So messen wir

Der Check ist ein Messinstrument. Hier steht offen, was gemessen wird, wie gewichtet wird und wo die Grenzen liegen.

Eine KI, doppelt gemessen

Stand September 2026 stellen wir deine Kundenfrage an Claude von Anthropic, im Modell Claude Haiku 4.5 über die Anthropic-API. Die Frage geht zweimal hinaus: einmal ohne Websuche (reines Modellwissen, also das, was die KI über dich „gelernt“ hat) und einmal mit Live-Websuche (was sie aktuell empfiehlt, inklusive der zitierten Quellen). Beides sind echte API-Abfragen zum Messzeitpunkt, gespeicherte Beispielantworten gibt es nicht. Die Antworten werden maschinell ausgewertet: Kommt deine Domain vor? Wer wird stattdessen genannt?

KI-Antworten schwanken. Zwei Messungen glätten das etwas, eine Restunschärfe bleibt. Deshalb zeigen wir dir die Antworten wörtlich statt nur einer Zahl.

Die fünf Bewertungskriterien

Die Gewichtung ist eine redaktionelle Entscheidung: Die KI-Mentions zählen am meisten, weil sie das Ergebnis sind. Die anderen vier Kriterien sind die beeinflussbaren Ursachen. Der Report stellt alle fünf Kriterien als Netzdiagramm dar.

Was wir konkret prüfen

• KI-Mentions: Nennt dich die KI aus dem Modellwissen? Nennt sie dich mit Live-Websuche? Wirst du in den zitierten Quellen aufgeführt?
• KI-Indexierung: robots.txt-Regeln für GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot und ClaudeBot sowie die Existenz einer llms.txt.
• Technik: HTTPS-Erreichbarkeit und Existenz einer sitemap.xml.
• Landingpage: Seitentitel und Meta-Description (Länge/Existenz), genau eine H1, JSON-LD-Auszeichnung (Organisation/LocalBusiness), Keyword in Titel und Text, auswertbarer Textumfang.
• Entität: Wikidata-Abgleich (inkl. „offizielle Website“-Eigenschaft), sameAs-Verknüpfungen und Adressdaten im Schema.

Was wir nicht tun

• Wir crawlen nicht deine ganze Website. Gemessen wird die Startseite als Stellvertreter, und für Voll-Crawls empfehlen wir klassische Tools.
• Stand September 2026 fragen wir ausschließlich Claude ab. ChatGPT, Perplexity, Gemini und die Google AI Overviews fragt der Check nicht ab. Die Voraussetzungen aus Entität, Quellen und Technik sind systemübergreifend ähnlich, und wie du die anderen Systeme selbst prüfst, steht im Artikel ChatGPT-Sichtbarkeit prüfen.
• Wir arbeiten ohne erfundene Zahlen und ohne ausgedachte Kundenstimmen. Zahlen auf dieser Website stammen aus der Check-Datenbank oder aus einer genannten Quelle. Wenn etwas nicht messbar ist, sagen wir es.

Warum die llms.txt 5 Punkte zählt

Die llms.txt ist eine Textdatei im Wurzelverzeichnis, die KI-Systemen eine geordnete Übersicht der wichtigsten Seiten gibt. Google schreibt in seinem Leitfaden zu generativen KI-Funktionen (Stand September 2026), dass die Google Suche solche Dateien nicht nutzt. Eine llms.txt hilft dort also weder, noch schadet sie. Google nennt es ausdrücklich in Ordnung, die Datei für andere Dienste anzulegen, die sie auswerten.

Genau diesen Nutzen bewerten wir. KI-Assistenten und Agenten, die eine Website im Auftrag eines Nutzers aufrufen, finden über die Datei schneller die passenden Seiten. Einen gemessenen Effekt auf Nennungen hat bisher niemand belegt. Deshalb zählt die llms.txt mit 5 von 100 Punkten weniger als die vier Crawler-Freigaben zusammen (8 Punkte) und deutlich weniger als die Kriterien Landingpage (25) und Entität (15). Wie du sie anlegst, erklärt der Artikel llms.txt erstellen.

Grenzen, offen benannt

Eine einzelne Messung ist eine Momentaufnahme: KI-Antworten variieren je nach Formulierung, Tageszeit und Modellversion. Der Score eignet sich zum Vergleichen (vorher gegen nachher, du gegen die Konkurrenz) und taugt nicht als absolutes Urteil. Wie viele Messungen du für belastbare Vergleiche brauchst, steht im Artikel über Kennzahlen und Stichprobengröße. Sichtbarkeit in KI-Antworten entsteht zudem über Wochen und nicht über Nacht, und die Maßnahmen im Report sind darauf ausgelegt.