llms.txt & AutoSchema

Der technische Unterbau für KI-Sichtbarkeit

Stell dir vor: Früher hat man brav ein Stichwort in Google eingegeben – und zack, waren die Ergebnisse da. Heute flüstert man dem ChatGPT‑KI-Butler seine Frage ins digitale Ohr. Wenn dein Shop dabei nicht erwähnt wird, geht der Kunde vielleicht leer aus. Zum Glück gibt’s ein paar Tricks – nennen wir sie GEO –, die deinen Shop im KI-Dschungel ins Scheinwerferlicht rücken. Mit strukturierten Daten (Schema.org/JSON‑LD), Tools wie AutoSchema und der neuen llms.txt-Datei bringst du deine Produkte den grossen Sprachmodellen näher.

Vom Google-Sucher zum KI-Butler

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Google Bard oder Perplexity wirken für den Nutzer oft wie ein persönlicher KI-Butler. Sie lesen Texte und geben blitzschnell Antworten – und zwar als kurze Zusammenfassung, nicht als lange Ergebnisliste. Allerdings: Ihre „Kontextfenster“ sind begrenzt, sie können nicht den gesamten Inhalt deiner Website verarbeiten. Es ist, als würde man dem Butler statt eines ganzen Buches nur einen Zettel hinhalten. Daher müssen wir nachhelfen, damit er trotzdem weiss, was bei dir geboten wird.

Generative Engine Optimization (GEO): Neues Spiel, neue Regeln

Hier kommt GEO ins Spiel. Generative Engine Optimization bezeichnet das Optimieren von Inhalten für KI-Antworten. Anders als klassisches SEO, das auf die Google-Suche abzielt, will GEO in den Antworten von ChatGPT & Co. auftauchen. Das klingt kompliziert, ist es aber nicht: Im Grunde geht es nur darum, der KI klare Spuren zu legen. Man könnte sagen: Früher hat man sich auf Google-Favoriten konzentriert, heute stellt man dem KI-Butler sein Menü zusammen. Studien zeigen sogar, dass bereits über die Hälfte aller Anfragen heute in natürlicher Sprache gestellt werden– das macht GEO so wichtig wie SEO früher.

Strukturierte Daten: Der Wegweiser für die Maschine

Einer der wichtigsten Hinweise für KI-Systeme sind strukturierte Daten. Dabei handelt es sich um kleine „Schildchen“, die du in deinen HTML-Code einbaust (meist als JSON‑LD), um Inhalte maschinenlesbar zu machen. Google und Co. setzen auf Schema.org-Vokabulare, damit das System erkennt, ob es sich um ein Produkt, einen Artikel oder eine Veranstaltung handelt. Microsoft hat sogar offiziell bestätigt, dass strukturierte Daten seinen LLMs helfen, den Inhalt zu verstehen. Schema.org ist dabei ein standardisiertes Format – ein einheitliches Vokabular, das Suchmaschinen und KI-Modelle gleichermassen nutzen können. Übersetzt heisst das: Kennzeichnest du deine Produktseiten klar mit Preis, Bewertungen, Beschreibung usw., kann die KI sofort sehen: Aha, das ist ein Produkt mit diesen Eigenschaften. Dein Shop wird für das LLM so zum offenen Buch statt zum verwirrenden Rätsel.

AutoSchema: Strukturdaten ohne HTML-Stress

Für Shop-Betreiber ohne Code-Liebe gibt es praktische Helfer. AutoSchema etwa ist ein Tool (z.B. als Shopify-App), das automatisch strukturierte Daten für deinen Shop erstellt. Du klickst ein bisschen, und zack – JSON‑LD für alle Produkte, Kategorien und mehr ist generiert. Laut Hersteller spart AutoSchema Zeit und Mühe, indem es die strukturierten Daten mit einem Ein-Klick-Setup automatisiert hinzufügt, „ohne technisches Know-how“. Das bedeutet: Du musst keinen einzigen HTML-Tag anfassen, und deine Seite bleibt immer auf dem neuesten Stand.

• Ein-Klick-Setup: AutoSchema lässt sich in wenigen Sekunden einrichten.
• Automatische Updates: Deine Schema-Daten bleiben stets aktuell.
• Keine Duplikate: Das Tool vermeidet doppelte oder fehlerhafte Einträge automatisch.
• Ohne Code: Du musst wirklich nichts programmieren – „für alle konzipiert, keine technischen Fähigkeiten erforderlich“

llms.txt: Der KI-Spickzettel für deine Website

Und was ist mit llms.txt? Den grossen KI-Modellen kommt es zugute, eine einfache Übersichtsdatei zu lesen. Die Idee (vorgeschlagen von KI-Profis) ist, eine /llms.txt im Root deines Shops abzulegen – quasi ein Spickzettel im Markdown-Format. Darin fasst du knapp zusammen, worum es auf deiner Seite geht, und verlinkst wichtige Unterseiten. Im Original heisst es: Diese Datei soll „kurze Hintergrundinformationen, Hinweise und Links zu relevanten Seiten“ liefern. Weil es reiner Text (Markdown) ist, können LLMs ihn leicht einlesen – ohne erst durch Popups, Navigation und JavaScript zu waten. Stelle dir vor: Du schreibst deinem digitalen Butler einfach ein Memo, statt ihn lang raten zu lassen, wo deine besten Produkte stecken.

Fazit: GEO klingt kompliziert – ist es aber nicht

Generative Engine Optimization heisst am Ende nur: Gib dem KI-Butler klare Wegweiser zu deinen Inhalten. Du brauchst dafür kein Robotik-Studium. Mit Schema.org/JSON-LD-Struktur, einem AutoSchema-Plugin und der kleinen llms.txt-Datei kannst du deinen Shop quasi LEGO-stylé an die LLMs anlehnen. Dann klingelt hoffentlich bald die Kasse: Nicht mehr nur die Google-Sucher finden dich, sondern auch ChatGPT, Bard & Co. sagen: “Gib mir mehr von dem!” Nach dieser Lektüre denkst du dir vielleicht: Ach sooo, GEO – das klingt nach guter alter Hausaufgabe fürs neue KI-Zeitalter. Gar nicht so kompliziert, wie ich dachte.

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