Wenn du als Marketingleiter oder Verantwortlicher für digitale Sichtbarkeit arbeitest, weißt du genau, wie sich die Spielregeln in den letzten Jahren verändert haben. Früher ging es darum, bei Google besser zu ranken als dein Konkurrent – ein endloses Wettrennen um Backlinks, Keywords und Autorität. Doch die Suche hat sich verändert. Mit ChatGPT, Claude, Perplexity und Googles AI Overviews ist eine neue Realität eingetreten: Sichtbarkeit bedeutet jetzt auch, in Antworten von künstlicher Intelligenz stattzufinden – nicht nur in Suchergebnisseiten. Das sorgt für Unsicherheit, und gleichzeitig legt es schonungslos frei, wie viel technische SEO-Schuld sich über die Jahre angesammelt hat.
Diese Schuld – ein Begriff, der eigentlich aus der Softwareentwicklung stammt – beschreibt all die schnellen Lösungen, Workarounds und nie ganz behobenen Probleme, die im Laufe der Zeit in Websites steckenbleiben. Jedes Plugin, jeder CMS-Wechsel, jede veraltete Weiterleitung, all das summiert sich. Solange Google deine Seiten irgendwie findet, geht meist alles gut. Aber in der neuen Ära der AI-Search kann diese technische Last brandgefährlich werden.
Wenn guter Traffic dich täuscht
Viele gehen davon aus: Wenn die Rankings solide sind und der Traffic stabil bleibt, muss die technische Basis funktionieren. Ein gefährlicher Trugschluss. Suchmaschinen-Crawler – allen voran Googlebot – sind unglaublich robust geworden. Sie erkennen Fehler, umgehen JavaScript-Probleme, fangen 404-Seiten ab, deuten Schema-Markup richtig und gleichen interne Signale gegeneinander ab. Kurz: Sie verzeihen sehr viel. KI-Crawler hingegen tun das nicht.
Ein gutes Beispiel: Airbnb vs. Vrbo. Beide Portale für Ferienunterkünfte sind im klassischen Suchmaschinenumfeld stark. In den organischen Ergebnissen liegt Airbnb leicht vorne. Doch in ChatGPT-Erwähnungen oder anderen KI-generierten Listen taucht Airbnb fast zehnmal häufiger auf als Vrbo. Das zeigt deutlich: Top-Rankings garantieren keine AI-Sichtbarkeit. Es liegt weniger am Content als am technischen Fundament – Crawl-Zugänglichkeit, Ladezeiten und Serververhalten spielen hier eine weitaus größere Rolle.
Was unter der Oberfläche fault
Technische Schuld funktioniert wie Termiten im Holz. Außen scheint die Struktur stabil, aber unter den schönen Rankings verbergen sich langsame Server, komplexe Redirect-Ketten, fehlerhafte Robots-Dateien oder alte Skripte, die moderne Crawler ausbremsen. Solange nur Google deine Seiten prüft, bleibt der Schaden unsichtbar. Doch sobald neue Systeme wie GPTBots oder Claude-Crawler ihre eigenen Methoden zur Inhaltsaufnahme einsetzen, wird jedes ineffiziente Script, jeder unnötige HTTP-Request plötzlich relevant. Diese Systeme sind nicht so tolerant – und sie wählen gnadenlos jene Quellen, die sich am wenigsten Rechenzeit kosten lassen.
AI-Crawler denken anders
Während Suchmaschinen komplexe Signale wie Backlinks, Userverhalten oder Entitäten einbeziehen, extrahieren Large Language Models vor allem Textinhalte in Reinform. Sie „strippen“ HTML, CSS und Script-Elemente, nehmen häufig keinerlei Rücksicht auf strukturierte Daten. Was zählt, ist die Verfügbarkeit des reinen Inhalts. Und wenn etwas im Weg steht – ein Lazyload, eine verschleppte JavaScript-Ausgabe oder ein fehlerhafter Header –, kann es sein, dass dein Inhalt für die KI einfach nicht existiert.
Aus meiner Erfahrung heraus unterschätzen viele Unternehmen diesen Unterschied. Besonders im Enterprise-Bereich kursiert die Annahme, dass Technikfragen von externen Agenturen oder DevOps automatisch mitgedacht werden. Aber AI-Crawling ist noch kein etablierter Prozess – die Tools dafür sind neu, Verantwortlichkeiten meist ungeklärt. Und genau das erzeugt Risiko.
Pagespeed: mehr als nur Komfort
Ein klassischer Bereich technischer Schuld ist die Ladegeschwindigkeit. Viele Teams sehen sie als UX-Thema, als Sache für Designer oder Caching-Tools. Doch im Zusammenspiel mit AI-Bots ist sie ein harter Filter. Vergleiche aus aktuellen Datensätzen zeigen: Websites mit besserem Largest Contentful Paint (LCP) und geringerer Cumulative Layout Shift (CLS) tauchen deutlich häufiger als Quellen in Googles AI Mode auf. Knappe Millisekunden entscheiden darüber, wie oft der Inhalt zitiert oder vollständig erfasst wird.
Interessanterweise korreliert der berühmte PageSpeed-Score von Google nicht mit der AI-Sichtbarkeit. Das liegt daran, dass diese Bewertung viele Metriken zusammenfasst, von denen einige für den Crawler irrelevant sind. Was wirklich zählt, ist die tatsächliche Ladezeit aus Sicht des Bots – also: Wann kommt der Text? Wann kann er gelesen werden? Eine unoptimierte Bildkompression, unnötige Tracking-Skripte oder Third-Party-Calls können hier mehr zerstören als jede fehlende Meta-Beschreibung.
Warum KI langsame Seiten meidet
Die großen Sprachmodelle betreiben Crawling auf riesigen Skalen. OpenAI, Anthropic, Google: Alle stöbern durch Milliarden von URLs – und das kostet immense Energie. Laut OpenAI verbraucht die Infrastruktur für Echtzeit-Suchen Leistungen im Bereich mehrerer Kernkraftwerke. Deshalb sind Bots gezwungen, effizient zu arbeiten. Jede langsame oder unzuverlässige Seite bedeutet höhere Rechenkosten. Also: Warum sollte eine KI minutenlang auf deinen Server warten, wenn sie ähnliche Informationen auf einer schlanken, schnellen Seite findet?
Hier offenbart sich eine neue Art von Wettbewerb: Nicht nur Inhalte konkurrieren, sondern auch Effizienz. Die einfachere, sauberere und technisch zugänglichere Quelle gewinnt. Im Grunde ist das alter SEO-Geist in neuem Gewand – doch diesmal mit unnachsichtigerer Instanz: Maschinen, die Zeit buchstäblich in Geld und Stromkosten umrechnen.
Unsichtbar durch Zufall
Selbst wenn deine Seite perfekt optimiert ist, kann ein externer Faktor dich quasi über Nacht aus den KI-Systemen löschen. So geschehen, als Cloudflare begann, AI-Crawler standardmäßig zu blockieren. Millionen von Websites wurden damit für ChatGPT und Co. unsichtbar, ohne dass ihre Betreiber davon wussten. Nur wer aktiv Einstellungen änderte, blieb zugänglich. Dieses Beispiel zeigt brutal deutlich, wie abhängig Sichtbarkeit im KI-Zeitalter von Infrastrukturentscheidungen wird – und wie wenig Kontrolle viele Unternehmen darüber haben.
Aus meiner Sicht ist das gerade für größere Organisationen der gefährlichste Punkt. Jeder denkt, „jemand wird sich schon darum kümmern“. Doch wer ist dieser Jemand? Der Entwickler? Die SEO-Agentur? Der IT-Administrator? Wenn niemand ausdrücklich zuständig ist, erkennt man das Problem erst, wenn der Traffic aus Assistenzsystemen vollständig versiegt – und dann ist es zu spät.
Wer trägt die Verantwortung?
Technische SEO ist Teamarbeit – eigentlich. In der Praxis jedoch ist sie oft Niemandsland. Marketingleitung setzt Ziele, Developer setzen um, SEOs prüfen nachträglich. Wenn zwischen diesen Rollen keine klare Kommunikation herrscht, entsteht Raum für Annahmen – und genau diese sind Gift.
Wenn du ehrlich bist: Weißt du, wer in deinem Unternehmen überprüft, ob ChatGPT oder Gemini deine Seiten noch crawlen können? Wann zuletzt die robots.txt für neue AI-Bots angepasst wurde? Wer eventuelle Sperrungen bei Cloudflare oder Bot-Management-Tools aufhebt? Ohne klare Zuständigkeiten wird „technische SEO“ zum Randthema – dabei ist sie heute die Grundlage jeder Sichtbarkeit.
Viele Agenturen übernehmen keine Verantwortung über den vertraglich vereinbarten Rahmen hinaus. Sie beraten, aber sie „überwachen“ keine Infrastrukturen. Und Entwickler wiederum sind nicht zwangsläufig auf SEO geschult. Sie optimieren für Stabilität, nicht für Crawlzugänglichkeit. Diese Lücke entsteht leise – und füllt sich mit technischer Schuld, Zeile für Zeile, Deployment für Deployment.
Wie du vorbeugst – ohne Perfektionswahn
Der erste Schritt besteht nicht in massiven Codeänderungen, sondern in Bewusstsein und Kommunikation. Mache ein internes Audit – nicht nur mit Tools, sondern mit Menschen. Sprich mit den Administratoren deines CDN-Anbieters, überprüfe Sicherheitslösungen wie Bot-Protection, kontrolliere deine Ladezeiten aus Sicht realer Bots. Kleine Wartungen, regelmäßige Health-Checks und ein klar definiertes Mandat für technische Sauberkeit ersparen dir langfristig viel Frust.
Ein zweiter Schritt: Verknüpfe klassische SEO-Metriken mit KI-Daten. Einige Monitoring-Tools zeigen bereits, wie oft deine Domain in AI-Antworten vorkommt. Auch wenn das noch ungenau ist, kannst du Trends erkennen. Fällt die Präsenz, während Rankings stabil bleiben? Dann ist das fast immer ein Hinweis auf technische Barrieren.
Schließlich: Sorge dafür, dass Verantwortung sichtbar wird. Definiere jemanden, der AI-Crawling
