Verwendung von Web Audit zum Auffinden von AIO-blockierenden technischen Problemen

Einführung

Bei der KI-Optimierung (AIO) geht es nicht nur um großartige Inhalte oder starke Metadaten – es geht auch um Barrierefreiheit.

Selbst der perfekt strukturierte Artikel kann in den Ergebnissen von AI Overviews, ChatGPT Search oder Perplexity.ai nicht erscheinen, wenn die dahinterstehende Website technisch nicht einwandfrei ist.

Hier kommt das Web-Audit von Ranktracker ins Spiel.

Es handelt sich nicht nur um einen Crawler, sondern um eine Diagnose-Engine, die alle versteckten technischen Probleme identifiziert, die AI-Crawler daran hindern können, Ihre Inhalte zu indexieren, zu verstehen oder ihnen zu vertrauen.

In diesem Leitfaden erfahren Sie genau, wie Sie mit Web Audit Probleme erkennen und beheben können, die AIO blockieren, von Crawling-Ineffizienzen und Schemafehlern bis hin zu fehlenden Herkunftsmetadaten und fehlerhaften Entitätshierarchien.

Warum AIO eine neue Art von technischem Audit erfordert

Herkömmliche SEO-Audits suchen nach Ranking-Faktoren. AIO-Audits suchen nach Verständnisfaktoren.

KI-Crawler – darunter auch diejenigen, die von Google Gemini, ChatGPT Search und Perplexity verwendet werden – müssen Ihre Inhalte semantisch und strukturell verstehen .

Das bedeutet:

• Jede Seite muss schnell und sauber geladen werden.

• Metadaten müssen mit dem Schema übereinstimmen.

• Entitäten müssen miteinander verknüpft sein.

• Herkunft und Urheberschaft müssen überprüfbar sein.

Wenn eine dieser Ebenen versagt, kann Ihr Inhalt aus der Sichtbarkeit der KI verschwinden, selbst wenn er organisch in der Suche rankt.

Das Web-Audit von Ranktracker wurde entwickelt, um genau diese Schwachstellen aufzudecken – und Ihnen die Daten zu liefern, die Sie benötigen, um sie zu beheben.

Schritt 1: Führen Sie einen vollständigen Crawl Ihrer Website durch

Beginnen Sie damit, einen vollständigen Crawl Ihrer Website im Web Audit von Ranktracker durchzuführen. Dieser Scan untersucht Ihre Domain genau wie KI-Crawler – er analysiert HTML, folgt internen Links und überprüft eingebettete strukturierte Daten.

Konzentrieren Sie sich nach Abschluss des Audits auf diese für die KI kritischen Abschnitte Ihres Berichts:

• Crawl-Status: Bestätigt KI-zugängliche Pfade und robots.txt-Anweisungen.

• Indizierbarkeit: Markiert Seiten, die durch Meta-Tags oder kanonische Konflikte blockiert sind.

• Ladegeschwindigkeit: Identifiziert langsame Seiten, die zu einer Verkürzung des AI-Crawls führen.

• Strukturierte Daten: Überprüft die Sichtbarkeit und Konsistenz von Schemata.

• Inhaltsstruktur: Erkennt fehlende Metadaten oder doppelte Titel.

Jeder dieser Bereiche hat direkten Einfluss darauf, wie KI-Systeme Ihre Inhalte interpretieren.

Schritt 2: Überprüfen Sie die Crawlbarkeit und Indexierbarkeit

KI-Crawler sind auf effiziente Pfade angewiesen, um Ihre Inhaltsgrafik zu verstehen.

Suchen Sie im Abschnitt „Crawlbarkeit “ nach:

• Blockierte Ressourcen: Skripte, Bilder oder Seiten, die über robots.txt oder Meta-Direktiven eingeschränkt sind.

• Weiterleitungsketten: Mehrere Weiterleitungen erhöhen die Crawltiefe und verschwenden Budget.

• Kanonskonflikte: Doppelte Seiten mit inkonsistenten kanonischen Tags.

• Defekte interne Links: Unterbrechen den Fluss semantischer Beziehungen.

Behebung:

• Entblocken Sie wichtige Ressourcen.

• Vereinfachen Sie die Weiterleitungslogik.

• Verwenden Sie einen kanonischen Tag pro eindeutiger URL.

• Erstellen Sie interne Links rund um Themencluster (AIO, AEO, SEO usw.) neu.

  AIO Insight: KI-Crawler erstellen Entitätskarten auf der Grundlage von Link-Beziehungen. Jeder defekte Link zerstört einen Teil Ihres Wissensgraphen.

Schritt 3: Identifizieren Sie Engpässe bei der Seitengeschwindigkeit und -leistung

KI-Crawler verarbeiten Tausende von Seiten pro Minute – und sie priorisieren schnelle, leichtgewichtige Websites.

Überprüfen Sie im Abschnitt „Performance“ Folgendes:

• LCP (Largest Contentful Paint)

• TTFB (Time to First Byte)

• Render-blockierende JS & CSS

• Bildkomprimierung

Behebung:

• Aktivieren Sie CDN-Caching und -Komprimierung.

• Voreinlesen von Schlüssel-Schema- und Metadatenelementen.

• Wechseln Sie zu modernen Bildformaten (WebP, AVIF).

• Entfernen Sie ungenutzte Skripte oder verschieben Sie nicht kritisches JavaScript.

Eine schnellere Website erhöht die Vollständigkeit der KI-Analyse – das bedeutet, dass Ihre strukturierten Daten, Entitäten und Metadaten beim ersten Crawling vollständig gelesen werden.

Schritt 4: Validieren Sie die Implementierung strukturierter Daten

Hier scheitern die meisten Websites an der AIO-Bereitschaft.

Öffnen Sie den Abschnitt „Strukturierte Daten “ Ihres Web-Audits. Suchen Sie nach:

• Fehlende Schematypen (Artikel, Organisation, Person).

• Ungültige JSON-LD-Syntax.

• Widersprüchliche Schema-Attribute (z. B. mehrere @types oder doppelte Autoren).

• Inkonsistente Werte für Überschrift, Beschreibung und @id.

Behebung:

• Überprüfen Sie Ihr Schema im Web Audit von Ranktracker oder im Google Rich Results Test.

• Stellen Sie sicher, dass jeder Schematyp mit der Absicht der Seite übereinstimmt.

• Fügen Sie die Felder @id, sameAs und about für die Entitätserkennung hinzu.

  AIO Insight: Schemas sind nicht mehr nur für Google gedacht – sie dienen auch dem Verständnis durch KI. LLMs extrahieren Beziehungen aus Ihren strukturierten Daten, um Kontext und Zitate zu generieren.

Schritt 5: Erkennen von Metadaten- und Inhaltsinkonsistenzen

KI-Systeme sind auf die Abstimmung der Metadaten über alle Ebenen hinweg angewiesen – Titel-Tags, Schema, Open Graph und sichtbarer Text.

Suchen Sie im Metad aten bericht nach:

• Doppelte Titel oder Meta-Beschreibungen.

• Fehlende Open-Graph- oder Twitter-Card-Daten.

• Nicht übereinstimmende Schema- und Titel-Tags.

• Inkonsistente kanonische URLs.

Behebung:

• Verfassen Sie eindeutige, entitätsreiche Meta-Titel und Beschreibungen.

• Stellen Sie sicher, dass die Schema-Überschrift mit dem Meta-Titel übereinstimmt.

• Verwenden Sie OG-Tags für eine klare Identifizierung der Inhalte.

• Richten Sie kanonische Tags über alle Sprachversionen hinweg aneinander aus.

  AIO Insight: Konsistente Metadaten helfen der KI dabei, die sachliche und thematische Genauigkeit zu überprüfen – ein zentraler Ranking-Faktor bei KI-generierten Antworten.

Schritt 6: Entitätsbeziehungen und interne Verlinkungen prüfen

Wechseln Sie zu den Berichten „Interne Links ” und „Inhaltsstruktur ”.

KI-Crawler verwenden interne Links, um Bedeutungen abzuleiten. Das Web-Audit von Ranktracker visualisiert Link-Beziehungen, sodass Sie Folgendes identifizieren können:

• Verwaiste Seiten ohne semantische Verbindungen.

• Schwache Beziehungen zwischen Säulen und Clustern.

• Irrelevanter oder sich wiederholender Ankertext.

• Fehlende Querverweise zwischen verwandten Entitäten.

Behebung:

• Fügen Sie entitätsbasierte Anker hinzu (z. B. „KI-Optimierungsleitfaden“, „Grundlagen der Suchmaschinenoptimierung“).

• Stellen Sie sicher, dass jede unterstützende Seite nach oben zu einer Säulenseite verlinkt.

• Behalten Sie Querverweise zwischen Unterthemen bei.

  AIO Insight: Interne Links bilden Ihre semantische DNA – wenn KI den Verbindungen nicht folgen kann, kann sie Ihre thematische Autorität nicht aufbauen.

Schritt 7: Überprüfen Sie die Urheberschaft, Herkunft und E-E-A-T-Signale

Gehen Sie zu „Strukturierte Daten“ → „Person/Organisation“ im Web-Audit.

Überprüfen Sie Folgendes:

• Fehlende oder unvollständige Felder für Autor und Herausgeber.

• Keine überprüfbaren Links (sameAs -Profile).

• Fehlende C2PA-Manifest -Links oder Herkunftsdaten.

Behebung:

• B etten Sie das Personenschema mit verifizierten URLs ein.

• Fügen Sie Herausgeberdaten für die Glaubwürdigkeit der Marke hinzu.

• Fügen Sie <link rel="c2pa.manifest"> in den HTML-<head> ein.

  AIO Insight: KI-Systeme priorisieren Inhalte mit nachweisbarer Herkunft. Fehlende Metadaten zur Herkunft oder Urheberschaft verringern Ihre Vertrauensgewichtung in KI-Zusammenfassungen.

Schritt 8: Duplikate oder dünne Inhalte finden

KI-Crawler verwenden Duplikatsanalysen, um die Zuverlässigkeit zu überprüfen. Zu viele identische oder minderwertige Inhalte können zum Ausschluss aus den KI-Trainingsdaten führen.

Überprüfen Sie die Berichte zu doppelten Inhalten und zur Inhaltsqualität in Web Audit.

Behebung:

• Konsolidieren Sie sich überschneidende URLs über kanonische Tags.

• Fügen Sie neue, datenreiche Abschnitte zu dünnen Inhalten hinzu.

• Verwenden Sie strukturierte Daten, um ähnliche Seiten zu unterscheiden.

• Führen Sie nahezu identische Beiträge unter einheitlichen Themenhubs zusammen.

Ziel: Stellen Sie sicher, dass jede Seite einen eindeutigen semantischen Wert hat – etwas, das es wert ist, verstanden zu werden, und nicht nur gecrawlt.

Schritt 9: Crawling-Effizienz und Index-Tiefe überprüfen

Öffnen Sie Crawl-Statistiken → Crawl-Tiefe und -Häufigkeit in Web Audit.

Identifizieren Sie:

• Seiten, die mehr als drei Klicks von der Startseite entfernt sind.

• Hochwertige Seiten mit geringer Crawling-Häufigkeit.

• Sackgassen-URLs, die Traffic erhalten, aber keine internen Links haben.

Behebung:

• Vereinfachen Sie die Architektur für wichtige Cluster.

• Verlinken Sie tiefliegende Inhalte in Ihrer Hauptnavigation oder Fußzeile.

• Verwenden Sie Breadcrumb-Schemas für eine klare Hierarchie.

  AIO Insight: KI-Crawler indizieren Seiten anhand ihrer Zugänglichkeit und nicht allein anhand ihrer Autorität. Wenn sie eine Seite nicht schnell erreichen können, wird sie oft aus den Kontextmodellen ausgeschlossen.

Schritt 10: Exportieren und Priorisieren von Korrekturen

Wenn Ihr Audit abgeschlossen ist, exportieren Sie den Bericht im CSV- oder PDF-Format. Ranktracker kategorisiert Probleme automatisch nach Schweregrad und Auswirkung und hilft Ihnen so bei der Priorisierung:

1. Kritisch: Blockiert den KI-Zugriff (robots.txt, kanonische Fehler, langsame Darstellung).

2. Hoch: Verringert das Vertrauen oder die Kontextklarheit (Schema, Metadaten-Fehlanpassung).

3. Mittel: Behindert den Crawling-Ablauf (Link-Tiefe, fehlende Anker).

4. Niedrig: Geringfügige Optimierungen (Bild-Alt-Tags, Meta-Länge).

Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Kategorien „Kritisch“ und „Hoch“ – dies sind Ihre AIO-Blockierer.

Beispiel aus der Praxis: Wie Web-Audits die Sichtbarkeit von KI verbessern

Nach der Implementierung der von Ranktracker im Rahmen des Web-Audits gefundenen Korrekturen stellte eine SaaS-Plattform im Bereich Analytik Folgendes fest:

• 38 % schnellere Crawling-Geschwindigkeit von GPTBot und Gemini.

• 26 % mehr Einbeziehung in KI-Übersichten.

• 40 % weniger Fehler bei strukturierten Daten.

Dies zeigt, wie sich technische Klarheit direkt auf die semantische Sichtbarkeit auswirkt .

Abschließende Gedanken

Bei der KI-Sichtbarkeit geht es nicht nur darum, Inhalte zu produzieren, sondern darum, diese Inhalte für KI-Systeme leicht zugänglich, interpretierbar und vertrauenswürdig zu machen .

Das Web-Audit von Ranktracker bietet Ihnen einen klaren Fahrplan zur Beseitigung der technischen Hindernisse, die das Verständnis der KI blockieren:

• Crawling-Fehler

• Schema-Inkonsistenzen

• Fehlende Herkunft

• Langsames Rendering

• Schwache Entitätsverknüpfung

Durch die Behebung dieser AIO-blockierenden Probleme verbessern Sie nicht nur Ihre SEO-Leistung, sondern machen Ihre gesamte digitale Präsenz zukunftssicher für die nächste Generation von KI-gestützten Suchsystemen.

Denn im Jahr 2025 reicht es nicht mehr aus, dass Google Ihre Seiten findet. Die KI muss ihnen auch vertrauen.