llms.txt, JSON-LD, zitierfähige Fakten: die technische Checkliste für KI-Sichtbarkeit

Die acht Kriterien auf einen Blick

Alle Kriterien werden am Server-HTML der Startseite geprüft, also ohne Ausführen von JavaScript. Die Schwellen sind bewusst erreichbar: Sie beschreiben Grundlagen, nicht Perfektion.

1. Seitentitel und 2. Meta-Description

Der Title-Tag ist die kürzeste Beschreibung Ihrer Seite und wird von Suchmaschinen wie von Modellen als Entitätsname gelesen. Nennen Sie das Angebot und die Marke, zum Beispiel „KI-Sichtbarkeit prüfen: Empfiehlt KI Ihre Firma? | QueryHalo“. Für volle Punkte genügen 20 Zeichen; für Suchergebnisse sind 30–60 Zeichen üblich.

Die Meta-Description ist die zitierfähige Kurzfassung: Angebot, Zielgruppe, Region und ein belegbarer Unterschied in 110–155 Zeichen. Sie beeinflusst keine Rankings direkt, wird aber häufig als Zusammenfassung übernommen. Ab 80 Zeichen gibt es volle Punkte.

3. Hauptüberschrift

Genau eine H1 pro Seite, die Kategorie, Nutzen und Zielgruppe verbindet. „Willkommen“ ist keine Überschrift, mit der ein Modell etwas anfangen kann. Prüfen Sie im Quelltext, dass die H1 im HTML steht und nicht erst per JavaScript erzeugt wird.

4. Strukturierte Entitätsdaten in JSON-LD

JSON-LD ist der direkteste Weg, einer Maschine zu sagen, wer Sie sind. Zeichnen Sie die Firma als Organization aus (Name, URL, Adresse, Kontakt) und das Angebot als Product, Service oder SoftwareApplication mit Offers – Preis, Währung, Verfügbarkeit. Verwenden Sie in Text, Title und JSON-LD denselben Namen; abweichende Schreibweisen zerlegen eine Entität in mehrere.

Der Check vergibt volle Punkte, sobald einer der Typen Organization, Corporation, LocalBusiness, Product, SoftwareApplication oder Service als Zeichenkette im JSON-LD vorkommt. Prüfen Sie Ihre Auszeichnung mit dem Schema.org-Validator und dem Google Rich Results Test; beide sind kostenlos.

5. Markenname im sichtbaren Text

Klingt banal, scheitert aber oft: Der Firmenname steht im Logo als Bild, im Footer als Grafik und sonst nirgends. Modelle lesen Text. Nennen Sie die Marke im Fließtext der Startseite, idealerweise in einem Satz, der sagt, was sie ist: „QueryHalo ist ein einmaliges KI-Sichtbarkeits-Audit …“. Der Check erkennt den Markennamen aus JSON-LD, og:site_name oder Titel und sucht ihn im Text.

6. Zitierfähige Fakten

Modelle bevorzugen Aussagen, die sich als Zahl mit Einheit wiedergeben lassen: Preise („29 €“), Mengen („18 Antworten“ zählt nur mit einer erkannten Einheit, „3 Modelle“ nicht), Zeiträume („seit 12 Jahren“), Anteile („67 %“), Kundenzahlen, Standorte, Bearbeitungszeiten. Vier solche Fakten auf der Startseite ergeben volle Punkte. Vage Superlative („führend“, „innovativ“) zählen nicht – weder im Check noch in Modellantworten.

Gute Orte für Fakten: ein kurzer Definitionssatz unter der H1, eine Preisangabe, ein datierter Hinweis „Zuletzt aktualisiert“, konkrete Leistungsgrenzen.

7. robots.txt und KI-Crawler

Eine erreichbare robots.txt ist die Voraussetzung dafür, dass Crawler überhaupt wissen, was sie dürfen. Für KI-Sichtbarkeit lohnt ein Blick auf die Crawler, die Modellanbieter dokumentieren: GPTBot und OAI-SearchBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic), PerplexityBot, Google-Extended (steuert die Nutzung für Gemini-Training getrennt vom Googlebot), Applebot-Extended und Bingbot. Wer diese Crawler sperrt, entscheidet sich bewusst gegen Sichtbarkeit in den jeweiligen Systemen – das kann richtig sein, sollte aber eine Entscheidung und kein Zufall sein.

QueryHalo erlaubt diese Crawler auf queryhalo.app ausdrücklich und sperrt nur die Berichts- und API-Routen. Der Check prüft nur die Erreichbarkeit der Datei, nicht ihren Inhalt.

8. llms.txt – optional, aber günstig

llms.txt ist ein Vorschlag von llmstxt.org: eine Markdown-Datei unter /llms.txt, die einer Maschine in wenigen Zeilen erklärt, was die Website ist, und die wichtigsten Seiten verlinkt. Es gibt keine Zusage der großen Modellanbieter, die Datei auszuwerten; deshalb vergibt der Check die 2 Punkte immer und behandelt die Datei als Hinweis. Der Aufwand ist gering, und die Datei zwingt Sie, Ihr Angebot in einem Absatz zu erklären – das allein ist nützlich. Ein Beispiel finden Sie unter queryhalo.app/llms.txt.

Reihenfolge der Umsetzung

1. Title, Description und H1 im HTML ausliefern – ein Nachmittag, größte Wirkung pro Stunde.
2. Einen Definitionssatz mit vier Fakten unter die H1 setzen und den Markennamen im Text nennen.
3. Organization plus Product/Service/SoftwareApplication als JSON-LD ergänzen und validieren.
4. robots.txt prüfen; bewusst entscheiden, welche KI-Crawler erlaubt sind.
5. llms.txt ergänzen, danach den Check wiederholen.