Unsere Audit-Methodik
Diese Seite erklärt jeden Teil der Audit-Methode. Sie sehen, was das Audit misst und wie sich jeder Befund auf Ihren Punktwert auswirkt.
Ein Punktwert ohne Methode bietet wenig Wert. Eine sichtbare Methode macht den Punktwert zu einem nützlichen Leitfaden.
Warum wir die Methode veröffentlichen
Jeder Punktwert muss sich auf konkrete Belege stützen. Sie müssen diese Belege selbst prüfen können.
Die Methode zeigt auch die Grenzen des Audits. Manche Quellen können ausfallen oder keine Daten liefern.
Der Bericht kennzeichnet diese Fälle als ungemessen. Er verwandelt fehlende Belege nie in ein fehlgeschlagenes Ergebnis.
Die vier Signalkategorien
Crawler-Zugriff
Ein Crawler ist eine Software, die Website-Seiten liest. Suchmaschinen und KI-Suchmaschinen nutzen Crawler.
Das Audit prüft, ob Crawler auf wichtige Seiten zugreifen können. Es prüft auch folgende Punkte:
- Zugriffsregeln in der
robots.txt. noindex-Anweisungen.- Server-Antwortcodes.
- Weiterleitungsketten.
- Zugriff auf die Sitemap.
- Unterschiedliche Antworten für Crawler-Software.
Eine Crawler-Blockade kann eine ausgezeichnete Seite verbergen. Deshalb prüft das Audit den Zugriff, bevor es andere Seitensignale bewertet.
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten kennzeichnen Seiteninformationen in einem standardisierten Format. JSON-LD ist ein gängiges Format für strukturierte Daten.
Das Audit prüft, ob strukturierte Daten vorhanden sind. Es prüft auch Syntax und wichtige Eigenschaften.
Strukturierte Unternehmensdaten können Name, Website-Adresse, Logo, Social-Media-Profile, Adresse und Kontaktdaten enthalten.
Das Audit prüft Verknüpfungen zwischen verwandten Elementen strukturierter Daten. Diese Verknüpfungen helfen Software, einen zusammenhängenden Unternehmensdatensatz zu verstehen.
Das Audit prüft außerdem Open-Graph- und Social-Card-Tags. Diese Tags steuern, wie andere Dienste eine geteilte Seite beschreiben.
Textklarheit
KI-Suchmaschinen brauchen direkte und präzise Aussagen. Lange Einleitungen können die eigentliche Antwort verdecken.
Das Audit prüft Überschriften, direkte Antworten und konkrete Fakten. Es prüft auch, ob wichtige Aussagen klare Sprache verwenden.
Das Audit belohnt keine wiederholten Keywords. Wiederholung kann nützliche Informationen schwerer lesbar machen.
Vertrauenssignale
Öffentliche Quellen können Ihre Unternehmensangaben belegen. Zu diesen Quellen zählen Bewertungen, Verzeichnisse und etablierte Websites.
Das Audit prüft Bewertungsaktivität und einheitliche Unternehmensangaben. Es prüft auch verfügbare Signale zur Website-Autorität.
Das Audit prüft nur öffentliche Belege. Es kann eine private Behauptung nicht bestätigen, die keine öffentliche Quelle unterstützt.
Wo KI-Modelle zum Einsatz kommen – und wo nicht
Sprachmodelle liefern einen Teil der Prüfungen, nicht alle. Sie arbeiten dabei in zwei Rollen, und die Rollen bleiben getrennt.
Als Analyst liest ein Modell Belege, die das Audit bereits gesammelt hat, zum Beispiel Ihren Seitentext. Es beurteilt etwa, ob Ihre Kategorie klar benannt ist. Es erfindet keine Fakten über Sie. Es deutet nur, was vorher abgerufen wurde.
Als Prüfobjekt wird ein Modell gefragt, was es von sich aus über Ihre Marke weiß. Es bekommt dabei keinerlei Kontext. Kontext würde die Messung wertlos machen.
Modelle antworten nicht bei jedem Aufruf gleich. Deshalb zählt keine einzelne Antwort. Jedes Modell bekommt jede Frage zweimal. Das Ergebnis ist eine Trefferquote, kein Ja oder Nein.
Zwei verschiedene Fragen: Bekanntheit und Empfehlung
Bekannt sein und empfohlen werden ist nicht dasselbe. Das Audit misst beides getrennt.
Die Bekanntheitsfragen prüfen, was ein Modell bereits über Sie weiß:
- Was ist {Marke}?
- Wo hat {Marke} seinen Sitz?
- Was bietet {Marke} an?
Die Empfehlungsfragen stellen die Frage, die ein Kunde wirklich eingibt. Ihr Markenname kommt darin bewusst nicht vor:
- Beste {Kategorie} in {Ort}? Nenne die Top-Optionen.
- Wer sind die besten Anbieter im Bereich {Kategorie}? Nenne die Top-Optionen.
- Ich suche {Kategorie} in {Ort}. Wen würdest du empfehlen und warum?
Die Kategorie geben Sie nicht selbst an. Der Analyst leitet sie aus Ihrem eigenen Seitentext ab. So wird die Frage gestellt, die Ihre Kunden stellen würden – nicht die Frage, die Ihnen am besten gefallen würde. Jede Frage, in der Ihr Markenname vorkäme, würde etwas anderes messen.
Der Unterschied ist entscheidend. Ein Unternehmen kann bei der Bekanntheit voll punkten und trotzdem nie empfohlen werden. Empfehlungen bringen Kunden.
Jeder Anbietername in diesen Antworten wird erfasst. Daraus entsteht die Wettbewerberliste in Ihrem Bericht: Es sind die Anbieter, die die Modelle statt Ihrer genannt haben.
Das Panel ist bewusst fest
Beide Fragetypen laufen gegen ein festes Panel aus drei Modellen von drei Anbietern: OpenAI, Google und Anthropic. Jedes Modell bekommt jede Frage zweimal. Das ergibt 36 Antworten pro vollständigem Audit.
Das Audit misst Modelle, keine Assistenz-Produkte. Ein Chat-Assistent ist eine Hülle um ein Modell: mit eigener Suche, eigenen Systemanweisungen und eigenem Release-Zyklus. Das Modell darunter ist der Teil, der ein Bild von Ihrem Unternehmen hat – oder eben keines.
Das Panel wechselt zwischen zwei Audits nicht. Sonst würde sich Ihre Trefferquote aus Gründen ändern, die nichts mit Ihrer Website zu tun haben, und zwei Audits wären nicht mehr vergleichbar. Erst ein festes Panel macht die Aussage “aus 2 von 6 wurden 5 von 6” belastbar.
Das Panel kann später größer werden. Dann steht das auf dieser Seite, und Ihr Bericht nennt die Modelle, die geantwortet haben.
Der übrige Teil des Audits ist deterministisch: fester Code, der abgerufene Belege auswertet. Bei unveränderten Eingaben kommt dasselbe Ergebnis heraus.
Wie das Audit den Punktwert berechnet
Der Punktwert misst Bereitschaft, nicht Bekanntheit. Er fasst alle Prüfungen zusammen: Erreichbarkeit für Bots, Verständlichkeit der Seiten, Tempo und Bedienbarkeit, unabhängige Belege für das Unternehmen und die technische Grundlage. Er gibt nicht an, wie oft KI-Antworten Sie empfehlen.
Diese zweite Zahl steht getrennt im Bericht: die Trefferquote mit eigenem Nenner – wie viele Modellantworten Ihre Marke genannt haben, von wie vielen gestellten Fragen. Beide Zahlen beantworten verschiedene Fragen. Eine Website kann technisch bestens vorbereitet und trotzdem kaum bekannt sein. Und eine bekannte Marke kann auf einer Website sitzen, die Maschinen schlecht lesen können.
Der Punktwert beginnt bei 100. Bestätigte Befunde verringern den Punktwert.
Jeder Befund hat einen Schweregrad:
- Kritisch: Das Problem kann große Teile der Sichtbarkeit blockieren.
- Wichtig: Das Problem kann einen starken Sichtbarkeitsverlust verursachen.
- Empfohlen: Das Problem kann Leistung oder Klarheit einschränken.
- Gering: Das Problem hat eine geringere Wirkung.
- Hinweis: Eine Beobachtung ohne Punktabzug.
Kritische Befunde verringern den Punktwert stärker als Befunde mit niedrigerem Schweregrad. Ein kritisches Problem kann mehr wiegen als mehrere kosmetische Probleme.
Abzüge steigen nicht unbegrenzt. Jeder Schweregrad hat einen maximalen Gesamtabzug.
Diese Regel verhindert, dass viele kleine Befunde die Wirkung eines kritischen Problems verdecken.
Der Bericht zeigt jeden Befund und jeden Schweregrad. Er zeigt nicht nur den finalen Punktwert.
Wie das Audit mit fehlenden Daten umgeht
Ein externer Dienst kann ausfallen. Eine Seite kann einen unabhängigen Fehler zurückgeben. Manche Signale gelten nicht für jede Website.
Das Audit kennzeichnet diese Ergebnisse als ungemessen. Es nennt auch den Grund, wenn dieser verfügbar ist.
Ein fehlgeschlagenes Ergebnis zeigt ein bestätigtes Problem. Ein ungemessenes Ergebnis zeigt fehlende Belege.
Diese Ergebnisse brauchen unterschiedliche Maßnahmen. Sie beheben ein bestätigtes Problem. Sie untersuchen ein ungemessenes Ergebnis, wenn es relevant ist.
Warum sich Punktwerte ändern können
Ihre Website kann sich zwischen Audits ändern. Externe Quellen können ebenfalls Informationen ergänzen, entfernen oder aktualisieren.
Ein externer Dienst antwortet vielleicht bei einem Audit und fällt bei einem anderen aus. Diese Änderung kann die gemessene Abdeckung beeinflussen.
Die Methode und die Gewichtung der Schweregrade bleiben zwischen Audits gleich. Die Belege erklären jede Punktwertänderung.
Was Sie bei einem niedrigen Punktwert tun sollten
Beginnen Sie mit den als kritisch und wichtig eingestuften Befunden. Diese Befunde haben meist die größte Wirkung.
Prüfen Sie als Nächstes ungemessene Ergebnisse. Entscheiden Sie, ob eine manuelle Prüfung nützliche Belege liefern kann.
Prüfen Sie dann die als empfohlen und gering eingestuften Befunde. Verschieben Sie keine wichtige Korrektur, um einen perfekten Punktwert zu erreichen.
Das Ziel ist klare Sichtbarkeit, keine dekorative Zahl.
Häufig gestellte Fragen
Was prüft das Audit?
Das Audit prüft Crawler-Zugriff, strukturierte Daten, Textklarheit und Vertrauenssignale. Jede Kategorie enthält spezifische Prüfungen.
Wie berechnet das Audit den Punktwert?
Der Punktwert beginnt bei 100. Bestätigte Befunde verringern den Punktwert je nach Schweregrad. Kritische Befunde haben die größte Wirkung.
Was bedeutet ungemessen?
Ungemessen bedeutet, dass das Audit nicht genügend Belege erhalten konnte. Das Audit zählt dieses Ergebnis nicht als Fehler.
Welche KI-Modelle fragt das Audit ab?
Ein festes Panel aus drei Modellen von drei Anbietern: OpenAI, Google und Anthropic. Jedes Modell bekommt jede Frage zweimal, was 36 Antworten pro vollständigem Audit ergibt. Das Panel bleibt zwischen Audits gleich, damit zwei Läufe vergleichbar sind, und kann später größer werden.
Prüft das Audit KI-Sichtbarkeit anders als Google-Sichtbarkeit?
Viele Prüfungen unterstützen beide Arten von Sichtbarkeit. KI-Prüfungen untersuchen zusätzlich direkte Antworten, klare Fakten und den Zugriff von KI-Crawlern.
Können zwei Audits derselben Website unterschiedliche Punktwerte haben?
Ja. Die Website oder eine externe Quelle kann sich ändern. Der Bericht zeigt die Belege hinter jeder Punktwertänderung.