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LLM Readiness Check: Ist deine Website bereit für ChatGPT, Gemini und Co.?
GEO
20.11.2025
Bei jedem zweiten Projekt, das bei uns startet, finden wir das Gleiche. Die Website sieht gut aus. SEO läuft. Rankings stehen. Und dann prüfen wir die robots.txt. GPTBot: gesperrt. ClaudeBot: gesperrt. PerplexityBot: gesperrt. Die Firma hat ihre Tür für KI-Systeme zugemacht, ohne es zu merken. Ein einziger Eintrag in einer Textdatei, und ChatGPT kann die Website nicht lesen. Das ist kein Randfall. Das ist der Normalzustand. Und genau deshalb braucht jede Firma einen LLM Readiness Check, bevor sie über KI-Sichtbarkeit nachdenkt.
Ein LLM Readiness Check prüft, ob deine Website von Sprachmodellen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot gelesen, verstanden und als Quelle genutzt werden kann. Kein Monate-Projekt. Kein 80-Seiten-Report. Ein schneller, klarer Scan mit Ergebnissen, die du sofort umsetzen kannst. Dieser Artikel erklärt, was ein LLM SEO Audit umfasst und warum ein normaler SEO-Check nicht reicht. Wir zeigen, was ein LLM Audit im Detail prüft. Und wie dir ein LLM Visibility Audit zeigt, ob KI-Systeme dich tatsächlich nennen.
Was ein LLM Readiness Check ist
Stell dir den LLM Readiness Check als Schnelltest vor. Er beantwortet eine Frage: Kann ein Sprachmodell deine Website nutzen? Nicht ob es dich gut findet. Nicht ob es dich empfiehlt. Nur: Kann es deine Inhalte lesen?
Das klingt banal. Ist es aber nicht. Es gibt Dutzende technische Gründe, warum ein LLM deine Seite ignoriert. Gesperrte Crawler. JavaScript, das Inhalte versteckt. Fehlendes Schema. Kein llms.txt. Der Check deckt diese Blocker auf.
Der Readiness Check ist der erste Schritt. Wer tiefer will, bucht danach einen vollen GEO-Audit. Aber viele Firmen brauchen erstmal genau das: Klarheit, wo sie stehen. Nicht mehr, nicht weniger.
Warum der Check gerade jetzt nötig ist
Adobe Analytics meldet, dass Traffic aus KI-Quellen im Februar 2025 um 1.200 % gestiegen ist im Vergleich zum Vorjahr. Gleichzeitig enden laut Rand Fishkin 69 % aller Suchen ohne einen Klick (2025). Nutzer bekommen ihre Antwort direkt in der KI. Und Gartner zeigt, dass 90 % der B2B-Einkäufer KI-Tools für ihre Recherche nutzen.
Diese drei Zahlen erzählen eine klare Geschichte. Wer nicht von LLMs gelesen werden kann, verpasst einen Kanal, der rapide wächst. Dein Google-Ranking bringt dir wenig, wenn ChatGPT deine Seite nicht kennt, weil der Crawler gesperrt ist.
Viele Firmen wissen das. Aber fast niemand hat sich die Zeit genommen, es konkret zu prüfen. Der LLM Readiness Check schließt diese Lücke.
Wie sich ein LLM SEO Audit vom normalen SEO-Audit trennt
Ein SEO-Audit fragt: Findet Google mich? Ein LLM SEO Audit fragt: Können ChatGPT, Gemini und Perplexity meine Inhalte lesen, verstehen und zitieren?
Die Schnittmenge ist kleiner als viele denken.
Crawler-Zugang. Dein SEO-Audit prüft den Googlebot. Punkt. Ein LLM SEO Audit prüft GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot und Bingbot (für Copilot). Vier verschiedene Crawler mit jeweils eigenen Regeln. Viele robots.txt Dateien sperren einen oder mehrere davon, oft ohne dass es jemand weiß.
JavaScript-Rendering. Google kann JavaScript rendern. Die meisten KI-Crawler können das nicht. Sie lesen nur den statischen HTML-Code. Wenn dein Content erst per JavaScript erscheint, ist er für LLMs nicht da. Laut SEOptimer ist der Anteil gerenderter Inhalte eine der wichtigsten neuen GEO-Metriken. Ein LLM SEO Audit misst, wie viel deines Contents im rohen HTML steckt.
Antwort-Struktur. Hier wird es spezifisch. LLMs lieben klare Aussagen am Anfang eines Abschnitts. „Answer-First" Absätze, die sie direkt als Zitat nutzen können. Fakten mit Quellen. H2-Titel als echte Fragen. Das prüft kein Standard-SEO-Tool.
Entity-Klarheit. Weiß ein Sprachmodell, wer du bist? Oder verwechselt es dich mit einer anderen Firma? Sind deine Produkte als eigene Dinge erkennbar? Das testet ein LLM SEO Audit durch gezielte Prompt-Versuche.
Was ein vollständiger LLM Audit abdeckt
Ein kompletter LLM Audit geht tiefer als der Quick-Check. Er umfasst sieben Bereiche, die nicht alle gleich aufwendig sind.
Technische Basis. Robots.txt, Sitemap, llms.txt, HTTPS, Speed. Die Grundlagen, aber aus KI-Sicht statt aus Google-Sicht. Klingt nach wenig Arbeit. Trotzdem steckt bei über der Hälfte aller Projekte hier mindestens ein kritischer Blocker.
Rendering. Wie viel Text steht im statischen HTML? Was lädt erst per JavaScript nach? Bei React-Seiten und manchen Shopify-Themes sehen LLMs oft eine fast leere Seite. Das lässt sich mit einem einfachen Test prüfen: Rechtsklick, Quelltext anzeigen, nach dem Haupttext suchen. Steht er dort, ist alles gut.
Schema Markup ist ein Bereich, in dem viele Firmen denken, sie wären gut aufgestellt. Sind sie meistens nicht. Article-Schema mit datePublished? Oft vorhanden. Aber dateModified? Fehlt fast immer. Author-Schema mit Links zu echten Profilen? Selten. FAQPage-Schema? Bei vielleicht jeder zehnten Firma. Je mehr strukturierte Daten du lieferst, desto leichter ordnet ein LLM deine Inhalte richtig ein.
Content-Analyse. Das ist der Teil, der am meisten Zeit braucht, weil er sich nicht voll automatisieren lässt. Wir lesen die wichtigsten Seiten und prüfen: Steht in den ersten 50 Wörtern eine klare Antwort? Sind H2-Titel als Fragen gebaut? Gibt es Fakten mit Quellen? Kann ein Sprachmodell einen Satz aus dem Text ziehen und direkt als Antwort nutzen?
E-E-A-T Signale. Laut NiuMatrix (2025) werden Seiten mit klar genanntem Autor 3,2-mal häufiger in AI Overviews zitiert. Wir prüfen Autoren-Profile, externe Links auf die Seite und Nennungen in Medien und auf Portalen. Dieser Faktor wiegt schwerer als viele denken.
Prompt-Tests öffnen den meisten Firmen die Augen. Wir fragen ChatGPT, Perplexity und Gemini die Fragen, die echte Kunden stellen. Ohne Markennamen. Und schreiben auf, wer statt dir erscheint.
Wettbewerb. Wer wird zitiert, wenn du es nicht wirst? Und warum? Manchmal ist es nicht besserer Content. Manchmal ist es nur ein Wikipedia-Eintrag oder ein einfacherer Seitenaufbau.
Was ein LLM Visibility Audit zusätzlich zeigt
Bisher ging es um die Frage: Kann ein LLM dich lesen? Ein LLM Visibility Audit stellt die nächste Frage: Nennt es dich auch?
Der Punkt ist wichtig. Deine Seite kann perfekt sein. Crawler offen, Schema sauber, Content klar. Und trotzdem fehlst du in jeder KI-Antwort. Weil die externe Autorität nicht reicht. Oder weil ein Rivale bei den gleichen Fragen konstant besser abschneidet.
Ein LLM Visibility Audit misst vier Dinge: Share of Voice (wie oft du vs. Rivalen genannt wirst), Sentiment (positiv, neutral, kritisch), Source Citations (welche deiner Seiten als Quelle dienen) und Stabilität über die Zeit. KI-Antworten schwanken. Was heute gilt, kann morgen anders sein. Deshalb messen wir Trends, nicht Momentaufnahmen.
Wir empfehlen beides zusammen. Der Readiness Check sagt: Dein Fundament ist da. Oder eben nicht. Der Visibility Audit sagt: So sieht die echte Welt in den KI-Antworten aus.
LLM Readiness Check selbst machen: Anleitung
Du willst sofort loslegen? 30 Minuten reichen für einen ersten Überblick.
robots.txt öffnen. Geh auf deinedomain.de/robots.txt. Such nach GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Bingbot. Steht dort „Disallow: /", wird der Crawler blockiert. Entferne die Regel.
llms.txt prüfen. Die Datei ist ein neuer Standard, den immer mehr LLMs nutzen. Prüfe, ob sie unter deinedomain.de/llms.txt existiert. Falls nicht, erstelle eine. Sie listet deine wichtigsten Seiten für KI-Crawler auf. Dauert zehn Minuten, kann aber den Unterschied machen.
Schema testen. Google Rich Results Test, fünf wichtige URLs eingeben. Article-Schema vorhanden? Author-Schema mit echten Links? FAQ-Schema? Notiere, was fehlt. Bei den meisten Seiten ist es mehr als erwartet.
Ersten Absatz prüfen. Öffne deine fünf stärksten Seiten. Lies den ersten Absatz. Steht dort eine direkte Antwort? Oder ein allgemeiner Einstieg wie „Willkommen auf unserer Seite"? KI scannt den Anfang zuerst. Wer dort keine klare Aussage hat, verliert.
Prompt-Test. Stell fünf branchenrelevante Fragen in ChatGPT und Perplexity. Offene Fragen, ohne Markennamen. Schreib auf, ob du vorkommst. Bei Perplexity siehst du auch die Quellen, was die Analyse deutlich einfacher macht.
JavaScript-Check. Lade eine wichtige Seite mit deaktiviertem JavaScript. Ist der Text noch da? Oder nur ein leeres Gerüst? Wenn der Quelltext deinen Haupttext enthält, können LLMs ihn lesen. Wenn nicht, hast du ein Problem.
Findest du bei drei oder mehr Punkten Lücken, lohnt sich der professionelle Check. Bei rankprompt.de bekommst du einen Report mit klaren Prioritäten.
Die fünf häufigsten Fehler aus unserer Praxis
Erster und häufigster Fehler: gesperrte KI-Crawler. Das finden wir bei über der Hälfte aller neuen Projekte. Vor ein, zwei Jahren haben viele Firmen alle unbekannten Bots pauschal in der robots.txt gesperrt. Damals Vorsicht, heute ein echtes Problem.
Zweiter Fehler: zu viel JavaScript. Single-Page-Apps, React-Frontends, manche Shopify-Themes. Der Content steckt im JavaScript, nicht im HTML. Für Nutzer und Google kein Problem. Für LLMs unsichtbar.
Dritter Fehler: kein Answer-First. Die meisten Firmen beginnen ihre Seiten mit einem Slogan, einem Hero-Bild oder einem Willkommenstext. KI braucht aber in den ersten 50 Wörtern eine klare Aussage. Wer dort nichts liefert, wird nicht zitiert.
Vierter Fehler ist veraltetes Schema. Viele haben Basic-Schema, aber ohne dateModified, ohne Author-Links, ohne FAQ. Das reicht nicht.
Und fünftens: schwache externe Signale. Website sauber, aber keine Medien, keine Portale, keine unabhängigen Quellen, die dich nennen. LLMs brauchen diese Schicht an externem Vertrauen. Ohne sie zitieren sie dich nicht, egal wie gut dein Content ist.
Was nach dem Check passiert
Der Check liefert eine Diagnose. Dann beginnt die Arbeit. Die Reihenfolge ist bei den meisten Firmen ähnlich, aber nicht identisch.
Zuerst kommen technische Fixes. Crawler freigeben, Schema aufbauen, llms.txt einrichten. Das sind Quick Wins. Oft in wenigen Tagen erledigt. Und sie zeigen sofort Wirkung, weil sie die Basis für alles Weitere schaffen.
Dann Content. Wichtige Seiten auf Answer-First umbauen. H2-Titel als Fragen. Fakten mit Quellen ergänzen. FAQ-Blöcke einbauen, wo sie Sinn haben. Das braucht mehr Zeit, ist aber der größte Hebel.
Gleichzeitig: externe Signale aufbauen. Medien, Portale, Reddit, Branchenverzeichnisse. Das dauert am längsten, ist aber nötig, weil kein Sprachmodell dich als Autorität behandelt, wenn das Netz dich nicht kennt.
Und dann Monitoring. KI ändert sich ständig. ChatGPT bekommt neue Modelle. Perplexity baut seinen Index um. Google passt AI Overviews an. Wer einmal optimiert und dann aufhört, verliert seinen Vorsprung. Deshalb gehört laufendes Tracking in jeden Plan.
Wie der volle Prozess bei uns läuft, steht auf unserer Seite zu LLM Optimization Services. Für strategische Beratung ist unser GEO Consulting der richtige Einstieg.
Tools für den LLM Readiness Check
Die Landschaft wächst schnell. Hier sind die Tools, die wir am häufigsten nutzen und empfehlen.
LLMAudit.ai scannt deine Seite in Sekunden auf Crawling, Struktur und Schema. Der erste Scan ist kostenlos und braucht keine Anmeldung. Gut als Einstieg. Für strategische Fragen reicht es aber nicht.
LLMCheck.app ist ähnlich schnell und prüft die Bereitschaft für ChatGPT, Claude und Perplexity. Ebenfalls kostenlos.
SEOptimer hat seit Ende 2025 eigene GEO-Prüfungen: LLM-Readability (wie viel Content im statischen HTML steckt), AI Overviews Tracking und llms.txt Check. Besonders nützlich für Teams, die SEOptimer schon für SEO nutzen.
Für das laufende Tracking danach sind Otterly.AI und Peec AI die stärksten Optionen. Otterly trackt über sechs Plattformen, Peec bietet tägliches Monitoring mit Sentiment-Analyse ab 199 Euro pro Monat.
Ein Punkt, den wir bei jedem Projekt betonen: Kein einzelnes Tool ersetzt den manuellen Prompt-Test. Automatisierte Scans zeigen die Technik. Aber ob ChatGPT dich tatsächlich nennt und wie, das findest du nur heraus, indem du fragst.
FAQ: Häufige Fragen zum LLM Readiness Check
Was ist ein LLM Readiness Check? Ein LLM Readiness Check prüft, ob deine Website von Sprachmodellen gelesen und als Quelle genutzt werden kann. Er ist schneller als ein voller Audit und zeigt die wichtigsten Blocker und Quick Wins.
Was ist der Unterschied zum vollen LLM Audit? Der Readiness Check ist ein Quick-Scan der Grundlagen: Crawler, Schema, Content-Struktur. Ein voller LLM Audit geht tiefer. Er umfasst Prompt-Tests über mehrere Plattformen, einen Vergleich mit Rivalen und eine E-E-A-T Analyse. Der Check sagt, ob dein Fundament steht. Der Audit sagt, wie du im Vergleich abschneidest.
Was prüft ein LLM SEO Audit, das ein normales SEO-Audit nicht abdeckt? Vier Bereiche: Crawler-Zugang für GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot. Rendering (wie viel Content ohne JavaScript sichtbar ist). Entity-Klarheit. Und Answer-First Struktur. Kein Standard-SEO-Tool prüft das heute.
Was misst ein LLM Visibility Audit? Ob LLMs dich in ihren Antworten nennen. Share of Voice, Sentiment, Quellen-Zuordnung, Stabilität. Der Visibility Audit geht über Technik hinaus und zeigt die echte Sichtbarkeit.
Wie lange dauert der Check? Der Selbst-Check: rund 30 Minuten. Ein professioneller Check bei uns braucht ein bis zwei Wochen, weil Prompt-Tests und Wettbewerb dazugehören.
Brauche ich einen LLM Readiness Check, wenn mein SEO gut läuft? Ja. Gutes SEO hilft, reicht aber nicht. 80 % der E-Commerce-Quellen in AI Overviews ranken nicht einmal organisch für die gleiche Suche (Onely, 2025). SEO und LLM-Readiness sind verwandt, aber verschieden.
Was kostet das? Freie Tools wie LLMAudit.ai und LLMCheck.app liefern einen Basis-Scan umsonst. Ein Check mit Report und Beratung liegt bei 500 bis 2.000 Euro. Ein voller LLM Audit mit Strategie bei 2.000 bis 7.000 Euro.
Wie oft sollte ich den Check machen? Einmal als Basis, dann alle drei Monate ein Update. LLMs ändern sich laufend.
Kann ich das intern machen? Den Basis-Check ja. Die Anleitung steht weiter oben. Für Prompt-Tests über alle Plattformen, vollen Vergleich und einen Maßnahmenplan brauchst du Spezial-Tools und Erfahrung. Die meisten Firmen starten mit einer Agentur und übernehmen das laufende Tracking dann selbst.
Was ist der erste Schritt nach dem Check? Technische Blocker fixen. Crawler freigeben, Schema ergänzen, llms.txt einrichten. Das dauert Tage, nicht Wochen. Und es ist die Grundlage für alles, was danach kommt. Der LLM Readiness Check zeigt dir, wo du anfangen sollst.
