KI-Suchbereitschaft ist eine praktische Untersuchung, ob eine Seite nutzbare Inhalte, verständliche Auffindbarkeitssignale und die beabsichtigten Crawler-Regeln bereitstellt. Screpy ruft eine öffentliche Seite und zugehörige Dateien ab und zeigt die Belege jeder Prüfung. Ein spekulativer Sichtbarkeitswert oder eine Vorhersage von Zitaten wird nicht berechnet.
Beginnen Sie mit der gewünschten Zielseite
Geben Sie eine vollständige öffentliche HTTP- oder HTTPS-URL ein. Eine Domain allein prüft die Startseite. Verwenden Sie die Artikel- oder Produktadresse, wenn es um diesen Inhalt geht. Der Bericht behält die endgültige Adresse, damit Sie Weiterleitungen von der ursprünglichen Eingabe unterscheiden können. Er crawlt nicht alle Seiten der Domain.
Inhaltsprüfungen verwenden Quell-HTML ohne Skriptausführung. Untersucht werden Head-Titel, H1-Anzahl, deklarierte Canonical-URL, Noindex-Anweisungen, Haupttextmenge, interne Links und JSON-LD-Syntax. SVG-Titel zählen nicht als Seitentitel. Wenn wichtiger Text erst nach Skriptausführung erscheint, untersuchen Sie dies mit dem On-Page SEO Checker und einer gerenderten Seitenprüfung, bevor Sie fehlenden Inhalt für jeden Crawler annehmen.
Trennen Sie Suchregeln von Trainingsentscheidungen
Die Robots-Tabelle bewertet Googlebot sowie neun benannte KI-Bots oder Inhaltsnutzungssteuerungen für die geprüfte Adresse. Suche, Training, nutzerveranlasste Besuche und Inhaltsnutzung werden getrennt. Eine beabsichtigte Trainingssperre ist nicht automatisch ein SEO-Fehler. Die OpenAI-Bot-Dokumentation verdeutlicht die notwendige Trennung zwischen Such- und Trainingsregeln.
Eine passende Regel beschreibt veröffentlichte Vorgaben, keinen tatsächlichen Netzwerkzugriff. Der Bericht imitiert nicht jeden Bot und untersucht keine Verkehrsprotokolle. Nutzerveranlasste Agenten können ein anderes dokumentiertes Robots-Verhalten haben. Lesen Sie deshalb die Verhaltensspalte, bevor Sie eine erlaubte oder gesperrte Zeile als Vorhersage verstehen. Für eine gezielte Regelprüfung verwenden Sie den AI Bot Access Tester.
Behandeln Sie Auffindbarkeitsformate als Belege
Die Prüfung fordert robots.txt, llms.txt und eine Markdown-Antwort an und untersucht die erste in lesbarer robots.txt deklarierte Sitemap derselben Origin. Fehlt die Deklaration, wird kein anderer Sitemap-Pfad stillschweigend ausprobiert. Nicht beobachtete optionale Formate werden von nicht prüfbaren Quellen unterschieden.
Googles Anleitung zu KI-Funktionen verlangt weder eine spezielle KI-Textdatei noch ein spezielles Schema für seine KI-Suchfunktionen. Fehlende llms.txt oder Markdown-Unterstützung sind daher keine kritischen Fehler. Wenn Sie llms.txt veröffentlichen, nutzen Sie den llms.txt Validator für Struktur und Links. Parsebares JSON-LD beweist ebenfalls keine Rich-Result-Eignung. Untersuchen Sie Syntax mit dem Structured Data Checker.
Handeln Sie nach vollständigen Beobachtungen
Jede Prüfung nennt Quelle, beobachteten Wert, Status und einen praktischen nächsten Schritt. Fehler und Warnungen stehen zuerst. Der Bericht verwendet keinen Bereitschaftswert von 0 bis 100. Zugriff, Quellinhalt und optionale Formate beantworten verschiedene Fragen und dürfen nicht zu einer erfundenen Wahrscheinlichkeit zusammengefasst werden.
Die Analyse ist auf fünf Quellen, fünfzehn HTTP-Schritte und insgesamt 8 MiB begrenzt. Pro Abruf gelten sechs Sekunden, für die API dreißig Sekunden. Einzelne Parser haben zusätzliche Größen- und Elementgrenzen. Zeitüberschreitungen oder unvollständige Quellen bleiben unbekannt und sind kein sauberer Befund. Laden Sie den JSON-Bericht herunter, um Prüfzeit, Quellantworten und Umfang mit den Befunden aufzubewahren.