KI-SEO-Audit-Tool - sieh, wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews deine Seite lesen
Die KI-Suche ist ein paralleler Kanal zu klassischen blauen Links: LLM-Engines wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews ziehen Antworten aus dem offenen Web und zitieren die Seiten, denen sie vertrauen. MetricSpot bewertet beides - du erhältst aus demselben Audit einen KI-Lesbarkeits-Score und einen klassischen SEO-Score, jeweils mit einer Fix-Liste.
Keine Karte nötig. Ergebnisse in 30 Sekunden.
Probier es mit jeder URL.
Aktualisiert
Was ein KI-SEO-Audit prüft
Elf KI-Lesbarkeitsregeln laufen bei jedem Audit. Jede führt zu einer öffentlichen Doku-Seite, die du an einen Entwickler oder Kunden weitergeben kannst - öffne sie, um zu lesen, was geprüft wird, warum es für die KI-Suche zählt und wie du es behebst.
llms.txt für KI-Agenten
Ein /llms.txt-Manifest im Site-Root teilt LLM-Crawlern mit, welche Seiten kanonisch sind und wie sie zu lesen sind. Aufkommender Standard, geringe Kosten, hoher Nutzen.
Regel lesen →Policy in /agents.txt deklarieren
Eine Begleitdatei, die deine Datennutzungspolitik für KI-Agenten erklärt - nützlich, wenn du Trainings-Scraping getrennt von der Indexierung erlauben oder einschränken willst.
Regel lesen →KI-Crawler in robots.txt erlauben
Prüft, dass GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Googlebot und andere User-Agents nicht versehentlich blockiert sind. Die Standard-WordPress-robots.txt blockiert mehrere.
Regel lesen →Answer-First-Inhalt
KI-Engines ziehen den ersten zitierbaren Antwortblock. Seiten, die mit einer direkten Antwort beginnen, werden zitiert; Seiten, die die Antwort unter 800 Wörtern Vorgeplänkel begraben, nicht.
Regel lesen →Autorenangabe
Autoren-Bios, Qualifikationen und Person-Schema geben der Engine eine Entität zum Zitieren. Anonyme Posts werden von Perplexity und AI Overviews regelmäßig übersprungen.
Regel lesen →JSON-LD-strukturierte Daten
Article-, Product-, HowTo- und FAQ-Schema verwandeln Prosa in maschinenlesbare Fakten. LLM-Grounding-Pipelines stützen sich stark auf JSON-LD, wenn verfügbar.
Regel lesen →FAQPage-Schema für FAQs
Frage-Antwort-Abschnitte mit FAQPage-Schema sind das Muster mit der höchsten Konversion zu AI-Overview-Zitaten bei How-to- und Produktseiten.
Regel lesen →Organization-Schema
Ein Organization-JSON-LD-Block mit name, logo, sameAs und contactPoint identifiziert dich als Entität, die LLMs auflösen und beim Markennamen zitieren können.
Regel lesen →Semantisches HTML
article, section, header, nav und main lassen Crawler die Inhaltsstruktur ohne JavaScript-Ausführung parsen. Div-Suppe-Seiten verlieren Kontext gegenüber LLM-Parsern.
Regel lesen →Sichtbares Aktualisierungsdatum
Engines bevorzugen frische Quellen. Ein sichtbares Aktualisierungsdatum - nicht nur ein Veröffentlichungsdatum - gewinnt Zitate bei zeitkritischen Themen.
Regel lesen →Inhaltstyp-Schema
Markiere jede Seite mit ihrem spezifischen schema.org-Typ (Article, Product, HowTo, Recipe, LocalBusiness), damit die Engine weiß, welches Faktenmuster sie extrahieren soll.
Regel lesen →GEO vs. klassisches SEO
Die KI-Such-Kategorie hat ihr Vokabular noch nicht festgelegt. Vier Begriffe tauchen in Suchen auf; sie überschneiden sich stark, decken aber jeweils einen leicht anderen Winkel ab.
| Begriff | Was er bedeutet |
|---|---|
| GEO (Generative Engine Optimization) | Optimierung für KI-Engines, die Antworten generieren - Perplexity, ChatGPT Search, Google AI Overviews. Die Ausgabe ist ein synthetisierter Absatz mit Quellen, keine Rangliste. Optimierungsziele sind die Eingaben dieses Absatzes: Schema, zitierfähige Fakten, frische Daten, namentliche Autoren. |
| AEO (Answer Engine Optimization) | Inhalt so strukturiert machen, dass Engines eine direkte Antwort ziehen können. Überschneidet sich mit GEO; AEO setzt stärker auf FAQ-Schema, Definitionsblöcke und zitierbare Eingangssätze. 2026 sind die beiden Begriffe weitgehend austauschbar. |
| LLM SEO | Sammelbegriff, den manche als Synonym für GEO verwenden und andere als die breitere Praxis, für jede LLM-basierte Oberfläche zu optimieren (Chatbots, Agenten, Code-Assistenten). |
| Klassisches SEO | Optimierung für gerankte blaue Links auf Google und Bing. Bleibt nach Volumen der größere Kanal; KI-Such-Optimierung ergänzt es, ersetzt es aber nicht. |
Dieselbe Site, andere Oberflächen. MetricSpot bewertet beide, und die meisten KI-Lesbarkeits-Signale (Schema, semantisches HTML, Aktualität, Autorensignale) zahlen auch auf dein klassisches Ranking ein.
Im KI-SEO-Audit-Bericht
Deine KI-Lesbarkeits-Findings erscheinen als nach Schweregrad farbcodierte Liste - eine Zeile pro Regel mit kurzer Erklärung dessen, was wir auf deiner Seite gefunden haben, und einem Link zur passenden Doku. Dieselben Daten landen im PDF-Bericht, mit dem Branding deiner Agentur in den bezahlten Plänen.
- •Severity-Pillen: info, minor, major, critical - dieselbe Skala wie in allen MetricSpot-Modulen, damit du auf einen Blick priorisieren kannst.
- •Per-Rule-Findings: das exakte Element, die Datei oder das Muster, das wir auf deiner Seite erkannt haben (z. B. 'kein llms.txt unter /llms.txt').
- •How-to-Fix-Link: jeder Finding-Eintrag verlinkt direkt seine /docs/-Seite mit dem umsetzbaren Fix und Quellen.
- •KI-Lesbarkeits-Sub-Score: ein Modul-Score von 0-100, der in deinen Gesamt-MetricSpot-Score einfließt.
Preise des KI-SEO-Audit-Tools
KI-Lesbarkeit ist in jedem Plan enthalten, auch im Gratis-Tarif. Bezahlte Pläne ergänzen unbegrenzte Audits, geplante Re-Runs und ein vollständig white-gelabeltes PDF.
Free
$0/mo
Teste die Plattform. Keine Karte, keine Verpflichtung.
- ·10 Audits pro Monat (1 pro Seite alle 24 h)
- ·Alle zehn Score-Module
- ·PDF-Download mit unserem Branding
- ·Mehrsprachige Berichte
Starter
$29/mo
Für Freelancer, die monatliche Berichte liefern.
- ·Bis zu 5 verfolgte Domains
- ·50 Audits pro Monat
- ·Vollständig white-gelabelte PDF-Berichte
- ·Eigenes Brand-Kit (Logo, Farbe, Footer)
Pro
$49/mo
Für Agenturen, Freelancer und Wiederverkäufer.
- ·Alles aus Starter
- ·Geplante Re-Audits (wöchentlich, zweiwöchentlich oder monatlich)
- ·Unbegrenzte verfolgte Domains
- ·Berichte direkt per E-Mail an Kunden
Musst du den Bericht an einen Kunden übergeben? Jeder bezahlte Plan liefert dieselben KI-Lesbarkeits-Findings in einem PDF, mit dem Branding deiner Agentur - dein Logo, deine Farben und deine Kontaktdaten statt der von MetricSpot.
MetricSpot ist selbst MCP-ready: jede Prüfung auf dieser Seite ist auch für KI-Agenten über unseren Model-Context-Protocol-Server abrufbar. Hosted Clients verbinden sich zu `mcp.metricspot.com`; lokale Clients (Claude Code, Cursor, Zed) installieren mit `npx @metricspot/mcp-server`. Im Agenten-Integrationsleitfaden findest du Tool-Spezifikationen, Auth und Beispielantworten.
Häufige Fragen
Ist die KI-Suche groß genug, um darauf zu optimieren?
Sie ist die am schnellsten wachsende Suchoberfläche 2025-2026. Google AI Overviews erscheinen jetzt bei einem wachsenden Anteil informationaler Suchanfragen über den blauen Links, und Perplexity + ChatGPT Search senden zusammen einen nicht-trivialen Referral-Strom, der in der Standardkanal-Gruppierung von Google Analytics nicht auftaucht. Selbst wenn KI-Traffic heute 5-10% deines Gesamttraffics ist: die Signale, die KI-Zitate gewinnen (Schema, semantisches HTML, namentliche Autoren), stärken zugleich dein klassisches Ranking - du bekommst aus einer Runde Arbeit den Nutzen von zwei Kanälen.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Lesbarkeit und klassischem SEO?
Klassisches SEO optimiert für eine Rangliste von Links, die ein Mensch klickt. KI-Lesbarkeit optimiert für die Eingaben, die ein LLM in eine generierte Antwort zieht - meist Schema, zitierfähige Fakten, namentliche Autoren, frische Daten und strukturiertes HTML. Die meisten Signale sind geteilt, doch die Fehlerprofile unterscheiden sich: eine dünne Seite kann klassisch ranken, aber selten ein KI-Zitat gewinnen, und eine Seite hinter JavaScript kann mit Googles Renderer ranken, ist aber für die meisten LLM-Crawler unsichtbar.
Brauche ich eine llms.txt-Datei?
Sie ist im Entstehen - kein Google-Ranking-Faktor, noch nicht von jedem LLM-Crawler unterstützt. Wir prüfen sie als Info-Severity-Regel, weil die Kosten zum Hinzufügen praktisch null sind und einige LLM-Clients Sites, die eine publizieren, bereits bevorzugen. Behandle es als billige Versicherung gegen eine Spezifikation, die zum Standard werden kann - oder nicht.
Wird KI-Such-Optimierung mein Google-Ranking verschlechtern?
Nein. Die KI-Lesbarkeits-Signale, die MetricSpot prüft (JSON-LD, semantisches HTML, Answer-First-Prosa, namentliche Autoren, Aktualität), überschneiden sich stark mit dem, was Googles klassischer Ranker belohnt. Wir haben noch nie eine Site gesehen, die KI-Lesbarkeit verbessert und dadurch Google-Traffic verloren hätte.
Wie oft soll ich neu auditieren?
Monatlich ist die typische Kadenz für aktive Sites; quartalsweise reicht für Sites, die seltener veröffentlichen. Auditiere sofort nach jedem Template-Wechsel, Schema-Rollout oder robots.txt-Update neu - das sind die Änderungen, die KI-Lesbarkeit am häufigsten unbemerkt verschlechtern.
Fragt das Audit ChatGPT oder Perplexity direkt, ob deine Seite zitiert wird?
Nein - das ist eine andere Tool-Kategorie (Visibility-Tracking), die wir heute nicht anbieten. MetricSpot bewertet die Bereitschafts-Signale deiner Site: das, was auf deiner Seite entscheidet, ob ein LLM dich zitieren kann. Es schickt keinen Prompt an ChatGPT und wartet auf deine URL. Wenn Zitat-Tracking dein Hauptbedarf ist, kombiniere MetricSpot mit einem dedizierten KI-Visibility-Tracker; wenn das Ziel ist, zuerst die Signale zu fixen, ist MetricSpot das Audit.
Auf welche KI-Engines zielt das?
Die Signale sind engine-unabhängig - Schema, semantisches HTML, llms.txt und namentliche Autoren werden von jeder uns bekannten LLM-Engine gelesen: ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, Brave Leo, You.com und der Long Tail agentenbasierter Suchclients.
Kann ich im Gratis-Plan ein vollständiges KI-Lesbarkeits-Audit machen?
Ja. Der Gratis-Plan enthält das komplette KI-Lesbarkeits-Modul in jedem Audit, mit denselben Per-Rule-Findings wie die bezahlten Pläne. Bezahlte Pläne ergänzen unbegrenzte Audits, geplante Re-Runs und ein White-Label-PDF.
Schluss mit handgeschriebenen SEO-Berichten.
Audit starten, PDF mit Marke versehen, an den Kunden senden. In fünf Minuten.
Starte dein erstes Audit