AEO-Audit: KI-Sichtbarkeit prüfen und sehen, was die KI-Suche über Sie sagt

Was ist ein AEO-Audit, und wie lässt sich die KI-Sichtbarkeit prüfen?

Es ist eine strukturierte Prüfung, ob Antwortmaschinen Ihre Website erreichen, was sie derzeit über Ihre Marke sagen und wen sie anstelle von Ihnen zitieren. Falls Sie bei der Suche nach diesem Begriff auf Zollseiten gestoßen sind: Diese betreffen das Handelsprogramm „Authorized Economic Operator“ und haben damit nichts zu tun.

Ein KI-Sichtbarkeitsaudit unterscheidet sich von einem klassischen SEO-Audit darin, was es erfasst. Rankings und Crawling-Fehler sind weiterhin wichtig, doch der zentrale Beleg sind die Antworten selbst: welche Marken genannt werden, welche URLs verlinkt sind und wie Ihr Unternehmen beschrieben wird. Auf diesem Material sollten Ihre nächsten Entscheidungen beruhen.

Wer braucht ein AEO-Audit, und wie unterscheidet es sich von unseren anderen Leistungen?

Ein AEO-Audit eignet sich für jedes Team, das vermutet, in KI-Antworten zu fehlen, aber noch nicht sagen kann, warum oder in welchem Umfang. Es ist der richtige Einstieg, wenn Budgetverantwortliche Belege sehen wollen, bevor sie einen Rahmenvertrag freigeben, wenn eine neue Marketingleitung eine Website übernimmt oder wenn ein Wettbewerber plötzlich in jeder ChatGPT-Shortlist auftaucht.

Denselben Bedarf sehen wir bei sehr unterschiedlichen Käufern. B2B-SaaS-Teams wollen wissen, warum Bewertungsportale und Listenartikel statt ihrer Produktseiten genannt werden. Ecommerce-Marken wollen wissen, ob Produktseiten, Feeds und Bewertungen die Maschinen überhaupt erreichen. Anwaltskanzleien und lokale Unternehmen stellen meist fest, dass Verzeichnisse und das Google-Unternehmensprofil die Antwort stärker prägen als die eigene Website.

Es ist nicht die richtige Wahl, wenn Sie bereits eine aktuelle Baseline und eine klare Maßnahmenliste haben; dann brauchen Sie Menschen, die die Maßnahmen umsetzen, keine weitere Diagnose. Die Tabelle zeigt, wo das Audit im Vergleich zu unseren anderen Leistungen steht.

Was prüft das AEO-Audit?

Es prüft Zugriff, Antworten, Entitäten und Seiten, in dieser Reihenfolge. Jeder Bereich liefert Befunde mit Belegen, die Sie selbst nachprüfen können.

• Crawler-Zugriff: robots.txt-Regeln für OAI-SearchBot, PerplexityBot, Claude-SearchBot, Bingbot und Googlebot.
• Firewall und CDN: Blockierung von KI-Crawlern in Cloudflare, verwaltete robots.txt und Content Signals.
• Rendering: ob zentrale Inhalte im serverseitig gerenderten HTML stehen oder hinter JavaScript verborgen sind.
• Indexierung: Abdeckung in der Search Console und den Bing Webmaster Tools für die Seiten, die zitiert werden sollen.
• Prompt-Ergebnisse: Antworten und Zitierungen zu jeder Käuferfrage in sechs Maschinen.
• Entitätsfakten: Organization-Schema, sameAs-Links, Wikidata, G2, Capterra, Yelp und Google-Unternehmensprofil.
• Seitenstruktur: Absätze mit der Antwort zuerst, Fragen als Überschriften, Quellen, FAQ-Blöcke und Aktualisierungsdaten.

Wie testen wir Käufer-Prompts in den Antwortmaschinen?

Wir erstellen aus Ihren echten Käuferfragen einen Prompt-Satz, führen jeden Prompt in jeder Maschine aus und protokollieren Antwort, genannte Marken und zitierte URLs. Dieses Protokoll wird zur Baseline für jeden späteren Vergleich.

Die Prompts stammen aus Vertriebsgesprächen, Support-Tickets, Search-Console-Suchanfragen und Vergleichsbegriffen zu Wettbewerbern, sodass sie widerspiegeln, wie Käufer tatsächlich fragen. Wir führen sie in neutralen Sitzungen aus, notieren das Datum und wiederholen wichtige Prompts, weil sich Antworten verändern. Semrush stellte fest, dass sich nur 25 % der zitierten Quellen zwischen den verschiedenen Reasoning-Modi von ChatGPT überschneiden; ein einzelner Durchlauf beweist also sehr wenig.

Muster sind wichtiger als jede einzelne Antwort. Wenn dasselbe Bewertungsportal, derselbe Reddit-Thread oder dieselbe Vergleichsseite eines Wettbewerbers immer wieder auftaucht, prägt diese Quelle, wie die Maschinen Ihre Kategorie sehen, und der Maßnahmenplan zeigt, wie Sie sich dort einen Platz verdienen.

Ein typisches Audit nutzt 30 bis 80 Prompts pro Produktlinie. Ein Teil sind Marken-Prompts, bei denen Käufer Ihren Namen bereits kennen, denn sie decken Faktenfehler auf; ein größerer Teil sind Kategorie-Prompts, bei denen das nicht der Fall ist, denn sie zeigen, ob Sie überhaupt auf die Shortlist kommen.

Blockiert etwas KI-Crawler auf Ihrer Website?

Häufig ja, und die Websitebetreiber wissen es selten. Cloudflare hat am 1. Juli 2025 die Standardeinstellung geändert, sodass KI-Crawler blockiert werden, sofern sie nicht bezahlen, und im Juni 2026 angekündigt, KI-Trainings-Crawler auf allen neuen Domains standardmäßig zu blockieren.

Trainings-Crawler wie GPTBot oder ClaudeBot zu blockieren, ist eine legitime Entscheidung. Problematisch wird es, wenn eine pauschale Regel auch OAI-SearchBot, PerplexityBot oder Claude-SearchBot erfasst, die darüber entscheiden, ob Sie überhaupt in Suchantworten erscheinen können. OpenAI gibt an, dass Websites, die OAI-SearchBot ausschließen, nicht in den Antworten der ChatGPT-Suche angezeigt werden. Wir lesen Ihre robots.txt, Ihre Bot-Einstellungen in Cloudflare und eine Stichprobe Ihrer Server-Logs, um zu bestätigen, welche Bots Ihre Seiten tatsächlich erreichen.

Wie prüft ein KI-Suche-Audit, was die Maschinen über Ihre Marke sagen?

Wir vergleichen, was die Maschinen sagen, mit dem, was zutrifft, und führen Fehler auf ihre wahrscheinliche Quelle zurück. Veraltete Preise, ein eingestelltes Produkt oder der falsche Hauptsitz stammen meist aus einem veralteten Profil irgendwo im Web.

Eine Ahrefs-Studie mit 75.000 Marken ergab, dass 26 % in AI Overviews überhaupt nicht erwähnt wurden. Nicht vorzukommen ist häufig, falsch beschrieben zu werden ebenso. Wir listen jeden Faktenfehler auf, den wir finden, die Drittseiten, die ihn verbreiten, und die Reihenfolge der Korrekturen, beginnend mit Ihrer eigenen „Über uns“-Seite, Ihrem Organization-Schema und den Profilen, die die Maschinen am häufigsten zitieren.

Für jeden Fehler nennen wir außerdem einen Korrekturweg. Google behandelt Änderungsvorschläge verifizierter Inhaber eines Knowledge Panels vorrangig, und AI Overviews enthält einen Link „Problem melden“. OpenAI bietet Korrekturen nur für personenbezogene Daten an; bei den meisten Markenfehlern in ChatGPT besteht die praktische Lösung daher darin, die Quellen zu ändern, aus denen die Maschinen ihre Informationen beziehen.

Wie messen wir Ihren Ausgangspunkt über die Prompts hinaus?

Wir ziehen alle KI-Signale aus Ihren eigenen Daten heran, damit die Baseline nicht allein auf Prompt-Durchläufen beruht. Die meisten Unternehmen besitzen drei kostenlose Datenquellen und haben sie nie gemeinsam betrachtet.

Die Search Console hat im Juni 2026 Leistungsberichte für generative KI mit Impressionen und Klicks eingeführt, und Google zählt Traffic aus KI-Funktionen zum Suchtyp „Web“. AI Performance in den Bing Webmaster Tools zeigt Zitierungen in Copilot und den KI-Zusammenfassungen von Bing, die zitierten Seiten, die Grounding-Anfragen und seit Juni 2026 den Zitierungsanteil im Vergleich zu anderen Websites. In GA4 gruppieren wir Sitzungen von chatgpt.com, perplexity.ai, copilot.microsoft.com und gemini.google.com, damit KI-Verweise nicht länger in der allgemeinen Kategorie „Referral“ verschwinden.

Zusammen zeigen diese Daten, ob Ihre Seiten bereits KI-Impressionen erzielen, von denen Sie nichts wussten, welche Seiten Copilot zitiert und ob KI-Besucher konvertieren. Wenn Ihre organischen Klicks seit dem Start von AI Overviews in Ihrem Markt gesunken sind, trennt das Audit außerdem den Traffic-Verlust durch AI Overviews von saisonalen Effekten oder Ranking-Veränderungen, damit der Maßnahmenplan die richtige Ursache angeht.

Welche Probleme findet ein AEO-Audit typischerweise?

Immer wieder tauchen dieselben wenigen Probleme auf, und die meisten lassen sich günstig beheben, sobald sie gefunden sind. Zugriffsprobleme kommen zuerst, weil sie alles andere zunichtemachen.

Die zweite Gruppe sind fehlende Antworten. Preisseiten, auf denen nur „Kontaktieren Sie uns“ steht, Funktionsseiten ohne klare Beschreibung dessen, was das Produkt tut, und Integrationslisten, die in Bildern versteckt sind, geben einer Maschine nichts, was sie zitieren könnte, also zitiert sie eine Drittseite. Vergleichsfragen werden oft nur von Wettbewerbern beantwortet, weil die Marke nie eine eigene, ehrliche Version geschrieben hat.

Die dritte Gruppe sind widersprüchliche Fakten. Unterschiedliche Gründungsjahre, alte Büroadressen, eingestellte Produktnamen und abweichende Kategorien auf Website, LinkedIn, G2 oder im Google-Unternehmensprofil führen dazu, dass die Maschinen die Marke falsch beschreiben. Falsche KI-Antworten zu korrigieren, beginnt bei diesen Profilen, nicht bei neuen Blogartikeln. Die letzte Gruppe ist Aufwand an der falschen Stelle: eine llms.txt-Datei und neues Schema-Markup, während die zentralen Seiten dünn geblieben sind.

• Eine pauschale robots.txt- oder Cloudflare-Regel, die Such-Crawler zusammen mit Trainings-Crawlern blockiert.
• Zentrale Texte, die nur per JavaScript gerendert werden, sodass ein Abruf ohne Rendering ein leeres Template liefert.
• Fragen zu Preisen, Vergleichen und Integrationen, die nur auf fremden Websites beantwortet werden.
• Widersprüchliche Markenfakten auf der „Über uns“-Seite, im Schema und in Drittprofilen.
• Kein KI-Verweis-Kanal in GA4, sodass niemand sehen kann, ob KI-Besucher konvertieren.

Was erhalten Sie am Ende eines KI-Sichtbarkeitsaudits?

Sie erhalten einen schriftlichen Bericht, das vollständige Prompt-Protokoll und einen priorisierten Maßnahmenplan, den wir in einem Call mit Ihnen durchgehen. Nichts davon setzt voraus, dass Sie uns anschließend beauftragen.

Der Maßnahmenplan bewertet jeden Punkt nach voraussichtlichem Nutzen und Aufwand, nennt die zuständige Rolle (Entwicklung, Redaktion, Marketing Operations) und verlinkt den Beleg. Typische schnelle Erfolge sind eine korrigierte robots.txt, ein fehlender Antwortabsatz auf einer Seite mit hoher Kaufabsicht oder eine veraltete G2-Beschreibung. Größere Punkte wie Vergleichsseiten oder eigene Daten werden so umrissen, dass Sie entscheiden können, ob Sie sie intern umsetzen, mit unserer AEO-Beratung oder über unser laufendes Programm zur KI-Suchoptimierung.

Wir veröffentlichen diese Methode, weil Sie das Audit so beurteilen können, bevor Sie es kaufen. Die meisten AEO- und GEO-Leistungsseiten von Wettbewerbern, die wir im Oktober 2026 gelesen haben, stellten Fallkennzahlen, Logos, Auszeichnungen oder Kundenstimmen in den Vordergrund. Wir zeigen lieber genau, was das Audit prüft, und Sie können uns an der Liste auf dieser Seite messen. Einen Eindruck, was Audits am Markt kosten, gibt unser Leitfaden zu AEO-Preisen mit den Preisspannen, die andere Agenturen veröffentlichen.

Was sollte in den 90 Tagen nach einem AEO-Audit passieren?

Setzen Sie die Zugriffskorrekturen in den ersten zwei Wochen um, überarbeiten Sie in den ersten zwei Monaten die Seiten zu Ihren wertvollsten Prompts und führen Sie den Prompt-Satz an Tag 90 erneut aus. Diese Reihenfolge entspricht den Bewertungen im Maßnahmenplan, sodass die günstigsten Punkte mit hohem Nutzen zuerst umgesetzt werden.

In den Wochen eins und zwei geht es meist um robots.txt- und CDN-Regeln, die Einreichung der Sitemap und die Kanalgruppe in GA4. Die Wochen drei bis acht umfassen Überarbeitungen der Prioritätsseiten mit der Antwort zuerst, Profilkorrekturen auf Bewertungsportalen und in Verzeichnissen sowie alle Vergleichsseiten, die der Plan vorsieht. Wenn Sie in mehreren Märkten verkaufen, etwa in Kanada und Australien neben den USA, kommen in dieser Phase auch marktspezifische Seiten und Verzeichnisse an die Reihe.

An Tag 90 können wir dieselben Prompts gegen die Baseline zu einer kleinen Festgebühr erneut ausführen, oder Ihr Team übernimmt das mit dem Protokoll, das wir übergeben. In beiden Fällen ist der Vergleich exakt: dieselben Prompts, dieselben Maschinen, auf dieselbe Weise erfasst.