AI-Rea­­di­­ness für Word­Press: Die Anlei­tung zum 100/100 Score

Die ers­ten AI Audits waren ernüch­ternd...

Wie der Zero-Click-Shift die Sicht­bar­keit von Web­sites grund­le­gend ver­än­dert und wel­che stra­te­gi­schen Kon­se­quen­zen das hat, hat­ten wir in unse­rem Bei­trag Zero-Click? 10 Web­site­re­geln für mehr KI-Sicht­bar­keit beschrie­ben. Vor ein paar Wochen haben wir uns gefragt, ob unsere Web­site eigent­lich für KI-Agen­ten nutz­bar ist. Nicht für orga­ni­sche Google-Ergeb­nisse, son­dern für ChatGPT, Claude, Per­ple­xity und die wach­sende Zahl von KI-Sys­te­men, die im Auf­trag von Nut­zern selbst­stän­dig im Netz unter­wegs sind. Der erste Audit bestä­tigte unsere Befürch­tung: Con­tent wurde nicht erkannt, die API- und Agent-Dis­co­very bestand nur 2 von 6, Bot Access Con­trol nur 1 von 2 mög­li­chen Checks. Nur die Dis­co­vera­bi­lity war mit 60% ansatz­weise vor­han­den. Kurz gesagt...

Unsere Web­site exis­tierte für KI-Agen­ten kaum.
isitagentready-Audit vor der Optimierung
Unsere KI-Audit von vvdk.de auf isitagentready.com vor der Opti­mie­rung. © isitagentready.com

DAS NEUE PUBLI­KUM

Zwi­schen Wahr­schein­lich­keit und Vor­her­sage

Wie Agen­tu­ren und Unter­neh­men immer mehr KI für Opti­mie­rung und Auto­ma­ti­sie­rung - nicht immer erfolg­reich - ein­set­zen, war Thema in unse­rem PostKI IN DER DIGI­TA­L­AGEN­TUR: ZWI­SCHEN SUPER-POWER UND MEGA-FAIL. Was jedoch über­rascht, ist wie wenig an die eigene oder kun­den­sei­ti­gen KI-Rele­vanz gedacht wird. Denn Web­sites haben ein zwei­tes Publi­kum und die­ses Publi­kum unter­schei­det sich enorm von Google. Immer mehr Such­an­fra­gen und Wis­sens­trans­fer fin­den über KI-Agen­ten und ihren Nut­zern statt. Das Abru­fen für Kaufent­scheidungen oder Emp­feh­lun­gen, Anlei­tun­gen oder Near-Bys bezieht Marken und Dienst­leis­ter ein und kann auf die Nut­zer­ent­schei­dung gro­ßen Ein­fluss haben.

Für klas­si­sche Such­ma­schi­nen wie Google besteht Sicht­bar­keit im Wie­der­auf­fin­den rele­van­ter Infor­ma­tio­nen aus einem rie­si­gen Such­in­dex.

Such­ma­schi­nen ana­ly­sie­ren Web­sites sta­tis­tisch, ver­glei­chen Mil­li­ar­den von Doku­men­ten und bewer­ten Wahr­schein­lich­kei­ten. Ver­ein­facht gefragt: „Wel­che Sei­ten könn­ten zu die­ser Such­in­ten­tion pas­sen?”
KI-Agen­ten kon­ver­tie­ren bis zu 6x bes­ser als Google
2,8 %

Google

12,4 %

Per­ple­xity

14,2 %

ChatGPT

16,8 %

Claude

Con­ver­sion Rate: Google vs. AI-Plat­t­­for­men | Quelle: Rank Sci­ence “Ai-Search vs. Google-Traf­fic Data 2025”

KI-Agen­ten arbei­ten dage­gen seman­tisch und infe­renz­ba­siert. Sie ver­su­chen neue Erkennt­nisse, Schluss­fol­ge­run­gen oder Ent­schei­dun­gen aus vor­han­de­nen Infor­ma­tio­nen, Daten oder Erfah­run­gen abzu­lei­ten. Die zen­trale Frage lau­tet nicht mehr: „Wel­che Web­site ist rele­vant?” son­dern: „Kann ich die Web­site nut­zen, um Vor­her­sa­gen zu tref­fen oder Schluss­fol­ge­run­gen zu zie­hen?”

Genau hier ent­steht ein neues Pro­blem. Viele moderne Web­sites wur­den für visu­elle Wir­kung gebaut, nicht für seman­ti­sche Maschi­nen­lo­gik. Abs­trakte Head­lines funk­tio­nie­ren emo­tio­nal für Men­schen, lie­fern KI-Sys­te­men aber oft zu wenig ein­deu­ti­gen Kon­text, um Leis­tun­gen, Ziel­grup­pen oder Spe­zia­li­sie­run­gen prä­zise ein­zu­ord­nen.
Click­th­rough-Rate mit vs. ohne AI Over­view
15 %

Ohne AI Over­view

8 %

Mit AI Over­view

Quelle: PEW Rese­arch Cen­ter 2025 “Google users are less likely to click on...”

Nut­zer, die Resul­ta­ten und Emp­feh­lun­gen fol­gen
56 %

Clas­sic Search

88 %

AI-Mode

Quelle: Growth Memo 2025 “How con­su­mers ... purcha­ses in AI Mode”

Ein Steck­brief für Agen­ten

Über seman­ti­sche Iden­ti­tät und maschi­nen­les­bare Kon­text­si­gnale

Um wel­ches Unter­neh­men geht es? Worin bestehen seine Leis­tun­gen? Für wel­che Bran­che haben sie Rele­vanz? In wel­chem the­ma­ti­schen und geo­gra­fi­schen Umfeld befin­det sich die Com­pany? Genau diese Infor­ma­tio­nen feh­len auf moder­nen Web­sites häu­fig in maschi­nen­les­ba­rer Form.

Dafür wurde ein Steck­brief, die llms.txt ent­wi­ckelt. Sie funk­tio­niert wie ein stan­dar­di­sier­ter Kar­tei für Sprach­mo­delle und KI-Agen­ten. Statt Inhalte visu­ell inter­pre­tie­ren zu müs­sen, erhal­ten KI-Sys­teme dort eine klar struk­tu­rierte Beschrei­bung der Web­site: Unter­neh­men, Leis­tun­gen, The­men­ge­biete, Ziel­grup­pen, Kon­takt­punkte und rele­vante Inhalte.
  • Mutter
  • m2hycon Business Website
  • Kundenfeedbacks und Unternehmensvorstellung auf souldock.de

Web­site-Con­tent ist nut­zer­zen­triert auf­ge­baut. KI-Agen­ten kön­nen dar­aus keine rele­vante Kon­text­in­for­ma­tion extra­hie­ren.

Wir haben diese LLMS-Datei in deut­scher und eng­li­scher Spra­che ange­legt, damit inter­na­tio­nale Sprach­mo­delle die Inhalte kon­sis­tent inter­pre­tie­ren kön­nen. Zusätz­lich wur­den im stan­dar­di­sier­ten .well-known/-Ver­zeich­nis meh­rere maschi­nen­les­bare Dekla­ra­ti­ons­da­teien hin­ter­legt. Die­ses Ver­zeich­nis dient KI-Agen­ten, Craw­lern und auto­ma­ti­sier­ten Sys­te­men als zen­tra­ler Ein­stiegs­punkt für tech­ni­sche Meta­in­for­ma­tio­nen. Dort wird defi­niert, wel­che Schnitt­stel­len ver­füg­bar sind, wel­che Aktio­nen ein Agent aus­füh­ren darf und wel­che Kom­mu­ni­ka­ti­ons­stan­dards unter­stützt wer­den.

SCHRITT 01 - Dis­co­vera­bi­lity

 
  • llms.txt auf Deutsch anle­gen — Unter­neh­men, Leis­tun­gen, Ziel­grup­pen, Kon­takt, Social, Meta­da­ten (Schritt 02)
  • llms.en.txt erstel­len — eng­li­sche Über­set­zung, URLs unver­än­dert (Schritt 03)
  • .well-known/-Ver­zeich­nis anle­gen falls nicht vor­han­den
  • api-cata­log im .well-known/-Ver­zeich­nis able­gen — RFC 9264 Link­set mit ser­vice-doc und sta­tus, ver­weist auf Word­Press REST API Root (Schritt 04)
  • agent-skills/index.json erstel­len — defi­niert ver­füg­bare Aktio­nen für KI-Agen­ten (Schritt 05)
  • mcp/server-card.json anle­gen — dekla­riert MCP-Prä­senz mit ser­ver­Info, Capa­bi­li­ties, Resour­ces (Schritt 06)
  • mcp/server-cards.json anle­gen — iden­ti­scher Inhalt, zwei­ter Pfad für Che­cker-Kom­pa­ti­bi­li­tät (Schritt 07)
  • mcp.json direkt im .well-known/-Root able­gen — drit­ter MCP-Pfad (Schritt 08)
  • .htac­cess im .well-known/-Ver­zeich­nis ergän­zen — spe­zi­fi­sche Con­tent-Type-Hea­der: api-cata­log als application/linkset+json, http-mes­sage-signa­tures-direc­tory als application/jwk-set+json (Schritt 09)
  • agent-skills/.htaccess anle­gen — CORS und Con­tent-Type für index.json (Schritt 10)
  • http-mes­sage-signa­tures-direc­tory anle­gen — JSON Web Key Set (RFC 7517) mit EC P-256 Public Key für zukünf­tige Bot-Authen­ti­fi­zie­rung (Schritt 11)
  • ucp anle­gen — Con­tent-Nut­zungs­rechte für KI-Sys­teme (ai_retrieval, ai_training, ai_indexing) (Schritt 12)
  • oauth-aut­ho­riza­tion-ser­ver anle­gen — OAuth 2.0 Meta­da­ten inkl. agen­t_auth-Block für AI-Agent-Regis­trie­rung (Schritt 13)
  • ope­nid-con­fi­gu­ra­tion anle­gen — Ope­nID Con­nect Dis­co­very End­point (Schritt 14)
  • oauth-pro­tec­ted-resource anle­gen — Domain als OAuth-geschützte Res­source mit scopes_supported dekla­rie­ren (Schritt 15)
  • webmcp/tools.json anle­gen — WebMCP-Tools-Dekla­ra­tion für Che­cker wie word­lift (Schritt 16)
  • skill.md im Word­Press-Root erstel­len — beschreibt Site-Capa­bi­li­ties für KI-Agen­ten (Schritt 17)
  • auth.md im Word­Press-Root erstel­len — maschi­nen­les­bare Agent-Regis­trie­rungs­an­lei­tung gemäß WorkOS auth.md-Protokoll (Draft, Schritt 25)
  • DNS TXT-Record beim DNS-Pro­vi­der anle­gen — _index._agents.[domain] für DNS-basierte Agent Dis­co­very (DNS-AID, IETF-Draft, Schritt 26)

KLARE REGELN SET­ZEN

Vor­ga­ben zu Trai­ning, Ver­ar­bei­tung oder Erwäh­nung von Inhal­ten für KI-Agen­ten

KI-Agenten benötigen strukturierte Web-Inhalte
KI-Agen­ten brau­chen klare Verarbeitungs­direktiven von Inhal­ten
Damit KI-Agen­ten und Craw­ler wis­sen, was sie dür­fen, müs­sen alle rele­van­ten AI-Craw­ler expli­zit in der robots.txt erlaubt sein: GPT­Bot, Clau­de­Bot, Per­ple­xi­ty­Bot, Google-Exten­ded und wei­tere. Wer nicht expli­zit ein­ge­la­den ist, zieht im Zwei­fel wei­ter.

Die Nut­zungs­rechte für Inhalte, was darf abge­ru­fen, inde­xiert, zusam­men­ge­fasst wer­den und was nicht, wird in einer sepa­ra­ten Dekla­ra­ti­ons­da­tei im .well-known/-Ver­zeich­nis hin­ter­legt. Diese Ebene ist für KI-Agen­ten die rich­tige Anlauf­stelle für genau diese Fra­gen, unab­hän­gig von der robots.txt.

Ein Hin­weis für alle, die tie­fer ein­stei­gen: Es kur­sie­ren der­zeit ver­schie­dene Ansätze, AI-Nut­zungs­rechte direkt in der robots.txt zu dekla­rie­ren, etwa über eine Con­tent-Signal-Direk­tive. Diese Ansätze sind tech­nisch inter­es­sant, aber noch kein offi­zi­el­ler Stan­dard. Google Search Con­sole mel­det sie als unbe­kannte Direk­tive.

SCHRITT 02 - Bot Access Con­trol

 
  • ROBOTS.TXT - alle rele­van­ten AI-Craw­ler expli­zit erlaubt: GPT­Bot, Clau­de­Bot, Per­ple­xi­ty­Bot, Google-Exten­ded und wei­tere
  • UCP im .well-known/-Ver­zeich­nis, dekla­riert Nut­zungs­rechte für KI-Sys­teme: Retrie­val ja, Inde­xie­rung ja, Trai­ning nein
  • CON­TENT-SIGNAL in der robots.txt - optio­nal, noch kein offi­zi­el­ler Stan­dard; bis zur Stan­dar­di­sie­rung gehö­ren AI-Nut­zungs­rechte in llms.txt und .well-known/

Das kor­rekte Lese­for­mat

KI-Agen­ten bevor­zu­gen ein­fa­ches, struk­tu­rier­tes Text­for­mat

Markdown-Ausgabe für KI-Agenten

Die Web­site von Vai­Vai als Mark­down ohne HTML-Syn­tax

Kein ver­schach­tel­tes HTML, keine Styles, keine Navi­ga­tion drum­herum. Damit Agen­ten, die unsere Sei­ten abru­fen, direkt ver­wert­ba­ren Con­tent bekom­men, haben wir eine Funk­tion ein­ge­baut: Wer mit dem rich­ti­gen Signal anfragt, erhält den Sei­ten­in­halt als sau­be­res Mark­down statt als HTML-Seite. Mark­down ist eine ver­ein­fachte Aus­zeich­nungs­spra­che, les­ba­rer Klar­text mit mini­ma­ler For­ma­tie­rung, den Sprach­mo­delle direkt ver­ar­bei­ten kön­nen, ohne einen Brow­ser zu benö­ti­gen. Der Inhalt bleibt der­selbe, nur das For­mat ändert sich.

Ruft ein Agent eine Seite mit dem URL-Para­me­ter ?format=markdown auf, zum Bei­spiel https://www.vvdk.de/?format=markdown, ant­wor­tet Word­Press mit dem rei­nen Text­in­halt statt mit der HTML-Seite. Kein Redi­rect, kein Plugin, keine neue Seite. Word­Press erkennt den Para­me­ter und beant­wor­tet die Anfrage in einem ande­ren For­mat. Der Inhalt bleibt der­selbe, nur die Ver­pa­ckung ändert sich.

Dazu haben wir das Schema.org-Markup über­ar­bei­tet. Struk­tu­rierte Daten sind das maschi­nen­les­bare Rück­grat jeder Web­site. Sie sagen Such­ma­schi­nen und KI-Sys­te­men, wer das Unter­neh­men ist, wo es sitzt, was es anbie­tet und wie bewer­tet wird. Nach der Über­ar­bei­tung sind die Ergeb­nissse für Google Rich Results posi­tiv - ohne Feh­ler und War­nun­gen.

SCHRITT 03 - Con­tent

 
  • MARK­DOWN CON­TENT NEGO­TIA­TION - Word­Press lie­fert Sei­ten­in­halt als rei­nen Mark­down-Text wenn ein Agent die URL mit dem Para­me­ter ?format=markdown auf­ruft; kein Plugin, kein Redi­rect, keine neue Seite
  • SCHEMA.ORG - struk­tu­rierte Daten für Orga­niza­tion und Pro­fes­sio­nal­Ser­vice; maschi­nen­les­bare Dekla­ra­tion von Unter­neh­mens­name, Stand­ort, Leis­tun­gen und Bewer­tung; Google Rich Results 5/5, keine Feh­ler

ORI­EN­TIE­RUNG UND LEIT­SYS­TEME

Die Struk­tur einer Web­site als Road­map für KI-Agen­ten

Die vor­he­ri­gen Schritte haben Kon­text gelie­fert. Im nächs­ten Schritt gehen wir eine Ebene tie­fer. Es geht nicht mehr nur um sta­ti­schen Inhalt, son­dern darum, dass ein KI-Agent die Web­site aktiv nut­zen kann.

Dabei über­mit­telt der Ser­ver dem KI-Agen­ten schon beim ers­ten Request über Link-Hea­der, wo die maschinen­lesbaren Res­sour­cen lie­gen. Die API ist die tech­ni­sche Schnitt­stelle, über die Inhalte der Web­site programm­gesteuert abge­ru­fen wer­den kön­nen. Die MCP-Ser­ver-Karte beschreibt, wel­che Fähig­kei­ten und Res­sour­cen der Ser­ver einem Agen­ten bereit­stellt. Die llms.txt ist der struk­tu­rierte Steck­brief der Web­site für Sprach­mo­delle: Unter­neh­men, Leis­tun­gen, Kon­takt, Nut­zungs­rechte. Der Agent muss die Seite nicht kom­plett durch­ar­bei­ten, er bekommt die wich­tigs­ten Struk­tu­ren sofort mit­ge­lie­fert.

Im zwei­ten Schritt wer­den über WebMCP, einer Brow­ser-Schnitt­stelle die es KI-Agen­ten ermög­licht, mit Web­sites pro­gram­ma­tisch zu inter­agie­ren, zwei Funk­tio­nen regis­triert, die der Agent direkt auf­ru­fen kann. Ers­tens eine Suche über die Word­Press REST API, die stan­dar­di­sierte Pro­gram­mier­schnitt­stelle von Word­Press, über die Inhalte struk­tu­riert abge­fragt wer­den kön­nen. Zwei­tens ein Sei­ten­ab­ruf mit defi­nier­ten Rück­ga­be­fel­dern. Jede Funk­tion hat ein exak­tes Schema mit Namen, Para­me­tern und Rück­ga­be­wer­ten. Der Agent weiß, was er fra­gen kann und was er zurück­be­kommt.
KI-Agenten müssen wissen, wo die maschinenlesbaren Ressourcen liegen
KI-Agen­ten müs­sen wis­sen, wo die maschi­nen­les­ba­ren Res­sour­cen lie­gen
isitagentready-Audit nach der Optimierung
Level-5-Ergeb­nis des KI-Audit von vvdk.de auf isitagentready.com nach der Opti­mie­rung. © isitagentready.com

SCHRITT 04 - API, Auth, MCP & Skill Dis­co­very


  • LINK-HEA­DER - über­mit­teln dem Agen­ten beim ers­ten Request die wich­tigs­ten Res­sour­cen: API, MCP-Ser­ver-Karte, llms.txt; kein Par­sen der Seite nötig
  • MCP-SER­VER-KARTE - dekla­riert Fähig­kei­ten und Res­sour­cen des Ser­vers für KI-Agen­ten; drei Pfade hin­ter­legt für maxi­male Che­cker-Kom­pa­ti­bi­li­tät
  • API-CATA­LOG - ver­weist auf die Word­Press REST API als maschi­nen­les­bare Schnitt­stelle für Inhalts­a­brufe
  • AGENT-SKILLS - defi­niert kon­krete Aktio­nen die ein Agent aus­füh­ren kann: Suche, Sei­ten­ab­ruf, Kon­takt
  • WEBMCP - regis­triert zwei inter­ak­tive Funk­tio­nen direkt im Brow­ser: Suche über Word­Press REST API und Sei­ten­ab­ruf mit defi­nier­ten Rück­ga­be­fel­dern (expe­ri­men­telle Brow­ser-API)
  • AUTH-END­POINTS - dekla­rie­ren OAuth und Ope­nID Con­nect Meta­da­ten für Agent-Authen­ti­fi­zie­rung
  • AUTH.MD - maschi­nen­les­bare Regis­trie­rungs­an­lei­tung für KI-Agen­ten; beschreibt wel­che Regis­trie­rungs­flows die Domain unter­stützt; Word­Press REST-End­point für anonyme Agent-Regis­trie­rung (Draft-Pro­to­koll)
  • DNS-AID - DNS TXT-Record für dezen­trale Agent Dis­co­very; Agen­ten fin­den die Site ohne vor­he­ri­gen HTTP-Kon­takt (IETF-Draft)

Quel­len­an­ga­ben

Rank Sci­ence: “AI Search vs. Google Traf­fic Data 2025” | PEW Rese­arch Cen­ter: “Google users are less likely to click on links when an AI sum­mary appears” - 2025 | Growth Memo: “How con­su­mers navi­gate high-sta­kes purcha­ses in AI Mode” - 2025 | isitagentready.com: AI Rea­di­ness Che­cker | Word­Lift: AI Rea­di­ness Audit Tool

FAZIT

KI-Agen­ten sind heute die Schnitt­stelle, über die Nut­zer recher­chie­ren, Emp­feh­lun­gen ein­ho­len und Ent­schei­dun­gen vor­be­rei­ten. Die Frage ist nicht ob die­ser Kanal rele­vant wird, son­dern ob die eigene Web­site dafür bereit ist. Die meis­ten Web­sites sco­ren in den bekann­ten KI-Audits heute unter 50%. Wer jetzt han­delt, opti­miert nicht nur die tech­ni­sche Infra­struk­tur, son­dern kann auch die Qua­li­tät der Inhalte ver­fei­nern. Alles, was einem KI-Agen­ten hilft, die Web­site kor­rekt ein­zu­ord­nen, als Infor­ma­ti­ons­quelle zu nut­zen oder wei­ter­zu­emp­feh­len. AI-Rea­di­ness ist eine Ergän­zungs­schicht, die auf der bestehen­den Web­site auf­setzt, ohne SEO, Per­for­mance oder Struk­tur anzu­tas­ten. Das Fens­ter ist offen - noch...

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