KI-Sichtbarkeit

KI-Sichtbarkeit ist ein Engineering-Problem, kein Content-Problem

Eine Answer Engine kann nicht zitieren, was sie nicht abrufen, parsen oder dir zuordnen kann. Das ist eine Frage an deinen Stack: deine Robots-Regeln, ob eine saubere maschinenlesbare Kopie existiert, ob dein JSON-LD valide ist, ob irgendwo steht, wer du bist, und ob das HTML, das du auslieferst, den Text überhaupt enthält. Wir beheben das in der Codebasis, die du schon hast, und gehen dann einen Schritt weiter, damit ein Agent handeln kann und nicht nur liest.

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Jede Woche kündbar. Letzte Woche erstattet, wenn wir's nicht verdient haben. Keine Stundenabrechnung.

  • 75+ Produkte ausgeliefert
  • 10+ Jahre Erfahrung
  • No-Bullshit-Garantie

DIREKTE ANTWORT

KI-Sichtbarkeits-Engineering macht eine Website maschinenlesbar und für Agenten nutzbar, indem es Crawler-Zugriff, maschinenlesbare Spiegel, strukturierte Daten, Entitätsidentität und serverseitig gerenderte Inhalte in Ordnung bringt und das Produkt dann über MCP und Agent Skills verfügbar macht.

AM BESTEN FÜR

  • Teams, die in der klassischen Suche ranken, aber nie in KI-Antworten auftauchen.
  • Produkte, bei denen Agenten eine Aufgabe erledigen sollen, nicht nur eine Beschreibung lesen.
  • Alle, die die Fixes im eigenen Stack wollen, statt zu einem Vendor-CMS zu migrieren.

NICHT AM BESTEN FÜR

  • KI intern im eigenen Team einführen. Das ist AI Enablement.
  • Ein KI-Produkt für deine Kunden bauen. Das ist KI-Entwicklung.
  • Käufer, die Ranking-Garantien wollen. Die kann niemand ehrlich verkaufen.
Prüf es zuerst selbst

Wir veröffentlichen den Checker als kostenloses Tool, das komplett im Browser läuft, mit demselben Regelkatalog, mit dem wir arbeiten. Füge deine robots.txt ein und du weißt in einer Minute, ob der Rest dieser Seite für dich überhaupt relevant ist. Keine E-Mail, kein Upload, kein Konto.

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Was tatsächlich kaputtgeht

Fast niemand scheitert hier daran, dass die Texte schlecht sind. Es scheitert an fünf mechanischen Dingen, und jedes einzelne ist im Browser unsichtbar.

  • ✓
    Die Retrieval-Fetcher werden versehentlich geblockt. Ein Team blockt GPTBot, um aus dem Training auszusteigen, lässt darunter eine Wildcard-Disallow stehen und entfernt sich damit still aus jeder Assistenten-Antwort. Das sind zwei verschiedene Entscheidungen, und die meisten robots.txt behandeln sie als eine.
  • ✓
    Der Text kommt später als die Seite. Mehrere Fetcher nehmen das HTML so, wie es ausgeliefert wird, und führen kein JavaScript aus. Wenn dein Content clientseitig eingefügt wird, bekommen sie eine leere Hülle mit deiner Navigation darin.
  • ✓
    Die strukturierten Daten sind invalide und zählen damit als nicht vorhanden. Ein JSON-LD-Block, der nicht parst, wird still verworfen. Die Seite wird genau so bewertet, als hättest du ihn nie geschrieben, und nichts in deinen Logs sagt es dir.
  • ✓
    Nirgendwo auf der Seite steht, wer du bist. Seitenbezogene Typen beschreiben, was eine Seite ist. Ohne Organization-Node und sameAs-Links kann eine Engine deine Firma nicht von einer ähnlich benannten unterscheiden und weicht aus, statt dich zu nennen.
  • ✓
    Es gibt keine saubere Kopie zum Lesen. Gerendertes HTML ist teuer und verrauscht im Parsen. Ein Markdown-Spiegel oder eine llms.txt ist die günstige, eindeutige Variante, und fast niemand liefert eine aus.
// 02

Was wir prüfen und beheben

Agent-Zugriff

Wir prüfen die Robots-Regeln gegen die Fetcher, die tatsächlich Antworten ausliefern, und trennen sie von den Crawlern, die nur Trainingsdaten sammeln. Training zu blocken ist eine Lizenzentscheidung, die du durchaus treffen willst. Retrieval zu blocken lässt dich verschwinden, und das passiert meist unbeabsichtigt.

Maschinenlesbare Spiegel

Wir erzeugen Markdown-Spiegel deiner Seiten, kündigen sie per rel=alternate an und veröffentlichen eine llms.txt als Karte. Danach hängen wir den Generator hinter ein Build-Gate, damit ein kaputter Spiegel das Deployment stoppt und nicht ein Jahr lang unbemerkt liegen bleibt.

Strukturierte Daten, die parsen

Valides JSON-LD in jedem Template, in der CI validiert und nicht einmalig mit einer Browser-Erweiterung. Typen, die zu dem passen, was die Seite wirklich ist, und ein Entitätsgraph, der über Seiten hinweg auflöst, statt auf jeder Seite eine neue Organisation zu erfinden.

Entitätsidentität

Ein Organization-Node mit stabiler @id und sameAs-Links zu den Registern und Profilen, die dich schon beschreiben, inklusive Wikidata, wo es angebracht ist. Genau das macht aus einer Erwähnung ein zugeordnetes Zitat.

Serverseitig gerenderte Inhalte

Wenn der Text erst nach der Hydration existiert, holen wir ihn ins ausgelieferte HTML. Bei einer clientseitig gerenderten App ist das echte Arbeit, und wir schätzen sie ehrlich ein, statt zu behaupten, ein Meta-Tag würde das lösen.

// 03

Wie das Projekt läuft

Fixpreis, vor dem Start vereinbart, als unterschriebener Werkvertrag. Der erste Schritt ist bewusst klein, damit du danach aufhören kannst.

01

Baseline

Wir lassen den vollen Regelkatalog gegen deine Live-Website laufen, nicht gegen eine Staging-Kopie, und protokollieren, was ein Fetcher wirklich bekommt.

02

Readout

Jeder Fund mit Beweiszeile, sortiert danach, was dich Zitate kostet. Bleibt bei dir und kann an jedes Team weitergegeben werden.

03

Fix

Wir implementieren in deinem Repository, in deinem Stack. Keine Migration zu einem CMS, das wir zufällig lieber mögen.

04

Absichern

Die Checks wandern in deinen Build, damit die Fixes nicht still verrotten. Das ist der Schritt, der die Arbeit haltbar macht.

05

Erweitern

Optional: MCP-Server, Agent Skills und die API-Oberfläche, die ein Agent braucht, um wirklich zu handeln.

// 04

Weiter als lesbar: Agenten, die handeln können

Für Agenten nutzbare Oberflächen

Ein MCP-Server, veröffentlichte Agent Skills und eine dokumentierte API-Oberfläche, damit ein Agent eine Aufgabe gegen dein Produkt erledigen kann und nicht nur dein Marketing zusammenfasst. Genau hier hört die meiste Arbeit an KI-Sichtbarkeit auf.

// 05

Oberflächen und Standards, mit denen wir arbeiten

Das sind die konkreten Artefakte, die dabei entstehen, keine Liste von Technologien, von denen wir gehört haben.

robots.txtllms.txtMarkdown-Spiegelrel=alternateJSON-LDschema.orgsameAsWikidatacanonicalhreflangSitemapsIndexNowServer-Side RenderingMCPAgent SkillsOpenAPI
// 06

Wie wir daran arbeiten

  • ✓
    Wir betreiben diesen Stack selbst. Diese Website liefert Markdown-Spiegel jeder Seite aus, eine llms.txt pro Sprache, veröffentlichte Agent Skills mit Prüfsummen und einen MCP-Endpoint. Ein Verifier lässt unseren Build hart scheitern, sobald davon etwas kaputt ist. Du kannst das alles gerade jetzt aus deinem Terminal nachprüfen.
  • ✓
    Dein Stack, nicht unserer. Jeder Fix landet in der Codebasis, die du schon betreibst. Wir haben kein CMS zu verkaufen und keinen Grund, dir zu erzählen, eine Migration wäre die Voraussetzung.
  • ✓
    Abgesichert, sonst verfällt es. Eine einmalige Aufräumaktion fällt innerhalb von zwei Quartalen zurück. Wir hängen die Checks in deine Pipeline, damit das nächste Deployment sie wahr halten muss.
  • ✓
    Belege, niemals ein Ranking-Versprechen. Wir können beweisen, dass ein Agent deine Seite nicht lesen konnte, und danach, dass er es kann. Niemand kann versprechen, dass ein bestimmter Assistent dich zitiert, und wer das tut, rät.
  • ✓
    Wir sagen dir, wenn schon alles in Ordnung ist. Wenn deine Robots-Regeln sauber sind und dein Markup parst, ist die ehrliche Antwort, dass dieser Service nicht dein Bottleneck ist. Das sagen wir dir lieber, als dir einen Report zu verkaufen.

Kann ein KI-Agent heute eine Aufgabe gegen dein Produkt erledigen?

Mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht.

Lesbar zu sein ist die erste Hälfte. Nutzbar zu sein ist die Hälfte, die fast niemand gebaut hat.

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// beweise

Beweise statt Versprechen

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Mehrere venture-finanzierte Startups in 4 Jahren mit Wavect aufgebaut. Weltklasse-Team. Großartige Sparringspartner in der Discovery-Phase, verlässliche und planbare Ingenieure in der Entwicklung und insgesamt großartige Leute. Sehr klare Empfehlung für euer nächstes Projekt.

Joseph Miller
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Kevin kennenzulernen war sehr spannend! Er brennt für seine Themen und ist jemand, der die Extrameile geht. Seine Gedanken und sein leidenschaftlicher Ansatz für die Arbeit sind absolut beeindruckend. Er hat eine ganzheitliche Sicht und ist nicht auf Tech-Themen beschränkt. Seine große Stärke: Er kennt die Anforderungen der Kunden und versteht sie, ohne fragen zu müssen, was sie wollen.

Auch sein Wille, ständig auf dem neuesten Wissensstand zu bleiben, ist in der täglichen Arbeit spürbar. Da der Web3-Bereich hochdynamisch ist, ist das eine Notwendigkeit, und Kevin meistert das mit Bravour.

Erhard Dinhobl AI System Engineer
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FAQs

Ehrliche Antworten dazu, von Maschinen gelesen und zitiert zu werden

Beende jede Woche mit einer einzigen Nachricht. Keine Frist, kein Exit-Gespräch, kein Kleingedrucktes. Wir rechnen wöchentlich ab, du bist also maximal die laufende Woche gebunden.
Es steht in deinem Vertrag: Sag es uns, und wir erstatten diese Woche. Keine Rückfragen, keine Rechnungen zum Streiten, keine Eskalationscalls. Einzige Regel: Erstattungen gelten für die letzte Woche.
Weil Stunden die falsche Metrik sind. Wenn wir auf abrechenbare Stunden optimieren, optimieren wir nicht auf dein Ergebnis. Der Deal ist einfacher: Jede Woche müssen wir die nächste verdienen. Wenn wir das nicht tun, zahlst du nicht. Wir können null Stunden oder sechzig investieren. Was zählt, ist, ob du umgehauen bist.
Wir arbeiten mit Operators, nicht mit Lottogewinnern. Wenn eine Anforderung Physik, Gesetz oder Drittanbieter-Systeme brechen würde, sagen wir das, und wenn wir uns nicht ausrichten können, gehen wir. Die Garantie ist gegenseitig: Du kannst uns jede Woche feuern; wir können uns auch selbst feuern.
Nein, und der Unterschied zählt. SEO fragt, ob du gegen Wettbewerber rankst, und das hängt an Dingen, die niemand kontrolliert. Hier geht es um eine engere, mechanische Frage: Kann ein Agent diese URL abrufen, parsen und dir zuordnen. Das sind deterministische Checks mit richtigen Antworten, deshalb können wir dir Belege geben statt einer Theorie. Wir verkaufen keine Rankings.
Umgekehrte Richtung. Bei AI Enablement nutzt dein Team KI: Workshops, interne Workflows, Tooling auf deiner Infrastruktur. Bei KI-Sichtbarkeit nutzt die KI dich: ob externe Answer Engines und Agenten dein Produkt lesen, zitieren und bedienen können. Anderer Käufer, andere Arbeit. Manche Kunden machen beides, in beliebiger Reihenfolge.
KI-Entwicklung baut ein KI-Produkt für deine Kunden, etwa einen Agenten oder eine LLM-Anwendung. Dieser Service baut dir kein KI-Produkt. Er macht das Produkt, das du schon hast, für die KI von jemand anderem lesbar und nutzbar.
Nein. Jeder Fix hier ist auf WordPress möglich, auf einer eigenen Rails- oder Django-App, auf Next.js oder auf einem Static-Site-Generator. Manche Stacks machen das serverseitige Rendern des Inhalts schwerer, das sagen wir klar und schätzen es ein, aber eine Plattform-Migration ist ein eigenes Projekt mit eigener Begründung und wir hängen sie nicht an dieses dran.
Ja, ernsthaft. Der Checker führt dieselben Regeln aus, exportiert den vollen Report und kostet nichts. Die meisten Teams können ihre robots.txt und ihr JSON-LD allein aus diesem Report beheben. Uns holt man für die schwerere Hälfte: clientseitig gerenderten Content ins ausgelieferte HTML holen, den Entitätsgraph bauen, alles in der CI absichern und die MCP-Arbeit.
Das ist eine Lizenzfrage und keine Sichtbarkeitsfrage, und die beiden werden dauernd verwechselt. GPTBot oder CCBot zu blocken ist ein Opt-out aus Trainingsdaten und entfernt dich nicht aus Antworten von ChatGPT oder Perplexity, weil die von separaten Retrieval-Fetchern bedient werden. Wenn du zitiert werden und trotzdem aus Trainingskorpora heraus willst, ist das eine schlüssige Position und sie ist konfigurierbar.
Nein. Es ist eine Konvention, keine Engine ist verpflichtet, sie zu lesen, und wir tun nicht so, als wäre es anders. Sie ist auch günstig zu erzeugen und gibt einem Agenten eine saubere Karte statt deiner gerenderten Navigation, deshalb betreiben wir hier eine und empfehlen sie meistens. Wenn dir jemand das als Standard mit garantierter Auswertung verkauft, ist das ein Grund, am Rest des Pitches zu zweifeln.
Baseline und Readout sind ein Fixpreis, vor dem Start vereinbart, unter einem unterschriebenen Werkvertrag, und bewusst klein genug, um danach aufzuhören. Die Umsetzung wird separat angeboten, sobald die Funde bekannt sind, weil die Kosten für die Rendering-Arbeit komplett von deinem Stack abhängen. Wir rechnen das nicht stundenweise ab.
Vorher und nachher, auf demselben Regelkatalog, plus das Build-Gate, das es wahr hält. Wir zeigen dir außerdem, was ein Fetcher bekommt, und meist wird das Problem in diesem Moment offensichtlich. Was wir nicht tun: ein späteres Zitat unserer Arbeit zuschreiben, denn das ist nicht zuordenbar.
Das ist der Teil, der uns am meisten interessiert. Er bedeutet einen MCP-Server mit echten Autorisierungsgrenzen, veröffentlichte Agent Skills und eine API-Oberfläche, gegen die ein Agent eine Aufgabe erledigen kann. Wir betreiben alle drei auf dieser Website. Unsere Enterprise-MCP-Autorisierungsarchitektur behandelt das mandantenfähige Design, und MCP-Sicherheitsgrenzen behandeln, was ein Agent nie erreichen darf.
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