70 KI-Beiträge, 0 Klicks: Warum llms.txt & Co. dein Ranking nicht retten

Seit ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Übersichten Suchanfragen beantworten, herrscht Goldgräberstimmung. Fast jede Woche gründet sich eine neue Agentur, die dir zeigt, „wie es geht“: KI-Sichtbarkeit, GEO, AI-Ready-Websites – am besten als Paket, am besten sofort.

Im Werkzeugkasten liegen meist dieselben Dinge: eine llms.txt, IndexNow, ein paar Schema-Daten, und dazu Techniken, die eher windig als wirksam sind. Das Versprechen: ein paar Handgriffe, und schon empfiehlt dich ChatGPT an erster Stelle.

Wir wollten es genau wissen und haben getestet, was wirklich hilft – mit echten Websites und echten Zahlen aus der Search Console. Das Ergebnis ist ernüchternd für die Werkzeugkästen und ziemlich eindeutig für alles andere.

llms.txt und IndexNow: Was steckt dahinter?

Die llms.txt ist ein Vorschlag aus dem Herbst 2024. Die Idee: eine Markdown-Datei unter deinedomain.de/llms.txt, die Sprachmodellen eine kompakte Übersicht der wichtigsten Inhalte liefert – ähnlich einer Sitemap, nur in lesbarem Text.

Für Entwickler-Dokumentationen kann das praktisch sein, zum Beispiel wenn ein Programmierassistent gezielt die API-Doku eines Tools laden soll. Für die Website eines Handwerksbetriebs, einer Kanzlei oder eines Onlineshops ist der Nutzen dagegen überschaubar.

Wichtig: llms.txt ist kein offizieller Standard. Keiner der großen Anbieter hat sich verpflichtet, die Datei beim Crawlen oder beim Beantworten von Fragen auszuwerten. Google hat mehrfach öffentlich gesagt, dass sie für die eigene Suche und die KI-Übersichten keine Rolle spielt.

IndexNow ist ein Protokoll, über das eine Website Suchmaschinen wie Bing oder Yandex sofort meldet, dass sich eine Seite geändert hat. Das kann das Crawlen bei diesen Suchmaschinen beschleunigen. Mehr aber auch nicht: Eine schneller gecrawlte Seite rankt deshalb nicht besser. Und Google nimmt an IndexNow gar nicht teil.

KI braucht keine Extra-Datei, um deine Website zu verstehen

Hier liegt das eigentliche Missverständnis. Große Sprachmodelle sind darauf gebaut, ganz normalen Text zu lesen – und genau das tun sie. Wenn ein KI-System deine Seite abruft, sieht es das, was auch ein Mensch sieht: Überschriften, Absätze, Leistungen, Preise, Kontaktdaten.

Eine KI erkennt ohne jede Zusatzdatei:

• worum es auf der Seite geht – aus Überschriften und Fließtext,

• wer du bist und wo du sitzt – aus Impressum, Kontaktseite und Texten,

• was du anbietest – aus deinen Leistungsseiten,

• ob dir andere vertrauen – aus Erwähnungen, Bewertungen und Links auf anderen Seiten.

Selbst Metadaten wie Title-Tags oder strukturierte Daten sind hilfreich, aber keine Voraussetzung. Ein Modell, das einen ganzen Roman zusammenfassen kann, scheitert nicht an einer Startseite ohne Schema-Markup.

Der Praxistest: zwei Websites, eine Branche

Wie wenig die Zusatzdateien entscheiden, zeigt ein Blick auf zwei Websites aus der Dämmbranche, die wir gut kennen. Beide ranken bei Google gut und tauchen in den KI-Übersichten auf.

Stand der Prüfung: September 2026.

einblasdaemmung.de hat nichts von dem, was gerade als „KI-Pflichtprogramm“ verkauft wird: keine llms.txt, kein Schema-Markup, keine Social-Metadaten. Die Seite läuft auf einem System, das seit Jahren kaum angefasst wurde. Und trotzdem wird sie gefunden und von der KI zitiert.

Der Grund ist unspektakulär: Über 80 Unterseiten erklären das Thema Einblasdämmung ausführlich, fachlich sauber und in verständlicher Sprache – von Dachdämmung bis Reetdach, von Dämmstoffeigenschaften bis Feuchtemessung. Genau das braucht ein Sprachmodell, um eine Frage zu beantworten und eine Quelle zu nennen.

Was wirklich zählt

Ob eine KI dich nennt, hängt im Kern an denselben Dingen, die schon immer über gute Sichtbarkeit entschieden haben:

1. Klare Inhalte. Beantworte die Fragen, die deine Kunden tatsächlich stellen – direkt, konkret, ohne Floskeln.

2. Technisch erreichbare Seiten. Wenn dein Inhalt erst nach drei Sekunden per JavaScript nachlädt oder hinter einem Cookie-Banner verschwindet, sieht der Crawler womöglich nichts.

3. Crawler nicht aussperren. Ein Blick in die robots.txt lohnt sich: Manche Seiten blockieren KI-Crawler, ohne es zu wissen.

4. Erwähnungen außerhalb deiner Website. KI-Systeme gewichten, was andere über dich schreiben – Branchenverzeichnisse, Presse, Bewertungsportale.

5. Aktualität. Veraltete Preise, alte Öffnungszeiten oder verwaiste Blogbeiträge schaden mehr als jede fehlende Datei.

SEO und GEO sind ein Marathon, kein Sprint

Am Ende gibt es keine Abkürzung. Weder für Google noch für ChatGPT. Sichtbarkeit wächst, wenn regelmäßig neues Wissen auf die Seite kommt – Wissen, das es so woanders noch nicht gibt.

Und genau hier liegt der Haken bei vielen Inhalten, die gerade massenhaft entstehen: Ein Beitrag, der nur zusammenfasst, was eine KI ohnehin schon weiß, bringt keinen Mehrwert. Warum sollte ein Sprachmodell eine Seite zitieren, die nichts Neues sagt? Unserer Erfahrung nach rankt so ein Text in rund neun von zehn Fällen nicht. Die Ausnahme sind extrem unterversorgte Nischen, in denen es schlicht noch kaum Inhalte gibt.

Was stattdessen zählt, ist eigene Erfahrung und echte Expertise: Zahlen aus deinen Projekten, Fehler, die du auf der Baustelle gesehen hast, Antworten auf Fragen, die deine Kunden dir wirklich stellen. einblasdaemmung.de ist dafür das beste Beispiel – kein Schema, keine llms.txt, aber jahrelang aufgebautes Fachwissen aus der Praxis.

Eigene Bilder und Videos machen den Unterschied

Expertise zeigt sich nicht nur im Text. In der Search Console sehen wir bei unseren Kunden ein klares Muster: Beiträge mit eigenen Fotos und Videos ranken deutlich besser als Beiträge ohne Video oder mit Stockbildern.

Das ergibt Sinn. Ein Foto von der eigenen Baustelle beweist, dass du weißt, wovon du sprichst – ein Stockbild beweist nur, dass du eine Bilddatenbank abonniert hast.

Beim Video musst du übrigens keinen Aufwand mit eigenem Hosting treiben. Ein eingebettetes YouTube-Video reicht völlig aus – solange es zum Thema passt und den Beitrag inhaltlich unterstützt. Ein kurzer Clip, in dem du einen Arbeitsschritt erklärst, ist mehr wert als jede Grafik aus dem Baukasten.

Wie deutlich der Effekt ist, zeigt ein Auszug aus der Search Console. Die zehn Seiten mit den meisten Klicks innerhalb von drei Monaten:

Die zwei stärksten Beiträge basieren auf eigener Erfahrung und aktuellen Zahlen. Vier der Top 10 haben ein Video. Die Startseiten ranken ohnehin. Und genau ein KI-geschriebener Beitrag hat es in die Liste geschafft – in einer Nische, zu der es kaum andere Inhalte gab. Also genau die Ausnahme, die wir oben beschrieben haben.

Der Gegentest: 70 KI-Beiträge, null Klicks

Wir haben auch die Gegenprobe gemacht – auf unserer eigenen Website. Über 70 Blogbeiträge, komplett von einer KI geschrieben: sauber gegliedert, suchmaschinenfreundlich formuliert, mit Metadaten und allem, was dazugehört. Das Ergebnis nach drei Monaten (22. März bis 22. Juni 2026):

Von über 70 Beiträgen haben es gerade einmal fünf überhaupt in die Suchergebnisse geschafft. Zusammen kamen sie auf 27 Impressionen – und keinen einzigen Klick. Alle zehn Klicks der Website gingen auf die Startseite. Wir haben die Beiträge inzwischen gelöscht.

Unsere These dazu: Google prüft neue Inhalte darauf, ob sie etwas Neues beitragen. Es liegt nahe, dass dabei die eigene KI hilft – vereinfacht gesagt fragt Google Gemini: „Kennst du das schon?“ Lautet die Antwort Ja, weil der Text nur neu zusammengewürfelt hat, was ohnehin im Netz steht, landet er höchstwahrscheinlich gar nicht erst im Index. Und wenn doch, bekommt er kaum Impressionen.

Beweisen können wir das nicht – Google legt seine Bewertung nicht offen. Aber die Zahlen passen ins Bild: Ein Sprachmodell kann keinen Inhalt erzeugen, den es nicht schon kennt. Und was die KI schon kennt, braucht niemand noch einmal.

Die Gegenprobe zur Gegenprobe: ein Beitrag mit echtem Wissen

Also haben wir es anders herum versucht – auf derselben Domain. Ein einziger Beitrag zu einem hochaktuellen Thema, diesmal komplett selbst geschrieben: selbst recherchiert, die Software zum Thema selbst getestet, mit Quellen belegt. Die KI durfte nur noch redigieren – Rechtschreibung, Satzbau, Lesefluss. Einige Behauptungen, die auf anderen Seiten stehen, haben wir im Test überprüft und widerlegt. Kurz gesagt: Wir haben dem Internet Wissen hinzugefügt, das es vorher nicht gab.

Das Ergebnis: Der Beitrag war nach wenigen Tagen im Index und bekam von da an regelmäßig Impressionen und Klicks.

Ein einziger ehrlicher Beitrag hat in derselben Zeit mehr als 60-mal so viele Impressionen erzielt wie über 70 KI-Texte zusammen. Gleiche Domain, gleiche Technik, kein Video. Der Unterschied: Der Inhalt kam von uns statt von der KI – und statt eines generierten Titelbilds gab es ein eigenes Foto.

Fazit: Der schnelle Win löst das eigentliche Problem nicht

Viele neue Agenturen verkaufen ihren Kunden gerade den „schnellen Win“: eine llms.txt, ein paar Schema-Daten, eine angepasste robots.txt. Das sind strukturelle Grundlagen, die dir auch jede kostenlose Analyse mit Claude oder ChatGPT in wenigen Minuten auflistet. Wer dafür ein „KI-Upgrade“ im vierstelligen Bereich bezahlt, kauft vor allem ein gutes Gefühl.

Das eigentliche Problem lösen diese Änderungen nicht. KI-Systeme können die Inhalte einer Website auch ganz ohne Metadaten auslesen und richtig einordnen. Saubere Metadaten können helfen. Den entscheidenden Unterschied machen sie nicht.

Den machen andere Dinge – das, was Google unter E-E-A-T zusammenfasst: Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit. Konkret heißt das:

• handgemachte Tests statt nacherzählter Behauptungen,

• eigene Erfahrungen aus echten Projekten,

• eigene Bilder und Videos statt Stockmaterial,

• echtes, neues Wissen, das es vorher so im Netz nicht gab.

Wenn dir jemand verspricht, dass eine einzelne Datei dich auf Platz 1 in ChatGPT bringt, frag nach Belegen. Unsere Zahlen oben zeigen, wo die Sichtbarkeit tatsächlich herkommt.

Das kostet Zeit. Aber es ist das Einzige, was sich nicht kopieren lässt.