KI-Suche optimieren (GEO): Anleitung und Vorlagen

SchritteSuchbots den Zugang öffnen

1. Ihre Linie festlegen

   Vorlage A macht Sie in der KI-Suche sichtbar und schließt zugleich das Modelltraining aus. Vorlage B heißt alles willkommen, auch Trainings-Crawler, und ist die Linie, die maxenius.com für maximale Sichtbarkeit nutzt.

2. Die Datei schreiben und gemeinsame Regeln wiederholen

   Ein Crawler befolgt nur die am genauesten passende Gruppe, und laut Googles Spezifikation werden benannte Gruppen und die Gruppe * nicht kombiniert. Wiederholen Sie daher jede benötigte Disallow-Zeile in jeder benannten Gruppe.

   User-agent: *
   Disallow: /api/
   Disallow: /cart/
   Allow: /
   
   User-agent: OAI-SearchBot
   User-agent: ChatGPT-User
   User-agent: Claude-SearchBot
   User-agent: Claude-User
   User-agent: PerplexityBot
   User-agent: Perplexity-User
   Disallow: /api/
   Disallow: /cart/
   Allow: /
   
   User-agent: GPTBot
   User-agent: ClaudeBot
   User-agent: Applebot-Extended
   User-agent: CCBot
   Disallow: /
   
   Sitemap: https://www.example.com/sitemap.xml

   User-agent: *
   Disallow: /api/
   Allow: /
   
   User-agent: OAI-SearchBot
   User-agent: ChatGPT-User
   User-agent: GPTBot
   User-agent: Claude-SearchBot
   User-agent: Claude-User
   User-agent: ClaudeBot
   User-agent: PerplexityBot
   User-agent: Perplexity-User
   User-agent: Google-Extended
   User-agent: Applebot-Extended
   Disallow: /api/
   Allow: /
   
   Sitemap: https://www.example.com/sitemap.xml

3. Die Mechanik sauber halten

   Setzen Sie Disallow-Zeilen vor Allow: /, weil einfache Parser wie der robotparser von Python beim ersten Treffer aufhören. Liefern Sie pro Host genau eine Datei unter /robots.txt aus. Nach RFC 9309 bedeutet eine 5xx-Antwort, dass Crawler von einem Komplettverbot ausgehen, und ein 404, dass sie alles crawlen dürfen. Die robots.txt ist keine Zugriffskontrolle. OpenAI und Perplexity sagen beide, dass Änderungen etwa 24 Stunden zur Anwendung brauchen.

4. Die Ebene über der robots.txt prüfen

   OpenAI sagt, Ihr Host oder CDN müsse die veröffentlichten IP-Bereiche zulassen, und Perplexity dokumentiert WAF-Regeln, die User-Agent und IP-Listen kombinieren. Zwei Fallstricke: Seit dem 15. September 2026 blockiert Cloudflare Crawler mit gemischtem Zweck, darunter Googlebot, Applebot und BingBot, sobald ein Kunde die Blockade für Training aktiviert, und die verwaltete robots.txt setzt Disallow-Regeln voran, die auch Google-Extended umfassen. Bei Vercel blockiert das AI-Bots-Regelset auf „Deny“ auch Suchbots.

5. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Führen Sie curl -s https://yourdomain.com/robots.txt aus und prüfen Sie, ob die Live-Datei zu Ihrem Repository passt, denn ein CDN kann sie umschreiben. Schauen Sie dann in den Server- oder CDN-Logs nach Antworten mit Status 200 an OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot und Bingbot. Wer mit curl einen User-Agent vortäuscht, testet nur User-Agent-Regeln, keine IP-basierten.

SchritteDie Seite ohne JavaScript lesbar machen

1. Zuerst die datierten Befunde lesen

   Im Dezember 2024 stellten Vercel und MERJ fest, dass keiner der untersuchten großen KI-Crawler JavaScript rendert, abgesehen von Gemini über Googlebot und Applebot. Vercels Leitfaden von 2026, Make your site readable by AI agents, rät weiterhin, die Inhalte, die gelesen werden sollen, serverseitig zu rendern. Das sind datierte Befunde, kein Versprechen für jeden Crawler. OpenAI sagt nicht, ob OAI-SearchBot rendert, testen Sie also, statt etwas anzunehmen.

2. Das Wesentliche auf dem Server rendern

   Titel, Haupttext, Canonical, JSON-LD und Navigationslinks sollten im ursprünglichen HTML stehen. Google sagt, nicht alle Bots führten JavaScript aus, auch wenn Googlebot es in der Regel tut.

3. Antworten nicht verstecken

   Halten Sie wichtige Antworten aus geschlossenen Tabs, Bildern und PDFs heraus. Microsoft und Bing warnen beide davor, entscheidende Inhalte hinter clientseitigem Rendering zu verbergen.

4. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Rufen Sie die Seite so ab, wie es ein Crawler ohne Rendering tut, zum Beispiel mit dem Skript aus dem Paket: ./ai-bot-check.sh https://www.example.com/page "a sentence from the body". Jede Bot-Zeile sollte Status 200 zeigen, eine Wortzahl nahe an dem, was Sie im Browser sehen, und PHRASE = yes. Das Paket enthält zwei Skripte: ai-bot-check.sh testet sieben Bot-User-Agents, und check-ai-crawl.sh (im Abschnitt zu den Frameworks gezeigt) prüft einen Abruf auf Titel, Canonical und JSON-LD.

SchritteJeden Abschnitt übernehmbar machen

1. Mit der Antwort beginnen

   Setzen Sie die direkte Antwort in die ersten Sätze unter jeder Überschrift und formulieren Sie Überschriften konkret. Die Richtlinien von Bing raten, wichtige Informationen früh zu nennen und Fakten auf der URL ausdrücklich zu benennen.

2. Ein Thema pro URL, keine skalierten Seiten

   Legen Sie nicht für jede Fan-out-Variante einer Anfrage eine Seite an. Google nennt das Scaled Content Abuse. Ergänzen Sie stattdessen Erfahrungswissen aus erster Hand und Details, die nicht Allgemeingut sind, statt wiederzugeben, was andere sagen.

3. Kein versteckter Text für Modelle

   Bing behandelt Prompt Injection und versteckte Anweisungen für LLMs als Missbrauch, der eine Website abwerten oder aus dem Index nehmen kann. Google sagt, es gebe keine ideale Länge und keinen Zwang zur Zerlegung in Blöcke, schreiben Sie also für Menschen.

4. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Lesen Sie jeden H2-Abschnitt für sich. Wenn er seine eigene Überschrift beantwortet, ohne den Absatz davor zu brauchen, besteht er die Prüfung.

SchritteMarkup ergänzen, das die Wahrheit sagt

1. Die Anforderung prüfen

   Google sagt, für KI-Funktionen sei kein besonderes Schema nötig, und das Markup müsse zum sichtbaren Text passen. Verwenden Sie trotzdem Article oder BlogPosting, Organization, Product und BreadcrumbList, wo sie zutreffen.

2. JSON-LD verwenden, maskieren und Datumsangaben setzen

   JSON-LD darf im Head oder im Body stehen, und Google liest per Skript eingefügtes JSON-LD, Crawler ohne JavaScript dagegen nicht. Wenn Sie JSON in ein Script-Tag serialisieren, ersetzen Sie jedes < durch < (ein Backslash gefolgt von u003c), damit ein Wert mit schließendem Script-Tag den Block nicht vorzeitig beendet. Die React-, Next.js- und Astro-Beispiele unten tun das. Zeigen Sie ein sichtbares Datum an und setzen Sie datePublished und dateModified passend dazu, wie in Googles Hinweisen zur Autorenzeile beschrieben.

3. FAQ-Schema als optional behandeln

   Google hat das FAQ-Rich-Result am 7. Mai 2026 eingestellt. Behalten Sie FAQ-Markup nur, wenn es sichtbare Fragen abbildet, und rechnen Sie nicht mit zusätzlichem Platz in den Suchergebnissen.

4. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Rufen Sie den Seitenquelltext auf und prüfen Sie, ob das JSON-LD im rohen HTML steht. Führen Sie den Rich-Results-Test oder den Schema Markup Validator aus und vergleichen Sie dann jeden Wert mit dem, was Besucher sehen.

SchritteEntscheiden, ob Sie llms.txt veröffentlichen

1. Wissen, was llms.txt ist

   llms.txt ist eine Markdown-Datei im Stammverzeichnis Ihrer Website, die Jeremy Howard am 3. September 2024 vorgeschlagen hat, mit einem im August 2026 veröffentlichten Format v2. Sie hat eine H1 (der einzige Pflichtteil), eine optionale Zusammenfassung als Zitatblock und H2-Abschnitte, die Links als - [name](url): notes auflisten.

2. Was sie heute leistet

   Google sagt, die Suche profitiere davon weder, noch werde sie dadurch beeinträchtigt. In keinem der von uns geprüften Crawler-Dokumente von OpenAI, Anthropic, Perplexity, Bing, Apple oder Meta steht, dass deren Crawler sie lesen. Das Lighthouse von Chrome hat ein Audit für Agentic Browsing, das als „Nicht zutreffend“ markiert wird, wenn die Datei fehlt. Vercels Leitfaden von 2026 berichtet, dass llms.txt den Abruf nicht veränderte, wenn die Antwort bereits im Server-HTML stand, und dass 86 Prozent der zugeordneten Abrufe über Seitenlinks kamen.

3. Entscheiden, ob Sie sie veröffentlichen

   Optional und günstig, machen Sie sie also nach den Grundlagen. Halten Sie sie klein. llms-full.txt ist eine Konvention, die manche Dokumentationsplattformen erzeugen, kein Teil der Spezifikation, und echte Dateien erreichen zig Megabyte. Die Standard-/llms.txt von Shopify liefert Anweisungen für Agenten, wie im Shopify-Abschnitt beschrieben.

   # Example Co
   
   > Example Co makes refillable cleaning products and sells them online to customers in the US and Canada.
   
   Key facts:
   - Free shipping on US orders over $50; returns accepted within 30 days.
   - Support: support@example.com, Monday to Friday.
   
   ## Products
   
   - [All products](https://www.example.com/collections/all): Full catalog with prices and stock status
   - [Refill subscriptions](https://www.example.com/pages/subscriptions): How refills are billed, paused and cancelled
   
   ## Policies
   
   - [Shipping policy](https://www.example.com/policies/shipping-policy): Carriers, delivery times and costs
   - [Refund policy](https://www.example.com/policies/refund-policy): Return window and how refunds are paid

4. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Führen Sie curl -sI https://yourdomain.com/llms.txt aus und erwarten Sie Status 200 mit einem Text-Content-Type. Fügen Sie dann nur die Datei in einen Assistenten ein und stellen Sie ihm Fragen zu Ihrem Unternehmen.

SchritteEinmal sagen, wer Sie sind, unter einer Adresse

1. Organization-Markup veröffentlichen

   Fügen Sie auf der Startseite Organization-JSON-LD mit Name, URL, Logo, Beschreibung und sameAs-Links zu Ihren echten Profilen hinzu, gemäß Googles Organization-Dokumentation. Verwenden Sie überall denselben Namen, wie es die Richtlinien von Bing verlangen, und halten Sie Daten in Business Profile, Bing Places und Merchant Center auf demselben Stand.

2. Einen Host wählen

   Ihr Canonical-Tag, die loc-Werte der Sitemap und das Weiterleitungsziel müssen übereinstimmen. Google wertet Weiterleitungen und rel=canonical als starke Signale und die Sitemap als schwaches und rät davon ab, verschiedene URLs mit verschiedenen Methoden anzugeben. Bing weist darauf hin, dass LLMs nahezu doppelte Seiten bündeln und eine veraltete URL als Vertreter wählen können.

3. lastmod aus echten Änderungen setzen

   Ändern Sie lastmod nur, wenn sich Hauptinhalt, strukturierte Daten oder Links ändern, nie auf die Build-Zeit. Google ignoriert priority und changefreq, und Bing sagt dasselbe. Kombinieren Sie es mit einem sichtbaren Datum und dateModified.

4. IndexNow für Bing anpingen

   IndexNow benachrichtigt Bing und andere teilnehmende Suchmaschinen über Änderungen. Google nimmt nicht teil. Ein HTTP 200 bedeutet, dass Ihre URL empfangen wurde, nicht, dass sie indexiert ist.

5. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Führen Sie für jede Host-Variante curl -sI https://example.com/page | grep -i -E '^HTTP/|^location' aus und vergleichen Sie dann das Weiterleitungsziel mit dem Canonical der Seite und ihrem Sitemap-Eintrag. Alle drei müssen dieselbe URL sein.

SchritteWordPress für die KI-Suche einrichten

1. Sicherstellen, dass der Inhalt im HTML steht

   Öffnen Sie eine wichtige Seite, wählen Sie „Seitenquelltext anzeigen“ (nicht „Untersuchen“) und suchen Sie nach einem Satz aus dem Haupttext. Oder führen Sie curl -s https://example.com/page/ | grep -i "a sentence from the page" aus. Themes und gängige Page Builder rendern auf dem Server, Inhalte in AJAX-Tabs, Slidern und „Mehr laden“-Widgets sind dort aber womöglich nicht enthalten.

   Stellen Sie sicher, dass die Navigation echte <a href>-Links nutzt, denn Google kann nur so aufgebaute Links crawlen. Öffnen Sie dann Einstellungen > Lesen und prüfen Sie, dass „Sichtbarkeit für Suchmaschinen“ nicht aktiviert ist. Ist sie an, ergänzt aktuelles WordPress auf jeder Seite ein noindex-Robots-Meta, statt ein Disallow in der robots.txt zu setzen.

   Prüfung: Ihr Satz erscheint in der curl-Ausgabe, und curl -s https://example.com/ | grep -i noindex liefert nichts.

2. Die robots.txt selbst in die Hand nehmen

   Ohne physische Datei baut WordPress eine virtuelle robots.txt und leitet sie durch den Filter robots_txt. Eine physische robots.txt im Web-Root überschreibt diesen Filter und jeden Plugin-Editor aus der Tabelle, und der File editor von Yoast erstellt genau so eine Datei. Klären Sie, in welcher Situation Sie sind, bevor Sie etwas bearbeiten.

   Wenn Sie eine eigene KI-Gruppe wollen, nutzen Sie das mu-plugin geo-robots.php unten. Es wiederholt die Admin-Regeln innerhalb der Gruppe, denn nach RFC 9309 befolgt ein Crawler, der eine Gruppe mit seinem Namen findet, nur diese Gruppe.

   Lassen Sie „Block AI Crawlers“ von AIOSEO und den Bot blocker von Yoast Premium ausgeschaltet, wenn Sie Sichtbarkeit in der KI-Suche wollen. Liegt die Website hinter Cloudflare, prüfen Sie dessen verwaltete robots.txt, die Disallow-Regeln oberhalb Ihrer Datei ergänzt.

   Prüfung: curl -s https://example.com/robots.txt zeigt die erwarteten Regeln. OpenAI sagt, Änderungen können etwa 24 Stunden brauchen, bis sie die ChatGPT-Suche erreichen.

3. Entscheiden, welche Bots Sie zulassen

   Such- und Zitierbots sind OAI-SearchBot, Claude-SearchBot und PerplexityBot. Trainingsbots wie GPTBot und ClaudeBot sind eine eigene Entscheidung, und ihr Blockieren entfernt Sie nicht aus der Suche des jeweiligen Anbieters. Die vollständige Anbietertabelle steht im Grundlagenabschnitt.

   Prüfung: Kein Bot, den Sie in der Suche haben wollen, wird in einer Disallow-Gruppe genannt.

4. llms.txt aus nur einer Quelle veröffentlichen

   Wählen Sie die Plugin-Funktion aus der Tabelle oder nutzen Sie geo-llms-txt.php, wenn Sie kein Plugin haben. Setzen Sie nie zwei ein. Yoast überschreibt keine vorhandene Datei, und eine statische Datei kann eine dynamische eines anderen Plugins überdecken.

   Der Nutzen ist ungewiss, wie im llms.txt-Abschnitt beschrieben. Auch die Dokumentation von Rank Math sagt, die Verbreitung sei begrenzt. Sie kostet wenig, betrachten Sie sie also als aufgeräumtes Inhaltsverzeichnis Ihrer besten Seiten.

   Prüfung: curl -sI https://example.com/llms.txt liefert 200, und der Body beginnt mit # Your site name.

5. Strukturierte Daten über Ihr Plugin ergänzen

   Fügen Sie keinen zweiten Organization-Block ein. Yoast gibt einen verknüpften @graph aus und stellt Filter wie wpseo_schema_organization bereit (Schema API). Legen Sie Name, Logo und Profile zuerst unter Yoast SEO > Settings > Site representation fest. Rank Math erlaubt es, den Publisher über rank_math/json_ld zu erweitern. Ohne Plugin nutzen Sie geo-schema.php.

   Prüfung: curl -s https://example.com/ | grep -c 'application/ld+json', fügen Sie dann jeden Block in validator.schema.org ein und prüfen Sie, dass es genau einen Organization-Knoten gibt.

6. Autoren- und Organisationsangaben ergänzen

   Füllen Sie Benutzer > Profil aus (Anzeigename, biografische Angaben, Website), denn SEO-Plugins lesen die Autorendaten von dort. Laut Article-Hinweisen von Google enthält author.name nur den Namen, und author.url verweist auf eine Seite, die den Autor eindeutig identifiziert. Für das Unternehmen gehört das Organization-Markup auf die Startseite oder die Über-uns-Seite, empfohlen werden name, url, logo, sameAs und Kontaktangaben.

   Prüfung: Die Autorenzeile eines Beitrags verlinkt auf eine Autorenseite, und der Seitenquelltext zeigt im Article-JSON-LD denselben Namen.

7. Mit aussagekräftigen Ankertexten intern verlinken

   Verlinken Sie von jeder Hub-Seite (Leistungen, Kategorie, Leitfaden) auf Detailseiten, mit Ankertext, der das Ziel beschreibt. „Unsere Checkliste zur WooCommerce-Einrichtung“ sagt einem Crawler mehr als „Weiterlesen“.

   Prüfung: Jede wichtige Seite hat mindestens einen Textlink von einer anderen Seite.

8. Einen Sitemap-Generator verwenden

   Nutzen Sie Core, Yoast, Rank Math oder AIOSEO, nicht mehrere. Reichen Sie die URL in der Google Search Console und in den Bing Webmaster Tools ein. Bing wünscht sich genaue lastmod-Werte im ISO-8601-Format mit Datum und Uhrzeit.

   Prüfung: Die Sitemap-URL aus der Tabelle lässt sich laden, und lastmod ändert sich nur, wenn Sie eine Seite tatsächlich bearbeiten.

9. IndexNow aktivieren, mit einem Sender

   Wählen Sie das offizielle IndexNow-Plugin, Instant Indexing von Rank Math, AIOSEO oder Yoast Premium. Zwei gleichzeitig führen zu doppelten Übermittlungen. IndexNow teilt übermittelte URLs mit allen teilnehmenden Suchmaschinen.

   Prüfung: Veröffentlichen Sie einen Testbeitrag und suchen Sie ihn in der Liste der letzten Übermittlungen des Plugins.

10. WooCommerce-Produktdaten vervollständigen

    Füllen Sie für jedes Produkt Produktdaten > Inventar > Artikelnummer (SKU) und das Feld „GTIN, UPC, EAN oder ISBN“ aus und schreiben Sie eine echte Kurzbeschreibung. WooCommerce 11.1.2 gibt Product-JSON-LD mit sku, gtin, offers und Bewertungen aus und lässt sich mit woocommerce_structured_data_product erweitern. Die Filterdatei unten ergänzt eine Marke. Gibt auch ein SEO-Plugin Product aus, vergleichen Sie die beiden Blöcke.

    Für WooCommerce trunk ist Markup für OnlineStore und MerchantReturnPolicy in einer späteren Version geplant (markiert mit 11.3.0), es ist in 11.1.2 also nicht enthalten.

    Prüfung: Rufen Sie den Quelltext einer Produktseite auf und prüfen Sie, dass es genau einen Product-Knoten mit Ihrer GTIN gibt.

11. Funktion prüfenAlles im Terminal prüfen

    Ersetzen Sie Domain und Phrase und führen Sie dann alle vier Befehle aus:

    curl -s https://example.com/robots.txt zeigt Ihre vorgesehenen Gruppen und eine Sitemap-Zeile.

    curl -sI https://example.com/llms.txt liefert 200 und text/plain.

    curl -s https://example.com/ | grep -c 'application/ld+json' liefert die Zahl der erwarteten Blöcke.

    curl -s https://example.com/some-page/ | grep -i "a sentence from the body" findet Ihren Text.

SchritteEinen Shopify-Shop für die KI-Suche einrichten

1. Prüfen, was Ihr Shop bereits ausliefert

   Öffnen Sie diese vier URLs in Ihrem Shop und notieren Sie, was Sie sehen: /robots.txt, /llms.txt, /agents.md und /sitemap.xml.

   Erwarten Sie nicht, dass Ihre robots.txt der eines anderen Shops gleicht. Am 7. Oktober 2026 sahen wir bei neueren Shops einen Standard, dessen Kommentare Agenten auf /agents.md verweisen, und bei anderen Shops weiterhin den älteren Standard mit zusätzlichen Gruppen für Werkzeuge wie Nutch, AhrefsBot und Pinterest. Beide lassen KI-Crawler unter *.

   Die Standard-/llms.txt ist eine Sammlung von Agentenanweisungen (UCP-Discovery, ein MCP-Endpunkt, schreibgeschützte JSON-Endpunkte, Links zu Richtlinien). Sie ist kein kuratierter Index Ihrer Inhalte. Lassen Sie dann eine Produkt-URL durch den Rich-Results-Test von Google laufen.

2. Agentic Storefronts prüfen

   Gehen Sie im Admin zu Sales channels > Agentic. Laut Shopify-Hilfe ist dies für berechtigte Shops standardmäßig aktiviert, und es setzt die Zustimmung zu den Agentic Storefronts Supplemental Terms voraus. Shopify listet derzeit ChatGPT, Microsoft Copilot, Google AI Mode und Gemini sowie Meta.

   Was die einzelnen Kanäle brauchen:

   • ChatGPT: Es ist ein Discovery-Referrer. Käufer schließen den Checkout in Ihrem eigenen Shop ab. Ihr Shop muss an Kunden in den USA verkaufen, kann aber anderswo ansässig sein.
   • Copilot und Google: Beide bieten für berechtigte US-Shops einen von Shopify betriebenen Checkout im Chat, und beide setzen vollständige Shop-Richtlinien voraus. Google braucht außerdem ein Merchant-Center-Konto, mit Produkten, die über den Kanal Google & YouTube synchronisiert werden.
   • Shopify Catalog: Laut der Anforderungsseite brauchen Sie den Tarif Starter oder höher und einen Shop, der nicht im privaten Modus ist. Jedes Produkt braucht einen Titel, mindestens ein Bild, einen Preis über null und die Veröffentlichung in einem Kanal mit URL. Nicht gelistete oder in der Suche versteckte Produkte qualifizieren sich nicht.

   Nutzen Sie die Suchvorschau auf diesem Bildschirm. Sie bewertet jeden Eintrag nach Vollständigkeit der Beschreibung, Bildabdeckung, Bewertungen, Variantendaten und Richtlinien. Bis das Abschalten des ChatGPT-Katalogzugriffs wirkt, können bis zu 7 Tage vergehen.

3. Produktdaten korrigieren

   Hier liegt der größte Gewinn. Shopifys Seite Optimizing products for AI platforms behandelt Titel, Beschreibung, Bilder, Typ, Anbieter, Kollektionen, Tags, Barcode, Namen der Variantenoptionen und Richtlinien. Die Punkte 1, 3, 4 und 9 unten sind unsere eigenen Empfehlungen, mit Quellen, wo wir welche haben:

   1. Titel: konkret, mit Produkttyp, wichtigstem Merkmal und Marke. Halten Sie den SEO-Titel bei etwa 60 Zeichen.
   2. Beschreibung: beantworten Sie, was Käufer fragen (Material, Maße, für wen geeignet, Pflege).
   3. Bilder: mehrere, jeweils mit beschreibendem Alt-Text.
   4. Kategorie: unter Products > (Ihr Produkt) > Category aus der Standard Product Taxonomy festlegen, dann die Kategorie-Metafelder ausfüllen.
   5. Typ, Anbieter, Kollektionen und Tags: alle vier ausfüllen.
   6. Barcode: ISBN, UPC oder GTIN bei jeder Variante, die einen hat.
   7. Namen der Variantenoptionen: „Größe“ und „Farbe“, nicht „Option 1“.
   8. Richtlinien: Rückerstattung, Datenschutz, Bedingungen und Versand, vollständig.
   9. Bewertungen: Die Suchvorschau zählt sie. Das Beispiel zu structured_data auf shopify.dev zeigt kein aggregateRating, prüfen Sie also das gerenderte JSON-LD Ihrer Bewertungs-App.
   10. Knowledge-Base-App (optional): Sie prüfen automatisch erzeugte Shop-Fakten und schreiben FAQ-Antworten für KI-Plattformen. Shopify sagt, diese Antworten erschienen nicht in Ihrer Storefront, und die App ändere nicht, wie oft Sie in KI-Ergebnissen erscheinen.

4. llms.txt mit einem Theme-Template anpassen (optional)

   Gehen Sie zu Online Store > Themes > … > Edit code und fügen Sie im Ordner templates ein Template hinzu. Laut den Dokumenten zu agents.md.liquid deckt agents.md.liquid alle drei URLs ab, llms.txt.liquid nur diese eine. Shopify sucht das pfadspezifische Template, dann agents.md.liquid, dann den eigenen Standard.

   In diesen Templates gibt es nur die Objekte request und agents. Sie können nicht über Kollektionen oder Artikel iterieren, schreiben Sie Ihre Links also von Hand und halten Sie sie aktuell. Lassen Sie die UCP- und MCP-Zeilen über agents.* dynamisch, statt sie fest einzutragen, und geben Sie nie private Daten wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern aus.

   Weiterleitungen, Dateien und App-Proxys funktionieren für diese Datei nicht. URL-Weiterleitungen greifen nur bei defekten URLs, und /llms.txt liefert jetzt 200. Hochgeladene Dateien werden nicht aus dem Stammverzeichnis ausgeliefert. App-Proxys funktionieren nur unter /a, /apps, /community und /tools. Das Template ist der unterstützte Weg.

   Betrachten Sie diese Datei als Entgegenkommen für Agenten, nicht als Ranking-Hebel, denn die Google-Suche nutzt llms.txt nicht.

5. robots.txt.liquid nur anfassen, wenn Sie den Zugang ändern müssen

   Gehen Sie zu Online Store > Themes > … > Edit code > Add a new template > robots > Create template. Shopify bezeichnet dies als nicht unterstützt, der Support kann dabei nicht helfen, und es warnt, dass ein Fehler Sie den gesamten Traffic kosten kann. Kopieren Sie zuerst Ihre aktuelle /robots.txt an einen sicheren Ort. Das Löschen des Templates stellt den Standard wieder her.

   Behalten Sie die Standardschleife von Shopify bei und ergänzen Sie Klartext-Gruppen darum herum. Der übliche Grund ist der Ausschluss vom Modelltraining, zum Beispiel für GPTBot. OpenAI dokumentiert, dass GPTBot und OAI-SearchBot unabhängig sind, das Blockieren von GPTBot entfernt Sie also nicht aus der ChatGPT-Suche.

   Fügen Sie keine Allow-Gruppen hinzu, um KI-Bots willkommen zu heißen. Siehe den ersten Fallstrick unten.

6. Product-Markup dem Theme überlassen und den Rest anreichern

   Dawn 16.0.0 und Horizon geben bereits {{ product | structured_data }} und {{ article | structured_data }} aus. Fügen Sie keinen zweiten handgeschriebenen Product-Block hinzu. Zwei Entitäten für ein Produkt widersprechen sich.

   Um Ihre Organization-Daten zu stärken, tragen Sie die Social-Media-Links unter Theme settings > Social media ein und laden Sie ein Logo hoch. Im Header von Dawn speisen diese sameAs, und leere Einstellungen werden als leere Zeichenketten ausgegeben. Für eine sichtbare FAQ-Seite fügen Sie den Abschnitt faq-schema.liquid unten hinzu, mit dem Filter | json und nur für Fragen, die auf der Seite stehen.

7. Inhalte veröffentlichen, die Käuferfragen beantworten

   Schreiben Sie Kaufratgeber und Vergleiche unter Content > Blog posts und verlinken Sie sie mit Produkten und Kollektionen. Geben Sie jeder Kollektion eine echte Beschreibung mit eigenem SEO-Titel (Shopify empfiehlt bis zu 60 Zeichen) und einer Beschreibung von etwa 160 Zeichen. Legen Sie eine sichtbare FAQ auf einer Seite unter Online Store > Pages an und verlinken Sie sie dann aus Ihrer llms.txt.liquid.

8. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Führen Sie diese Befehle in einem Terminal aus und ersetzen Sie Domain und Produkt-Handle:

   curl -sI https://yourstore.com/llms.txt | head -n 5 sollte 200 zeigen, und ein GET sollte Ihren bearbeiteten Inhalt zeigen.

   curl -s https://yourstore.com/llms.txt | head -n 20 sollte Ihre Überschriften und Links zeigen.

   curl -sI https://yourstore.com/agents.md und curl -sI https://yourstore.com/sitemap.xml sollten beide 200 liefern.

   curl -s https://yourstore.com/robots.txt sollte unter * weiterhin die Disallows für Warenkorb und Checkout enthalten.

   curl -s https://yourstore.com/products/your-handle | grep -oE '"@type" ?: ?"(Product|ProductGroup)"' | sort | uniq -c sollte eine Entität zeigen.

   Prüfen Sie danach die Agentic-Suchvorschau erneut.

SchritteEine React-SPA ohne JavaScript lesbar machen

1. Mit dem Seitenquelltext diagnostizieren

   Öffnen Sie Ihre wichtige Seite, wählen Sie „Seitenquelltext anzeigen“ (nicht DevTools) und suchen Sie Ihre Überschrift. Ein leeres div id="root" bedeutet, dass Crawler ohne Rendering nichts erhalten. Führen Sie dann das obige check-ai-crawl.sh aus und suchen Sie nach „Phrase in raw HTML: YES“.

2. Eine Lösung wählen, in dieser Reihenfolge

   1. React Router im Framework-Modus mit prerender und ssr: false. Die Dokumentation sagt, Pre-Rendering sei nützlich für SEO, besonders bei Deployments ohne serverseitiges Rendering.
   2. Auf Next.js umsteigen, siehe den nächsten Abschnitt.
   3. Für eine inhaltsstarke Marketing-Website: Astro mit React-Islands.
   4. Ein eigenes Pre-Rendering mit react-dom/static. Das funktioniert, ist aber low-level, und Frameworks rufen es normalerweise für Sie auf.

   Verzichten Sie auf Dynamic Rendering. Create React App ist seit dem 14. Februar 2025 für neue Apps veraltet. Prüfen Sie die React-Router-Dokumentation für Ihre installierte Version, denn die Prerender-Optionen sind je Version dokumentiert.

3. Jede Inhalts-URL vorab rendern, Slugs eingeschlossen

   prerender: true überspringt dynamische Pfade wie /blog/:slug. Nutzen Sie die Funktionsform und ergänzen Sie die Slugs selbst.

   import type { Config } from '@react-router/dev/config'
   import { getPostSlugs } from './app/lib/posts'
   
   export default {
   // No runtime server: every listed URL becomes a static HTML file at build time.
   ssr: false,
   async prerender({ getStaticPaths }) {
     const slugs = await getPostSlugs()
     return [...getStaticPaths(), ...slugs.map((s) => '/blog/' + s)]
   },
   } satisfies Config

4. Head-Tags in die Route-Komponente setzen

   React Router empfiehlt die eingebauten Elemente title, meta und link statt des Exports meta des Route-Moduls. React 19 hebt sie in den Dokument-Head. In unserem Build landeten sie im head der vorab gerenderten Datei. Fügen Sie JSON-LD in derselben Komponente hinzu und maskieren Sie <, denn JSON.stringify lässt </script> unverändert.

   import { data, useLoaderData } from 'react-router'
   import { getPost } from '../lib/posts'
   
   const SITE_URL = 'https://www.example.com'
   
   // With prerendering, this loader runs at build time, so the post is in the HTML file.
   export async function loader({ params }: { params: { slug?: string } }) {
   const post = await getPost(params.slug ?? '')
   if (!post) throw data('Not found', { status: 404 })
   return { post }
   }
   
   export default function BlogPost() {
   const { post } = useLoaderData<typeof loader>()
   const url = SITE_URL + '/blog/' + post.slug
   const article = {
     '@context': 'https://schema.org',
     '@type': 'Article',
     headline: post.title,
     description: post.description,
     datePublished: post.publishedAt,
     mainEntityOfPage: url,
   }
   return (
     <article>
       <title>{post.title}</title>
       <meta name="description" content={post.description} />
       <link rel="canonical" href={url} />
       <script
         type="application/ld+json"
         dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(article).replace(/</g, '\u003c') }}
       />
       <h1>{post.title}</h1>
       <p>{post.body}</p>
     </article>
   )
   }

5. Mit einem schmalen Fallback ausliefern

   Liefern Sie build/client aus. Schreiben Sie nur Pfade, die Sie nicht vorab gerendert haben, auf __spa-fallback.html um. Diese Umschreibung antwortet bei jeder unbekannten URL mit 200, halten Sie Ihre Sitemap also exakt. In seinen Daten von 2024 sah Vercel, dass der Crawler von ChatGPT einen großen Teil seiner Abrufe auf 404-Seiten verbrachte, defekte oder verirrte URLs kosten Sie also etwas.

6. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Das Build-Log sollte eine Zeile wie Prerender (html): /blog/hello-geo -> build/client/blog/hello-geo/index.html ausgeben. Öffnen Sie diese Datei, prüfen Sie, dass Titel, Canonical und Artikeltext darin stehen, und führen Sie dann check-ai-crawl.sh gegen die bereitgestellte URL aus. Sie wollen Phrase in raw HTML: YES sehen.

SchritteAntworttext und Metadaten in der ersten Antwort ausliefern

1. Antworttext in Server Components halten

   Seiten und Layouts sind standardmäßig Server Components. Client Components werden ebenfalls vorab gerendert, aber Daten, die in useEffect geladen werden, stehen nicht in diesem HTML. In unserem Test mit 16.4.0 lieferte eine 'use client'-Seite, die ihren Text in einem Effect lud, HTML mit nur „Loading…“. Nutzen Sie Client Components für Interaktivität, nicht für die Antwort.

2. Root-Metadaten mit metadataBase setzen

   Exportieren Sie in app/layout.tsx metadata mit metadataBase: new URL(SITE_URL), einem Titel-Template, alternates.canonical und openGraph. Metadata-Exporte funktionieren nur in Server Components.

3. generateMetadata und generateStaticParams verwenden

   params ist in aktuellen Versionen ein Promise. Wenn Beiträge vorab gerendert werden, stehen Metadaten und der vollständige Artikel im ursprünglichen HTML, und die Route erscheint in der Build-Tabelle als SSG.

   import type { Metadata } from 'next'
   import { notFound } from 'next/navigation'
   import { getPost, getPosts } from '@/lib/posts'
   import { SITE_URL } from '@/lib/site'
   import { jsonLd } from '@/lib/json-ld'
   
   type Props = { params: Promise<{ slug: string }> }
   
   // Prerender every post at build time so the full article is in the HTML response.
   export async function generateStaticParams() {
   return (await getPosts()).map((p) => ({ slug: p.slug }))
   }
   
   export async function generateMetadata({ params }: Props): Promise<Metadata> {
   const { slug } = await params
   const post = await getPost(slug)
   if (!post) return {}
   return {
     title: post.title,
     description: post.description,
     alternates: { canonical: '/blog/' + post.slug },
   }
   }
   
   export default async function Page({ params }: Props) {
   const { slug } = await params
   const post = await getPost(slug)
   if (!post) notFound()
   
   const article = {
     '@context': 'https://schema.org',
     '@type': 'Article',
     headline: post.title,
     datePublished: post.publishedAt,
     dateModified: post.updatedAt ?? post.publishedAt,
     mainEntityOfPage: SITE_URL + '/blog/' + post.slug,
   }
   
   return (
     <article>
       <script type="application/ld+json" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: jsonLd(article) }} />
       <h1>{post.title}</h1>
       <div>{post.body}</div>
     </article>
   )
   }

4. JSON-LD als natives Script rendern, maskiert

   Der JSON-LD-Leitfaden von Next.js sagt, man solle ein einfaches script-Tag statt next/script nutzen und < durch sein Unicode-Escape ersetzen, weil JSON.stringify nicht bereinigt. Legen Sie das in einen einzigen Helfer.

   // JSON.stringify does not escape "<", so "</script>" inside a value would end the tag early.
   export function jsonLd(data: object): string {
   return JSON.stringify(data).replace(/</g, '\u003c')
   }

5. robots.ts mit wiederholten Disallows schreiben

   app/robots.ts akzeptiert für userAgent ein Array. Ein Crawler befolgt nur die am genauesten passende Gruppe, wiederholen Sie also die Disallows. Behandeln Sie Trainings-Crawler als eigene Entscheidung, getrennt von Suchbots.

   import type { MetadataRoute } from 'next'
   import { SITE_URL } from '@/lib/site'
   
   export default function robots(): MetadataRoute.Robots {
   return {
     rules: [
       { userAgent: '*', allow: '/', disallow: ['/api/', '/account/'] },
       {
         userAgent: [
           'OAI-SearchBot', 'ChatGPT-User', 'Claude-SearchBot', 'Claude-User',
           'PerplexityBot', 'Perplexity-User', 'GPTBot', 'ClaudeBot', 'Google-Extended',
         ],
         allow: '/',
         disallow: ['/api/', '/account/'],
       },
     ],
     sitemap: SITE_URL + '/sitemap.xml',
   }
   }

6. sitemap.ts mit echtem lastModified schreiben

   Google ignoriert priority und changefreq und nutzt lastmod nur, wenn es durchgehend korrekt ist. Nehmen Sie das Datum aus dem Inhalt, nie aus new Date().

   import type { MetadataRoute } from 'next'
   import { getPosts } from '@/lib/posts'
   import { SITE_URL } from '@/lib/site'
   
   export default async function sitemap(): Promise<MetadataRoute.Sitemap> {
   const posts = await getPosts()
   return [
     { url: SITE_URL, lastModified: '2026-10-01' },
     ...posts.map((p) => ({
       url: SITE_URL + '/blog/' + p.slug,
       lastModified: p.updatedAt ?? p.publishedAt,
     })),
   ]
   }

7. llms.txt über einen Route Handler ausliefern

   GET-Route Handler werden standardmäßig nicht gecacht, ergänzen Sie also force-static. Wenn Sie cacheComponents aktivieren, löschen Sie diese Zeile: Die Option entfällt in diesem Modus, und ein Handler, der keine Anfragedaten liest, wird vorab gerendert. Bauen Sie die Liste mit derselben Beitragsfunktion, die auch die Seiten nutzen.

   import { getPosts } from '@/lib/posts'
   import { SITE_NAME, SITE_URL } from '@/lib/site'
   
   // Delete this line if cacheComponents is enabled.
   export const dynamic = 'force-static'
   
   export async function GET() {
   const posts = await getPosts()
   const body = [
     '# ' + SITE_NAME,
     '',
     '> One or two sentences: what you do, for whom, and where.',
     '',
     '## Guides',
     ...posts.map((p) => '- [' + p.title + '](' + SITE_URL + '/blog/' + p.slug + '): ' + p.description),
     '',
   ].join('\n')
   
   return new Response(body, { headers: { 'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8' } })
   }

   Es gilt derselbe Vorbehalt wie zuvor: Diese Datei ergänzt das Server-HTML, sie ersetzt es nicht.

8. Routen zur Anfragezeit behandeln: die Falle htmlLimitedBots

   Routen, die Cookies, Header oder ungecachte Daten lesen, werden zur Anfragezeit gerendert. Seit Next.js 15.2 wird die Ausgabe ihrer generateMetadata für jeden Bot, der nicht auf der Liste der HTML-limitierten Bots steht, in den body gestreamt. Wir haben die Standardliste im Quellcode gelesen, und sie enthält keine KI-Crawler. In unserem Test mit 16.4.0 erhielten GPTBot und ClaudeBot den title standardmäßig im body und nach unserer Ergänzung im head.

   Das Setzen der Option ersetzt die Standardliste, kopieren Sie also den Standard und hängen Sie die KI-Bots an. Prüfen Sie die Kopie bei jedem Next.js-Upgrade neu. Vollständig vorab gerenderte Seiten sind nicht betroffen. Die Next.js-Dokumentation sagt, Streaming schade dem SEO nicht; diese Aussage betrifft Google, das JavaScript ausführt, übertragen Sie sie also nicht auf KI-Crawler.

   import type { NextConfig } from 'next'
   
   // Copied from the Next.js default (canary html-bots.ts, October 2026). Re-check on upgrade.
   const NEXT_DEFAULT = String.raw`[\w-]+-Google|Google-[\w-]+|Chrome-Lighthouse|Slurp|DuckDuckBot|baiduspider|yandex|sogou|bitlybot|tumblr|vkShare|quora link preview|redditbot|ia_archiver|Bingbot|BingPreview|applebot|facebookexternalhit|facebookcatalog|Twitterbot|LinkedInBot|Slackbot|Discordbot|WhatsApp|SkypeUriPreview|Yeti|googleweblight`
   const AI_CRAWLERS = 'GPTBot|OAI-SearchBot|ChatGPT-User|ClaudeBot|Claude-SearchBot|Claude-User|PerplexityBot|Perplexity-User'
   
   const nextConfig: NextConfig = {
   htmlLimitedBots: new RegExp(NEXT_DEFAULT + '|' + AI_CRAWLERS, 'i'),
   }
   
   export default nextConfig

9. Entscheiden, ob Sie einen statischen Export brauchen

   Mit output: 'export' schreibt Next.js HTML nach out/, und Route Handler müssen force-static sein, um vorab gerendert zu werden. Das passt zu einer Visitenkarten-Website auf einfachem Speicher.

10. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

    In der Routentabelle von next build sollten Ihre Inhaltsrouten als statisch oder SSG erscheinen, nicht als dynamisch. Rufen Sie dann /robots.txt, /sitemap.xml und /llms.txt ab (die letzte sollte text/plain; charset=utf-8 liefern) und führen Sie check-ai-crawl.sh für einen Beitrag aus. Ein unbekannter Slug sollte 404 liefern.

SchritteKI-lesbare Dateien zu einer Astro-Website hinzufügen

1. Antworttext aus client:only heraushalten

   Komponenten ohne client:*-Direktive werden zu einfachem HTML gerendert. client:only überspringt das serverseitige Rendering vollständig, setzen Sie darin also nie Antworttext ein.

2. Eine JSON-LD-Komponente hinzufügen, die maskiert

   set:html wird von Astro nicht maskiert, und JSON.stringify lässt </script> unangetastet. In unserem Test mit Astro 7.0.5 beendete eine Beschreibung mit </script> den Block vorzeitig, und er ließ sich nicht mehr als JSON parsen. Das Maskieren von < behob es. Astro verarbeitet kein Script-Tag mit anderen Attributen als src, der Block wird also unverändert ausgegeben.

   ---
   interface Props {
   data: Record<string, unknown>;
   }
   const { data } = Astro.props;
   const json = JSON.stringify(data).replace(/</g, '\u003c');
   ---
   <script type="application/ld+json" set:html={json} />

3. llms.txt aus der Content Collection erzeugen

   Ein statischer Datei-Endpunkt unter src/pages/llms.txt.ts baut /llms.txt beim Build. Das Lesen aus getCollection() sorgt dafür, dass sie nicht von den veröffentlichten Seiten abweichen kann.

   import type { APIRoute } from 'astro';
   import { getCollection } from 'astro:content';
   
   export const GET: APIRoute = async ({ site }) => {
   const url = (path: string) => new URL(path, site).href;
   const posts = (await getCollection('blog', ({ data }) => !data.draft)).sort(
     (a, b) => b.data.publishDate.getTime() - a.data.publishDate.getTime(),
   );
   
   const body = [
     '# Example Co',
     '',
     '> One or two sentences: what you do, for whom, and where.',
     '',
     '## Guides',
     ...posts.map((p) => '- [' + p.data.title + '](' + url('/blog/' + p.id) + '): ' + p.data.description),
     '',
   ].join('\n');
   
   return new Response(body, { headers: { 'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8' } });
   };

4. Eine Quelle für die robots.txt wählen

   Nutzen Sie public/robots.txt oder einen Endpunkt, nicht beides. Der Endpunkt kann site wiederverwenden und die Regeln in der KI-Gruppe wiederholen, wie es die Dokumentation zur Sitemap-Integration für Sitemaps zeigt.

   import type { APIRoute } from 'astro';
   
   const AI_AGENTS = [
   'OAI-SearchBot', 'ChatGPT-User', 'Claude-SearchBot', 'Claude-User',
   'PerplexityBot', 'Perplexity-User', 'GPTBot', 'ClaudeBot', 'Google-Extended',
   ];
   
   export const GET: APIRoute = ({ site }) => {
   const sitemapURL = new URL('sitemap-index.xml', site);
   const rules = 'Allow: /\nDisallow: /api/';
   return new Response(
     [
       'User-agent: *\n' + rules,
       // A crawler that matches a named group ignores the * group, so repeat the rules.
       AI_AGENTS.map((ua) => 'User-agent: ' + ua).join('\n') + '\n' + rules,
       'Sitemap: ' + sitemapURL.href,
       '',
     ].join('\n\n'),
   );
   };

5. Sitemap-lastmod aus dem Frontmatter setzen, für .md und .mdx

   @astrojs/sitemap braucht die Option site und kann dynamische SSR-Routen nicht auflisten. Nutzen Sie serialize(), um lastmod aus jedem Beitrag zu setzen. Erfassen Sie beide Endungen, sonst verliert ein Beitrag beim Umstellen auf MDX stillschweigend sein Datum. Das haben wir auf unserer eigenen Website festgestellt.

   import { defineConfig } from 'astro/config';
   import sitemap from '@astrojs/sitemap';
   import { readdirSync, readFileSync } from 'node:fs';
   
   const postDates = Object.fromEntries(
   readdirSync('./src/content/blog')
     .filter((f) => /\.mdx?$/.test(f))
     .map((f) => {
       const fm = readFileSync('./src/content/blog/' + f, 'utf8').split('---')[1] ?? '';
       const date = fm.match(/^updatedDate:\s*(\S+)/m)?.[1] ?? fm.match(/^publishDate:\s*(\S+)/m)?.[1];
       return ['/blog/' + f.replace(/\.mdx?$/, ''), date];
     }),
   );
   
   export default defineConfig({
   site: 'https://www.example.com',
   integrations: [
     sitemap({
       serialize(item) {
         const path = new URL(item.url).pathname.replace(/\/$/, '');
         const date = postDates[path];
         if (date) item.lastmod = new Date(date).toISOString();
         return item;
       },
     }),
   ],
   });

6. Die Datei verlinken, damit Agenten sie finden

   Fügen Sie link rel="alternate" type="text/plain" href="/llms.txt" oder einen Footer-Link hinzu. Die llms.txt-v2-Spezifikation nutzt dafür rel="describedby".

7. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Führen Sie npx astro build aus. Öffnen Sie dist/llms.txt, dist/robots.txt, dist/sitemap-0.xml und eine dist/blog/your-post/index.html. Führen Sie nach dem Deployment check-ai-crawl.sh für die Live-URL aus und suchen Sie nach „Phrase in raw HTML: YES“.

SchritteSichtbarkeit in der KI-Suche messen

1. Impressionen von KI-Funktionen trennen

   Beginnen Sie hier bei jeder Seite mit vielen Impressionen und fast ohne Klicks.

   1. Öffnen Sie in der Search Console „Leistung“, filtern Sie Seite auf Ihre URL und notieren Sie Impressionen, Klicks, CTR und durchschnittliche Position.
   2. Öffnen Sie den Bericht „Generative AI performance“, gehen Sie zum Tab „Seiten“ und suchen Sie dieselbe URL.
   3. Vergleichen Sie die beiden Impressionszahlen. Der KI-Bericht ist eine Teilmenge von „Web“, addieren Sie sie also nie. Wenn KI-Funktionen den Großteil der Impressionen ausmachen, ist eine gute Position bei niedriger CTR zu erwarten, denn alle Links in einer KI-Übersicht teilen sich eine Position.
   4. Fehlt der Bericht, hat die Website laut Google noch nicht genug KI-Impressionen. Das ist kein Fehler.
   5. Öffnen Sie Einstellungen > Search generative AI und prüfen Sie, dass die Property nicht auf „Exclude“ steht und „Exclude“ nicht von einer übergeordneten Property erbt. Siehe Search generative AI control.
   6. Fügen Sie an dem Tag, an dem Sie Änderungen ausliefern, eine Anmerkung hinzu: Rechtsklick auf das Leistungsdiagramm, bis zu 120 Zeichen (Hilfe zu Anmerkungen).

2. Den integrierten Kanal „AI Assistant“ nutzen

   Gehen Sie in GA4 zu Reports > Acquisition > Traffic acquisition. Setzen Sie die primäre Dimension auf „Session default channel group“ und suchen Sie die Zeile „AI Assistant“. Fügen Sie „Session source“ als sekundäre Dimension hinzu, um zu sehen, welcher Assistent jede Sitzung geschickt hat. Klicks aus KI-Übersichten und KI-Modus erscheinen hier nicht. Öffnen Sie in Plausible Sources > Channels > AI Assistants.

3. Eine eigene Kanalgruppe hinzufügen

   Gehen Sie zu Admin > Data display > Channel groups, legen Sie eine Gruppe an und fügen Sie einen Kanal hinzu, bei dem die Quelle dem folgenden regulären Ausdruck entspricht. Ziehen Sie ihn über „Referral“, denn Traffic wird dem ersten Kanal zugeordnet, auf den er passt. Standard-Properties erlauben 2 eigene Gruppen, und eigene Gruppen sind nicht im BigQuery-Export enthalten.

   Googles eigener Beispielausdruck in diesem Hilfeartikel traf in unserem Test zu viel: Er erfasste auch help.openai.com, github.com/copilot, chatgptlist.org und „shanghai“. Nutzen Sie stattdessen diesen engeren.

   ^(.*\.)?(chatgpt\.com|chat\.openai\.com|perplexity\.ai|claude\.ai|copilot\.microsoft\.com|gemini\.google\.com)$

   Er akzeptiert chatgpt.com, chat.openai.com, www.perplexity.ai, claude.ai, copilot.microsoft.com und gemini.google.com. Er lehnt google, mail.google.com, openai.com, help.openai.com, notchatgpt.com, perplexity.ai.evil.com und bing.com ab. Er deckt den www-Host und den alten ChatGPT-Host ab, weil chat.openai.com auf chatgpt.com und perplexity.ai auf www.perplexity.ai weiterleitet. Reguläre Ausdrücke in GA4 sind standardmäßig Vollabgleich und unterscheiden Groß- und Kleinschreibung, nutzen RE2, und Berichtsfilter sind auf 250 Zeichen begrenzt. Die Anker halten dieses Muster in beiden Abgleichmodi korrekt. Ergänzen Sie weitere Assistenten erst, wenn sie in Ihrem eigenen Bericht zur Session source auftauchen.

4. Auf verlorene UTMs achten

   Suchen Sie in „Session source / medium“ nach chatgpt.com-Zeilen, die unter „Unassigned“ oder „Referral“ landen, denn Google dokumentiert nicht, wie GA4 ein utm_source ohne Medium gegen die Regel „AI Assistant“ auswertet. Eine Weiterleitung, die den Query-String verwirft, etwa eine Regel für Schrägstrich am Ende, www oder http auf https, verwirft auch die UTM. Testen Sie eine mit Parametern versehene URL durch jede Weiterleitung, die Sie betreiben.

5. Eine Exploration erstellen (optional)

   Überspringen Sie das, wenn der integrierte Kanalbericht Ihre Frage beantwortet. Starten Sie in „Explore“ eine leere Exploration. Importieren Sie die Dimensionen „Session source“, „Session source / medium“, „Landing page + query string“ und „Session default channel group“ sowie die Messwerte „Sessions“, „Engaged sessions“ und „Key events“. Legen Sie „Session source“ und dann „Landing page + query string“ in die Zeilen und filtern Sie „Session source“ mit demselben regulären Ausdruck.

6. Copilot- und Bing-Zitierungen lesen

   1. Verifizieren Sie die Website in den Bing Webmaster Tools und öffnen Sie den Bericht „AI Performance“.
   2. Lesen Sie Total Citations, Average Cited Pages, Grounding-Anfragen und die Seitenliste. Klicken Sie eine Grounding-Anfrage an, um ihre zitierten Seiten zu sehen, oder eine Seite, um ihre Grounding-Anfragen zu sehen.
   3. Nutzen Sie „Compare“, um den Zeitraum nach Ihren Änderungen darüberzulegen. Intents, Topics und Citation Share sind Vorschaufunktionen.
   4. Exportieren Sie monatlich als CSV oder Excel. Lesen Sie die FAQ zu den Regeln für Stichproben und Aktualisierung.
   5. Übermitteln Sie geänderte URLs über IndexNow. Bing empfiehlt es, damit KI-Antworten die aktuelle Version der Seite nutzen.

7. KI-Bot-Treffer in den Server-Logs zählen

   Suchen Sie nach diesen User-Agents. Suche: OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, Googlebot, bingbot. Training: GPTBot, ClaudeBot. Nutzerausgelöst: ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User. Google-Extended erscheint nie, weil es ein robots.txt-Token ohne eigenen User-Agent ist.

   Nutzerausgelöste Treffer sind am wichtigsten. Jeder bedeutet, dass eine echte Unterhaltung Ihre Seite gelesen hat, und weil diese Abrufe kein JavaScript ausführen, sehen GA4 und Plausible sie nie.

   Eine schnelle Zählung aus einem Log im Combined-Format. Diese awk-Variante zählt jede Zeile einmal, wo ein einfaches grep bingbot pro Zeile doppelt zählte:

   awk 'match($0, /OAI-SearchBot|ChatGPT-User|GPTBot|Claude-SearchBot|Claude-User|ClaudeBot|PerplexityBot|Perplexity-User|Googlebot|bingbot/) { print substr($0, RSTART, RLENGTH), $7 }' access.log | sort | uniq -c | sort -rn

   User-Agents lassen sich leicht fälschen, prüfen Sie also die IPs. Unser ai_bot_report.py (Python 3, nur Standardbibliothek, im Paket) zählt Treffer pro Tag, Bot, Status und Pfad und prüft jede IP gegen die veröffentlichte Liste des Betreibers für OpenAI, Anthropic, Perplexity, Google und Bing. Eine Zeile mit ip_verified=NO ist ein gefälschter User-Agent. Es markiert einen falschen GPTBot von einer nicht gelisteten IP.

   python3 ai_bot_report.py access.log > ai-bots.csv
   zcat access.log.*.gz | python3 ai_bot_report.py - > ai-bots.csv

   Ohne das Skript nutzen Sie die doppelte Abfrage: Der Reverse-DNS-Eintrag der IP muss einen Google-Hostnamen liefern (googlebot.com, google.com oder googleusercontent.com) oder bei Bingbot einen, der auf search.msn.com endet, und eine Vorwärtsabfrage dieses Namens muss dieselbe IP liefern.

   Bei Vercel gehen Sie zu Firewall > Rules > Bot Management und setzen das AI-Bots-Regelset auf „Log“, nicht auf „Deny“ (WAF Managed Rulesets). Nutzen Sie dann Firewall > Traffic und gruppieren Sie nach User Agents und Request Paths (Observability). Runtime Logs zeigen nur statische Anfragen, die aus dem Cache bedient werden. Ein vollständiges Log erfordert Drains, die in den Tarifen Pro und Enterprise verfügbar sind, mit proxy.userAgent in jedem Datensatz:

   jq -r 'select(.proxy) | [(.proxy.timestamp/1000|todate), .proxy.clientIp, .proxy.path, (.proxy.statusCode|tostring), (.proxy.userAgent|join(" "))] | @tsv' drain.ndjson \
   | awk -F'\t' 'match($5, /OAI-SearchBot|ChatGPT-User|GPTBot|Claude-SearchBot|Claude-User|ClaudeBot|PerplexityBot|Perplexity-User|Googlebot|bingbot/) { print substr($5, RSTART, RLENGTH) "\t" $3 }' \
   | sort | uniq -c | sort -rn

   Bei Cloudflare öffnen Sie AI Crawl Control. Liegen die Treffer von KI-Crawlern nahe null, prüfen Sie, ob die Einstellung der verwalteten robots.txt Disallow-Regeln für GPTBot, ClaudeBot oder Google-Extended voranstellt.

8. Einen wiederholbaren Prompt-Test durchführen

   Kein offizielles Werkzeug meldet Zitierungen von ChatGPT, Claude oder Perplexity, testen Sie also von Hand mit einem festen Protokoll.

   1. Schreiben Sie 20 bis 40 Prompts aus den Bereichen Anleitung, Vergleich, plattformspezifische Fragen und zwei oder drei Markenfragen. Geben Sie jedem eine dauerhafte ID. Um die Formulierung zu ändern, geben Sie die ID auf und vergeben eine neue.
   2. Engines: ChatGPT mit eingeschalteter Suche, Google AI Mode, Google AI Overviews (eine normale Suche), Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Claude mit eingeschalteter Websuche.
   3. Halten Sie die Einstellungen konstant: Land, Sprache, angemeldet oder abgemeldet. Nutzen Sie in ChatGPT einen temporären Chat mit der Einstellung „Unpersonalized“, der Memory und benutzerdefinierte Anweisungen überspringt. „Personalized“ kann weiterhin vorhandene Memories nutzen. Verwenden Sie anderswo ein frisches Profil oder eine abgemeldete Sitzung und notieren Sie den Modus oder das Modell.
   4. Führen Sie jeden Prompt je Engine 3-mal aus. Antworten schwanken zwischen den Durchläufen.
   5. Rhythmus: eine monatliche Baseline sowie ein erneuter Durchlauf 2 bis 4 Wochen nach einer größeren Inhaltsänderung.
   6. Protokollieren Sie jeden Durchlauf in ai-prompt-tracker.csv (26 Spalten, zwei deutlich gekennzeichnete Beispielzeilen). Berechnen Sie Erwähnungsrate, Zitierrate und Zitieranteil (Ihre zitierten URLs geteilt durch alle zitierten URLs, dieselbe Idee wie die Kennzahl von Bing).
   7. Bewahren Sie Screenshots als private Belege auf. Veröffentlichen Sie keine Oberflächen von Dritten.

   Mention rate   =COUNTIF(runs!N2:N1000,"yes")/COUNTA(runs!C2:C1000)
   Citation rate  =COUNTIF(runs!P2:P1000,"yes")/COUNTA(runs!C2:C1000)
   Citation share =SUM(runs!R2:R1000)/SUM(runs!S2:S1000)

9. Funktion prüfenPrüfen, ob es funktioniert

   Bestätigen Sie vier Dinge:

   • Sie haben für die URL einen Vorher-Wert (Gesamtimpressionen und Impressionen in KI-Funktionen) und eine Anmerkung, die auf den Tag der Auslieferung datiert ist.
   • Der GA4-Filter liefert nur Hosts von Assistenten.
   • Die Bot-Ausgabe zeigt Ihre eigenen Anfragen. Erzeugen Sie eine mit curl -A 'OAI-SearchBot' -s -o /dev/null https://yourdomain.com/robots.txt und suchen Sie dann eine Zeile mit diesem Bot-Namen und Status 200.
   • Der Prompt-Tracker hat für jede Prompt-ID und jede Engine eine Baseline-Zeile.