In den letzten Jahren hat sich Suchmaschinenoptimierung stark verändert – und jetzt stehen wir vor dem nächsten großen Umbruch: der Optimierung für KI-Suchmaschinen. Immer mehr Nutzer stellen ihre Fragen nicht mehr bei Google, sondern an Systeme wie ChatGPT, Claude oder Perplexity. Diese liefern fertige Antworten statt einer Liste von Links – und zitieren dabei Quellen, die sie für besonders vertrauenswürdig halten. Genau dort beginnt die neue Disziplin: AI Engine Optimization (AEO).
Ich möchte dir zeigen, wie du systematisch vorgehst, um deine Website so zu optimieren, dass sie auch von diesen KI-Systemen bevorzugt wird. Dabei wirst du verstehen, wie die sogenannten AI-Crawler arbeiten, wie du ihre Aktivität analysierst und wie du ihre Spuren für deine Content-Strategie nutzen kannst. Es ist letztlich eine Mischung aus klassischem SEO-Verständnis und strategischem Denken über das, was „Maschinen“ wirklich als wertvoll betrachten.
Warum du jetzt verstehen solltest, wie KI-Suchmaschinen denken
Früher stand im Zentrum jeder Optimierung der Google-Algorithmus – Keyword-Dichte, Backlinks, Seitengeschwindigkeit. Heute ist das anders. KI-Modelle wie ChatGPT generieren Antworten auf Basis von Milliarden Datensätzen, die sie aus dem Web extrahieren. Sie gewichten Inhalte nicht nur danach, wie sie gerankt sind, sondern auch danach, wie verständlich, vertrauenswürdig und strukturierbar die Informationen sind.
Dabei verwenden viele dieser Systeme eigene Crawler, die Webseiten regelmäßig durchsuchen und Inhalte indexieren. Je öfter deine Seite gecrawlt und zitiert wird, desto größer die Chance, in einem KI-Antwortfenster als Quelle aufzutauchen – eine Art neues Ranking, nur dass du den Algorithmus kaum kennst. Trotzdem ist er nicht völlig undurchschaubar, wenn man sich mit den richtigen Werkzeugen befasst.
Wie KI-Crawler tatsächlich arbeiten
Große KI-Anbieter betreiben eigene Bots:
- GPTBot von OpenAI (für ChatGPT)
- PerplexityBot für Perplexity AI
- ClaudeBot von Anthropic
- Google-Extended, das Google-eigene KI-Crawlersystem
Diese Bots haben zwei Hauptaufgaben: zunächst Training und dann aktuelle Informationsabfrage. Beim Training laden sie große Mengen an Webseiten herunter, um daraus Muster und Zusammenhänge zu lernen. In der Echtzeit-Abfrage greifen sie auf frische Seiten zu, um eine aktuelle Antwort zu erzeugen – zum Beispiel bei Themen, die sich rasch ändern oder neue Daten erfordern. Deshalb ist es wichtig, dass deine Inhalte regelmäßig aktualisiert und technisch sauber zugänglich sind – sonst wirst du schlicht ignoriert.
Der erste Schritt: systematisch denken
Ich rate dir, die Optimierung für KI nicht als Kreativ-Experiment zu verstehen, sondern als datenbasierten Prozess. Du willst wissen, welche deiner Seiten besucht werden, wie oft, und welche Themen offenbar das Interesse dieser Bots wecken. Das erreichst du nur, wenn du die Crawler-Aktivität misst. Klassisch geschieht das über sogenannte Server-Logfiles: Protokolle, die auflisten, welcher Bot wann welche Seite besucht hat.
Log-Analyse: die klassische Methode
Wenn du technische Erfahrung hast, kannst du selbst in die Rohdaten deines Servers schauen und nach bestimmten User Agents suchen – also den Namen der Bots, zum Beispiel „GPTBot/1.0“ oder „PerplexityBot/1.1“. Tools wie Screaming Frog Log File Analyser, Botify oder Semrush helfen dir dabei. Du siehst dort, welche Seiten die KI-Bots besuchen, wie häufig diese Zugriffe vorkommen und ob es Muster gibt (z. B. vor neuen Produkterwähnungen oder Content-Updates).
Der Nachteil: Das ist komplex und zeitaufwendig. Je nach Größe deiner Seite erzeugen die Logs schnell mehrere Gigabyte Daten, deren Analyse viel technisches Wissen erfordert. Außerdem brauchst du Serverzugriff – was bei vielen gehosteten Plattformen nicht möglich ist.
Eine Alternative für Praktiker
Weniger technisch orientierte Marketer nutzen lieber automatisierte WordPress-Plugins wie SEO Bulk Admin. Dieses Tool erkennt KI-Crawler automatisch, erstellt eine Übersicht in deinem Dashboard und zeigt, welche Seiten aktuell von welchen Bots besucht werden. Keine komplizierten Skripte, kein Serverzugriff – du bekommst ein klares Bild, welche deiner Seiten in den Fokus der KI geraten.
Ich selbst habe es ausprobiert: Wenn du understandest, welche Themen GPTBot oder Perplexity bevorzugen, kannst du deinen Content gezielt strukturieren – und zwar in jenem Format, das diese Bots am besten „lesen“ und verarbeiten. Es ist erstaunlich zu sehen, wie stark sich Muster abzeichnen: KI-Bots lieben Seite mit klaren Überschriften, Listen, FAQs und kohärenten Absätzen – alles, was sich leicht in „Wissenshäppchen“ umwandeln lässt.
Was du aus Crawler-Daten lernen kannst
1. Finde deine „AI-Favoriten“
Schau dir an, welche Seiten am häufigsten besucht werden. Vielleicht sind es deine Anleitungsartikel, deine Glossare oder Produktvergleiche. Genau das zeigt dir, welche Art von Struktur oder Ton die KI-Systeme als besonders nützlich empfinden. Diese Seiten solltest du anschließend als Vorlage für andere nutzen.
2. Verstehe das Muster
Bei der Auswertung habe ich gemerkt: KI-Bots bevorzugen saubere Informationsstrukturen. Schema.org-Markup hilft ihnen enorm, Zusammenhänge zu erkennen – etwa `FAQPage`, `HowTo`, oder `Article`. Ebenso wichtig ist einfache, klare Sprache. Lange Schachtelsätze oder Metaphern erschweren die Interpretation und führen dazu, dass deine Inhalte seltener zitiert werden.
3. Reverse Engineering deiner besten Seiten
Analysiere die Seiten, die besonders gut abschneiden: Wie sind sie aufgebaut? Welche internen Links führen dorthin? Wie tief behandeln sie ihr Thema? Aus dieser Analyse entsteht dein persönliches Blueprint für zukünftigen Content. Übertrage Strukturen – z. B. Listen mit Zwischenüberschriften, kurze Absätze, Fact-Boxen, prägnante Titel – auf neue Seiten. Ergänze strukturierte Daten, Quellen und klare Antworten.
4. Schwächen sichtbar machen
Umgekehrt zeigen die Daten natürlich auch, welche deiner Seiten kaum besucht werden. Oft liegt das an technischen Barrieren (z. B. falsch gesetzte Robots.txt-Regeln), veralteten Inhalten oder fehlender thematischer Tiefe. Hier kannst du gezielt nachbessern, indem du die Best Practices deiner Top-Seiten überträgst.
Von der Analyse zur Strategie
Die Kunst besteht darin, Crawler-Daten in eine Content-Roadmap zu verwandeln. Du willst wissen, wo es sich lohnt, Ressourcen zu investieren. Ich gehe meist so vor:
- Ich exportiere die meistbesuchten Seiten einer Domain durch KI-Bots.
- Dann mappe ich sie auf Themencluster (Produkttests, Erklärtexte, Anleitungen).
- Anschließend bewerte ich, welche dieser Cluster meinem eigentlichen Geschäftsmodell am meisten Sichtbarkeit bringen würden, wenn sie häufiger zitiert werden.
Das Ergebnis ist ein klarer Plan: Statt blindlings Content zu produzieren, setzt du gezielte Schwerpunkte auf Themen, die von KI-Systemen ohnehin bevorzugt werden. Das führt nicht nur zu mehr Erwähnungen in KI-Antworten, sondern auch langfristig zu höherer Relevanz in klassischen Suchmaschinen, da beide Welten zunehmend ineinandergreifen.
Technische Feinheiten, die du nicht übersehen solltest
- Server-Erreichbarkeit: KI-Crawler folgen oft denselben Regeln wie Googlebots. Achte also darauf, dass deine robots.txt keine ungewollten Sperren enthält.
- Aktualität: Dynamische Sites mit regelmäßigen Updates werden häufiger besucht.
- Strukturierte Daten: Ohne Schema Markup entgehen dir einfache Kontextchancen.
- Canonical Tags & Metadaten: Doppelte Inhalte verhindern, dass die KI erkennt, welches Original sie zitieren soll.
Ich habe auch beobachtet, dass Seiten, die klare Fact-Sections enthalten (Antwortblöcke mit Zahlen oder Studienverweisen), besonders oft von ChatGPT oder Perplexity angesprochen werden. Offenbar sind das Inhalte, die leicht überprüfbar und zitierfähig sind – genau das, was diese Systeme suchen.
Vom Datenpunkt zum Handlungskonzept
Wenn du herausfindest, dass bestimmte Seiten überdurchschnittlich viele Crawler-Besuche bekommen, kannst du anhand dieser Vorlagen gezielt weiterarbeiten: interne Verlinkung verbessern, Überschriften klarer formulieren, strukturierte Abschnitte hinzufügen. Im Prinzip baust du schrittweise eine KI-freundliche Informationsarchitektur auf.
Ein Beispiel: Auf einer Finanz-Website wurde eine Seite über Kreditkartenzahlungen zum meistbesuchten Ziel des OpenAI-Crawlers. Nach einer genauen Analyse stellte sich heraus, dass sie als eine der wenigen exakte Vor- und Nachteile in Listenform enthielt – und sogar Steuer-Aspekte behandelte. Das lockte offenbar die KI-Modelle an. Indem andere Seiten diese Formatlogik übernahmen („Problem“, „Lösung“, „Fazit“ in strukturierter Form), stieg die Crawlrate und sogar die Sichtbarkeit deutlich.
Was sich langfristig daraus für dich ergibt
Wenn du diese Daten regelmäßig beobachtest, erkennst du Trends frühzeitig: Themen, die plötzlich häufiger gecrawlt werden, deuten oft auf wachsende Relevanz in KI-Antwortsystemen hin. Diese Erkenntnisse kannst du nutzen, um deinen redaktionellen Kalender daran auszurichten – gerade in einer Welt, in der klassische Suchdaten wie Klickzahlen oder Rankings allein nicht mehr das ganze Bild zeigen.
Fazit: SEO trifft KI – und du kannst das steuern
Wir stehen an einem Punkt, an dem klassisches SEO nicht mehr genügt. Die Zukunft gehört einer hybriden Optimierung: für Menschen, für Suchmaschinen und jetzt auch für KI-Agenten. Wenn du verstehst, wie diese Bots deine Inhalte finden, lesen und bewerten, besitzt du einen klaren Wettbewerbsvorteil. Fange klein an, dokumentiere deine Beobachtungen und baue daraus ein eigenes System auf. Es ist erstaunlich, wie viel Einsicht du daraus gewinnen kannst – und wie direkt sich deine Arbeit auf die Sichtbarkeit in den Antworten von Chatbots und anderen generativen Plattformen auswirkt.
Wenn man will, kann man das so zusammenfassen: Früher haben wir für die Suchergebnisse auf Seite 1 optimiert. Heute optimieren wir dafür, dass Maschinen uns als Quelle zitieren. Und wer das zuerst konsequent umsetzt, wird auch im KI-Zeitalter sichtbar bleiben.
