Vier Phasen, durch die gerade jede Website läuft
Florian Berger · 23.07.2026
Ich glaube, wir stehen erst am Anfang eines Wechsels, den die meisten noch gar nicht als Wechsel erkennen. Das, was wir „Website“ nennen — ein Bündel gestalteter Seiten für menschliche Augen — rückt langsam in den Hintergrund. Was bleibt, ist etwas Nüchterneres: ein vernetzter, maschinenlesbarer Datenpunkt. Hier ist, wie ich diese Entwicklung sehe — vier Phasen, von dem, was längst Alltag ist, bis zu dem, was noch reine Spekulation ist.
Phase 1 — Das Web für Menschen (Gestern)
Das klassische Internet: gebaut für Augen und für Suchmaschinen-Crawler, die im Grunde nur zählen und verlinken. Der Leitsatz dahinter war „mehr Traffic auf der Seite“. Man tippte ein Keyword, klickte sich durch zehn blaue Links und suchte sich die Antwort selbst zusammen.
Phase 2 — Das hybride Web (Heute)
Das ist der Punkt, an dem wir gerade stehen. Das Internet hat eine zweite Zielgruppe bekommen, die genauso ernst genommen werden muss wie die menschliche: Sprachmodelle. Wer heute fragt, bekommt zunehmend eine fertige, zusammengefasste Antwort, oft ohne je eine Website zu besuchen. Damit eine KI diese Antwort korrekt geben kann, braucht sie kein hübsches Design, sondern strukturierte, maschinenlesbare Daten.
Das ist für mich kein abstraktes Zukunftsbild — genau das bauen wir bei btlabs Core serienmäßig ein: eine Basis, die gleichzeitig Website, Shop und KI-Agenten über offene Schnittstellen speist, mit maschinenlesbaren Profilen (`llms.txt`), damit ein Sprachmodell einen Betrieb fehlerfrei empfiehlt. Nicht als Extra-Modul, sondern als Grundzustand.
Phase 3 — Das handelnde Web (Morgen, geschätzt 2–5 Jahre)
Hier verlasse ich gesichertes Terrain und spekuliere — begründet, aber spekuliere. Die KI hört auf, nur vorzulesen, und fängt an, zu handeln: verhandeln, vergleichen, buchen, ohne dass ein Bildschirm berührt wird. Ob und wie schnell das kommt, weiß niemand genau. Dass die technischen Bausteine dafür heute schon entstehen, sehe ich in jedem Projekt.
Phase 4 — Das ferne Bild (Reines Gedankenexperiment)
Ein Bild, das ich bewusst als das nenne, was es ist: Spekulation, keine Prognose. Klassische Websites lösen sich fast auf, Unternehmen sprechen über eigene kleine Sprachmodelle für sich selbst, und weil ein Großteil des Netzes bis dahin aus KI-generiertem Inhalt bestehen könnte, wird Beweisbarkeit zur eigentlichen Währung. Ob es so kommt, weiß ich nicht. Aber die Fragen dahinter — wem eine Information wirklich gehört — sind schon heute keine Science-Fiction mehr.
Was daraus praktisch folgt
Man muss nicht auf Phase 4 vorbereitet sein, um heute richtig zu handeln. Phase 2 ist keine Kür mehr — sie ist die Grundausstattung, auf der jede spätere Phase aufbaut.
Häufig gestellte Fragen.
Woran erkenne ich, ob eine Agentur wirklich versteht, wie eine KI meine Website liest?
Ein einfacher Test: Frag nach den letzten drei Projekten und wie dort mit KI-Sichtbarkeit umgegangen wurde. Wenn die Antwort bei Meta-Tags, Ladezeit und klassischen Rankings endet, deckt das nur die halbe Miete ab — wichtig, aber für KI-Antwortsysteme nicht entscheidend.
Wer wirklich versteht, wie eine KI eine Website liest, spricht über konkretere Dinge: ein maschinenlesbares Profil wie `llms.txt`, strukturierte Daten im JSON-LD-Format für Fakten wie Öffnungszeiten oder Leistungen, und ob KI-Crawler und -Agenten überhaupt technisch Zugang zur Seite haben. Das sind die Stellschrauben, die darüber entscheiden, ob eine KI deinen Betrieb korrekt zitieren oder empfehlen kann.
Wie misst man Erfolg, wenn KI-Antworten keinen Traffic mehr auf meine Seite bringen?
Die klassische Kennzahl Klickrate verliert an Aussagekraft, wenn ein Nutzer seine Antwort direkt von der KI bekommt, ohne je eine Seite zu besuchen. Die neue Kennzahl heißt sinngemäß Share of Model Voice: Wie oft und in welchem Kontext wird dein Betrieb genannt, wenn jemand ChatGPT, Perplexity oder Claude eine Frage aus deiner Branche stellt — und wird er dabei korrekt und positiv dargestellt?
Diesen Wert misst man, indem man typische Kundenfragen regelmäßig selbst an gängige KI-Systeme stellt und protokolliert, ob und wie der eigene Betrieb vorkommt. Erfolg zeigt sich dann nicht mehr an Besucherzahlen, sondern daran, präsent und korrekt zitiert zu sein, auch wenn daraus kein direkter Klick entsteht.
Warum reicht guter Content für Menschen nicht automatisch für KI-Sichtbarkeit?
Guter Content für Menschen darf unterhaltsam, stimmungsvoll und mit Marketing-Sprache formuliert sein — „Wir sind seit Generationen Ihr verlässlicher Partner für…“ liest sich für einen Menschen sympathisch. Eine KI kann mit solchen Floskeln aber wenig anfangen, weil sie keine überprüfbare Information enthalten.
Was KI-Systeme bevorzugen, ist Informationsdichte: klare, in sich geschlossene Aussagen mit konkreten Fakten, Zahlen und Zusammenhängen, die auch ohne den Rest der Seite verständlich sind. Der Trick liegt darin, beides zu verbinden — Marketing-Ton für Menschen, aber mit einem faktischen Kern, den eine KI zitieren kann, ohne interpretieren zu müssen.
Wie baut eine Website Vertrauen auf, damit eine KI sie der Konkurrenz vorzieht?
KI-Systeme orientieren sich an ähnlichen Signalen wie Google: dem E-E-A-T-Prinzip — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Übersetzt heißt das: Erfahrung, Fachwissen, Reputation und Vertrauenswürdigkeit müssen erkennbar sein, nicht nur behauptet.
Konkret bedeutet das: sichtbare Autor:innen mit echter, nachvollziehbarer Qualifikation statt anonymer Texte, verifizierbare Fakten statt vager Versprechen, und Inhalte, die zeigen, dass hier jemand aus echter Praxis spricht. Ein Text ohne erkennbaren Menschen dahinter ist für eine KI schwerer einzuordnen als einer mit klarer, belegbarer Autorenschaft.
Was ist der Unterschied zwischen SEO, GEO und LLMO?
Die drei Begriffe bauen aufeinander auf, statt sich zu ersetzen. SEO (Search Engine Optimization) sorgt dafür, dass eine Seite in klassischen Suchergebnislisten gut platziert ist. GEO (Generative Engine Optimization) erweitert das um das Ziel, in KI-generierten Antworten als Quelle zitiert zu werden — etwa in einer ChatGPT- oder Perplexity-Antwort.
LLMO (Large Language Model Optimization) geht noch einen Schritt technischer: Es geht darum, gezielt zu verstehen und zu beeinflussen, wie einzelne Sprachmodelle Inhalte verarbeiten, gewichten und wiedergeben — quasi das Reverse Engineering des jeweiligen Modells. Für die Praxis heißt das: SEO bleibt die Eintrittskarte, GEO sorgt für Zitierfähigkeit in der Breite, LLMO justiert die Details für die Systeme, die für einen Betrieb am wichtigsten sind.
Wie bekomme ich einen MCP-Zugang für meine Website, und was ist damit inbegriffen?
Einen MCP-Zugang richten wir für dich ein, sobald du ihn willst — er ist Teil des Ausbaus deiner Website und kein Pflichtbestandteil. Wir legen gemeinsam fest, welche Inhalte freigegeben werden, etwa Öffnungszeiten, Leistungen oder Kontaktdaten, und du erhältst eine Übersicht, welcher KI-Dienst wann zugreift.
Der Aufwand ist überschaubar: Einrichtung einmalig, danach läuft der Zugang mit deiner Website mit. Wenn du unsicher bist, ob sich das für deinen Betrieb lohnt, schauen wir uns gemeinsam an, wie oft Kunden in deiner Branche schon über KI-Assistenten suchen.
