Website-Check per Automation: So sehen KI-Tools Ihre Seite

Letzte Woche hat mich ein Kunde gefragt: "Warum taucht unsere Website nie in ChatGPT-Antworten auf?" Eine berechtigte Frage! Die Antwort liegt oft daran, dass viele moderne Websites für Menschen optimiert sind - aber nicht für die KI-Crawler, die unsere Inhalte scannen.

Das Problem: KI sieht Websites anders als Menschen

Moderne Websites setzen auf beeindruckende Animationen, dynamische Inhalte und ausgefeiltes JavaScript. Für menschliche Besucher sieht alles perfekt aus. Doch hier liegt die Herausforderung: Die meisten KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity oder Google's AI Overview crawlen Websites ohne JavaScript auszuführen.

Was bedeutet das konkret? Diese Tools sehen möglicherweise nur eine leere Seite oder Bruchstücke des eigentlichen Contents!

Ein Automation-Workflow zeigt das Problem auf

Ich bin über einen interessanten Workflow gestolpert, der genau dieses Problem analysiert. Das Automation (n8n) überprüft systematisch, wie "AI-freundlich" eine Website wirklich ist.

So funktioniert der Workflow:

1. URL-Eingabe: Eine beliebige URL wird über die Chat-Schnittstelle eingegeben
2. HTML ohne JavaScript: Der Flow simuliert einen KI-Crawler
3. Feature-Analyse: Headlines, Meta-Descriptions und strukturierte Daten werden geprüft
4. AI-Bewertung: Ein LLM (OpenAI/Azure) analysiert die Seite
5. Score & Empfehlungen: Ein Score von 0-10 plus konkrete Verbesserungsvorschläge

Praxistest: Zwei Websites im direkten Vergleich

Natürlich musste ich das Tool sofort testen. Die Ergebnisse waren aufschlussreich:

Shiba Code Labs: 7 von 10 Punkten

Die eigene Website schnitt mit 7 von 10 Punkten solide ab. Die AI-Analyse zeigte:

• ✅ Gute Struktur mit Meta-Descriptions und Open Graph Daten
• ✅ Ausreichend sichtbarer Content
• ❌ Fehlende <noscript> Fallbacks
• ❌ Zu lange Textblöcke für optimale AI-Lesbarkeit

ScreenToGif: 2 von 10 Punkten

Ein ernüchterndes Gegenbeispiel lieferte ScreenToGif (das Tool, mit dem ich die Demo-Aufnahme erstellt habe). Mit nur 2 von 10 Punkten zeigt diese Website ein klassisches Problem: Fast der gesamte Content ist hinter JavaScript versteckt. Für KI-Crawler ist die Seite praktisch unsichtbar.

Warum zeige ich das? Automation macht Probleme sichtbar

Dieser Workflow zeigt perfekt, was Automation leisten kann: Komplexe Analysen automatisieren und Probleme aufdecken, die manuell schwer zu entdecken wären.

Für Unternehmen bedeutet das:

• Prozesse standardisieren: Statt manueller Website-Checks regelmäßige, automatisierte Analysen
• Probleme früh erkennen: Bevor Kunden oder KI-Tools Ihre Inhalte nicht finden
• Systematische Überwachung: Kontinuierliches Monitoring statt Einzelaktionen

Für Agenturen besonders interessant:

• Kundenreports automatisieren: Regelmäßige AI-Readiness-Checks für Kundenseiten
• Qualitätssicherung: Systematische Prüfung vor Website-Launches
• Wettbewerbsvorsprung: Proaktive Beratung zu einem Thema, das viele noch nicht auf dem Radar haben

Der Automation-Workflow im Detail

Was diesen Workflow technisch wertvoll macht:

1. Einfache Implementation

Benötigte Komponenten:

• Ein Automation Framework (z.B. n8n)
• Azure OpenAI API Key
• Etwa 5 Minuten Setup-Zeit

2. Umfassende Analyse

Der Workflow prüft systematisch:

• Sichtbaren Text (mindestens 300 Zeichen empfohlen)
• Heading-Struktur (H1, H2, H3)
• Strukturierte Daten (JSON-LD)
• JavaScript-Blocking-Warnungen
• Meta-Daten und Open Graph Tags

3. Skalierbare Lösung

Das Schöne an Automation: Einmal aufgesetzt, lässt sich der Workflow erweitern:

• Batch-Analysen für mehrere URLs
• Integration in bestehende Monitoring-Systeme
• Anpassung der Bewertungskriterien
• Alternative LLMs (Claude, Gemini) integrieren

Was dieser Use Case zeigt

Dieser AI-Readiness-Check ist nur ein Beispiel dafür, wie sich repetitive Analyseprozesse intelligent automatisieren lassen. Das Prinzip funktioniert genauso für:

• Competitive Intelligence: Automatisierte Konkurrenzanalysen
• Content-Monitoring: Überwachung von Markenerwähnungen
• Technical SEO: Regelmäßige Website-Health-Checks
• Compliance-Monitoring: Accessibility-Prüfungen

Fazit: Automation zeigt Ihnen, was Sie sonst übersehen

Die AI-Revolution im Web steht erst am Anfang. Dieser Workflow zeigt perfekt, wie Automation komplexe Probleme sichtbar macht, die sonst im Verborgenen bleiben.

Die Erkenntnis: Moderne Geschäftsprozesse brauchen moderne Analyse-Tools. Wer heute auf Automation setzt, erkennt Probleme früher und handelt proaktiver.