Website für KI optimieren: Was Google empfiehlt und was 96.418 URLs zeigen

Dominik Breitbach · Founder & Lead SEO Stratege

Dominik ist Gründer und Geschäftsführer von taismo und seit über zehn Jahren auf SEO-Betreuung und Sichtbarkeit in KI-Antworten (GEO) spezialisiert. Mit seinem Team betreut er Unternehmen aus dem Münchner Raum und ganz Deutschland.

⏱ Lesedauer: 11 Min
🔄 Zuletzt aktualisiert: 01.11.2026

Eine Website optimierst du für KI in vier Schritten: Sie muss für Suchmaschinen und KI-Crawler erreichbar sein, Inhalte mit eigenem Wert bieten, klar gegliedert sein und als Marke eindeutig erkennbar werden. Google schreibt in seinem Leitfaden zu den KI-Funktionen der Suche, dass diese Optimierung weiterhin SEO ist, und hält llms.txt, Spezial-Markup und zerstückelte Texte für überflüssig. Eine SISTRIX-Studie mit 96.418 URLs zeigt, was zitierte Seiten häufiger tragen: Ein Inhaltsverzeichnis mit Sprungmarken (Faktor 1,7), Article-Schema und mindestens fünf H2-Überschriften (je 1,6), FAQ-Schema und Tabellen (je 1,5).

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Googles Leitfaden: Die Optimierung für KI-Suche bleibt SEO

Google bündelt seine Empfehlungen für die KI-Funktionen der Suche in einem eigenen Leitfaden mit dem Titel „Optimizing your website for generative AI features on Google Search“, zuletzt aktualisiert am 10. Juli 2026. Die zentrale Aussage: Wer für generative KI-Suche optimiert, optimiert für die Suche, und das ist weiterhin SEO. Die Begriffe AEO und GEO ordnet Google ausdrücklich als Teil der Suchmaschinenoptimierung ein. Wie die beiden Disziplinen zusammenhängen, zeigt unser Vergleich GEO vs. SEO.

Der Grund liegt in der Technik. Die Übersichten mit KI (AI Overviews) und der KI-Modus (AI Mode) stützen sich auf die Kernsysteme der Google-Suche. Sie arbeiten mit Retrieval Augmented Generation: Das System holt passende Seiten aus dem Suchindex und formuliert daraus eine Antwort. Über den Query Fan-Out stellt es dabei mehrere verwandte Suchanfragen zu Teilthemen parallel. Eine Seite, die im Index fehlt oder für diese Teilfragen nicht rankt, kommt als Quelle kaum infrage.

Drei Grundlagen, die Google für die KI-Suche nennt

1. Inhalte mit eigenem Wert: Google verlangt Inhalte, die keine austauschbare Ware sind, mit eigener Erfahrung, eigenen Daten und eigener Perspektive. Wer massenhaft Seiten erzeugt, um Rankings zu bewegen, riskiert einen Verstoß gegen Googles Spamrichtlinie zum Missbrauch mit massenhaft generierten Inhalten.
2. Eine klare technische Struktur: Die Seite muss crawlbar und indexierbar sein, mit einem Snippet angezeigt werden dürfen und in der Search Console für die generativen KI-Funktionen der Suche zugelassen sein. Semantisches HTML empfiehlt Google, Perfektion verlangt es dabei ausdrücklich keine.
3. Gepflegte Unternehmensdaten: Lokale Anbieter pflegen ihr Google-Unternehmensprofil, Shops ihre Produktdaten im Merchant Center. Beides kann laut Google die Sichtbarkeit in KI-Antworten verbessern.

Für AI Overviews und den KI-Modus gibt es laut Google keine zusätzlichen technischen Anforderungen. Eine Seite kann als Quelle erscheinen, sobald sie indexiert ist und mit Snippet ausgespielt werden darf. Eine Garantie auf Crawling, Indexierung oder Ausspielung gibt Google dafür ausdrücklich nicht.

Fünf GEO-Maßnahmen, die Google für überflüssig erklärt

Im Abschnitt „Mythbusting“ des Leitfadens nennt Google fünf Maßnahmen, die für die KI-Funktionen der eigenen Suche nichts bringen. Alle fünf werden derzeit als GEO-Leistung angeboten:

Zwei Einschränkungen gehören zu dieser Liste. Erstens spricht Google nur für die eigene Suche. ChatGPT, Perplexity und Claude arbeiten mit eigenen Crawlern, und ihre Anbieter legen kaum offen, welche Signale zählen. Zweitens empfiehlt Google strukturierte Daten weiterhin, weil sie Rich Results ermöglichen und eine Seite eindeutig beschreiben. Für die KI-Funktionen betont Google eine Regel: Strukturierte Daten müssen mit dem sichtbaren Text der Seite übereinstimmen.

Studie mit 96.418 URLs: Diese Merkmale tragen zitierte Seiten häufiger

SISTRIX hat am 22. Oktober 2026 eine Korrelationsstudie für den DACH-Raum veröffentlicht. Das Team um Johannes Beus und Julia Weißbach hat 96.418 URLs von 17.380 Domains auf 43 Onpage-Merkmale untersucht. Grundlage sind 48.527 Seiten, die ChatGPT, der KI-Modus und die AI Overviews im zweiten Quartal 2026 zitiert haben, rund 16.000 je System. Jede zitierte Seite wurde mit einer nicht zitierten Seite derselben Domain verglichen. Ein Faktor von 1,0 bedeutet keinen Unterschied. Ein Faktor von 1,7 heißt: Seiten mit diesem Merkmal werden rund 1,7-mal so häufig zitiert.

Diese Merkmale zeigen keinen messbaren Effekt

• llms.txt: 11,7 % der zitierten URLs stammen von Domains mit llms.txt, über alle untersuchten Domains sind es 14,0 %.
• Lesbarkeit nach Flesch: Faktor 1,03, statistisch nicht signifikant.
• Breadcrumb-, HowTo- und QAPage-Schema: Jeweils Faktor 1,0.
• Product-Schema: Faktor 0,8, bei Shops 0,6. SISTRIX empfiehlt Shops deshalb einen Ratgeberbereich mit Article-Schema.

So belastbar sind die Zahlen

Die Studie misst Zusammenhänge und belegt keine Ursachen. Ein Inhaltsverzeichnis kennzeichnet häufig Seiten, die redaktionell sorgfältig aufgebaut sind. Ob das Verzeichnis selbst wirkt oder die Sorgfalt dahinter, lässt die Studie offen. SISTRIX nennt weitere Grenzen selbst: Perplexity, Claude und der Gemini-Chat fehlen, einige Title- und H1-Merkmale kamen erst nachträglich dazu, und Studien unter 5.000 URLs halten die Autoren für nicht verlässlich. Seiten, die viele der Merkmale erfüllen, werden laut Studie 2,1-mal so häufig zitiert wie kaum optimierte. Diesen Stand erreichen nur 10 % der zitierten Seiten.

Leitfaden und Studie im Abgleich: Wo sich Google und die Daten treffen

Auf den ersten Blick widersprechen sich die beiden Quellen. Google hält strukturierte Daten für die KI-Suche für verzichtbar, SISTRIX misst für Article-Schema einen Faktor von 1,6. Beide Aussagen passen zusammen: Google beschreibt, was seine Systeme voraussetzen. SISTRIX beschreibt, welche Seiten tatsächlich zitiert werden. Article-Schema, Inhaltsverzeichnis und Autorenbox kennzeichnen Seiten, an denen jemand mit Aufwand arbeitet. Solche Seiten verlangt Google mit seiner Forderung nach Inhalten mit eigenem Wert.

Bei der llms.txt sind sich beide Quellen einig. Google wertet die Datei für die Suche nicht aus, SISTRIX findet keinen Effekt. Wir betreiben auf taismo.de trotzdem eine zweisprachige llms.txt. Sie kostet in der Pflege wenig, andere KI-Systeme können sie lesen, und sie zwingt uns, unser Angebot in wenigen Zeilen eindeutig zu beschreiben. Als Hebel für mehr Sichtbarkeit führen wir sie deshalb nirgends. Wie die Datei aufgebaut ist und wofür sie taugt, zeigt unser Praxis-Guide zur llms.txt.

Aus beiden Quellen ergibt sich eine Reihenfolge. Zuerst muss die Seite für Suchmaschinen und KI-Crawler erreichbar sein. Danach entscheidet der Inhalt, dann die Struktur, die ihn lesbar macht. Die Merkmale aus der Studie wirken als letzte Stufe: Sie verstärken Seiten, deren Inhalt bereits trägt.

Prüfliste: Website für KI optimieren in vier Ebenen

Die Prüfliste ordnet jede Maßnahme einer von vier Ebenen zu und nennt ihren Beleg aus Leitfaden und Studie. Arbeite die Ebenen von oben nach unten ab, denn jede baut auf der vorigen auf.

Ebene 1: Zugang für Suchmaschinen und KI-Crawler

• Indexierung: Prüf im URL-Prüftool der Search Console, ob die Seite im Index steht. Ohne Indexierung erscheint sie in keiner KI-Funktion der Google-Suche.
• Snippet-Freigabe: Die Anweisungen nosnippet, data-nosnippet, max-snippet und noindex begrenzen laut Google auch die Ausspielung in AI Overviews und KI-Modus.
• Einstellung in der Search Console: Prüf, ob deine Property für die generativen KI-Funktionen der Suche zugelassen ist. Der Leitfaden nennt diese Zulassung als Voraussetzung.
• robots.txt: OpenAI trennt den OAI-SearchBot für die Suche in ChatGPT vom GPTBot für das Training. Wer den OAI-SearchBot sperrt, erscheint laut OpenAI nicht in den Suchantworten von ChatGPT. Wie du die Bots einzeln freigibst, zeigt unser Ratgeber KI-Crawler steuern.
• Text ohne JavaScript: Laut einer Analyse von Vercel führen die KI-Crawler von OpenAI, Anthropic, Meta, ByteDance und Perplexity kein JavaScript aus. Texte, die erst im Browser nachgeladen werden, kommen bei ihnen nicht an.

Ebene 2: Inhalt mit eigenem Wert

• Antwort im ersten Absatz: Jede Seite beantwortet ihre Kernfrage im ersten Satz, und dieser Satz bleibt auch allein verständlich. Für eine Kurzfassung am Anfang misst SISTRIX einen Faktor von 1,3.
• Eigene Daten und Fälle: Zahlen aus eigenen Projekten, Messungen und Beispiele geben einem Modell einen Grund, gerade diese Seite zu zitieren. Google fragt in seinen Hinweisen zu hilfreichen Inhalten ausdrücklich nach „fundiertem Wissen aus erster Hand“.
• Autor mit Foto und Bio: Faktor 1,4. Ein benannter Autor mit nachvollziehbarer Erfahrung stützt die Signale, die Google unter E-E-A-T zusammenfasst.
• Sichtbares Aktualisierungsdatum: Faktor 1,3, bei redaktionellen Angeboten 1,9. Das Datum gehört an Seiten, die tatsächlich überarbeitet werden.
• Belege nach außen: Mindestens zehn externe Links zeigen einen Faktor von 1,3, eine wissenschaftliche Quelle 1,2.

Wie Abschnitte aufgebaut sind, die KI-Systeme wörtlich übernehmen, beschreibt unser Beitrag zitierfähiger Content für KI-Antworten.

Ebene 3: Struktur, die Maschinen lesen

• Inhaltsverzeichnis mit Sprungmarken: Faktor 1,7 und damit laut Studie das stärkste Strukturmerkmal.
• Mindestens fünf H2-Überschriften: Faktor 1,6. Im KI-Modus erreichen Inhaltsverzeichnis und H2-Gliederung je 1,8.
• Tabellen mit Kopfzeile: Faktor 1,5, bei ChatGPT 1,8.
• Article- und FAQPage-Schema: Faktor 1,6 bzw. 1,5. Die Fragen im Markup stehen sichtbar auf der Seite. Wie du das Markup testest, zeigt unser Leitfaden strukturierte Daten prüfen.
• Semantisches HTML: Überschriften als h2 und h3, Listen als ul und ol, Tabellen als table.

Ebene 4: Entität und Belege außerhalb der Website

Die vierte Ebene liegt zum Teil außerhalb deiner Website. KI-Systeme ordnen eine Marke als Entität ein, wenn Name, Standort, Leistungen und Personen überall gleich lauten: Auf der Website, im Google-Unternehmensprofil, in Verzeichnissen und im Schema-Graphen. Markenerwähnungen in Fachmedien und Vergleichen belegen, was die Website über das Unternehmen sagt. Google rät dabei ausdrücklich von unechten, gezielt gesuchten Erwähnungen ab.

Die Tabelle fasst die Belegstärke der wichtigsten Maßnahmen zusammen:

Selbsttest: Dieser Artikel gegen die Prüfliste

Wir haben die Prüfliste an diesem Artikel selbst angelegt. Die neueren Beiträge im SEO-Magazin von taismo folgen demselben Aufbau, deshalb steht das Ergebnis für das ganze Format. Die Zählung stammt aus dem Quelltext dieser Seite.

Das Ergebnis zeigt die Grenze jeder Seitenprüfung. Struktur und Inhalt lassen sich an einer einzelnen URL ablesen, und dieser Artikel erfüllt die Merkmale, weil sie im Aufbau des Magazins angelegt sind. Ob ein KI-System eine Marke nennt, entscheidet sich zusätzlich an der Entität, an Erwähnungen und am Ranking der Quellseiten in der normalen Suche. Diese Signale sieht keine Prüfung einer einzelnen Seite.

Erfolg messen: Search Console und feste Prüffragen

Für die Google-Suche ist die Search Console die erste Messquelle. Google verweist im Leitfaden auf den Leistungsbericht für die generativen KI-Funktionen. Klicks aus AI Overviews und KI-Modus zählt die Search Console außerdem zum Suchtyp „Web“, sie stecken also im gewohnten Leistungsbericht. Was der Bericht zeigt und was nicht, erklärt unser Beitrag zum KI-Report der Search Console.

Ein Befund aus der eigenen Messung: Von Juli bis September 2026 stammte fast die Hälfte der KI-Impressionen von taismo.de von einer einzigen Glossarseite, die für einen navigationalen Suchbegriff erschien. Eine solche Spitze zeigt Nachfrage nach einem Begriff und sagt wenig darüber, ob deine Leistung genannt wird. Zerleg den Bericht deshalb nach Seiten, bevor du einen Anstieg als Erfolg liest.

Für ChatGPT, Perplexity und Gemini gibt es keine vergleichbare Quelle der Anbieter. Dort misst du mit festen Fragen, die du regelmäßig an die Systeme stellst, und zählst, wie oft deine Marke genannt oder als Quelle verlinkt wird. Entscheidend ist die Auswahl: Die Fragen tragen eine Anbieterentscheidung, etwa „Welche Agentur für …“ oder „X oder Y“. Wie du solche Fragen auswählst, beschreibt unser Beitrag KI-Sichtbarkeit messen. Google rät zugleich zur Vorsicht bei Drittanbietern, die Ranking-Erfolge versprechen oder angeblich interne Google-Metriken nutzen.

Selbst prüfen oder umsetzen lassen: Was ein Unternehmen allein schafft

Die Ebenen 1 bis 3 kann ein Unternehmen mit eigener Redaktion und eigenem Website-Team weitgehend selbst prüfen. Dafür reichen die Search Console, ein Blick in robots.txt und Firewall, der Quelltext einiger Seiten und die Prüfliste oben. Aufwendig wird die Arbeit an vier Stellen:

1. Seitenvorlagen: Inhaltsverzeichnis, Autorenbox und Article-Schema entstehen in der Vorlage eines Seitentyps. Wer sie nachrüstet, ändert das Theme und prüft danach jeden Seitentyp.
2. Der Schema-Graph: Organisation, Personen, Leistungen und Artikel hängen über ihre @id zusammen und tragen überall dieselben Fakten.
3. Die Entität außerhalb der Website: Unternehmensprofil, Verzeichnisse, Profile und Fachmedien abzugleichen kostet Zeit und braucht Ausdauer.
4. Die Messung: Feste Prüffragen über mehrere Systeme und Monate verfolgen und Ausschläge nach Seiten zerlegen.

Diese vier Aufgaben bilden den Kern unserer Arbeit für GEO für Unternehmen. Wir bauen eine maschinenlesbare Struktur, machen die Marke als Entität erkennbar, schreiben zitierfähige Inhalte und messen die Nennungen in KI-Antworten gemeinsam mit den Rankings. GEO läuft bei uns als Teil der laufenden SEO-Betreuung, denn Google ordnet die Optimierung für KI-Suche selbst als SEO ein. Der Einstieg ist der GEO-Audit: Er erhebt den Stand deiner Website über alle vier Ebenen und liefert die Maßnahmen in der Reihenfolge ihrer Wirkung.

Häufige Fragen zur Optimierung von Websites für KI

Braucht meine Website eine llms.txt für KI-Suchmaschinen?

Für die Google-Suche nicht: Google nutzt die Datei laut eigenem Leitfaden nicht, und SISTRIX findet in 96.418 URLs keinen messbaren Effekt. Andere KI-Systeme können die Datei lesen, deshalb schadet eine gepflegte llms.txt nicht.

Sind strukturierte Daten für KI-Suchmaschinen Pflicht?

Google verlangt für seine KI-Funktionen kein spezielles schema.org-Markup. Von KI zitierte Seiten tragen laut SISTRIX aber häufiger Article-Schema (Faktor 1,6) und FAQPage-Schema (Faktor 1,5).

Ist GEO etwas anderes als SEO?

Google ordnet GEO und AEO als Teil von SEO ein, weil die KI-Funktionen der Suche auf denselben Kernsystemen arbeiten. GEO ergänzt die Suchmaschinenoptimierung um die Arbeit an Entität, Zitierfähigkeit und der Messung in KI-Antworten.

Wie prüfe ich, ob KI-Crawler meine Website lesen können?

Prüf in der robots.txt, ob Bots wie OAI-SearchBot, GPTBot oder PerplexityBot gesperrt sind, und ruf den Quelltext einer Seite auf. Steht der Text dort ohne JavaScript, können auch Crawler ohne JavaScript-Ausführung ihn lesen.

Welche Merkmale haben von KI zitierte Seiten?

Laut einer SISTRIX-Studie mit 96.418 URLs tragen zitierte Seiten häufiger ein Inhaltsverzeichnis mit Sprungmarken, Article-Schema, mindestens fünf H2-Überschriften, FAQPage-Schema und Tabellen mit Kopfzeile. Die Studie misst Zusammenhänge und belegt keine Ursachen.

Quellen

• Google Search Central: „Optimizing your website for generative AI features on Google Search“, Google, zuletzt aktualisiert am 10.07.2026.
• Google Search Central: „KI-Funktionen und deine Website“, Google, abgerufen am 29.10.2026.
• Johannes Beus, Julia Weißbach und das SISTRIX Content Team: „GEO-Mythen im Datencheck: Was 96.418 URLs über AI-Citations verraten“, SISTRIX, 22.10.2026, aktualisiert am 28.10.2026.
• Google Search Central: „Spamrichtlinien für die Google Websuche“, Google, abgerufen am 29.10.2026.
• Google Search Central: „Hilfreiche, vertrauenswürdige, nutzerorientierte Inhalte erstellen“, Google, abgerufen am 29.10.2026.
• Google Search Central: „Spezifikationen für Robots-meta-Tag, data-nosnippet und X-Robots-Tag“, Google, abgerufen am 29.10.2026.
• Google Search Console-Hilfe: „URL-Prüftool“, Google, abgerufen am 29.10.2026.
• OpenAI: „Overview of OpenAI Crawlers“, OpenAI, abgerufen am 29.10.2026.
• Giacomo Zecchini, Alice Alexandra Moore, Malte Ubl, Ryan Siddle: „The rise of the AI crawler“, Vercel, 17.12.2024.
• Cloudflare: „Cloudflare Just Changed How AI Crawlers Scrape the Internet-at-Large; Permission-Based Approach Makes Way for A New Business Model“, Cloudflare, 01.07.2025.