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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Autorenangabe

Autoren-Bios, Qualifikationen und Person-Schema geben der Engine eine Entität zum Zitieren. Anonyme Posts werden von Perplexity und AI Overviews regelmäßig übersprungen.

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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.

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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.

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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.

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Semantisches HTML

article, section, header, nav und main lassen Crawler die Inhaltsstruktur ohne JavaScript-Ausführung parsen. Div-Suppe-Seiten verlieren Kontext gegenüber LLM-Parsern.

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Sichtbares Aktualisierungsdatum

Engines bevorzugen frische Quellen. Ein sichtbares Aktualisierungsdatum - nicht nur ein Veröffentlichungsdatum - gewinnt Zitate bei zeitkritischen Themen.

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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.

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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.

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

Plan-Limits und Preise ansehen →

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.

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