Arbeitsweise · GEO

Sichtbarkeit in KI-Antworten

Generative Engine Optimization, kurz GEO, fragt, ob eine Website in den Antworten von KI-Systemen vorkommt, etwa in ChatGPT oder in den KI-Übersichten von Google. Vieles davon ist gutes technisches SEO. Einiges ist neu, und manches wird überschätzt.

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Wer lesen darf, und wofür

KI-Anbieter lesen Websites mit eigenen Crawlern, und die robots.txt legt fest, welche davon zugreifen dürfen. Entscheidend ist, wofür ein Crawler kommt. Die großen Anbieter trennen das inzwischen selbst:

  • OpenAI nutzt GPTBot für Inhalte, die ins Training seiner Modelle eingehen können, und OAI-SearchBot für die Suche in ChatGPT. Wer den Suchcrawler sperrt, erscheint laut OpenAI nicht in den Suchantworten von ChatGPT; Navigationslinks können dort weiter auftauchen.
  • Über Google-Extended legen Website-Betreiber fest, ob Inhalte für das Training künftiger Gemini-Modelle und für das Grounding in den Gemini-Apps und bei Vertex AI genutzt werden dürfen, also als Quelle, die dem Modell beim Antworten mitgegeben wird. Auf die Aufnahme in die Google-Suche und das Ranking dort hat die Angabe laut Google keinen Einfluss.

Wer also alle KI-Crawler auf einmal sperrt, trifft oft auch die, die zu einer Nennung führen würden. Bei OpenAI lässt sich das Training getrennt von der Suche ausschließen, bei Google betrifft dieselbe Angabe Training und Grounding zugleich. Beides ist legitim, es sollte nur eine bewusste Entscheidung sein.

Stand der Angaben: 14. September 2026, nach der Crawler-Dokumentation von OpenAI und der Crawler-Übersicht von Google.

Was die robots.txt erlaubt, ist die eine Hälfte. Ob die Crawler tatsächlich kommen, zeigt nur das Server-Log. Für beides gibt es bei minoka ein kostenloses Werkzeug: den AI Bots Access Checker für die Regeln und den AI Bot Log Parser für die tatsächlichen Besuche.

Was die eigenen Zahlen zeigen

Die Sichtbarkeit in KI-Antworten lässt sich schwerer messen als ein Ranking. Zwei Quellen zeigen für minoka.de trotzdem ein Muster.

In der Search Console tauchen ausformulierte Anfragen auf, ganze Sätze statt Stichwörter. Ende August 2026 stand minoka.de dort auf Position 1 bis 3, wo eine Werkzeugseite eine solche Frage beantwortete, und auf Position 85 bis 97, wo die Frage einen Anbieter suchte.

Die Webanalyse zeigt dasselbe von der anderen Seite, wenn auch an nur rund 50 Besuchen in 90 Tagen: Wer aus einem KI-Assistenten kam, landete überwiegend bei den Werkzeugen und nicht auf den Leistungsseiten. Gezählt werden dabei Besuche, keine Nennungen.

Besuche aus KI-Antworten kamen bei minoka.de bisher auf Seiten, die eine Frage beantworten. Daran richte ich die Inhalte dort aus: mehr Seiten, die antworten, und nicht nur Seiten, die etwas anbieten.

Sätze, die für sich stehen

Ein KI-System übernimmt selten eine ganze Seite, sondern einzelne Aussagen. Deshalb schreibe ich Kernaussagen so, dass sie ohne den Absatz davor verständlich sind. In den häufigen Fragen auf dieser Website stehen die Antworten in der dritten Person: Ein Satz wie „Sercan Kahraman unterrichtet an der Business Academy Ruhr“ lässt sich unverändert übernehmen, eine Anrede an den Leser nicht.

Dazu gehört, dass eine Person oder ein Unternehmen überall gleich beschrieben wird. Diese Website und mein Profil auf minoka.de nutzen in den strukturierten Daten dieselbe Kennung für mich. Für eine Maschine ist das eine Person mit zwei Belegstellen und nicht zwei Personen mit demselben Namen.

Auf minoka.de liegt außerdem eine llms.txt, mit nüchterner Erwartung. Die Datei stellt einem Sprachmodell eine Website in Kurzform vor, ist aber ein Vorschlag und kein verabschiedeter Standard. Sie kostet wenig, und prüfen lässt sie sich mit dem llms.txt Tester.

Was sich klären lässt

Eine Nennung in einer KI-Antwort kann niemand garantieren. Die Antworten ändern sich von Anfrage zu Anfrage, und wie die Systeme ihre Quellen auswählen, legen die Anbieter nicht vollständig offen.

Klären lässt sich etwas anderes: ob die Crawler, auf die es ankommt, lesen dürfen, welche Inhalte echte Fragen beantworten und woran sich eine Veränderung messen lässt.

Zusammenarbeit

Den GEO-Audit biete ich über minoka.de an. Er prüft den Zugang der KI-Crawler, die llms.txt, die Präsenz im Knowledge Graph und die Sichtbarkeit in KI-Antworten und endet mit einer priorisierten Roadmap.

Für Teams, die das selbst lernen wollen, gibt es die Schulung GEO-Grundlagen. Die technische Grundlage darunter beschreibe ich auf der Seite Technisches SEO.