Kostenloser AX-Check

Wird Ihre Website von KI-Agenten verstanden?

Der AX-Score bewertet in vier Dimensionen, wie gut KI-Agenten Ihre Website lesen können. Sie erhalten sofort eine Zusammenfassung — auf Wunsch den vollständigen Bericht (PDF, HTML, Markdown) per E-Mail.

DSGVO-konformKeine Kreditkarte~3 Min
4M·S·H·A
Analyse-Dimensionen
3
Berichtsformate
5
Routen werden analysiert
100
Punkte sind möglich

Ausgangslage

KI-Assistenten werten Website-Inhalte bei Recherchen und Empfehlungen aus. Ob Ihr Angebot dabei vollständig und korrekt erfasst wird, lässt sich mit klassischen SEO-Kennzahlen allein nicht prüfen.

  • SEO-Kennzahlen reichen nicht aus

    Google-Rankings und Traffic zeigen nicht, ob KI-Systeme Inhalte, Leistungen und Kontext Ihres Angebots zuverlässig interpretieren.

  • Agenten lesen strukturiert

    Entscheidend sind Metadaten, HTML-Struktur und explizite Signale wie Schema.org oder llms.txt. Unklare oder fehlende Angaben erschweren die maschinelle Einordnung.

  • Nicht im Standard-Dashboard sichtbar

    Abweichungen in KI-Antworten tauchen in Analytics in der Regel nicht auf. Der AX-Check macht Lücken in Metadaten, Struktur und extrahierbarem Inhalt messbar.

Vorher / Nachher

Was der AX-Check sichtbar macht

Ohne AX-Optimierung

  • robots.txt blockiert KI-Crawler
  • Fehlende strukturierte Daten
  • Kein llms.txt vorhanden
  • KI-Vorschau: verzerrt oder leer

Nach dem AX-Check

  • Gezielte Crawler-Kontrolle konfiguriert
  • Schema.org & Metadaten vollständig
  • llms.txt für KI-Zugänglichkeit aktiv
  • KI-Vorschau: präzise & markenkonform

So funktioniert es

URL für Analyse der Agent Experience eingeben

Geben Sie Ihre Website-URL ein — kein Account, keine Kreditkarte notwendig.

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Nachdem Sie Ihre E-Mail-Bestätigung erhalten haben, können Sie den vollständigen Bericht mit Empfehlungen einsehen und herunterladen.

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Methodik

Die Methode: Vier Dimensionen. Eine Zahl.

Der AX-Score aggregiert vier unabhängig gewichtete Dimensionen zu einem Wert zwischen 0 und 100.

Metadaten Qualität

Welche Zugangssignale erkennt ein KI-Crawler sofort? Wir prüfen llms.txt, robots.txt-Freigaben, Schema.org-Markup und Open-Graph-Tags — die fünf Felder, die über Sichtbarkeit entscheiden.

  • llms.txt vorhanden
  • robots.txt KI-Freigaben
  • Schema.org Markup
  • Open Graph & Meta Description

Signal vs. Noise

Wie viel echter Inhalt und wie viel Rauschen hat Ihre Seite (CSS, Script, Ads, Boilerplate)? Wir messen das Verhältnis von extrahiertem Text zu Code-Anteil, ergänzt durch llms.txt-Qualität und Schema-Entitätsabdeckung.

  • HTML-zu-Nutzinhalt-Ratio
  • llms.txt Qualitäts­bewertung
  • Schema-Entitäts­abdeckung
  • robots.txt Eindeutigkeit

HTML-Struktur

Können Maschinen Ihre Seite strukturiert lesen? Wir validieren die Überschriften-Hierarchie (H1–H6), prüfen ob 3–20 Headings vorhanden sind und messen die extrahierbare Textmenge.

  • H1–H6 Hierarchie­validierung
  • Heading-Anzahl (Ziel: 3–20)
  • Extrahierbare Textmenge
  • Anker-Text-Qualität

Agenten-Simulation

Ein LLM liest Ihre Seite und versucht, Kernaussage, Leistungsangebot und Kontaktweg zu extrahieren. Was nicht gefunden wird, zählt als Lücke — messbar als Score-Abzug.

  • Kernaussage extrahierbar?
  • Angebote & Produkte erkannt?
  • CTA / Kontakt identifiziert?
  • Konfidenz­bewertung

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