wettbewerber stattdessen empfohlen werden. Beide Layer ergänzen sich: AI-Crawlability ist die Voraussetzung, AI-Mention ist das Ergebnis.
Wir senden Ihre Keywords an zwei unabhängige LLM-Slots: einen mit US-Modellen (Nemotron / GPT-OSS) und einen mit Diversifizierungs-Modellen (GLM 4.5, Gemma 3). Jeder Slot hat einen 3-stufigen Fallback, wenn der primäre Provider überlastet ist, schalten wir automatisch auf den nächsten um. Wir prüfen, ob Ihre Marke in der Antwort erscheint, an welcher Position, und welche Wettbewerber genannt werden. Das Ergebnis ist ein Visibility-Score 0–100%mit Note A–F sowie eine aggregierte Wettbewerber-Liste.
Nicht exakt. Wir nutzen Open-Source-Äquivalente (Nemotron, GPT-OSS, GLM 4.5, Gemma 3), die mit ähnlichen öffentlichen Web-Daten trainiert wurden. Wenn Ihre Marke in den öffentlichen Quellen (Wikipedia, Branchenmedien, vertrauenswürdige Verzeichnisse) gut sichtbar ist, wird sie auch von kommerziellen LLMs zitiert. Das Ergebnis ist ein starker Indikator, kein 1:1-Spiegel von ChatGPT.

Glossar, KI-Sichtbarkeit verstehen

Die wichtigsten Fachbegriffe rund um AI-Readiness, AEO, GEO und maschinenlesbare Web-Standards.

Optimierung von Inhalten so, dass sie als direkte Antwort in KI-Antwortmaschinen (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews) erscheinen, nicht nur als Suchergebnis-Link. Erfordert strukturierte Daten, klare Frage-Antwort-Formate und maschinenlesbare Fakten.
Spezialfall von AEO: Optimierung für generative KI (LLMs wie GPT-4, Claude, Gemini), die Antworten aus mehreren Quellen synthetisieren. Schwerpunkt liegt auf Authority-Signalen, Zitierfähigkeit und kontextualer Vollständigkeit der Inhalte.
Standardisierte Textdatei im Website-Root (/llms.txt), die LLM-Crawlern eine kompakte, kuratierte Sitemap der wichtigsten Seiten und Inhalte liefert, analog zu robots.txt, aber für KI-Systeme. Standard nach llmstxt.org.
Offenes Protokoll von Anthropic, das KI-Agenten erlaubt, externe Tools und Datenquellen autonom zu entdecken und zu nutzen. Manifeste werden unter /.well-known/mcp.json bereitgestellt. 2026 standardisiert sich MCP als Lingua Franca für agentische Web-Interaktion.
Format für strukturierte Daten in HTML, basierend auf schema.org-Vokabular. Macht Inhalte (Produkte, FAQs, Organisationen, Events) für Maschinen eindeutig lesbar. Google und KI-Engines bevorzugen JSON-LD-strukturierte Sites bei der Antwort-Generierung.
Klassischer Crawler (Googlebot, Bingbot) indexiert HTML für Suchergebnisse. KI-Bot (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot) liest Inhalte für LLM-Training oder Live-Antwort-Generierung. Beide haben unterschiedliche User-Agent-Strings und benötigen separate robots.txt-Regeln. 19 KI-Bots werden 2026 im DACH-Raum aktiv beobachtet.
Erwähnung einer Marke in der Antwort eines Large Language Models (LLM) wie ChatGPT, Claude, Perplexity oder Gemini. Anders als klassische Suche (Ranking auf Google-SERP) zählt bei LLMs nur die Mention-Rate: erscheint Ihre Marke, wenn ein Kunde fragt «wer bietet das beste X in DACH?». LLMs nennen pro Antwort typisch nur 3–7 Marken, wer dort nicht steht, wird vom Kunden nicht in Betracht gezogen.
API-Aggregator, der Zugriff auf Dutzende kommerzieller und Open-Source-LLMs unter einer einheitlichen API bietet. Wir nutzen OpenRouter für die Tab-2-Mention-Probe mit Open-Source-Modellen (Nemotron, GPT-OSS, GLM 4.5, Gemma 3) und 3-stufiger Fallback-Chain pro Slot. Vorteil: kein Vendor-Lock-in, einfacher Modell-Wechsel. Server in den USA, aber bei anonymen Brand-Queries DSGVO-mäßig unkritisch.
Prozentsatz der LLM-Anfragen, in denen Ihre Marke erwähnt wurde, von 0% (nie genannt) bis 100% (in jeder Antwort genannt). Bewertung: A (75–100) ausgezeichnete AI-Visibility, B (50–74) solide, C (25–49) teilweise sichtbar, D (1–24) selten erwähnt, F (0) praktisch unsichtbar in AI-Antworten. Ergänzt den AI-Crawlability-Score (Tab 1) um die ergebnis-orientierte Sicht.

Mehr als nur AI-Sichtbarkeit: die volle Marketing-Diagnose

Dieser Check zeigt nur die AI-Sichtbarkeit (technisch + LLM-Mention). Die volle STEP/SEEDS® Diagnose deckt 7 Marketing-Bereiche ab: SEO, Content, Wettbewerb, Zielgruppe, Funnel, Kanäle, Analytics, mit bis zu 112 priorisierten Maßnahmen.

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HinweisAI-Visibility-Scores sind illustrative Bewertungen basierend auf HTTP-Checks (Crawlability) und Live-LLM-Queries (Mention). Sie ersetzen keine professionelle SEO-Audit. STEP/SEEDS® erbringt eine Beratungs- und Analyseleistung gemäß §§ 611 ff. BGB, ausdrücklich kein Werkvertrag gemäß §§ 631 ff. BGB. Transparenz gemäß Art. 50 EU AI Act.