Häufige Fragen zur KI-Optimierung von Websites

Seit wir anfangen, über KI-Optimierung zu schreiben, kommen immer wieder dieselben Fragen — im Erstgespräch, per Mail, manchmal auch skeptisch formuliert. Hier sind sie, mit den Antworten, die wir auch am Telefon geben würden. Ohne Verkaufsteil.

Ist das nicht einfach SEO mit neuem Namen?

Nein, aber die Grenze ist unscharf, und wer etwas anderes behauptet, vereinfacht.

Vieles überschneidet sich: sauberer Aufbau, klare Struktur, vernünftige Ladezeiten, korrekte Angaben. Wer das für Suchmaschinen gemacht hat, hat auch für Sprachmodelle vorgearbeitet.

Der Unterschied liegt im Ziel. Suchmaschinenoptimierung will eine Platzierung in einer Liste. KI-Optimierung will, dass ein Modell die Fakten über deinen Betrieb korrekt wiedergeben kann, wenn es gefragt wird. Für eine Liste reicht ungefähre Passung. Für eine Antwort braucht es Eindeutigkeit — und die ist eine andere Arbeit.

Was kostet das?

Das hängt davon ab, was schon da ist, und wir können es ohne Blick auf die Website nicht seriös sagen.

Was wir sagen können: Der größte Teil der Arbeit ist einmalig — Angaben zusammentragen, vereinheitlichen, maschinenlesbar auszeichnen, Widersprüche zwischen den Quellen ausräumen. Bei einem kleinen Betrieb mit gepflegter Website ist das überschaubar. Bei einem gewachsenen Auftritt mit vier Sprachversionen und zehn Jahren Historie deutlich mehr.

Danach ist es Pflege, kein Projekt. Wenn sich Öffnungszeiten oder Leistungen ändern, müssen sie an allen Stellen nachgezogen werden.

Ein Teil dieser Arbeit ist Handarbeit und bleibt es. Ein anderer Teil ist eine Frage des Fundaments: Wenn eine Website die harten Angaben ohnehin maschinenlesbar ausliefert, entfällt der größte Einzelposten — das nachträgliche Auszeichnen. Deshalb ist die Antwort für einen gewachsenen Auftritt eine andere als für ein System, das das ab Werk mitbringt.

Wie lange dauert es, bis man etwas sieht?

Länger, als die meisten hoffen.

Zwischen einer Änderung auf deiner Website und dem Moment, in dem ein Sprachmodell sie kennt, liegen Wochen bis Monate. Das liegt daran, wie diese Systeme arbeiten: Ein Teil ihres Wissens stammt aus dem Training und ist zum Zeitpunkt der Frage bereits Monate alt. Ein anderer Teil kommt aus einer Live-Suche — der reagiert schneller, aber auch nicht sofort.

Wer dir Ergebnisse in zwei Wochen verspricht, meint entweder etwas anderes oder hat nie nachgemessen.

Könnt ihr garantieren, dass ChatGPT uns empfiehlt?

Nein. Und niemand sonst kann das.

Es gibt keine Einreichung, keine Rangliste, keinen Schalter. Sprachmodelle werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten trainiert, greifen unterschiedlich auf das Web zu und gewichten Quellen unterschiedlich. Dieselbe Frage, an zwei Modelle gestellt, kann zwei verschiedene Betriebe nennen.

Beeinflussbar ist die Ausgangslage: dass die Fakten vorhanden, eindeutig und in allen Sprachen gleichwertig sind. Das ist notwendig, aber nicht hinreichend. Wer eine Platzierung zusichert, verkauft dir etwas, das er nicht kontrolliert.

Wir haben eine neue Website. Reicht das nicht?

Meistens nicht, und das ist die häufigste Enttäuschung.

Eine neue Website ist in der Regel schnell, sieht gut aus und hat eine saubere Struktur. Das ist die halbe Miete. Was fast immer fehlt, ist die maschinenlesbare Auszeichnung der harten Fakten — strukturierte Daten, die einer Maschine sagen, dass die Zahl im Impressum eine Umsatzsteuernummer ist und der Text im Kasten die Öffnungszeiten sind.

Das ist kein Vorwurf an die Agentur. Es steht in keiner Ausschreibung, und man sieht es der fertigen Seite nicht an.

Die Frage, ob das eingebaut ist oder nachgerüstet werden muss, entscheidet den Aufwand mehr als jede andere. Bei einem Fundament, das strukturierte Daten selbst erzeugt, ist es eine Einstellung. Bei einer Seite, die Inhalte nur als Text kennt, ist es Handarbeit an jeder einzelnen Angabe.

Bringt das etwas, wenn wir nur lokal arbeiten?

Gerade dann, würden wir sagen.

Wer nach einem Handwerker in der Umgebung sucht, formuliert bei einem Sprachmodell anders als bei Google: nicht „Tischler Meran", sondern „Wer kann mir in Meran ein altes Fenster restaurieren?". Solche Fragen beantwortet ein Modell nur, wenn es die Fakten hat — Ort, Leistung, Spezialisierung, und zwar explizit.

Der Vorteil für kleine Betriebe: Bei lokalen Fragen ist das Feld dünn. Wer als einziger im Tal die Angaben sauber hinterlegt hat, ist häufig der einzige, der genannt werden kann.

Wir sind mehrsprachig. Reicht die deutsche Fassung?

Nein, und das ist in Südtirol der teuerste Fehler.

Die meisten mehrsprachigen Websites haben eine vollständige Hauptsprache und zwei gekürzte Übersetzungen. Für Besucher fällt das kaum auf. Für eine Maschine sind es drei unterschiedlich gut informierte Quellen über denselben Betrieb.

Wer auf Italienisch fragt und eine dünne Antwort bekommt, während die deutsche Fassung alles hergegeben hätte, verliert eine Anfrage an der Sprachgrenze. Jede Sprache braucht nicht dieselben Wörter, aber dieselben Fakten.

Ob das zumutbar ist, hängt am System. Wo jede Sprache eine eigene Seite ist, die man pflegen muss, bleibt die dritte Fassung liegen — das ist keine Nachlässigkeit, sondern Aufwand. Wo Sprachen gleichwertig im Fundament liegen, ist die Frage keine des Willens mehr.

Was ist mit Datenschutz?

Zwei Dinge werden hier oft vermischt.

Das eine sind die Angaben, die du ohnehin veröffentlichst: Adresse, Leistungen, Öffnungszeiten. Die maschinenlesbar auszuzeichnen, ändert nichts an ihrem Status — sie stehen schon öffentlich auf deiner Seite.

Das andere ist die Frage, ob Inhalte deiner Website zum Training verwendet werden dürfen. Das ist eine eigene Entscheidung, und sie lässt sich maschinenlesbar erklären: Man kann Sprachmodellen erlauben, Inhalte für eine Antwort zu lesen, und gleichzeitig untersagen, sie ins Training zu übernehmen. Beides gleichzeitig ist möglich.

Auch das ist eine Frage der Bauweise. Eine Seite, die von Haus aus keine einwilligungspflichtigen Dienste lädt, braucht die Diskussion nicht zu führen. Eine Seite mit gewachsener Werkzeugsammlung führt sie bei jedem neuen Dienst erneut.

Woran merken wir, ob es wirkt?

Nicht an Besucherzahlen — das ist der wunde Punkt.

Wenn ein Modell deine Website liest und daraus eine Antwort formuliert, sieht der Fragende deine Adresse nie. Der Nutzen entsteht, aber er taucht in keiner Statistik auf.

Messbar ist es trotzdem, nur anders: Man stellt einer Handvoll Modelle regelmäßig dieselben Fragen und zählt, wie oft der eigene Betrieb vorkommt und in welcher Rolle. Das ist mühsam, aber es ist die einzige Zahl, die den Zustand tatsächlich beschreibt. Wir haben das ausführlicher beschrieben.

Von Hand hält das niemand durch — das ist der Grund, warum es meist nicht gemessen wird. Als eingebaute, zuschaltbare Funktion läuft es nach dem Einschalten regelmäßig weiter — jeder Lauf kostet allerdings Gebühren beim KI-Anbieter. Der Unterschied zwischen „messbar" und „gemessen" ist fast immer ein Unterschied der Automatisierung.

Können wir das selbst machen?

Teilweise, und den wichtigsten Teil solltest du sogar selbst machen.

Die Bestandsaufnahme — welche Angaben stehen wo, wo widersprechen sie sich — kennt niemand besser als ihr. Dafür braucht es kein Werkzeug, sondern eine Stunde Zeit und eine Tabelle.

Die technische Auszeichnung ist Handwerk und geht schneller, wenn man es öfter macht. Und die laufende Messung lohnt nur, wenn sie automatisiert ist; von Hand hält sie niemand durch.

Wenn du wissen willst, wo ihr steht, bevor du irgendetwas beauftragst: Die drei Fragen am Ende dieses Beitrags reichen für eine erste ehrliche Einschätzung.

Grob geteilt: Die Bestandsaufnahme gehört euch, die technische Auszeichnung gehört ins Fundament, und die Umsetzung im Betrieb macht, wer sich damit auskennt. Wir bauen bei Berger+Team beides — die Plattform btlabs Core und die Arbeit damit. Das ist kein Zufall: Vieles, was hier als Aufwand steht, ist nur deshalb Aufwand, weil das darunterliegende System es nicht selbst erledigt.