KI-Assistenten und AI Overviews „lesen“ Websites nicht wie Menschen. Sie extrahieren Fakten, Parameter und direkte Antworten. AI-ready Daten sind eine Strukturierung Ihrer Informationen, damit große Sprachmodelle den Inhalt sicher verstehen und zitieren können. In diesem Artikel erfahren Sie, was zu AI-ready Daten gehört und wie Sie sie Schritt für Schritt aufbauen.
1. Warum „nur Text“ heute nicht mehr ausreicht
Klassisches SEO basierte lange auf einem einfachen Ablauf: Suchmaschinen finden Inhalte,
indexieren sie, ranken sie – und Nutzer klicken. In der KI-Ära kommt eine weitere Ebene hinzu:
Suchmaschinen und KI-Assistenten müssen häufig konkrete Antworten, Fakten und Parameter
aus Ihrer Website extrahieren und direkt in generativen Antworten anzeigen (z. B. in Google AI Overviews).
Wenn wichtige Informationen in langen Absätzen versteckt sind, zu allgemein formuliert werden
oder ohne klare Struktur verteilt sind, kann ein KI-System sie entweder nicht nutzen
oder sie ungenau wiedergeben. Ergebnis: weniger AI-Sichtbarkeit und weniger Zitierungen.
2. Was bedeutet „AI-ready Daten“ genau?
AI-ready Daten sind Informationen auf Ihrer Website, die so aufbereitet sind, dass sie:
- eindeutig sind (wenig Floskeln, klare Aussagen, keine Mehrdeutigkeit),
- konkret sind (Fakten, Zahlen, Parameter, Definitionen, Beispiele),
- gut strukturiert sind (Überschriften, Listen, Tabellen, Schritte, konsistente Muster),
- maschinenlesbar sind (Metadata und Schema-Markup wie JSON-LD),
- durch Vertrauen gestützt sind (Autor, Organisation, Kontakt, Richtlinien, Quellen).
Praktisch heißt das: Ein Modell kann schnell beantworten: „Was ist hier Fakt – und wo steht es?“
3. Woraus bestehen AI-ready Daten?
3.1 Fakten, Definitionen und kurze direkte Antworten
AI-ready Seiten enthalten klare Definitionen und direkte Antworten auf zentrale Fragen.
Idealerweise in kurzen Absätzen innerhalb der passenden Sektion.
- „LLMO ist …“ (Definition)
- „AI Overviews sind …“ (Definition)
- „AI-ready Daten sind …“ (Definition)
3.2 FAQ-Blöcke (Frage → Antwort)
FAQs gehören zu den KI-freundlichsten Formaten, weil sie eine direkte Zuordnung von Frage zu Antwort liefern.
Wichtig: FAQ sollte keine Füllmasse sein, sondern reale Fragen abbilden (GSC, Support, Vertrieb, Beratung).
3.3 Parameter, Tabellen und Vergleiche
Wenn Sie Produkte oder Dienstleistungen anbieten, suchen KI-Systeme nach konkreten Eigenschaften.
Tabellen und strukturierte Listen erhöhen die Extrahierbarkeit deutlich:
- Service-Parameter (Preis, Umfang, Outputs, Zeitrahmen),
- Paketvergleiche (Lite vs Pro vs Master),
- technische Daten (Kompatibilität, Plattformen, API-Funktionen).
3.4 HowTo-Sektionen (Schritte und Prozesse)
HowTo-Blöcke eignen sich ideal für „Wie mache ich …?“-Anleitungen oder Setup-Prozesse.
Schritte lassen sich von KI-Modellen zuverlässiger zitieren als lange Fließtexte.
3.5 JSON-LD Schema-Markup
JSON-LD ist eine explizite Struktur für Suchmaschinen und KI-Systeme.
Für LLMO sind häufig besonders relevant:
- Article / NewsArticle
- FAQPage
- HowTo
- Organization
- Product (für E-Commerce)
3.6 EEAT-Signale (Vertrauen und Glaubwürdigkeit)
KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die klar einer realen Organisation und Expertise zugeordnet werden können.
Mindestens sollten vorhanden sein:
- „Über uns“-Seite,
- Kontaktinformationen,
- Autor oder Redaktion,
- AGB und Datenschutzerklärung,
- Referenzen oder Quellen (wo sinnvoll).
4. So erstellen Sie AI-ready Daten (praktischer Ablauf)
- Wählen Sie 5–10 Prioritäts-URLs, die Leads oder Verkäufe generieren sollen.
- Listen Sie 10–20 reale Fragen auf (GSC, Support, Vertrieb, Kundenfeedback).
- Ergänzen Sie klare Definitionen und kurze direkte Antworten.
- Fügen Sie einen FAQ-Block und (wenn passend) eine HowTo-Sektion hinzu.
- Erstellen Sie eine Parameter-Tabelle oder einen Paketvergleich.
- Implementieren Sie Schema-Markup (Article + FAQPage, optional HowTo/Organization/Product).
- Prüfen Sie EEAT: Autor, Unternehmen, Kontakt, Richtlinien.
- Testen Sie die URL mit einem LLMO Audit und verfolgen Sie Extrahierbarkeit & AI-Overview-Readiness.
5. Häufige Fehler, die AI-Sichtbarkeit reduzieren
- Zu generischer Inhalt ohne konkrete Fakten und Parameter.
- Antworten sind in langen Textblöcken versteckt und nicht strukturiert.
- FAQ- und HowTo-Blöcke fehlen, obwohl sie sinnvoll wären.
- Schema-Markup fehlt oder ist unvollständig.
- Unklare Urheberschaft: fehlender Autor, fehlende Organisations- und Vertrauensseiten.
6. FAQ
Sind AI-ready Daten auch für E-Commerce wichtig?
Ja. E-Commerce profitiert häufig am stärksten: Produktattribute, Vergleiche und FAQs sind sehr gut extrahierbar.
Reicht es, nur eine FAQ hinzuzufügen?
FAQ hilft stark, aber ideal sind zusätzlich Parameter, (relevante) HowTo-Schritte, Schema-Markup und EEAT-Signale.
Ist JSON-LD verpflichtend?
Nicht verpflichtend, aber sehr empfehlenswert. JSON-LD liefert eine explizite Struktur, die Suchmaschinen und KI besser verstehen.
Wie schnell sehe ich Ergebnisse?
Einige Verbesserungen können innerhalb weniger Wochen sichtbar werden (bessere Extrahierbarkeit, mehr Zitierungen),
bei kompetitiven Themen dauert es oft länger und erfordert Iterationen plus Autoritätsaufbau.