Ist deine Webseite in CHAT-GPT sichtbar?

Finde es in 10 Sekunden heraus - und dominiere AI-Suche




Jetzt kostenlosen AI-SEO Check starten

Prognose: Immer mehr Menschen nutzen ChatGPT als erste Suchanfrage.

OpenAI CEO Sam Altman: „Viele nutzen ChatGPT wie einen persönlichen Berater.“

Sorgen Sie dafür, dass Ihre Website in AI-Suchen erscheint.

In wenigen Schritten ist Ihr Unternehmen in ChatGPT sichtbar.

Wer jetzt nicht umdenkt, bleibt unsichtbar.

Wie holt ChatGPT Informationen – und wie wirst du zur Antwort?

So wählen KI-Assistenten Quellen aus – und so bringst du dein Unternehmen hinein.

Kurz erklärt: Assistenten bevorzugen Inhalte, die eindeutig, belegbar und konsistent sind. Klick dich durch die Punkte:

LLM.txt – Single Source of Truth
Zentrale Datei im Webroot mit Firmendaten, Leistungen, Preispunkten, Kurz-FAQs, Canonical-URLs und Links zu Schema-Snippets. Reduziert Mehrdeutigkeit und erhöht die Chance, zitiert zu werden.
Crawlbarkeit & Indexierung
Saubere Sitemaps, korrekte Canonicals, keine Noindex-Fehler, konsistente hreflang-Signale.
Strukturierte Daten (Schema.org)
Organization/LocalBusiness, Product, FAQ/HowTo als JSON-LD – sauber verknüpft mit @id.
Entitäten & Konsistenz
Eindeutige Namen/Terminologie, sameAs-Verweise auf offizielle Profile (Web, Social, Register).
Q&A-Abdeckung & Trust
Präzise Kurzantworten, belegte Cases/Quellen, sichtbare Autor:innen, aktuelle Inhalte & stabile Web Vitals.
Illustration: Quellen für KI-Assistenten
Illustration: 7 Schritte zur Sichtbarkeit

In 7 Schritten sichtbar für ChatGPT & Co.

Klicke auf die Schritte – vom wichtigsten zum unwichtigsten.

Schritt 1: llm.txt im Webroot
Single Source of Truth; Firmenfakten, Canonicals, Links zu Schema. Von Footer/Sitemap verlinken.
Schritt 2: Entity-Home + Org-Schema
Zentrale Seite mit Fakten; Organization/LocalBusiness (JSON-LD) inkl. sameAs & NAP.
Schritt 3: Crawl & Index Hygiene
XML-Sitemaps, korrekte Canonicals, keine noindex/robots-Fehler; hreflang konsistent.
Schritt 4: Strukturierte Daten
FAQ/HowTo/Product/Article, Breadcrumb, WebSite+SearchAction; sauber via @id verknüpfen.
Schritt 5: Evidence & Autorität
Cases mit Zahlen, Quellen, sichtbare Autor:innen; Person/Article/Report korrekt auszeichnen.
Schritt 6: Medien maschinenlesbar
Alt-Texte, sprechende Dateinamen, Image/Video-Sitemaps, OG/Twitter-Cards.
Schritt 7: Measurement & Freshness
GSC/GA4, „Share of Assistant Answers“ testen, lastmod pflegen, Core Web Vitals stabil halten.

ChatGPT-Ready in wenigen Tagen: Wir übernehmen die Einrichtung

Zu kompliziert? Wir übernehmen die komplette Einrichtung – schnell, sauber, zitierfähig.

  • llm.txt im Webroot anlegen & verlinken (Single Source of Truth)
  • Google Search Console & GA4 verbinden
  • XML-Sitemaps, Canonicals & robots prüfen
  • Organization/LocalBusiness (JSON-LD) inkl. sameAs & NAP
  • Schema-Vorlagen für FAQ / HowTo / Product integrieren
  • Interne Links & Themen-Hubs initial setzen
  • Kurzreport mit nächsten Schritten
250 einmalig
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Kein Risiko: klare To-do-Liste und sauberer Handover inklusive.
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Wir begleiten Sie.

FAQ – Häufig gestellte Fragen

Was ist AI-SEO?

AI-SEO macht deine Inhalte nicht nur für klassische Suchmaschinen, sondern auch für moderne KI-Assistenten verständlich. Menschen stellen heute Fragen – Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Overviews liefern sofort eine Antwort. Wer in diesen Antworten nicht auftaucht, verliert Sichtbarkeit, Klicks und letztlich Umsatz.

AI-SEO strukturiert Wissen so, dass es maschinell eindeutig ist: klare Aussagen, belegte Fakten, konsistente Begriffe und saubere Verknüpfungen. Die Basis bilden Technikqualität, strukturierte Daten (Schema.org), präzise Q&A-Blöcke, Entitäten statt bloßer Keywords sowie belastbare Quellen.

  • Warum wichtig? Antworten verdrängen Blue-Links. Sichtbarkeit verschiebt sich in Assistenten – dort musst du zitiert werden.
  • Was bringt es? Mehr qualifizierte Besucher, höhere Trust-Signale, bessere Konversionen und wiedererkennbare Markenpräsenz in KI-Antworten.
Wie funktioniert AI-SEO konkret?
  1. Audit: Wir prüfen Technik (Core Web Vitals, Fehler, Indexierung), Inhalte, interne Verlinkung, Entitäten und Crawl-Budget. So sehen wir, wo Signal und wo Rauschen ist.
  2. Entity- & Fragen-Map: Wir definieren die zentralen Themen, Begriffe und Beziehungen – plus die echten Nutzerfragen entlang der Journey. Daraus entsteht ein Wissensgerüst statt einer reinen Keywordliste.
  3. Umsetzung: Content-Briefs, klare Q&A-Sektionen, prägnante Zusammenfassungen, konsistente Terminologie. Wir hinterlegen Schema.org-Markups (FAQ, HowTo, Product, Organization), stärken Autorenschaft und interne Links.
  4. Performance & Qualität: Geschwindigkeit, Stabilität, barrierearme Darstellung. Weniger Reibung bedeutet bessere Nutzersignale – für Menschen und Modelle.
  5. Proof & Monitoring: Wir messen in GSC/GA4, testen Prompts direkt in Assistenten und beobachten, ob deine Inhalte zitiert werden. Erkenntnisse fließen kontinuierlich zurück.
Worin unterscheidet sich AI-SEO von klassischem SEO?
  • Von Keywords zu Entitäten: Nicht einzelne Wörter zählen, sondern eindeutig definierte Dinge und ihre Beziehungen. Das macht Inhalte robuster und zitierfähig.
  • Von Seiten zu Antworten: Wir optimieren auf präzise, belegte Antworten – nicht nur auf ein Ranking der gesamten Seite.
  • Von Traffic zu Vertrauen: Assistenten gewichten Nützlichkeit und Glaubwürdigkeit. Quellen, Autorprofile und Konsistenz werden wichtiger als bloße Wortdichte.
  • Von einmalig zu fortlaufend: Modelle lernen weiter. Aktualität und Pflege entscheiden, ob du langfristig sichtbar bleibst.
Was braucht ihr von mir – und wie starten wir mit llmm.txt?

Wir halten den Start bewusst schlank und wirkungsvoll.

  • Input von euch: Zugänge zu CMS, GSC und GA4; 10 Kernfakten über euer Angebot; 5 häufige Kundenfragen; 3 wichtigste Seiten/Ziele.
  • llmm.txt als Single Source of Truth: Wir legen im Webroot eine leicht lesbare llmm.txt an. Darin stehen Firmendaten, Leistungen, Differenzierung, Preislogiken, Ansprechpartner, Kurz-FAQs, Canonical-URLs sowie Verweise auf eure JSON-LD-Schemas. Das Dokument reduziert Ambiguitäten, verhindert Halluzinationen und gibt Modellen eine verlässliche Referenz.
  • Governance: llmm.txt wird versioniert und regelmäßig aktualisiert. Änderungen an Angebot oder Preisen landen zuerst hier – Assistenten finden so die gültige Wahrheit.
  • Erwartung: Erste Quick Wins oft in 4–8 Wochen (Technik & Struktur). Größere Effekte typischerweise in 3–6 Monaten – abhängig von Ausgangslage, Wettbewerb und Content-Takt.
Wie messen wir Erfolg bei AI-SEO?
  • Business-KPIs: Leads, Sales, qualifizierte Anfragen – priorisiert nach Kanal und Intent.
  • Suchsignale: GSC-Impressionen/Klicks, Themen-Rankings, Indexierungstiefe, Discover-Anteile.
  • KI-Sichtbarkeit: Anteil deiner Marke in Antworten von ChatGPT/Perplexity/AI Overviews bei Kernfragen (Share of Assistant Answers), Häufigkeit von Zitaten/Verweisen.
  • Technik & Experience: Core Web Vitals, Fehlerreduktion, Crawl-Budget, interne Linkabdeckung.
  • Trust: klare Quellen, belastbare Cases, starke Autoren-Profile – konsistent über alle Seiten.
Tipp: Klicke auf eine Frage, um die Antwort zu sehen.