AgentBuddy

Kostenlos · ohne Anmeldung

Wie gut verstehen KI-Agenten deine Website?

ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI lesen deine Seite regelmäßig – nur eben ganz anders als deine Besucher. AgentBuddy schaut mit ihren Augen drauf und sagt dir in Klartext, was gut läuft und was du leicht besser machst.

über 50 Signale, 7 Gruppen Prüft die konkrete URL Ergebnis in ca. 10 Sekunden

Seite holen, so wie ein Agent sie bekommt
robots.txt und KI-Crawler anschauen
Nach llms.txt und Markdown-Fassung suchen
Strukturierte Daten auslesen
Antwortblöcke und Belege bewerten
Tipps sortieren

liest deine-domain.de

Darf ich rein?robots.txt: ja
Steht der Text im HTML?1.240 Wörter
Gibt es Markdown?keine .md
Wer seid ihr?Organization
Woher die Zahlen?2 Belege

„Ich verstehe, worum es geht – aber für ein Zitat fehlen mir noch ein paar überprüfbare Zahlen. Fangen wir damit an?“

Was geprüft wird

Sieben Gruppen, über 50 Signale, ein verständlicher Score

Dein Buddy holt sich HTML, HTTP-Header, robots.txt, llms.txt, Sitemap und – sofern eingerichtet – Lighthouse-Daten. Die Prozentwerte sind das Gewicht im Gesamtscore. Nichts davon ist Magie, alles ist nachprüfbar.

22 % vom Score

Zugang für KI-Crawler

Ob GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot & Co. die Seite laden dürfen – und ob sie sie zitieren dürfen.

z. B. „Darf GPTBot diese URL laden?“

14 % vom Score

Lesbarkeit für Agenten

Wie sauber deine Seite bei einem Agenten ankommt: Markdown-Variante, Nutztext statt Ballast, keine Wand davor.

z. B. „Gibt es die Seite auch als .md?“

18 % vom Score

Struktur & Antwortfähigkeit

Ob der Text in klar abgegrenzte, zitierfähige Antwortblöcke zerfällt – statt in eine Textwüste.

z. B. „Steht die Antwort im ersten Absatz?“

16 % vom Score

Strukturierte Daten

Maschinenlesbare Fakten zu Marke, Autor, Produkt und Fragen – die Grundlage für korrekte Zitate.

z. B. „Ist eure Organisation ausgezeichnet?“

12 % vom Score

Belege & Zitierfähigkeit

Zahlen, Quellen, Autorenschaft und Aktualität – die Kriterien, nach denen Modelle Quellen auswählen.

z. B. „Stehen echte Zahlen im Text?“

10 % vom Score

Marke als Entität

Signale, an denen ein Modell erkennt, dass hinter der Domain eine reale, benennbare Organisation steht.

z. B. „Gibt es sameAs-Verweise nach außen?“

8 % vom Score

Technik & Auslieferung

Ob der Inhalt ohne JavaScript im HTML steht, schnell ausgeliefert wird und sauber ausgezeichnet ist.

z. B. „Kommt der Text ohne JavaScript an?“

Dein Weg

Sechs Schritte, die wirklich etwas ändern

GEO ist kein zweites SEO: Nicht das Ranking einer Seite zählt, sondern welche Passage ein Modell als Beleg verwendet. Die Schritte bauen aufeinander auf – du musst nicht alles auf einmal machen.

Schritt 1 · Reinlassen

Erst darf er rein, dann wird optimiert

KI-Crawler führen kein JavaScript aus (Ausnahme: Googlebot rendert), und die meisten halten sich an die robots.txt – verlassen kann man sich darauf nicht, deshalb ruft der Check zusätzlich mit Crawler-Kennung ab. Was dort blockiert ist, rettet auch der beste Text nicht.

  • KI-Bots freundlich begrüßen. GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot und Bingbot einzeln in der robots.txt erlauben. Google-Extended und Applebot-Extended sind keine Crawler – sie geben nur die Nutzung im Training frei.
  • Bot-Schutz nachjustieren. Cloudflare und viele Hoster sperren KI-Crawler ab Werk aus. Ein Blick in die Server-Logs zeigt 403-Antworten sofort.
  • Inhalte serverseitig ausliefern. Per JavaScript nachgeladener Text kommt bei den meisten Agenten nicht an. Gegenprobe: Quelltext ansehen, nicht die Entwicklertools.
  • nosnippet und noarchive lösen. Ohne Snippet-Freigabe darf kein Auszug erscheinen. max-snippet:-1 erlaubt beliebig lange Passagen.

Schritt 2 · Verstehen

Gib ihm den Inhalt, nicht die Verpackung

Ein Agent hat ein begrenztes Kontextfenster. Je weniger Ballast du mitschickst, desto mehr von deinem Inhalt kommt tatsächlich an.

  • Markdown-Fassung anbieten. Dieselbe URL mit .md am Ende liefert den reinen Inhalt. Coding-Agenten probieren das aktiv aus – und lieben es.
  • llms.txt als Wegweiser. Eine Markdown-Datei im Root mit deinen wichtigsten Seiten, je ein Beschreibungssatz. Kein Standard, aber schnell gemacht.
  • Semantisch auszeichnen. <main>, <article>, <nav>, <footer> – daran erkennt jede Textextraktion, was Inhalt ist und was Beiwerk.
  • Ballast auslagern. Inline-Skripte, Inline-Styles und riesige SVG-Pfade füllen das Kontextfenster, bevor der erste Satz gelesen ist.
  • Seitengewicht im Blick. Als Faustregel werten wir alles unter 250 KB HTML als unkritisch. Ein dokumentiertes Limit gibt es für KI-Crawler nicht – belegt sind nur Googlebot (2 MB) und Bing (rund 1 MB).

Schritt 3 · Antworten

Schreib in Antworten, nicht in Texten

Modelle zerlegen Seiten in Passagen und wählen die aus, die eine Frage auch ohne Kontext beantwortet.

  • Die Antwort nach vorn. Direkt unter der H1 ein Absatz mit 40 bis 60 Wörtern, der die Kernfrage wirklich beantwortet.
  • Überschriften als echte Fragen. „Was kostet eine Wärmepumpe im Altbau?“ statt „Unsere Preise“ – nah an dem, was Menschen eintippen.
  • Ein Gedanke pro Absatz. 40 bis 80 Wörter, Subjekt ausschreiben. Jeder Absatz sollte auch allein verständlich sein.
  • Vergleiche als Tabelle. Preisspannen, Varianten und Abläufe als echte Tabellen und Listen – die werden oft fast unverändert übernommen.
  • Eine Frage, eine URL. Lieber eine eigene Seite je Teilfrage als eine Sammelseite. Mit Canonical und Verlinkung im Themencluster.

Schritt 4 · Belegen

Gib ihm einen Grund, dich zu wählen

Zwischen zwei gleich gut strukturierten Seiten gewinnt die, die überprüfbarer ist.

  • Zahlen statt Adjektive. „In der Regel innerhalb von 48 Stunden“ statt „sehr schnell“. Sätze mit konkreter Zahl werden zitiert.
  • Eigene Daten veröffentlichen. Auswertungen, Preisspiegel, kleine Umfragen – exklusive Zahlen kann niemand kopieren.
  • Primärquellen benennen. Amt, Norm, Studie, Hersteller im Text namentlich nennen, nicht nur verlinken.
  • Autor mit Gesicht. Byline unter der H1, echte Autorenseite, Verknüpfung im Markup. Anonyme Ratgeber schneiden schlechter ab.
  • Datum pflegen und meinen. datePublished und dateModified mitziehen. Bei zeitkritischen Fragen gewinnt die datierte Quelle.

Schritt 5 · Bekannt werden

Lass dich außerhalb der eigenen Domain erwähnen

Ein Modell nennt eine Marke, wenn es sie als eigenständige Entität kennt – dieses Wissen entsteht auf fremden Seiten.

  • Organization-Markup mit sameAs. Name, Logo, Adresse, Kontakt plus sameAs zu LinkedIn, Wikidata und Branchenportalen.
  • Namen überall gleich schreiben. Eine Firmierung, eine Adresse, eine URL. Abweichungen zerlegen deine Entität in mehrere.
  • Dort auftauchen, wo nachgeschlagen wird. Fachverbände, Vergleichs- und Bewertungsportale, Fachpresse, Foren und Reddit.
  • Vergleichsinhalte anbieten. „Anbieter X vs. Y“, „Alternativen zu Z“ – genau die Prompts vor einer Kaufentscheidung.
  • Wikidata-Eintrag anlegen. Möglich, sobald externe Belege existieren – eines der stärksten Entitätssignale überhaupt.

Schritt 6 · Nachsehen

Sichtbarkeit in KI ist messbar

Rankings helfen hier nicht weiter. Aufwand lohnt sich nur, wenn du siehst, ob sich etwas bewegt.

  • Prompt-Set festlegen. 20 bis 40 echte Kundenfragen einmal im Monat in ChatGPT, Perplexity, Gemini und Copilot durchspielen.
  • Referrer auswerten. In Analytics nach chatgpt.com, perplexity.ai und gemini.google.com segmentieren – wenig Traffic, aber sehr kaufbereit.
  • Server-Logs nach Bots filtern. Zugriffe von GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot zeigen, welche Seiten abgeholt werden – und welche nie.
  • Falschaussagen korrigieren. Veraltete Preise stammen meist aus einer alten Seite oder einem Verzeichnis. Quelle finden, dort korrigieren.

Häufige Fragen

Was dein Buddy kann – und was nicht

Ehrlichkeit gehört dazu: Der Check misst Voraussetzungen, keine Wunder. Hier steht, wo die Grenze verläuft.

Was macht AgentBuddy genau?

AgentBuddy ruft eine von dir angegebene URL so ab, wie es ein KI-Agent tun würde, und prüft über 50 Signale in sieben Gruppen: Zugang für KI-Crawler, Lesbarkeit für Agenten, Struktur und Antwortfähigkeit, strukturierte Daten, Belege und Zitierfähigkeit, Marke als Entität sowie Technik und Auslieferung. Daraus entsteht ein Score von 0 bis 100 und eine nach Wirkung sortierte Liste konkreter Maßnahmen.

Was ist GEO (Generative Engine Optimization)?

GEO bezeichnet die Optimierung von Websites darauf, in den Antworten generativer KI-Systeme wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews oder Copilot als Quelle verwendet und genannt zu werden. Anders als bei klassischen Suchergebnissen zählt nicht die Position in einer Liste, sondern ob eine Passage der Seite in die generierte Antwort einfließt.

Worin unterscheidet sich GEO von SEO?

SEO optimiert auf das Ranking einer ganzen Seite für eine Suchanfrage. GEO optimiert auf die Verwertbarkeit einzelner Passagen als Beleg für eine Antwort. Die technische Basis ist weitgehend dieselbe – erreichbar, schnell, strukturiert. Zusätzlich zählen bei GEO das Antwortformat des Textes, die Belegdichte, die Lesbarkeit für Agenten und die Frage, ob die Marke als eigenständige Entität bekannt ist.

Wie kommt der Score zustande?

Die Prüfung ruft die angegebene URL sowie robots.txt, llms.txt, eine mögliche Markdown-Fassung und die Sitemap ab und wertet HTML, HTTP-Header und strukturierte Daten aus. Daraus entstehen rund 50 Einzelsignale in sieben Gruppen: Zugang für KI-Crawler (22 %, inklusive eines echten Abrufs mit Crawler-Kennung), Struktur und Antwortfähigkeit (18 %), strukturierte Daten (16 %), Lesbarkeit für Agenten (14 %), Belege und Zitierfähigkeit (12 %), Marke als Entität (10 %) sowie Technik und Auslieferung (8 %). Jedes Signal fließt gewichtet in den Gesamtscore von 0 bis 100 ein.

Ruft AgentBuddy meine Seite wirklich als GPTBot ab?

Ja. Die robots.txt sagt nur, was ein Betreiber erlauben möchte – was eine Firewall tatsächlich tut, steht dort nicht. Deshalb wird die Seite zusätzlich mit der Kennung von GPTBot und ChatGPT-User abgerufen und mit dem normalen Abruf verglichen. Kommt dabei ein 403, eine Bot-Challenge oder eine erkennbar leerere Seite zurück, ist das der wichtigste Befund des ganzen Checks: Die robots.txt lädt die Crawler ein, die Firewall wirft sie raus. Die Abrufe tragen einen zusätzlichen Header, damit im Server-Log erkennbar bleibt, dass die Anfrage von AgentBuddy kam.

Warum prüft AgentBuddy, ob es die Seite als Markdown gibt?

Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor oder GitHub Copilot rufen Dokumentation und Websites zunehmend als Markdown ab – typischerweise über dieselbe URL mit der Endung .md oder über den Accept-Header text/markdown. Markdown enthält keinen Navigations-, Skript- und Style-Ballast, passt deutlich besser ins begrenzte Kontextfenster und lässt sich fehlerfrei in Abschnitte zerlegen. Wer eine Markdown-Fassung anbietet, wird von diesen Agenten vollständiger gelesen.

Prüft der Check, ob ChatGPT meine Marke tatsächlich nennt?

Nein. Der Check misst die Voraussetzungen für Sichtbarkeit, nicht die tatsächliche Nennung. Ob eine Marke in einer Antwort auftaucht, hängt zusätzlich vom Prompt, vom Modell, vom Zeitpunkt und von Erwähnungen auf fremden Seiten ab und ist nicht reproduzierbar messbar. Für die tatsächliche Nennung solltest du ein festes Set an Prompts regelmäßig selbst durchspielen.

Was ist llms.txt und brauche ich das?

llms.txt ist eine Markdown-Datei im Wurzelverzeichnis der Domain, die die wichtigsten Inhalte einer Website in kompakter Form für Sprachmodelle auflistet. Sie ist kein verabschiedeter Standard und wird nicht von allen Anbietern ausgewertet. Der Aufwand ist allerdings gering, und die Datei zwingt dazu, die eigenen Kerninhalte klar zu benennen.

Sollte ich KI-Crawler lieber blockieren?

Das ist eine strategische Entscheidung. Wer Inhalte vor der Nutzung im Modelltraining schützen will, kann GPTBot und CCBot sperren – reine Trainings-Kennungen wie CCBot, Google-Extended und Applebot-Extended zählen deshalb nicht in den Score; eine GPTBot-Sperre kostet dagegen Punkte, weil GPTBot bei OpenAI auch den Index füllt. Wer in Antworten vorkommen möchte, muss zumindest die Crawler für Suche und Live-Abruf zulassen – etwa OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Claude-SearchBot, Claude-User und PerplexityBot. Google ist ein Sonderfall: Für AI Overviews ist Googlebot zuständig; Google-Extended steuert ausschließlich die Nutzung in Gemini und hat keinen Einfluss auf die Suche. Eine pauschale Sperre bedeutet, in KI-Antworten nicht als Quelle zu erscheinen.

Wie lange dauert es, bis Änderungen wirken?

Technische Freigaben wie robots.txt oder Snippet-Direktiven wirken, sobald die Seite neu abgerufen wird – oft innerhalb weniger Tage. Inhaltliche und strukturelle Änderungen zeigen sich meist über mehrere Wochen. Erwähnungen auf fremden Seiten, die für die Erkennung als Entität nötig sind, brauchen erfahrungsgemäß Monate.

Welche Daten werden für die Analyse verwendet?

Ausschließlich öffentlich abrufbare Daten: das ausgelieferte HTML der angegebenen URL, die HTTP-Header, robots.txt, llms.txt, eine mögliche Markdown-Fassung und die Sitemap. Sind Lighthouse-Daten konfiguriert, kommen die Performance-Kennzahlen der PageSpeed-Insights-API hinzu. Es werden keine Zugangsdaten benötigt und keine geschützten Bereiche abgerufen.

Neugierig, was dein Buddy sagt?

Eine Adresse, 10 Sekunden, keine Anmeldung. Du bekommst einen Score, eine ehrliche Einschätzung und eine Liste, die du von oben nach unten abarbeiten kannst.

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