AI-Ready: KI-Sichtbarkeit für ChatGPT, Gemini & Co.

Intro: Auffindbar für die nächste Generation der Suche

Suche verlagert sich von zehn blauen Links zu KI-Assistenten, die Inhalte lesen, zusammenfassen und weiterverarbeiten. Eine Website, die nur für menschliche Augen gebaut ist, taucht in dieser Welt schlecht auf, weil ihre Inhalte im Layout stecken, nicht in einer Form, die eine KI sicher erfassen und korrekt zitieren kann.

Diese AI-Readiness habe ich als Eigenentwicklung gebaut, damit die Plattform von ChatGPT, Gemini und Co. nicht nur gefunden, sondern verstanden und aktiv genutzt werden kann.

Challenge: Maschinen verstehen anders als Menschen

Vier Anforderungen standen im Mittelpunkt:

• Eindeutige Identität: Eine KI muss erkennen, dass alle Inhalte zu einer zitierbaren Entität gehören (Person, Leistungen, Branchen), nicht zu losen Einzelseiten.
• Karte ohne Rauschen: KI-Agenten brauchen einen kuratierten Einstieg, keinen 80-Link-Dump.
• Aktive Nutzung, nicht nur Lesen: Lesen ist die eine Hälfte, die andere ist, dass ein Agent Inhalte und Funktionen tatsächlich abrufen kann.
• Korrektheit: Was die KI über Person und Leistungen ausgibt, soll stimmen, kein Halluzinieren.

Approach: Entitäten-Graph, kuratierte llms.txt und MCP

Den Kern bildet ein JSON-LD-Entitäten-Graph nach Schema.org. Statt isolierter Snippets sind die Knoten über stabile @id-URIs verknüpft: Michél als Person, die Website, die Organisation, die einzelnen Services, dazu Breadcrumbs und FAQ. So erkennt eine KI eine einzige, zitierbare Entität mit areaServed DACH, statt zusammenhangloser Fakten. Gebündelt werden die Knoten in einem @graph, den auch einfache Parser sicher lesen.

Zweitens eine bewusst minimale llms.txt, ergänzt um llms-full.txt und llms-index.json. Sie wird dynamisch aus den Configs erzeugt (Services, Projekte, Blog) und ist auf Pillar-Einstiege kuratiert, statt alles zu dumpen. Die vollständige kanonische Liste liefert die Sitemap. Dazu kommen saubere Canonicals und automatisch generierte OG-Markenkarten je Seite.

Drittens, und das ist die aktive Stufe, ein MCP-Server. Über das Model Context Protocol stehen Inhalte und Funktionen der Plattform KI-Agenten wie Claude, Copilot und ChatGPT direkt als Tools, Resources und Prompts zur Verfügung, OAuth-geschützt und mandantenfähig. Damit wird aus „die KI kann die Seite lesen" ein „die KI kann die Seite benutzen".

Outcome: Von gefunden zu genutzt

Die Plattform ist nicht nur für Menschen und klassische Suchmaschinen gebaut, sondern auch für KI-Systeme: als eine zitierbare Entität erfassbar, über eine kuratierte Karte sauber navigierbar und über MCP aktiv nutzbar.

Der Punkt dahinter passt zur Zielgruppe. Wer in regulierten Branchen KI ernst nimmt, muss damit rechnen, dass Mitarbeiter und Kunden Informationen künftig über KI-Assistenten abrufen. Eine Organisation AI-ready zu machen heißt, die eigenen Inhalte korrekt, kontrolliert und maschinell nutzbar bereitzustellen, statt es dem Zufall zu überlassen, was eine KI über sie erzählt.