Verwendung von Web Audit zur Erkennung von LLM-Zugänglichkeitsproblemen

Einleitung

Traditionelle SEO-Audits suchen nach Crawling-Problemen, defekten Links, fehlenden Metadaten und On-Page-Fehlern. Im Jahr 2025 macht die technische Suchmaschinenoptimierung jedoch nur noch die Hälfte des Gesamtbildes aus.

Moderne Sichtbarkeit hängt von einer neuen Anforderung ab:

LLM-Zugänglichkeit – wie einfach KI-Systeme Ihre Inhalte analysieren, zerlegen, einbetten und interpretieren können.

KI-Suchmaschinen wie:

• Google AI-Übersichten

• ChatGPT-Suche

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

bewerten Seiten nicht so wie Googlebot. Sie bewerten:

• Strukturelle Klarheit

• Chunk-Grenzen

• Einbettungsqualität

• Semantische Kohärenz

• Entitätsstabilität

• Schema-Reichtum

• Maschinenlesbarkeit

Wenn Ihre Website technisch korrekt, aber nicht LLM-zugänglich ist, verlieren Sie:

• generative Zitate

• KI-Übersichten Einbeziehung

• Semantische Suche Ranking

• Sichtbarkeit von Entitätsgraphen

• Konversationsrelevanz

Mit dem Web Audit Tool können Sie diese Probleme systematisch erkennen – lange bevor LLMs Ihre Inhalte herabstufen oder ignorieren.

In diesem Leitfaden wird genau erklärt, wie Sie mit Web Audit Probleme bei der LLM-Zugänglichkeit aufdecken, warum diese wichtig sind und wie Sie sie beheben können.

1. Was sind Probleme mit der LLM-Zugänglichkeit?

LLM-Zugänglichkeit = wie einfach KI-Systeme Folgendes tun können:

• ✔ Crawlen Sie Ihre Inhalte

• ✔ Ihre Struktur interpretieren

• ✔ Unterteilen Sie Ihre Abschnitte

• ✔ Ihre Bedeutung einbetten

• ✔ Ihre Entitäten identifizieren

• ✔ Sie mit dem Wissensgraphen abgleichen

• ✔ Ihre Inhalte genau abrufen

LLM-Zugänglichkeitsprobleme sind nicht beschränkt auf:

• fehlerhaftes HTML

• schlechte Lighthouse-Ergebnisse

• fehlende Meta-Tags

Stattdessen entstehen sie durch:

• strukturelle Mehrdeutigkeit

• inkonsistente Überschriften

• fehlerhaftes Schema

• gemischte Themenblöcke

• mangelhafte semantische Segmentierung

• maschinenfeindliche Formatierung

• veraltete Entitätsdefinitionen

• fehlende kanonische Bedeutung

• inkonsistente Metadaten

Das Web Audit-Tool erkennt viele dieser Probleme implizit durch standardmäßige SEO-Prüfungen – jetzt werden sie jedoch auch direkt LLM-spezifischen Problemen zugeordnet.

2. Wie Web Audit auf die Barrierefreiheit von LLM abgebildet wird

Web Audit überprüft Dutzende von Elementen. Hier sehen Sie, wie jede Kategorie mit LLM-Problemen zusammenhängt.

1. Crawlability-Probleme → LLM-Ingest-Fehler

Wenn Ihre Seiten nicht von Crawlern abgerufen werden können, können LLMs nicht:

• erneut einbetten

• Vektoren aktualisieren

• Bedeutung aktualisieren

• veraltete Interpretationen korrigieren

Web Audit-Markierungen:

• robots.txt-Blöcke

• Kanonisierungsfehler

• unzugängliche URLs

• Weiterleitungsschleifen

• 4xx/5xx-Fehler

Diese führen direkt zu veralteten oder fehlenden Einbettungen.

2. Probleme mit der Inhaltsstruktur → Fehler beim Chunking

LLMs segmentieren Inhalte in Chunks unter Verwendung von:

• H2/H3-Hierarchie

• Absätze

• Listen

• semantische Grenzen

Web Audit identifiziert:

• fehlende Überschriften

• doppelte H1

• zerbrochene Hierarchie

• übermäßig lange Blöcke

• sinnlose Überschriften

Diese Probleme führen zu verrauschten Einbettungen, bei denen Chunks gemischte Themen enthalten.

3. Schemafehler → Mehrdeutigkeit von Entitäten

Schema ist nicht mehr nur für Google da – es ist jetzt eine LLM-Verständnisschicht.

Web Audit erkennt:

• fehlendes JSON-LD

• widersprüchliche Schematypen

• Ungültige Eigenschaften

• Schema stimmt nicht mit Seiteninhalt überein

• unvollständige Entitätsdeklarationen

Diese verursachen:

• Entitätsinstabilität

• Ausschluss aus dem Wissensgraphen

• schlechte Suchergebnisse

• falsch zugeordnete Inhalte

4. Metadatenprobleme → Schwache semantische Anker

Web Audit kennzeichnet:

• fehlende Meta-Beschreibungen

• doppelte Titel

• vage Titel-Tags

• fehlende kanonische URLs

Diese Auswirkungen:

• Einbettungskontext

• Semantische Ankerqualität

• Präzision der Chunk-Bedeutung

• Entitätsabgleich

Metadaten sind das Gerüst von LLM.

5. Doppelte Inhalte → Einbettungsrauschen

Web-Audit erkennt:

• Inhaltsduplikate

• Wiederholung von Boilerplate-Texten

• nahezu identische URLs

• kanonische Konflikte

Duplicate Content erzeugt:

• widersprüchliche Einbettungen

• verwässerte Bedeutung

• minderwertige Vektorcluster

• verminderte Zuverlässigkeit der Suche

LLMs gewichten redundante Signale geringer.

6. Probleme mit internen Verlinkungen → Schwacher semantischer Graph

Web Audit berichtet:

• defekte interne Links

• verwaiste Seiten

• schwache Cluster-Konnektivität

Interne Verlinkung ist die Grundlage für die Schlussfolgerungen von LLMs:

• Konzeptbeziehungen

• thematische Cluster

• Entitätszuordnung

• semantische Hierarchie

Ein schlechter interner Graph = schlechtes LLM-Verständnis.

7. Probleme mit der Seitengeschwindigkeit → Crawling-Häufigkeit und Verzögerung beim erneuten Einbetten

Langsame Seiten reduzieren:

• Aktualitätsupdates

• Crawling-Häufigkeit

• Einbettungsaktualisierungszyklen

Web-Audit-Flags:

• Render-blockierende Ressourcen

• überdimensioniertes JavaScript

• Lange Antwortzeiten

Schlechte Leistung = veraltete Einbettungen.

3. Die für die LLM-Interpretation wichtigsten Abschnitte des Web-Audits

Nicht alle Audit-Kategorien sind für die LLM-Zugänglichkeit gleich wichtig. Dies sind die entscheidenden Kategorien.

1. HTML-Struktur

Wichtige Prüfpunkte:

• Überschriftenhierarchie

• verschachtelte Tags

• semantisches HTML

• fehlende Abschnitte

LLMs benötigen ein vorhersehbares Gerüst.

2. Strukturierte Daten

Wichtige Prüfungen:

• JSON-LD-Fehler

• ungültiges Schema

• fehlende/falsche Attribute

• fehlendes Schema für Organisation, Artikel, Produkt, Person

Strukturierte Daten = Verstärkung der Bedeutung.

3. Länge und Segmentierung von Inhalten

Wichtige Prüfpunkte:

• lange Absätze

• Inhaltsdichte

• inkonsistente Abstände

LLMs bevorzugen fragmentierbare Inhalte – 200–400 Token pro logischem Block.

4. Interne Verlinkung und Hierarchie

Wichtige Punkte:

• defekte interne Links

• verwaiste Seiten

• fehlende Breadcrumb-Struktur

• inkonsistente Silo-Struktur

Die interne Struktur beeinflusst die semantische Graphausrichtung innerhalb von Vektorindizes.

5. Mobilgeräte und Leistung

LLMs sind auf Crawlbarkeit angewiesen.

Leistungsprobleme verhindern oft eine vollständige Erfassung.

4. Verwendung von Web-Audits zur Diagnose von LLM-Zugänglichkeitsproblemen

Hier ist der Arbeitsablauf.

Schritt 1 – Führen Sie einen vollständigen Web-Audit-Scan durch

Beginnen Sie mit der übergeordneten Ansicht:

• kritische Fehler

• Warnungen

• Empfehlungen

Interpretieren Sie jedoch jede Ansicht aus der Perspektive des LLM-Verständnisses.

Schritt 2 – Untersuchen Sie zuerst Schema-Probleme

Fragen Sie:

• Sind Ihre Entitätsdefinitionen korrekt?

• Ist das Artikel-Schema auf den redaktionellen Seiten vorhanden?

• Stimmt das Personenschema mit dem Namen des Autors überein?

• Sind die Produktentitäten auf allen Seiten konsistent?

Das Schema ist die wichtigste LLM-Zugänglichkeitsschicht.

Schritt 3 – Überprüfen Sie die Inhaltsstruktur-Flags

Achten Sie auf Folgendes:

• Fehlende H2-Überschriften

• Fehlerhafte H3-Hierarchie

• doppelte H1

• Überschriften, die für die Formatierung verwendet werden

• riesige Absätze

Diese führen direkt zu einer Unterbrechung der Chunking-Funktion.

Schritt 4 – Auf doppelte Inhalte prüfen

Duplikate beeinträchtigen:

• Einbettungen

• Suchranking

• semantische Interpretation

Der Duplikatsbericht von Web Audit zeigt:

• schwache Cluster

• Inhaltskannibalisierung

• Bedeutungskonflikte

Beheben Sie diese zuerst.

Schritt 5 – Crawlbarkeit und kanonische Probleme

Wenn:

• Google kann nicht crawlen

• ChatGPT kann nicht abrufen

• Perplexity kann nicht einbetten

• Gemini kann nicht klassifizieren

…Sie unsichtbar sind.

Behebung:

• defekte Seiten

• Fehlerhafte kanonische Tags

• Fehler bei der Weiterleitung

• inkonsistente URL-Parameter

Schritt 6 – Überprüfen Sie die Einheitlichkeit der Metadaten

Titel und Beschreibungen müssen:

• die Seite abgleichen

• die primäre Entität verstärken

• Stabilisierung der Bedeutung

Metadaten sind der eingebettete Anker.

Schritt 7 – Überprüfen Sie interne Verlinkungen auf semantische Übereinstimmung

Interne Links sollten:

• Cluster verbinden

• Entitätsbeziehungen verstärken

• Kontext bereitstellen

• Themenkarten erstellen

Das Web-Audit hebt strukturelle Lücken hervor, die die LLM-Grapheninferenz beeinträchtigen.

5. Die häufigsten LLM-Barrierefreiheitsprobleme, die das Web-Audit aufdeckt

Dies sind die wahren Killer.

1. Fehlendes oder falsches Schema

LLMs können keine Entitäten ableiten. Ergebnisse: schlechte Zitate, falsche Darstellung.

2. Unstrukturierte lange Textblöcke

Modelle können nicht sauber segmentieren. Ergebnisse: verrauschte Einbettungen.

3. Schwache oder widersprüchliche Metadaten

Titel/Beschreibungen definieren die Bedeutung nicht. Ergebnisse: mehrdeutige Vektoren.

4. Doppelte Inhalte

LLMs erkennen widersprüchliche Bedeutungscluster. Ergebnisse: geringes Vertrauen.

5. Schlechte Überschriftenhygiene

Die H2/H3-Struktur ist unklar. Ergebnisse: schlechte Chunk-Grenzen.

6. Verwaiste Seiten

Seiten ohne Kontext. Ergebnisse: keine semantische Graphintegration.

7. Langsame Leistung

Verzögert das erneute Crawlen und Einbetten. Ergebnisse: veraltete Bedeutung.

6. So beheben Sie Probleme mit der Barrierefreiheit von LLM mithilfe von Web-Audit-Erkenntnissen

Ein klarer Aktionsplan:

Lösung 1 – Artikel, FAQ-Seite, Organisation, Produkt und Personenschema hinzufügen

Diese stabilisieren Entitäten und Bedeutung.

Korrektur 2 – H2/H3-Hierarchien neu aufbauen

Ein Konzept pro H2. Ein Unterkonzept pro H3.

Korrektur 3 – Lange Absätze in überschaubare Abschnitte umschreiben

Maximal 2–4 Sätze.

Korrektur 4 – Bereinigen Sie Ihre Metadaten

Machen Sie jeden Titel definitorisch und konsistent.

Korrektur 5 – Konsolidieren Sie doppelte Seiten

Führen Sie kanibalisierte Inhalte zu einzelnen, maßgeblichen Clustern zusammen.

Lösung 6 – Erstellen Sie interne Cluster mit starken Verknüpfungen

Verbessern Sie:

• Entitätsverstärkung

• thematische Cluster

• Semantische Graphstruktur

Lösung 7 – Leistung und Caching verbessern

Aktivieren Sie:

• schnelles Laden

• effiziente Crawlbarkeit

• schnelle Einbettungsaktualisierungen

Abschließender Gedanke:

Web-Audits sind nicht nur technische SEO – sie sind Ihre LLM-Sichtbarkeitsdiagnose

Jedes LLM-Zugänglichkeitsproblem ist ein Sichtbarkeitsproblem.

Wenn Ihre Website:

• strukturell sauber

• semantisch organisiert

• entitätsgenau

• schemarich

• zerlegbar

• schnell

• konsistent

• maschinenlesbar

…vertrauen Ihnen KI-Systeme.

Wenn nicht?

Dann verschwinden Sie aus den generativen Antworten – selbst wenn Ihre SEO perfekt ist.

Web Audit ist die neue Grundlage für die LLM-Optimierung, da es alle Fehler erkennt:

• Einbettungen

• Chunking

• Abruf

• Zitierung

• Wissensgraph-Einbindung

• KI-Übersichten Sichtbarkeit

Durch die Behebung dieser Probleme wird Ihre Website nicht nur für Google vorbereitet – sondern für das gesamte AI-first-Discovery-Ökosystem.