Wenn KI-Crawler deine Inhalte nicht lesen können, existierst du für ChatGPT nicht
KI-Systeme crawlen anders als Google – und viele B2B-Websites sind darauf nicht vorbereitet. Ein technisches Audit zeigt, ob deine Inhalte für LLMs überhaupt zugänglich sind. Das ist die Grundlage für jede GEO-Strategie.
Aus Projekten zu KI-Sichtbarkeit und SEO
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Zielgruppen
Viele B2B-Websites sind technisch für Google optimiert, aber nicht für KI-Crawler. JavaScript-lastige Seiten, dynamische Inhalte und komplexe Architekturen werden zum Problem, wenn LLMs deine Inhalte nicht extrahieren können.
Du hast in eine moderne Website investiert, aber ChatGPT und Perplexity können viele Inhalte nicht lesen. React, Vue oder Angular rendern erst im Browser – KI-Crawler sehen oft nur leere Seiten.
Du optimierst Content, aber die Sichtbarkeit stagniert. Das Problem könnte tiefer liegen: Wenn KI-Systeme deine Inhalte nicht crawlen können, hilft der beste Content nichts.
Du planst einen Website-Relaunch und willst sicherstellen, dass die neue Architektur für SEO und KI-Sichtbarkeit funktioniert. Ein Audit vor dem Launch verhindert teure Fehler.
Du investierst in GEO und AI Visibility, aber die technische Basis stimmt nicht. Ohne saubere Infrastruktur verpuffen alle Content-Investitionen – du baust auf Sand.
KI-Systeme verändern die Anforderungen an technisches SEO fundamental. Was für Google funktioniert, reicht für LLMs oft nicht aus. Diese Entwicklungen machen ein Audit unverzichtbar:
ChatGPT sieht bei externen Abrufen nur kleine Schnipsel – nicht die ganze Seite. Jeder Absatz muss ohne Kontext funktionieren.
der B2B-Käufer nutzen KI als Informationsquelle (Forrester 2024) – aber viele B2B-Websites sind technisch nicht darauf vorbereitet.
JavaScript-Rendering ist für LLM-Crawler ein häufiges Problem. Inhalte, die erst im Browser laden, existieren für KI-Systeme nicht.
SEO ist das Fundament für GEO: Ohne sauberes Information Retrieval keine Chance auf KI-Sichtbarkeit – egal wie gut der Content ist.
Herausforderungen
In meinen Audits sehe ich immer wieder dieselben Muster. Viele B2B-Websites sind für klassisches SEO optimiert, aber die technische Infrastruktur verhindert KI-Sichtbarkeit:
Deine Website nutzt React, Vue oder Angular. Für Nutzer funktioniert alles perfekt, aber KI-Crawler bekommen nur leere Container. Dein gesamter Content existiert für ChatGPT und Perplexity schlicht nicht.
FAQ-Akkordeons, Tabs, Slider – alles, was erst bei Interaktion sichtbar wird, fehlt in KI-Antworten. Du hast großartigen Content, aber er ist hinter JavaScript versteckt und damit für LLMs verloren.
Schema Markup hilft KI-Systemen, deine Inhalte zu verstehen. Viele B2B-Websites haben entweder gar keine strukturierten Daten oder implementieren sie falsch. Das erschwert die Extraktion erheblich.
KI-Crawler haben begrenzte Ressourcen. Wenn sie sich durch hunderte unwichtige Parameter-URLs arbeiten müssen, erreichen sie deine wichtigsten Inhalte möglicherweise nie.
Deine Überschriftenstruktur ist durcheinander, Absätze sind zu lang, keine klaren Kernaussagen. KI-Systeme brauchen saubere HTML-Struktur, um Informationen zuverlässig zu extrahieren.
Manche Websites blockieren versehentlich wichtige Verzeichnisse oder Ressourcen. Oder sie erlauben Googlebot, aber blockieren andere Crawler – darunter möglicherweise KI-Systeme.
Wer hier schreibt
Ich habe ein Affiliate-Imperium mit 50 Domains aufgebaut — und gesehen, wie es bei einer Plattform-Änderung wegbricht. Ich habe ein SaaS gegen die Wand gefahren, weil zu groß gedacht und zu wenig validiert. Heute baue ich zwei eigene KI-Produkte und arbeite an 2–3 Beratungsprojekten parallel. Was ich Kunden empfehle, läuft vorher in meinem eigenen Betrieb.
10 Jahre
Praxis in B2C und B2B
3
Gründungen mit eigenen Produkten
2
Software Unternehmen
Prozess
Ein strukturierter Prozess, der technische Probleme identifiziert und priorisierte Handlungsempfehlungen liefert. Der Fokus liegt auf Maßnahmen mit echtem Impact für SEO und KI-Sichtbarkeit:
Wir besprechen deine aktuelle Situation, Tech-Stack und Ziele. Du bekommst eine erste Einschätzung, ob ein Audit sinnvoll ist und welchen Umfang es haben sollte.
Ich crawle deine Website mit verschiedenen User-Agents und analysiere, was Google, Bing und KI-Crawler tatsächlich sehen. Dabei identifiziere ich JavaScript-Rendering-Probleme und fehlende Inhalte.
Ich prüfe HTML-Struktur, Schema Markup und Content-Organisation. Du erfährst, ob KI-Systeme deine Kernaussagen zuverlässig extrahieren können oder ob strukturelle Probleme das verhindern.
Ich analysiere Core Web Vitals, Crawl-Budget-Nutzung und technische Hindernisse. Du siehst, wo Ressourcen verschwendet werden und welche Quick Wins möglich sind.
Du bekommst einen detaillierten Report mit allen Findings, bewertet nach Impact und Aufwand. Die Roadmap zeigt, welche Maßnahmen zuerst umgesetzt werden sollten – keine endlose Liste, sondern fokussierte Empfehlungen.
Ergebnisse
Ein technisches Audit ist keine abstrakte Analyse, sondern liefert konkrete Ergebnisse. Du bekommst Klarheit über den Status quo und weißt genau, was zu tun ist:
Du weißt exakt, welche Inhalte für ChatGPT, Perplexity und andere KI-Systeme sichtbar sind – und welche nicht.
Du siehst den Unterschied zwischen dem, was Nutzer sehen, und dem, was Crawler sehen. Mit Screenshots und konkreten Problembereichen.
Du erfährst, ob dein Schema Markup korrekt implementiert ist und welche Typen für dein Business fehlen.
Keine endlose Audit-Liste, sondern fokussierte Empfehlungen – sortiert nach Impact und Aufwand. Du weißt, wo du anfangen sollst.
Du siehst deine Performance im Vergleich zum Wettbewerb und erkennst, wo Optimierungen den größten Hebel haben.
FAQ
Diese Fragen höre ich regelmäßig von Marketing-Leitern und SEO-Managern. Hier sind die Antworten aus meiner Erfahrung mit B2B-Websites:
KI-Systeme wie ChatGPT bauen auf dem Information Retrieval Layer auf – sie können nur empfehlen, was sie auch finden und lesen können. Wenn deine Website technische Probleme hat, existiert dein Content für LLMs schlicht nicht. Das beste Content-Marketing verpufft, wenn die technische Basis nicht stimmt. Technisches SEO ist nicht mehr nur für Google relevant, sondern die Grundvoraussetzung für jede AI Visibility Strategie.
JavaScript-Rendering ist das häufigste Problem. Viele moderne B2B-Websites nutzen React, Vue oder Angular. Für Nutzer funktioniert alles perfekt, aber KI-Crawler sehen oft nur leere Container. Der Content wird erst im Browser gerendert – und KI-Systeme führen kein JavaScript aus wie ein Browser. Server-Side Rendering oder Pre-Rendering sind die Lösung, aber viele Websites haben das nicht implementiert.
Ein klassisches SEO-Audit fokussiert auf Google-Rankings: Indexierung, Crawlbarkeit, Core Web Vitals. Ein KI-fokussiertes Audit geht weiter: Ich prüfe zusätzlich, ob Inhalte für LLM-Extraktion geeignet sind. Das betrifft HTML-Struktur, Absatzlängen, Kernaussagen-Platzierung und Schema Markup. Außerdem teste ich mit verschiedenen Crawler-Typen, nicht nur mit Googlebot. Das Ergebnis ist ein Audit, das für SEO und GEO gleichermaßen relevant ist.
Ein fokussiertes Audit für eine mittelgroße B2B-Website liegt zwischen 1.500 und 3.500€, abhängig von Seitenanzahl, Tech-Stack-Komplexität und gewünschter Tiefe. Für sehr große oder technisch komplexe Websites kann es mehr sein. Du bekommst einen Festpreis nach dem Vorgespräch, keine Überraschungen. Der ROI zeigt sich meist schnell: Ein gefundenes JavaScript-Rendering-Problem kann bedeuten, dass plötzlich 50% mehr Content für KI-Systeme sichtbar wird.
Ja, eine technische Analyse ist Bestandteil des AI Visibility Audits – dort allerdings mit Fokus auf KI-relevante Aspekte. Das eigenständige technische SEO Audit geht tiefer und deckt alle SEO-Aspekte ab: Performance, Indexierung, Struktur, Core Web Vitals. Wenn du primär KI-Sichtbarkeit verbessern willst, reicht oft das AI Visibility Audit. Wenn du grundlegende technische Probleme vermutest oder einen Relaunch planst, empfehle ich das vollständige technische Audit.
Von Auftragserteilung bis zum fertigen Report dauert es 5-7 Werktage für eine typische B2B-Website. Die Crawling-Phase braucht Zeit, um vollständige Daten zu sammeln, ohne den Server zu überlasten. Bei sehr großen Websites oder komplexen Architekturen kann es 2 Wochen dauern. Nach dem Report bekommst du ein Übergabe-Gespräch, in dem ich alle Findings erkläre und Fragen beantworte.
Ja, der Report ist developer-ready aufbereitet. Jedes Finding enthält eine Problembeschreibung, die betroffenen URLs, einen Lösungsvorschlag und Priorität. Dein Team oder deine Agentur kann direkt damit arbeiten. Bei komplexen Umsetzungen biete ich auch Sparring mit deinem Entwicklerteam an, um Fragen zu klären und die Implementierung zu begleiten. Das Ziel ist, dass du unabhängig bist und keine laufende Abhängigkeit entsteht.
Das wäre ein gutes Ergebnis – und kommt durchaus vor bei technisch gut aufgestellten Websites. Du bekommst dann die Bestätigung, dass deine technische Basis solide ist, plus Empfehlungen für weitere Optimierungen und einen Benchmark für zukünftige Checks. Realistisch finde ich aber bei fast jeder Website Verbesserungspotenzial, mindestens im Bereich KI-Optimierung, da das für viele noch Neuland ist.
Case Studies
Dieselbe Arbeitsweise, zwei sehr unterschiedliche Ausgangspunkte. Hier das Wichtigste auf einen Blick – die ausführlichen Fallstudien mit Vorgehen und Stimmen der Kunden findet ihr auf der jeweiligen Seite.
Okt – Dez 2025
Neues KI-Produkt in einem überfüllten Markt. 90 Tage später: 3–5 qualifizierte Anfragen pro Tag aus KI-getriebenen Empfehlungen.
seit 2018
DACH wurde zur sichtbarsten Tarkett-Region weltweit. Übergang von SEO zu KI-Sichtbarkeit ohne strategischen Bruch.
Weitere Projekte unter Vertraulichkeit. Auf Anfrage zeige ich euch Ergebnisse aus Mittelstand und Konzern, die ich öffentlich nicht nennen darf.
Wie ich arbeite
Konkret: Ich arbeite mit eurem Team direkt in euren Werkzeugen – ob das Microsoft Teams, Slack, ein Projektboard oder ein Ticketsystem ist. Strategische Entscheidungen treffen wir gemeinsam, die Systeme baue ich mit euch auf. Keine Übergabe zwischen Berater und Umsetzer, weil beides bei mir liegt.
Was ihr nicht bekommt: Folien, Empfehlungslisten, Junior-Berater im Hintergrund. Was ihr bekommt: Systeme, die laufen – und ein Team, das versteht, wie sie funktionieren.
So läuft ein Projekt
klarer Prozess · ÜbergabeAudit
2 WochenIch analysiere, welche Systeme ihr wirklich braucht und wo der größte Hebel liegt.
VerstehenAufbau
laufendIch baue die Systeme in eurer Umgebung auf, an euren Daten und entlang eurer Arbeitsabläufe.
KernstückÜbergabe
zum ProjektabschlussDie Systeme laufen ohne mich weiter. Euer Team versteht sie und übernimmt die Steuerung.
AutonomieKlare Worte zu Prioritäten, Grenzen und Wirkung. Wir arbeiten auf Umsatz, nicht auf hübsche Zahlen fürs Reporting.
Keine Abhängigkeit. Alles wird so aufgebaut, dass es ohne mich weiterläuft. Der Abschied ist vom ersten Tag an mitgedacht.
YouTube
Newsletter
Wöchentlich: Was bei Rawshot und Careertrainer gerade läuft und was ich daraus lerne.
Tägliche Posts über KI-Strategie, Systeme und Gründeralltag.
Beide Modelle haben ihre Berechtigung. Die Frage ist nicht, was besser ist – sondern was zu deiner Situation passt. Hier die wichtigsten Unterschiede.
Operative Umsetzung aus einer Hand
Know-how bleibt bei der Agentur. Du bekommst Reports, aber nicht die Methodik.
Langfristige Bindung üblich. Wechsel bedeutet Neustart.
Etablierte Prozesse, aber oft lange Abstimmungszyklen.
Reporting auf Ergebnis-Ebene. Was genau passiert, bleibt oft unklar.
Mehr Output = mehr Budget = mehr Köpfe.
Retainer + Projektbudgets. Overhead für Agentur-Infrastruktur.
Passt für: Unternehmen ohne eigenes Marketing-Team, die alles auslagern wollen.
Strategie & Befähigung für dein Team
Know-how wird aktiv übertragen. Dein Team lernt mit jedem Sparring.
Ziel ist Unabhängigkeit. Du kannst jederzeit alleine weitermachen.
Direkte Kommunikation, schnelle Entscheidungen. KI-Workflows beschleunigen zusätzlich.
Volle Einblicke in Methodik, Tools und Prozesse. Nichts ist Black-Box.
KI-gestützte Workflows skalieren ohne proportional mehr Kosten.
Fester Sparring-Retainer. Kein Overhead, kein Agentur-Wasserkopf.
Passt für: B2B-Unternehmen mit eigenem Marketing-Team, die Kompetenz aufbauen wollen.
Für Unternehmen mit Inhouse-Kapazität ist Sparring meist der nachhaltigere Weg: Du baust echte Kompetenz auf statt Abhängigkeit.
Entdecke weitere strategische Lösungen für dein Business
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GEO-Expertise ist knapp, der Markt unübersichtlich und viele Gespräche klingen besser, als sie später liefern. Wenn du nicht klar prüfen kannst, ob jemand SEO-Fundament, KI-Verständnis und strategisches Denken zusammenbringt, wird eine Fehlbesetzung schnell teuer. Ich helfe dir, die Rolle sauber zu schärfen, Interviews mit den richtigen Fragen zu führen und ehrlich zu entscheiden, ob du wirklich einstellen solltest. Manchmal ist Sparring für dein Team schneller, günstiger und wirksamer als eine Vollzeitrolle.
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Die Recherche für einen guten Artikel dauert Stunden: Wettbewerber analysieren, Reddit durchforsten, YouTube-Videos schauen, Kommentare lesen. Mit einem eigenen Recherche-Agent sammelst du all diese Daten in Minuten – und findest die Lücken, die deinen Content einzigartig machen.
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Wenn jeder Text erst durch Legal oder Compliance muss, wird Content zum Engpass. Genau dann steigt das Risiko: bei hohem Volumen, vielen Produktseiten und knappen Freigaben. Ich baue KI-Workflows, die Regelwerke vorab prüfen, Verstöße markieren und Fälle sauber eskalieren. So sinkt das Risiko von Abmahnungen und Fehlformulierungen, während Time-to-Market und Output nicht an manuellen Prüfungen hängen. Legal wird nicht ersetzt, sondern entlastet und auf die Fälle fokussiert, die wirklich Entscheidung brauchen.
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Wenn dein Themenraum größer ist als dein Redaktionsteam, wird Content schnell zum Flaschenhals. Genau dort scheitern viele programmatische SEO Kampagnen: zu viel Automatisierung, zu wenig Substanz. Ich baue Systeme, die Datenquellen, Seitenlogik und inhaltliche Bausteine sauber verbinden, damit aus Skalierung kein Qualitätsverlust wird. Bei Rawshot.ai sind so 500+ Seiten entstanden, ohne auf ChatGPT-Massenproduktion zu setzen. Das Ziel sind nicht mehr Seiten um ihrer selbst willen, sondern qualifizierte Anfragen und ein messbarer Umsatzbeitrag.
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Wenn KI-Sichtbarkeit intern nur als Beobachtung läuft, bleibt sie in Budgetrunden ein Nice-to-have. Das Problem ist selten fehlende Relevanz, sondern fehlendes Reporting, das Management und Stakeholder verstehen. Ich baue dir einen LLM Visibility Report, der nicht nur Status zeigt, sondern Prioritäten, Aufwand und erwartbare Wirkung sichtbar macht. So wird aus diffusem KI-Thema eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Pipeline-Wirkung und qualifizierte Anfragen.
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Im KI-Kontext helfen absolute Sichtbarkeitszahlen nur begrenzt. Entscheidend ist, welche Anbieter in ChatGPT, Perplexity, Claude, Google Gemini und im Google KI-Modus genannt werden, wenn dein Kunde nach Lösungen sucht. Ich analysiere 3–5 relevante Wettbewerber pro Themenfeld und begründe jeden Gap konkret: Quellen, Inhalte, Positionierung und Signale, die zu Empfehlungen führen. So bekommst du keinen schönen Vergleich, sondern eine klare Ansage, was dich qualifizierte Anfragen kostet und was realistisch aufholbar ist.
