KI-Sichtbarkeits-Check: URL eingeben, Auswertung in Sekunden
Direkte URL-Auswertung: robots.txt, llms.txt, JSON-LD-Schemas, Inhaltstiefe, Meta-Tags — Score 0–100 plus Top-Maßnahmen für ChatGPT, Gemini, Perplexity. Kostenlos, ohne Anmeldung.
KI-Sichtbarkeits-Check: URL eingeben, Auswertung in Sekunden
Der KI-Sichtbarkeits-Check ist ein kostenloses Diagnose-Tool von KBD KI-Beratung Deutschland UG. Sie geben Ihre URL ein — wir prüfen Ihre Website live: robots.txt, llms.txt, sitemap.xml, alle JSON-LD-Schema-Blöcke, Heading-Struktur, Wortzahl, Title- und Meta-Tags, Open-Graph-Konfiguration und interne Verlinkung. Aus 17 gewichteten Einzel-Checks wird ein normierter Score von 0 bis 100 berechnet, ergänzt um eine branchenspezifische Einordnung und die wichtigsten konkreten Maßnahmen.
Der Check ist bewusst direkt: keine Registrierung, kein Cookie-Tracking, keine Selbstauskunft. Die Bewertung erfolgt rein auf Basis dessen, was unser Server beim einmaligen Abruf Ihrer Domain plus drei Standard-Pfaden (robots.txt, llms.txt, sitemap.xml) erkennt. Damit erhalten Sie keine Wunschwert-Einschätzung, sondern eine technisch belegte Standortbestimmung dessen, was KI-Crawler tatsächlich sehen.
Warum eine technische Live-Prüfung sinnvoll ist
Klassisches SEO-Auditing arbeitet mit Ranking-Positionen, Backlink-Profilen und Keyword-Densities. Diese Metriken erklären, warum eine Website in Google auf Position 3 oder Position 7 steht. Für KI-Sichtbarkeit sind sie nur teilweise aussagekräftig, weil ChatGPT, Gemini und Perplexity nach anderen Kriterien Quellen auswählen: thematische Tiefe einer Domain, semantische Klarheit einzelner Aussagen, Verfügbarkeit strukturierter Daten und maschinelle Erschliessbarkeit der Inhalte.
Ein klassisches SEO-Audit liefert daher eine sehr unvollständige Antwort auf die Frage, ob Ihre Website in KI-Antworten erscheint. Es gibt Domains mit exzellenter Google-Sichtbarkeit, die in ChatGPT praktisch nie zitiert werden, und es gibt Boutique-Domains mit moderater Google-Performance, die in KI-Antworten überproportional oft auftauchen. Der Unterschied liegt in genau den Faktoren, die unser Check direkt aus Ihrer URL ausliest.
Der Check ist als erster Schritt einer Bestandsaufnahme gedacht. Er ersetzt keine Detail-Analyse — er liefert aber eine schnelle, ehrliche Standortbestimmung und macht transparent, an welchen Stellschrauben in Ihrem Fall die größten Hebel liegen.
Die 17 automatischen Checks im Detail
Crawl-Schicht (4 Checks, max. 40 Punkte)
Erreichbarkeit (10 P.): Der Hauptseiten-Abruf muss einen HTTP-2xx-Status liefern. 4xx- oder 5xx-Antworten oder Timeouts bedeuten, dass auch KI-Crawler keine Inhalte extrahieren können. Wir messen zusätzlich die Antwortzeit, weil zu langsame Server (>5 Sekunden) bei vielen Crawlern in Timeouts laufen.
KI-Bots in robots.txt (15 P.): Wir lesen Ihre /robots.txt und prüfen die Regeln für GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, Google-Extended, ClaudeBot und CCBot. Volle Punktzahl, wenn alle relevanten Bots zugelassen sind. Teilweise blockiert führt zu reduzierter Punktzahl, vollständige Blockade zu null Punkten. Standardkonfigurationen vieler CMS-Systeme blockieren diese Bots versehentlich, weil sie nur Googlebot und Bingbot kennen und alles andere als unbekannt einstufen.
llms.txt vorhanden (8 P.): Die llms.txt nach dem llmstxt.org-Standard ist ein noch relativ junges Format, das KI-Systemen eine strukturierte Übersicht der wichtigsten Inhalte einer Domain liefert. Sie funktioniert vergleichbar mit der robots.txt, aber inhaltlich: Statt Crawl-Regeln zu definieren, listet sie die wichtigsten Themen-Cluster und Top-Quellen einer Domain auf. Vorhanden mit substantiellem Inhalt: 8 Punkte, fehlend: 0.
sitemap.xml (7 P.): Eine sitemap.xml unter /sitemap.xml ist die Pflicht-Baseline für jede moderne Website und auch für KI-Indexer relevant. Wir prüfen Existenz und zählen die enthaltenen URLs. Ohne sitemap.xml: 0 Punkte.
Struktur-Schicht (5 Checks, max. 34 Punkte)
JSON-LD-Anzahl (12 P.): Wir parsen alle <script type="application/ld+json">-Blöcke der Hauptseite und werten den Inhalt aus. Mindestens zwei Blöcke ergeben volle Punktzahl, ein Block reduzierte Punktzahl, keine Blöcke null. Strukturierte Daten sind das wichtigste maschinenlesbare Signal für KI-Systeme.
Schema-Typen-Abdeckung (10 P.): Über die Anzahl hinaus prüfen wir die Abdeckung der Kerntypen Organization, BreadcrumbList, Article/WebSite und FAQPage. Vier von vier ergeben volle Punktzahl, zwei oder drei reduzierte, weniger als zwei führen zu Empfehlung kritischer Nachjustierung.
Person/Author-Schema (5 P.): Person-Schema mit jobTitle, knowsAbout und sameAs (LinkedIn, X, Xing) ist ein starkes E-E-A-T-Signal (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). KI-Systeme nutzen Author-Information, um Expertise einer Domain zuzuordnen.
Heading-Hierarchie (5 P.): Genau eine H1, drei oder mehr H2 und idealerweise H3-Untergliederung ergeben volle Punktzahl. Mehrere H1 oder fehlende H2 verringern die Punktzahl, weil KI-Systeme Sektions-Anker als Citation-Anker nutzen.
Listen und Tabellen (4 P.): Mindestens fünf <li>-Elemente oder eine Tabelle ergeben volle Punktzahl. Strukturierte Aufzählungen werden überdurchschnittlich häufig direkt von ChatGPT und Perplexity als Citation-Snippets übernommen.
Interne Verlinkung (3 P.): Mindestens 20 interne Links auf der Hauptseite signalisieren eine ausgebaute Hub-/Spoke-Struktur. Wenige interne Verweise deuten auf eine flache Architektur ohne thematische Cluster hin.
Inhalts-Schicht (1 Check, max. 12 Punkte)
Wortzahl (12 P.): Wir entfernen Skripte, Styles und Markup und zählen die Worte im sichtbaren Text. 4.000 oder mehr Wörter ergeben volle Punktzahl, 2.000 bis 4.000 reduzierte, 800 bis 2.000 deutlich reduzierte, weniger als 800 null Punkte. Die Schwellen liegen bewusst hoch: Für umkämpfte Themen sind 4.000 Wörter heute Hub-Standard.
Wichtige Limitation: Bei Single-Page-Anwendungen, die Inhalte ausschliesslich client-seitig per JavaScript laden, sieht unser Check nur den initialen HTML-Body — was häufig nur eine leere Hülle ist. Das spiegelt allerdings korrekt wider, was viele KI-Crawler ohne JavaScript-Ausführung ebenfalls sehen. Server-Side-Rendering oder Pre-Rendering ist hier die Lösung.
Technik-Schicht (5 Checks, max. 17 Punkte)
Title-Tag (5 P.): Vorhanden und 30–70 Zeichen lang ergeben volle Punktzahl. Title-Tags sind weiterhin eines der stärksten Snippet-Signale, auch für KI-Antwortgenerierung.
Meta-Description (3 P.): 80–200 Zeichen ergeben volle Punktzahl. Auch wenn Google die Description häufig überschreibt, nutzen KI-Systeme sie als zusätzlichen Kontext-Anker.
Canonical-Tag (3 P.): Ein Canonical <link rel="canonical" href="..."> verhindert Duplicate-Probleme bei Trailing-Slash, Filter-URLs oder Tracking-Parametern und gibt KI-Crawlern eindeutige Hinweise auf die kanonische Variante.
Sprach-Attribut (2 P.): Ein lang-Attribut auf <html> ist die einfachste Form der Sprach-Erkennung für jede Art von Crawler.
Open Graph & Twitter Cards (4 P.): og:title, og:description, og:image und twitter:card vorhanden ergeben volle Punktzahl. Diese Tags werden zunehmend auch von KI-Systemen für Vorschau-Generierung genutzt.
Autoritäts-Schicht (1 Check, max. 2 Punkte)
Ausgehende Verweise (2 P.): Mindestens drei externe Links auf belegte Quellen ergeben volle Punktzahl. Quellen-orientierte Verweise erhöhen die Vertrauenswürdigkeit für KI ('Lit-Mark') und sind ein Indiz für redaktionelle Sorgfalt.
Maximalsumme aller Schichten: 110 Punkte. Diese Rohpunktzahl wird linear auf eine Skala von 0 bis 100 normiert.
Wie der Score normalisiert wird
Aus der erreichten Punktzahl wird ein normierter Score von 0 bis 100 berechnet. Daraus ergeben sich fünf Stufen: kritisch (0–29), schwach (30–49), solide (50–69), stark (70–84), exzellent (85–100). Die Stufen sind bewusst grob gehalten, weil eine punktgenaue Bewertung der KI-Sichtbarkeit ohne Domain-Tiefenanalyse nicht seriös wäre.
Die Stufen geben eine ehrliche Tendenz, ob fundamentale Arbeit am KI-Sichtbarkeitsprofil erforderlich ist (kritisch, schwach), ob es um gezielte Optimierungen geht (solide), oder ob die Domain bereits eine starke Position hat und es um Skalierung geht (stark, exzellent).
Top-5-Maßnahmen: Wie sie ermittelt werden
Nach der Score-Berechnung ermittelt der Check die Top-5-Maßnahmen mit dem grössten Verbesserungspotential. Die Logik dahinter: Für jeden der 17 Checks berechnen wir die Differenz zwischen Ihrer aktuellen Bewertung und der maximal erreichbaren Punktzahl. Failed-Checks haben Vorrang vor Warnungen, innerhalb der Kategorien sortieren wir nach Punkt-Gap. Die fünf grössten Lücken werden als Top-5-Maßnahmen ausgegeben.
Diese Reihenfolge maximiert den potentiellen Score-Gewinn, beachtet aber nicht den Umsetzungsaufwand. Eine llms.txt zu erstellen kostet eine Stunde Arbeit; ein Themen-Cluster mit 30 substantiellen Seiten aufzubauen kostet sechs bis zwölf Monate. Die Detail-Empfehlungen jeder Massnahme weisen auf Aufwand und Impact hin, sodass Sie eine fundierte Priorisierung treffen können.
Branchenspezifische Empfehlungen
Optional erfasst der Check Ihre Branche per Dropdown. Auf dieser Basis liefert das Tool eine kurze branchenspezifische Einordnung mit den jeweils typischen Hebeln. Hintergrund: Die KI-Sichtbarkeitsmechanismen unterscheiden sich zwischen Branchen erheblich.
Für Anwaltskanzleien sind BORA-konforme Sichtbarkeit und Spezialisierungs-Cluster zentral. Für Steuerberater stehen DATEV-Themen und Existenzgründungs-Inhalte im Fokus. Für Ärzte sind HWG-Konformität und lokale Reputation entscheidend. Online-Shops müssen Produkt-Schema beherrschen und Vergleichs-Anfragen monitoren. B2B-SaaS-Anbieter leben von Review-Portalen und Best-of-Listen. Handwerksbetriebe brauchen lokale Tiefe. Beratungen profitieren von Methodik-Sichtbarkeit. Industrie-Mittelstand setzt auf technische Whitepaper.
Die Branchenangabe selbst fließt nicht in den Score ein. Sie steuert ausschliesslich die Personalisierung der Empfehlungen.
Was der Check bewusst nicht leistet
Der Check liest die HTML-Antwort Ihrer Startseite plus robots.txt, llms.txt und sitemap.xml. Er folgt keinen internen Links, rendert kein JavaScript, ruft keine Subseiten ab und nutzt keine externen APIs (Ahrefs, Moz, Wayback). Domains, die ihre Inhalte ausschliesslich client-seitig rendern (reines SPA ohne SSR oder Pre-Rendering), werden im Wortzahl-Check zu niedrig bewertet — was korrekt ist, da KI-Crawler ebenfalls häufig kein JavaScript ausführen.
Keine Aussage trifft der Check zu konkreten Citation-Häufigkeiten in einzelnen KI-Modellen, zu Vergleichswerten direkter Wettbewerber, zu Backlink-Profilen oder Domain-Authority-Kennzahlen. Diese Daten erfordern eine Detail-Analyse, die wir auf Anfrage gegen Honorar erstellen.
Was der Check leistet: Er macht binnen Sekunden transparent, an welchen strukturellen Stellschrauben in Ihrem Fall wahrscheinlich der grösste Hebel liegt — auf Basis dessen, was Crawler tatsächlich sehen. Er ersetzt keine Beratung, er strukturiert das erste Gespräch.
Methodik: Auf welcher Grundlage die Gewichtungen entstanden sind
Die Gewichtungen der 17 Einzel-Checks basieren auf drei Datenquellen: Erstens der kontrollierten Auswertung von 4.200 ChatGPT-Antworten, 1.800 Perplexity-Antworten und 1.100 Gemini-Antworten zwischen Q3 2025 und Q1 2026 in elf B2B- und B2C-Branchen. Zweitens anonymisierten Vorher-Nachher-Daten aus zwölf Beratungsprojekten zwischen Anfang 2024 und Ende 2025. Drittens öffentlich verfügbaren Methodik-Studien aus der GEO-Forschungs-Community (insbesondere Princeton/Georgia Tech und industrielle Veröffentlichungen von Profound und Searchgate).
Auf Basis dieser Quellen wurden die Faktoren identifiziert, die in mindestens 60 Prozent der ausgewerteten Antworten als Citation-Prädiktoren signifikant waren. Die Gewichtung spiegelt die ungefähre Effektgröße innerhalb dieser Stichprobe wider, abgeglichen mit Plausibilität auf Basis grundlegender Crawl- und Retrieval-Mechanik. Die Methodik wird vierteljährlich überprüft; eine größere Aktualisierung ist für Q3 2026 geplant.
Anonymisiertes Beispiel: Was der Check bei einer realen Domain ergab
Eine mittelständische Unternehmensberatung mit Sitz in Hamburg, fünf Berater, sieben Jahre am Markt, Spezialisierung auf Digitalisierung im Handel, ließ ihre Domain im Frühjahr 2026 durch unseren Check bewerten. Der Live-Abruf ergab folgendes Bild: Erreichbarkeit pass (HTTP 200, 320 ms Antwortzeit), robots.txt vorhanden aber GPTBot blockiert (8 von 15 Punkten), keine llms.txt (0 von 8), sitemap.xml mit 84 URLs (7 von 7), zwei JSON-LD-Blöcke mit Organization und WebSite (12 von 12 für Anzahl, 6 von 10 für Typen-Abdeckung), kein Person-Schema (0 von 5), 1.840 Wörter im sichtbaren Body (4 von 12), saubere Heading-Struktur (5 von 5), neun interne Links (1 von 3). Erreichter Score: 51 von 100 (solide).
Die abgeleiteten Top-5-Maßnahmen lauteten: erstens robots.txt für GPTBot öffnen, zweitens llms.txt anlegen, drittens Person-Schema für die Geschäftsführung ergänzen, viertens Hub-Seiten der drei Kerngeschäftsfelder auf je 4.000+ Wörter ausbauen, fünftens FAQPage-Schema auf den fünf am häufigsten besuchten Service-Seiten ergänzen. Drei der fünf Massnahmen sind innerhalb eines Tages umsetzbar, zwei sind redaktionell aufwändig (Hub-Ausbau, FAQ-Ergänzung).
Sechs Wochen nach Umsetzung der drei schnellen Massnahmen verbesserte sich der Score auf 67 (solide+). Die Citation-Rate in monatlichen ChatGPT-Tests stieg im selben Zeitraum von 2 auf 5 Erwähnungen pro 30 typischen Anfragen.
Häufige Fragen zum KI-Sichtbarkeits-Check
Wie unterscheidet sich der Check von einer Detail-Analyse?
Der Check arbeitet ausschliesslich mit dem Live-Abruf Ihrer Startseite und drei Standard-Pfaden. Eine Detail-Analyse umfasst eine technische Tiefenprüfung mehrerer Subseiten, vollständige Schema-Validierung, Backlink-Analyse, Content-Audit, eine Wettbewerbs-Einordnung in Ihrer Branche und ein konkretes Monitoring von 30 bis 50 typischen Mandanten- oder Kundenanfragen in ChatGPT, Gemini und Perplexity. Der Aufwand liegt typischerweise zwischen 8 und 25 Personentagen.
Werden meine Daten gespeichert?
Der Check erhebt keine personenbezogenen Daten ohne explizite Anforderung. Die URL-Eingabe und das Analyseergebnis werden nicht persistent gespeichert. Wenn Sie den Detail-Report anfordern, werden Name, E-Mail-Adresse und das Analyseergebnis übermittelt — verschlüsselt per HTTPS, gespeichert ausschliesslich zur Bearbeitung Ihrer Anfrage. Es findet keine Weitergabe an Dritte statt. Die vollständige Datenschutzerklärung ist über den Footer erreichbar.
Garantiert ein hoher Score automatisch Citations in ChatGPT?
Nein. Niemand kann garantieren, dass eine bestimmte Marke in einer bestimmten ChatGPT-Antwort erscheint. KI-Modelle wählen Quellen autonom auf Basis tausender Faktoren. Was wir garantieren können: dass die im Check empfohlenen Massnahmen die Wahrscheinlichkeit der Citation systematisch erhöhen — basierend auf empirischen Daten aus tausenden ausgewerteten KI-Antworten.
Welche Domain-Tiefe wird geprüft?
Aktuell prüfen wir ausschliesslich die eingegebene URL plus die drei Standard-Pfade /robots.txt, /llms.txt und /sitemap.xml am gleichen Origin. Sub-Pages werden nicht aktiv gecrawlt. Damit ist der Check schnell und kostengünstig — er sieht aber nur einen Ausschnitt. Wir empfehlen, den Check für Ihre wichtigste Hub-Seite zu starten (typischerweise die Startseite oder eine zentrale Themen-Seite), nicht für ein Detail- oder Service-Unterkapitel.
Warum werden manche bekannte Faktoren nicht geprüft?
Faktoren wie Backlink-Volumen, Domain-Authority oder tatsächliche Marken-Erwähnungs-Häufigkeit erfordern externe Datenquellen (Ahrefs, Moz, oder ChatGPT-Live-Abfrage), die kostenpflichtig sind. Sie sind in einer Detail-Analyse enthalten, aber nicht im kostenlosen Check.
Wie aktuell sind die Schwellwerte?
Die Schwellwerte für Wortzahl, Anzahl Schemas und Heading-Struktur orientieren sich am State-of-the-Art Ende 2025/Anfang 2026. Sie werden vierteljährlich überprüft und bei substantiellen Veränderungen der KI-Crawl-Mechaniken angepasst.
Funktioniert der Check auch für Subdomains und Sprachversionen?
Ja. Eine Subdomain wie shop.beispiel.de wird wie eine eigene Domain behandelt; ihre robots.txt, llms.txt und sitemap.xml werden auf der Subdomain selbst gesucht. Sprachversionen unter Pfaden (beispiel.de/en/) werden ebenfalls korrekt geprüft, wobei der hreflang-Hinweis im Multi-Sprach-Setup dann besonders wichtig wird.
Was ist mit JavaScript-Single-Page-Apps?
Reine SPAs ohne Server-Side-Rendering werden im Wortzahl-Check und in der Heading-Erkennung niedrig bewertet, weil unser Server kein JavaScript ausführt. Diese Bewertung ist nicht ein Fehler des Checks, sondern eine korrekte Wiedergabe der Sicht eines no-JS-Crawlers — und genau so sehen viele KI-Indexer Ihre Site ebenfalls. Die Empfehlung ist in diesem Fall: SSR oder Pre-Rendering einführen.
Welche Gewichte haben die einzelnen Schichten?
Die Crawl-Schicht hat 40 Punkte (36 Prozent), die Struktur-Schicht 34 Punkte (31 Prozent), die Inhalts-Schicht 12 Punkte (11 Prozent), die Technik-Schicht 17 Punkte (15 Prozent), die Autoritäts-Schicht 7 Punkte (6 Prozent — inklusive Person-Schema, das aus Anchor-Logik in der Struktur-Tabelle steht). Die starke Crawl-Gewichtung reflektiert, dass ein blockierter oder unsichtbarer Crawl-Pfad alle anderen Optimierungen wirkungslos macht.
Kann ich den Check für eine fremde Domain laufen lassen?
Technisch ja — der Check fragt nur öffentlich erreichbare Pfade ab, die jeder Crawler ebenfalls liest. Sinnvoll ist die Prüfung allerdings nur für Domains, die Sie selbst optimieren oder einschätzen wollen. Für Wettbewerbs-Benchmarking ist die Detail-Analyse das passende Instrument, weil sie zusätzlich Citation-Rates und Backlink-Vergleiche enthält.
Vom Score zur konkreten Roadmap
Nach Erhalt Ihres Scores empfehlen wir den folgenden Ablauf: Implementieren Sie die schnellen Top-Maßnahmen (typischerweise robots.txt-Anpassung, llms.txt-Anlage, Schema-Ergänzungen) innerhalb der ersten zwei Wochen. Planen Sie für die mittelfristigen Maßnahmen (Hub-Seiten-Ausbau, FAQ-Erweiterung, interne Verlinkung) ein 60-bis-90-Tage-Sprint. Wiederholen Sie den Check anschliessend, um die Score-Veränderung quantitativ zu sehen.
Für Domains in stark umkämpften Branchen (Anwälte, Online-Shops, B2B-SaaS) ist der Score 70 (stark) ein realistisches Zwischenziel; für 85+ (exzellent) ist eine umfassende Roadmap mit Original-Inhalten, Person-Schema-Pflege und systematischer Backlink-Arbeit erforderlich, die wir im Rahmen einer Detail-Analyse mit Ihnen entwickeln.
Aus Erfahrung lassen sich die ersten 20–30 Score-Punkte durch reine Konfiguration erreichen — ohne Inhalts-Investitionen. Die nächsten 20 Punkte erfordern strukturelle Inhalts-Arbeit. Die letzten 20–30 Punkte sind echte Autoritäts-Arbeit (Original-Daten, Backlinks, Markenstärke) und korrelieren stark mit Branchenposition und Marketing-Budget.
Datengrundlage und Limitationen der Methodik
Die Datenbasis dieses Checks setzt sich aus drei Quellen zusammen, die kontinuierlich erweitert werden. Erstens: die kontrollierte Auswertung von 4.200 ChatGPT-Antworten, 1.800 Perplexity-Antworten und 1.100 Gemini-Antworten zwischen Q3 2025 und Q1 2026 in elf B2B- und B2C-Branchen. Zweitens: anonymisierte Vorher-Nachher-Daten aus Beratungsprojekten mit zwölf Mandanten, die zwischen Anfang 2024 und Ende 2025 mit dokumentierten Massnahmen begleitet wurden. Drittens: öffentlich verfügbare Methodik-Studien aus der GEO-Forschungs-Community (insbesondere die Arbeiten von Princeton/Georgia Tech und industrielle Veröffentlichungen von Profound und Searchgate).
Wesentliche Limitationen, die Sie kennen sollten: Die Datenbasis ist überwiegend deutschsprachig und mit Fokus auf den DACH-Markt erhoben — internationale Domains sind in der Validierung unterrepräsentiert. Die Prompt-Auswahl ist zwar systematisch, aber nicht repräsentativ für alle möglichen Nutzer-Anfragen einer Branche. Die Vorher-Nachher-Daten basieren auf Beratungs-Mandanten, was eine Selbstselektion bedeutet (Domains, die in ein Beratungsprojekt einsteigen, sind oft bereits motivierter und aktiver als ein Branchen-Durchschnitt). Diese Limitationen werden in der Detail-Analyse explizit ausgewiesen und durch zusätzliche kundenspezifische Messungen ergänzt.
Datenschutz und Verantwortlicher
Verantwortlicher für den Check ist KBD KI-Beratung Deutschland UG mit Sitz Königsallee 92a, 40212 Düsseldorf. Der Check fordert beim Klick auf "Direkte Auswertung starten" eine HTTP-Anfrage an die von Ihnen eingegebene URL plus die drei Standard-Pfade /robots.txt, /llms.txt und /sitemap.xml an. Eingebbare URLs werden ausschließlich zur Erstellung der Bewertung verarbeitet und nicht persistent gespeichert. Beim optionalen Anfordern eines Detail-Reports werden Ihre angegebenen Kontaktdaten gemäß unserer Datenschutzerklärung verarbeitet.
Der Check verfolgt keine Tracking- oder Werbeziele, setzt keine Drittanbieter-Cookies und übermittelt keine Daten an Werbenetzwerke. Die einzige externe Verbindung ist der Live-Abruf Ihrer eingegebenen Domain. Diese Anfrage erfolgt mit dem User-Agent "ChatGPT-Sichtbarkeit-Check/1.0".
Score-Interpretation nach Branche
Ein Score von 65 bedeutet in einer wenig umkämpften lokalen Nische bereits eine starke Position, in einer hochkompetitiven Branche wie Online-Shops, B2B-SaaS oder überregionalen Anwaltsmärkten ist derselbe Wert nur Mittelmaß. Diese Differenzierung ist wichtig, weil absolute Punktzahlen ohne Branchenkontext irreführend sein können. Wir haben aus den ausgewerteten 7.100 KI-Antworten branchenspezifische Median-Scores ermittelt, die Ihnen eine realistische Einordnung erlauben.
Für Anwaltskanzleien liegt der Median bei 54 Punkten, für Steuerberater bei 51, für Ärzte und Praxen bei 47, für Online-Shops bei 61, für B2B-SaaS bei 67, für Handwerksbetriebe bei 38, für Industrie-Mittelstand bei 49 und für Beratungen bei 56. Wenn Ihr Score deutlich über dem Median Ihrer Branche liegt, gehören Sie zur oberen Hälfte und haben strukturell die Voraussetzungen, in KI-Antworten häufig zitiert zu werden. Liegt er darunter, sind die Optimierungspotenziale klar definierbar und meist innerhalb von 60 bis 120 Tagen substantiell verbesserbar.
Besonders aufschlussreich ist der Vergleich nicht nur mit dem Branchen-Median, sondern mit dem 75-Perzentil-Wert. Im 75-Perzentil liegen die Domains, die in den meisten KI-Antworten ihrer Branche tatsächlich erscheinen. Für Anwälte liegt dieser Wert bei 71, für Steuerberater bei 68, für Ärzte bei 64, für Online-Shops bei 78, für B2B-SaaS bei 82, für Handwerk bei 56, für Industrie-Mittelstand bei 67 und für Beratungen bei 73. Diese Werte definieren die realistische Zielmarke pro Branche, wenn Sie systematisch in die obere Sichtbarkeitsklasse aufsteigen wollen.
Eine wichtige Beobachtung aus der Datenbasis: In allen Branchen mit Ausnahme von B2B-SaaS und Online-Shops genügt bereits ein Score zwischen 65 und 75, um in über 60 Prozent der typischen Branchen-Anfragen mindestens einmal in den ChatGPT- oder Perplexity-Antworten zu erscheinen. Der Sprung vom Mittelfeld in die KI-Sichtbarkeit ist also kleiner, als viele Verantwortliche vermuten — es geht selten um Score-Werte über 90, sondern fast immer um das Schließen weniger struktureller Lücken.
Vergleich mit klassischen SEO-Audit-Tools
Klassische SEO-Audit-Tools wie Sistrix, Searchmetrics, Ahrefs Site Audit oder Screaming Frog sind hervorragende Instrumente für die technische SEO-Analyse einer Domain. Sie prüfen Faktoren wie Crawl-Tiefe, Statuscodes, Page Speed, Indexabdeckung, Core Web Vitals, Backlink-Profil und Keyword-Rankings. Diese Faktoren sind weiterhin relevant — auch für KI-Sichtbarkeit, weil viele KI-Crawler ähnliche technische Mindestanforderungen wie Googlebot stellen. Klassische SEO-Tools bewerten allerdings nicht die spezifischen Signale, die für die Quellenauswahl in generativen KI-Antworten entscheidend sind.
Der KI-Sichtbarkeits-Check ergänzt klassische SEO-Audits um genau diese fehlende Schicht: die Crawler-Konfiguration für die spezifischen KI-Bots, die Existenz und Qualität der llms.txt, die Vollständigkeit der Schema.org-Typen-Abdeckung mit Schwerpunkt auf E-E-A-T-Signalen wie Person und Author, die Inhalts-Tiefe gemessen in Wörtern auf der zentralen Hub-Seite und die Ausprägung interner Hub-/Spoke-Strukturen. Diese fünf Schichten sind in den meisten klassischen SEO-Audits entweder gar nicht enthalten oder werden nur am Rand erwähnt.
Empfehlenswert ist daher ein zweistufiges Vorgehen: Lassen Sie zunächst ein klassisches technisches SEO-Audit durchführen, um die Basis sauber zu haben. Nutzen Sie dann den KI-Sichtbarkeits-Check, um die spezifischen GEO-Faktoren zu prüfen. Beide Analysen ergänzen sich, sie ersetzen sich nicht. In der Praxis erleben wir, dass Domains mit guter klassischer SEO-Performance häufig dennoch im KI-Sichtbarkeits-Check unter 50 Punkte erreichen, weil ihnen die spezifischen GEO-Konfigurationen fehlen.
Konkrete Roadmap nach Score-Stufe
Je nach erreichter Score-Stufe empfehlen wir eine spezifische Vorgehensweise, die das beste Verhältnis aus Aufwand und Wirkung bietet. Diese Empfehlungen basieren auf den Erfahrungen aus zwölf Beratungsprojekten zwischen 2024 und 2026 sowie auf der Analyse, welche Maßnahmen-Kombinationen welche Score-Sprünge erzeugt haben.
Score 0 bis 29 (kritisch): Die Domain ist für KI-Crawler praktisch unsichtbar. Erste Priorität ist die Crawl-Schicht: robots.txt prüfen und alle relevanten KI-Bots zulassen, llms.txt erstellen, sitemap.xml verifizieren. Diese drei Maßnahmen sind binnen eines Arbeitstags umsetzbar und bringen typischerweise 15 bis 25 Punkte. Parallel sollte die Inhaltslage geprüft werden: Wenn die Hauptseite weniger als 800 Wörter hat, ist der Aufbau substantieller Hub-Inhalte unumgänglich.
Score 30 bis 49 (schwach): Die technische Basis ist teilweise vorhanden, aber inkonsistent. Hier liegt der Fokus auf der Struktur-Schicht: alle Schema.org-Kerntypen vervollständigen (Organization, BreadcrumbList, Article, FAQPage), Person-Schema für Autoren oder Geschäftsführung ergänzen, interne Verlinkung systematisch ausbauen. Diese Maßnahmen bringen weitere 12 bis 18 Punkte und sind innerhalb von zwei bis vier Wochen umsetzbar.
Score 50 bis 69 (solide): Die Domain ist grundsätzlich sichtbar, aber nicht prominent positioniert. Jetzt geht es um Inhalts-Tiefe: Hub-Seiten auf 4.000 plus Wörter ausbauen, FAQ-Bereiche mit jeweils 25 bis 50 Fragen pro Themen-Cluster, externe Erwähnungen aktiv aufbauen (Fachartikel, Interviews, Konferenz-Auftritte). Diese Phase dauert 60 bis 120 Tage und bringt typischerweise 15 bis 25 weitere Punkte.
Score 70 bis 84 (stark): Die Domain gehört bereits zur oberen Hälfte ihrer Branche. Jetzt geht es um Skalierung und thematische Erweiterung: zusätzliche Themen-Cluster aufbauen, Original-Daten und Studien publizieren, Branchen-Glossare anlegen, multimediale Formate ergänzen (Podcast-Transkripte, Video-Untertitel als HTML), internationale Sichtbarkeit über mehrsprachige Inhalte. Diese Phase ist langfristig und erfordert ein Redaktionsbudget, bringt aber den Sprung von guter zu führender Sichtbarkeit.
Score 85 bis 100 (exzellent): Die Domain ist eine Top-Quelle in ihrer Branche. Hier geht es um Verteidigung und Absicherung: kontinuierliches Monitoring der wichtigsten 50 bis 200 Anfragen, schnelle Reaktion auf algorithmische Veränderungen, regelmäßige Aktualisierung der Hub-Seiten, Pflege der Person-Schema-Daten bei Autorenwechseln, kontinuierlicher Auf- und Ausbau externer Reputationssignale.
Häufige Anti-Patterns, die der Check zuverlässig erkennt
Aus den über 7.000 ausgewerteten KI-Antworten und den dazu analysierten Domains haben sich wiederkehrende Anti-Patterns ergeben, die in vielen Branchen zu unnötig niedrigen Scores führen. Wir listen die fünf häufigsten auf, weil ihre Vermeidung allein häufig 10 bis 25 Punkte Score-Verbesserung bringt.
Anti-Pattern 1: Pauschale Crawler-Blockade. Viele Domains nutzen Standard-CMS-Konfigurationen, die unbekannte User-Agents grundsätzlich blockieren. Das betrifft fast alle KI-Bots, weil deren Namen erst seit 2023 etabliert sind. Die Lösung ist eine explizite Whitelist der relevanten Bots in robots.txt — nicht eine pauschale Allow-All-Regel, sondern eine kuratierte Liste mit GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, Google-Extended, ClaudeBot und CCBot. Diese gezielte Konfiguration vermeidet zukünftige Überraschungen, wenn neue, unerwünschte Crawler auftauchen.
Anti-Pattern 2: Schema.org nur für Google. Viele Webseiten enthalten genau ein Schema.org-Block für Organization oder LocalBusiness, weil das in den Google-Empfehlungen explizit gefordert wird. KI-Systeme werten aber zusätzlich Article-Schema mit Author-Beziehung, BreadcrumbList für Hierarchie-Verständnis und FAQPage für direkte Antwort-Extraktion aus. Das Hinzufügen dieser drei Schema-Typen kostet typischerweise zwei bis vier Stunden Entwickleraufwand und bringt im Check 12 bis 18 Punkte.
Anti-Pattern 3: Inhalte ohne Tiefe. Viele Service-Seiten beschreiben das Angebot in 400 bis 800 Wörtern. Für klassische Google-Rankings reicht das in vielen Branchen, für KI-Citation-Wahrscheinlichkeit nicht. KI-Systeme bevorzugen Quellen, die ein Thema erschöpfend behandeln, weil sie aus diesen Quellen mehr und vielfältigere Antwort-Bausteine extrahieren können. Der Ausbau einer Hub-Seite von 800 auf 4.000 Wörter bringt im Check 8 Punkte direkt und vielfach mehr Punkte indirekt durch verbesserte interne Verlinkung und Schema-Anreicherung.
Anti-Pattern 4: Fehlende Autoreninformation. Bei B2B-Inhalten ohne erkennbaren Autor sehen KI-Systeme keine E-E-A-T-Belege. Person-Schema mit jobTitle, knowsAbout und sameAs (LinkedIn, X, Xing, Crossref) ist der schnellste Weg, Expertise maschinenlesbar zu signalisieren. Diese Information sollte parallel im sichtbaren HTML als Autorenkasten vorhanden sein, damit KI-Antworten den Autor zusätzlich zitieren können.
Anti-Pattern 5: Single-Page-App ohne Server-Side-Rendering. React-, Vue- oder Angular-Anwendungen, die ihre Inhalte ausschliesslich client-seitig rendern, liefern KI-Crawlern nur eine leere Hülle. Der Wortzahl-Check bewertet solche Seiten korrekt mit null bis vier Punkten. Die Lösung ist Server-Side-Rendering, statisches Pre-Rendering oder ein Hybrid-Ansatz, bei dem die zentralen Inhalte serverseitig ausgeliefert werden, während interaktive Komponenten weiterhin client-seitig hydratisieren. Der Aufwand ist je nach Stack mittel bis hoch, der Effekt im Check und in der tatsächlichen KI-Citation-Rate ist substantiell.
Die Kombination dieser fünf Anti-Patterns in einer einzigen Domain führt regelmäßig zu Scores zwischen 25 und 40, obwohl die zugrundeliegenden Inhalte fachlich exzellent sind. Umgekehrt heben sich Domains, die diese Anti-Patterns systematisch vermieden haben, auch ohne große Marketing-Budgets in den oberen Score-Bereich.
Wie Sie den Check optimal nutzen
Starten Sie den Check zuerst für Ihre wichtigste Hub-Seite — typischerweise die Startseite, eine zentrale Themen-Übersicht oder Ihre stärkste Service-Landing-Page. Notieren Sie den initialen Score als Ausgangswert. Setzen Sie dann die als kritisch eingestuften Top-Maßnahmen um und führen Sie den Check nach 14 bis 21 Tagen erneut aus, sobald Crawler die Änderungen typischerweise erfasst haben. Diese Wiederholung macht den Fortschritt quantitativ sichtbar und schafft die Grundlage für eine kontinuierliche, datenbasierte GEO-Roadmap statt einmaliger Einzelmaßnahmen.