Es gibt eine Sorte Diskussion, die ich seit anderthalb Jahren führe und die immer gleich verläuft. Jemand fragt, ob man „jetzt auch noch etwas für KI machen" müsse. Dann folgt eine Aufzählung von Abkürzungen, dann eine Einschätzung, was davon Mode ist, und am Ende steht ein Satz wie: „Wir beobachten das erst mal."

Ich verstehe das. Beobachten ist die vernünftige Reaktion auf einen Hype. Nur ist die Frage inzwischen falsch gestellt.

Die Frage ist nicht, ob man etwas tun muss. Die Frage ist, wo das Wissen darüber sitzt. Denn das Wissen ist längst öffentlich: Wie eine Maschine eine Website liest, wie sie Fakten von Fließtext trennt, welche Dateien sie zuerst abruft, das steht in Dokumentationen, Studien und Blogbeiträgen — auch in unseren. Was fehlt, ist nicht Wissen. Was fehlt, ist der Einbau.

Und das ist ein Unterschied, den man messen kann. Genau darum geht es in diesem Beitrag.

Was ich hier nicht noch einmal erkläre.

Damit der Text nicht zum dritten Mal dasselbe sagt, drei Verweise vorweg:

Was GEO, AEO und LLMO bedeuten und ob man wirklich fünf neue Abkürzungen braucht, steht in GEO, AEO, LLMO. Hier wird es nicht wiederholt.
Wie man KI-Sichtbarkeit misst, wenn Platz 1 bei Google nichts mehr garantiert, steht in Was du misst, wenn Platz 1 nichts mehr zählt.
Wie die technische Architektur einer maschinenlesbaren Website aussieht, steht in Von SEO zu GEO.
Und dass ein Betrieb bei Google vorn stehen und in einer KI-Antwort trotzdem fehlen kann, ist die Problemstellung aus Platz 1 bei Google, unsichtbar in ChatGPT.

Dieser Beitrag ist der Versuch einer Antwort darauf. Nicht: was man wissen sollte. Sondern: was davon heute tatsächlich ausgeliefert wird — und was das über den Abstand zwischen Reden und Bauen sagt.

Die Messung, auf die ich mich stütze.

Seit Mitte 2026 messen wir monatlich, wie verbreitet die Bausteine maschinenlesbarer Auffindbarkeit im Netz wirklich sind. Nicht in einer Umfrage, sondern durch Abruf: Ein festes Panel von Domains wird angesehen, immer dieselbe Stichprobe, immer dieselben Prüfungen, und die Ergebnisse werden veröffentlicht. Stand September 2026, Panel 853 Domains.

Drei Werte daraus sind für dieses Thema entscheidend:

86,2 % der Domains liefern eine robots.txt aus. Das ist der Klassiker, seit den Neunzigern etabliert — die Datei, die Suchmaschinen sagt, was sie ansehen dürfen.
13,5 % liefern eine llms.txt aus. Das ist die junge Datei, die einem Sprachmodell in Kurzform sagt, worum es auf dieser Domain geht und welche Seiten die wichtigen sind.
0,0 % liefern einen maschinenlesbaren Katalog dessen, was der Betrieb anbietet und was ein Agent damit tun kann.

Die letzte Zahl ist keine Rundung nach unten. Sie ist die Beobachtung, dass etwas, worüber viel geschrieben wird, im Alltag praktisch nicht existiert.

Und noch ein Wert, der dieselbe Geschichte aus anderer Richtung erzählt: 16 Domains im Panel liefern keinen einzigen der geprüften maschinenlesbaren Bausteine aus. Keine Kennzeichnung, keine Kurzfassung, keinen Katalog, nichts. Nicht weil dort schlechte Arbeit gemacht wurde — sondern weil das nirgends jemandes Aufgabe war.

⚠ Alle Zahlen tragen einen Stand und werden monatlich neu erhoben. Sie beschreiben, was heute ausgeliefert wird, und sagen nichts darüber voraus, was in einem Jahr üblich sein wird.

Warum der Abstand zwischen Wissen und Einbau so groß ist.

Die naheliegende Erklärung wäre Unwissen. Ich halte sie für falsch. Die Leute, die Websites bauen, lesen dieselben Artikel wie ich.

Die tatsächliche Ursache ist banaler, und ich sehe sie in jedem zweiten Projekt: Diese Dinge sind niemandes Zuständigkeit. Eine Website entsteht als Gestaltung plus Text plus Technik, mit einem Fertigstellungstermin. Was danach kommt, kommt als Zusatzauftrag — und ein Zusatzauftrag braucht einen Anlass, ein Budget und jemanden, der ihn erteilt. Für „eine Datei, die Sprachmodellen erklärt, worum es hier geht" gibt es diesen Anlass selten.

Dazu kommt ein zweites, unangenehmeres Muster. Diese Bausteine sind nicht schwer zu bauen, aber sie sind schwer aktuell zu halten. Eine von Hand geschriebene Kurzfassung der eigenen Website ist am Tag der Veröffentlichung korrekt und ein halbes Jahr später falsch. Eine Fakten-Auszeichnung, die einmal in eine Seitenvorlage geschrieben wurde, bleibt stehen, wenn sich die Fakten ändern. Ich habe Seiten gesehen, die Öffnungszeiten von 2023 maschinenlesbar ausliefern, während im sichtbaren Text die richtigen stehen. Für einen Menschen ist die Seite in Ordnung. Für eine Maschine ist sie falsch — und die Maschine glaubt der ausgezeichneten Angabe.

Nachgerüstete Maschinenlesbarkeit altert. Das ist der Kern des Problems, und deshalb hilft es wenig, sie einmalig zu beauftragen.

Was „eingebaut" konkret bedeutet.

Der Gegenentwurf ist unspektakulär: Diese Ausgaben werden nicht gepflegt, sondern erzeugt — aus denselben Daten, aus denen auch die sichtbare Seite entsteht.

Wenn im Fundament hinterlegt ist, wie der Betrieb heißt, was er tut, wo er das tut, wann er erreichbar ist und welche Leistungen es gibt, dann entstehen daraus, ohne weiteres Zutun:

die Fakten-Auszeichnung in jeder Seite, die Suchmaschinen auslesen;
eine maschinenlesbare Kurzfassung des Betriebs in Faktenform;
eine Kurzfassung der Website für Sprachmodelle, mit den Seiten, die wirklich zählen;
ein Katalog dessen, was angeboten wird;
die Volltextausgabe der Inhalte in einer Form, die eine Maschine sauber zerlegen kann;
und die Kennzeichnung, wer davon was benutzen darf und was ausdrücklich nicht.

Insgesamt sind das 34 Ausgabewege, die eine Domain für Maschinen bereitstellen kann — und die im Panel fast nirgends zusammen auftreten.

Der praktische Unterschied zeigt sich nicht am Tag der Einrichtung, sondern beim ersten Mal, wenn sich etwas ändert. Ein Betrieb ändert seine Öffnungszeiten. In der einen Welt ändert er sie im Text, und alles Maschinenlesbare bleibt auf dem alten Stand, bis jemand daran denkt. In der anderen ändert er sie einmal, und alle Ausgaben ändern sich mit — weil sie nie Kopien waren, sondern Ansichten derselben Quelle.

Das ist keine Produkteigenschaft, über die man staunt. Es ist nur der Unterschied zwischen etwas, das gepflegt werden muss, und etwas, das stimmt.

Warum ich das für die eigentliche Positionierung halte.

Ich habe lange gebraucht, um diesen Punkt sauber zu formulieren, und ich formuliere ihn hier zum ersten Mal so klar: Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht im Wissen über KI-Sichtbarkeit. Das Wissen ist frei verfügbar, und wer es verkauft, verkauft etwas, das man nachlesen kann.

Der Vorteil liegt darin, dass es nichts kostet, es zu haben. Nicht im Sinne von Geld, sondern im Sinne von Aufmerksamkeit: Niemand muss daran denken. Niemand muss eine Datei aktualisieren. Niemand muss wissen, was eine llms.txt ist, um eine auszuliefern.

Das ist auch der Grund, warum ich die Diskussion „braucht man das schon?" nicht mehr führe. Sie unterstellt, dass die Entscheidung Aufwand kostet. Wenn der Einbau im Fundament sitzt, kostet die Entscheidung nichts — sie ist bereits gefallen, als das Fundament gewählt wurde. Warum der Begriff „Webagentur" für diese Art Arbeit zu eng geworden ist, habe ich in Warum „Webagentur" zu eng wird ausführlicher beschrieben.

Drei Einwände, die in jedem zweiten Gespräch kommen.

Ich nehme sie ernst, weil sie berechtigt sind — und weil die Antworten darauf zeigen, worum es eigentlich geht.

„Unsere Kunden fragen keine KI, die rufen an." Stimmt oft, und für manche Gewerke wird das noch lange so bleiben. Nur ist die Frage nicht, ob dein Kunde eine KI fragt, sondern ob irgendjemand auf dem Weg zu dir eine fragt: der Sohn, der für die Eltern sucht. Die Assistenz, die drei Angebote einholt. Die Suchmaschine selbst, die inzwischen eine Antwort über die Ergebnisliste stellt. Der Anruf am Ende beweist nicht, wie die Entscheidung davor zustande kam.

„Das ist doch alles noch nicht ausgereift." Auch richtig. Die Formate ändern sich, manches davon wird in zwei Jahren anders heißen. Genau das ist aber ein Argument für den Einbau und gegen die Handarbeit: Was aus einer Quelle erzeugt wird, kann man auf ein neues Format umstellen, ohne Inhalte anzufassen. Was von Hand geschrieben wurde, muss von Hand neu geschrieben werden. Wer heute manuell nachrüstet, kauft sich die Umstellungskosten von morgen mit ein.

„Wenn das so wichtig wäre, würden es doch alle machen." Das ist der Einwand, auf den ich die klarste Antwort habe, und sie steht oben: Sie machen es nicht. Von 853 gemessenen Domains liefern 13,5 % eine Kurzfassung für Sprachmodelle aus, 0,0 % einen maschinenlesbaren Katalog, und 16 Domains liefern gar nichts davon. Ob daraus ein Vorteil wird, entscheidet nicht die Verbreitung — aber „alle machen es" ist als Argument jedenfalls nicht verfügbar.

Was der Unterschied im Alltag kostet.

Ein Gedankenbeispiel, bewusst ohne erfundene Statistik — jeder kann es an seinem eigenen Betrieb nachrechnen.

Ein Handwerksbetrieb ändert im Jahr vielleicht ein Dutzend Dinge, die nach außen zählen: Öffnungszeiten über die Feiertage, eine neue Leistung, ein Mitarbeiter mit neuer Zuständigkeit, eine Rufnummer, ein zweiter Standort, der Notdienst im Winter.

In der nachgerüsteten Welt hängen an jeder dieser Änderungen mehrere Orte: die sichtbare Seite, die Fakten-Auszeichnung, die Kurzfassung für Sprachmodelle, das Branchenverzeichnis, das Kartenprofil. Fünf Orte, zwölf Änderungen — das sind sechzig Handgriffe im Jahr, von denen niemand einen bemerkt, solange er unterbleibt. Genau darum unterbleiben sie. Und jeder unterbliebene Handgriff hinterlässt eine Angabe, die widerspricht.

In der eingebauten Welt sind es zwölf Handgriffe. Nicht, weil jemand disziplinierter wäre, sondern weil es die anderen achtundvierzig nicht gibt.

Der Schaden aus den achtundvierzig ist nicht spektakulär — es fällt niemand um. Es ist der Kunde, der zur falschen Zeit vor verschlossener Tür steht. Die Anfrage für eine Leistung, die es nicht mehr gibt. Die Empfehlung, die an den Betrieb im Nachbarort geht, weil dessen Angaben eindeutiger waren. Lauter kleine Dinge, die niemand einer Ursache zuordnet.

Was ich damit ausdrücklich nicht behaupte.

Ich habe mir angewöhnt, diesen Abschnitt zu schreiben, weil er mich ehrlich hält:

Ich behaupte nicht, dass diese Dateien Rankings verbessern. Es gibt dafür keinen belastbaren Beleg, und wer einen verspricht, erfindet ihn. Was sie tun, ist: die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass eine Maschine die richtigen Angaben findet, statt sich welche zu bilden.
Ich behaupte nicht, dass die geringe Verbreitung ein Beweis für Wirkung ist. Dass etwas selten ist, macht es nicht wertvoll. Es macht es nur zu einem Unterschied — und ob dieser Unterschied sich auszahlt, entscheidet nicht die Verbreitung, sondern die Nutzung durch die Systeme, die Antworten geben.
Ich behaupte nicht, dass wir das erfunden haben. Die Formate sind offen, die Standards sind öffentlich, jeder kann sie ausliefern. Unser Beitrag ist, dass sie bei uns von selbst entstehen und aktuell bleiben.
Und ich behaupte nicht, dass es reicht. Ein maschinenlesbarer Betrieb ohne Substanz ist ein gut ausgeschilderter leerer Laden.

Woran ich merken würde, dass ich falsch liege.

Drei Dinge würden mich umstimmen:

Erstens, wenn die Verbreitungszahlen springen, ohne dass sich an der Nutzung etwas ändert. Wenn in einem Jahr die Hälfte des Panels diese Dateien ausliefert, weil ein großes Baukastensystem sie standardmäßig einschaltet, dann war es nie ein Unterschied, sondern eine Voreinstellung. Wir haben so einen Fall schon beobachtet und ihn in unseren Auswertungen entsprechend gekennzeichnet — eine Zahl, die aus einer Plattform-Voreinstellung stammt, sagt nichts über Absicht aus.

Zweitens, wenn die Systeme, die Antworten geben, diese Angaben nachweislich ignorieren und ausschließlich auf Fließtext zurückfallen. Dann wäre die ganze Kette Aufwand ohne Wirkung.

Drittens, wenn sich zeigt, dass gepflegte Handarbeit über Jahre stabiler bleibt als erzeugte Ausgaben. Das widerspräche allem, was ich in zwanzig Jahren gesehen habe, aber es wäre ein Argument.

Bis dahin gilt für mich: Die Messung sagt, dass fast niemand ausliefert, worüber fast alle reden. Das ist kein Werbeargument, sondern eine Beobachtung — und sie ist der ehrlichste Grund, den ich für unsere Bauweise habe.

Was du selbst prüfen kannst, in zehn Minuten.

Ohne Werkzeug, ohne Beratung, an der eigenen Domain:

Ruf deine-domain.tld/robots.txt auf. Kommt etwas? Steht dort etwas über KI-Systeme, oder nur über Suchmaschinen?
Ruf deine-domain.tld/llms.txt auf. Kommt eine Fehlerseite, gehörst du zur Mehrheit.
Sieh dir die Fakten-Auszeichnung einer Unterseite an — im Quelltext, oder mit einem der kostenlosen Prüfwerkzeuge der Suchmaschinenanbieter. Stimmen die Öffnungszeiten dort mit denen im sichtbaren Text überein? Das ist der Test, der am häufigsten scheitert.
Und die entscheidende Frage: Wenn morgen eine Angabe sich ändert — wie viele Stellen musst du anfassen? Wenn die Antwort größer als eins ist, wird eine davon irgendwann veralten. Nicht vielleicht, sondern sicher.

Zum Schluss.

Ich habe diesen Beitrag nicht geschrieben, um zu sagen, dass wir es besser machen. Ich habe ihn geschrieben, weil mir aufgefallen ist, dass die Diskussion an der falschen Stelle geführt wird.

Ob KI-Sichtbarkeit wichtig wird, ist keine interessante Frage mehr — die Antwort steht in jedem Nutzungsbericht. Die interessante Frage ist, ob das, was man darüber weiß, im eigenen Betrieb irgendwo landet, wo es wirkt, und ob es dort in zwei Jahren noch stimmt.

Alles andere ist Beobachten. Und beobachten kann man auch, während es eingebaut ist.

Quellen und Stand.

Alle Verbreitungszahlen stammen aus unserer eigenen monatlichen Messung, Stand September 2026, Panel 853 Domains, Methodik und Rohdaten werden mit jeder Ausgabe veröffentlicht. Die Werte ändern sich monatlich; dieser Beitrag zeigt automatisch den jeweils aktuellen Stand.

Was heute schon eingebaut ist, während andere noch diskutieren