Eine Dokumentationsseite kann im Browser vollständig aussehen, obwohl der benötigte Text im ursprünglichen HTML fehlt. Ein KI-Agent, der die Seite per HTTP ohne JavaScript abruft, erhält diesen Text dann nicht. Agentic Engine Optimization (AEO) hilft, solche Hindernisse zu finden: beim Inhaltszugriff, bei der Struktur und beim Auffinden verwandter Materialien.
Das AEO-Audit von Milten untersucht eine ausgewählte Seite und öffentliche Dateien der Website. Der Bericht zeigt bestandene Prüfungen, Hinweise auf Probleme und fehlende Daten.
Was ist Agentic Engine Optimization?
Agentic Engine Optimization bedeutet, eine Website vorzubereiten, die KI-Agenten lesen und nutzen können. Für die Dokumentation bedeutet das, dass ein Agent die Beschreibung einer Operation abrufen, ein Beispiel finden und einem Link zu einer zugehörigen Referenz folgen kann.
Das Audit ist nützlich für Integrationshandbücher, API-Referenzen und Seiten mit technischen Beispielen. Es ergänzt SEO, indem es untersucht, wie ein Software-Client auf veröffentlichte Inhalte zugreifen kann. Der Bericht misst weder Suchrankings noch die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten zitiert zu werden.
Was prüft ein AEO-Website-Audit?
Das AEO-Audit untersucht acht Bereiche, die unten zusammengefasst sind. Welche Prüfungen anwendbar sind und wie Punkte berechnet werden, steht im jeweiligen Bericht:
| Bereich | Was untersucht wird |
|---|---|
| Inhalte auffinden | Regeln in robots.txt und das Verzeichnis llms.txt |
| Seitenstruktur | Überschriften, semantisches Markup, Beispiele, Markdown und Hinweise auf eine JavaScript-Abhängigkeit |
| Kontextumfang | Tokenanzahl und Seitenmetadaten |
| Interaktionsregeln | Beschreibungen von Zugriff und Einschränkungen in agent-permissions.json |
| Text an einen Agenten übergeben | Bedienelemente zum Kopieren von Inhalten und Links zum Rohtext |
Jede Prüfung enthält ein Ergebnis und Hinweise; die Bewertung richtet sich nach den Regeln des Berichts. Bei llms.txt werden beispielsweise sowohl die Existenz der Datei als auch Links, Beschreibungen und Abschnitte geprüft. Die Datei allein macht eine Dokumentation noch nicht leicht nutzbar.
Die Tokenanzahl hilft einzuschätzen, wie viel Text ein Modell verarbeiten muss. Sie ist keine Kostenberechnung, da Modelle unterschiedliche Tokenizer und Preise verwenden.
Das Audit untersucht die ursprüngliche Serverantwort, ohne JavaScript auszuführen. Es sucht nach strukturellen Hinweisen auf Probleme, lässt aber keinen KI-Agenten eine Benutzeraufgabe bearbeiten. Ob ein bestimmter Agent die Dokumentation nutzen kann, muss mit einer solchen Aufgabe separat geprüft werden.
Wie ARD Agenten dabei hilft, Website-Ressourcen zu entdecken
Agentic Resource Discovery (ARD) beschreibt die Erkennung von Ressourcen, die einem KI-Client zur Verfügung stehen, beispielsweise eine API, ein MCP-Server oder ein Workflow. Der Client kann anhand einer Beschreibung eine geeignete Ressource finden und dann über die eigene Schnittstelle dieser Ressource darauf zugreifen.
Der ARD-Abschnitt prüft die Veröffentlichung dieser Beschreibungen. Er sucht nach /.well-known/ard.json, Verweisen in HTML und HTTP-Headern, Agentmap-Direktiven in robots.txt und eingebettetem ARD JSON-LD. Auch das ältere Format ai-catalog.json wird erkannt, um mögliche Migrationsfälle sichtbar zu machen.
Der Bericht zeigt gefundene Ressourcen, die Adressen ihrer Beschreibungen, Fehler in Feldern und Grenzen der Prüfung. Ein fehlender Katalog, ein fehlgeschlagener Abruf und ein ungültiges Dokument werden unterschieden. Die Prüfung der Veröffentlichung bestätigt nicht, dass die aufgeführten APIs oder MCP-Server funktionieren.
ARD-Ergebnisse werden separat angezeigt und haben keinen Einfluss auf den AEO-Score. Dieser Abschnitt gehörte früher zum Geschwindigkeitsscanner; Neue Prüfungen werden in AEO ausgeführt, während gespeicherte Geschwindigkeitsberichte weiterhin zugänglich bleiben.
So verbessern Sie Ihre Website nach einem AEO-Audit
Beginnen Sie mit einer Seite, die ein Agent für eine konkrete Aufgabe lesen muss. Prüfen Sie bei einer Integrationsanleitung etwa, ob die Beschreibung der Operation, ihre Parameter und eine Beispielanfrage zugänglich sind.
- Prüfen Sie den Zugriff auf den Haupttext. Bei einem Hinweis auf eine JavaScript-Abhängigkeit vergleichen Sie das ursprüngliche HTML mit dem Browserinhalt. Fehlt der benötigte Text, kommen serverseitiges Rendering oder eine zugängliche Markdown-Version infrage.
- Prüfen Sie die Struktur. Verwenden Sie aufeinanderfolgende Überschriftenebenen und platzieren Sie Beispiele bei den beschriebenen Operationen. Entfernen Sie doppelte Erklärungen. Tabellen helfen beim Vergleich von Parametern oder Optionen.
- Prüfen Sie den Textumfang. Teilen Sie große Referenzen in verknüpfte Themen auf und bewahren Sie die nötigen Bedingungen und Beispiele auf jeder Seite.
- Prüfen Sie, wie ergänzende Materialien gefunden werden. Aktualisieren Sie bei
llms.txtLinks und Kurzbeschreibungen. Beheben Sie bei ARD unerreichbare Katalogadressen und ungültige Einträge. - Prüfen Sie dieselbe URL nach der Veröffentlichung erneut. Vergleichen Sie die Hinweise und lassen Sie Ihren KI-Agenten anschließend die ursprüngliche Aufgabe bearbeiten, etwa Parameter einer API-Operation finden und eine Anfrage vorbereiten.
So lesen Sie den AEO-Score
Lesen Sie die Gesamtbewertung zusammen mit den anwendbaren Prüfungen, deren Höchstpunktzahlen und unvollständigen Ergebnissen. Prüfungen von AGENTS.md und SKILL.md werden in diesem Audit nicht ausgeführt.
Regeln und Gewichtungen können sich ändern. Vergleichen Sie Berichte mit denselben Regeln und verwenden Sie die im Bericht angegebene Höchstpunktzahl statt eines festen Gesamtwerts aus einem älteren Beispiel. Der Prozentwert allein erklärt kein verbleibendes Problem.
Berücksichtigen Sie Hinweise und Abruffehler. Die Regeln beruhen auf Heuristiken und können ungewohnte Markups, Formulierungen oder Sprachen übersehen. Eine hohe Bewertung garantiert weder Suchplatzierungen noch Zitate in KI-Antworten oder die Unterstützung aller Formate durch einen bestimmten Agenten.
Häufig gestellte Fragen zur Optimierung für KI-Agenten
Prüft ein AEO-Audit die gesamte Website?
Ein Lauf untersucht die ausgewählte URL und die dafür abgerufenen öffentlichen Site-Dateien. Es wird nicht jede Seite gecrawlt oder ein privates Repository gelesen. Führen Sie eine separate Prüfung für eine andere Anleitung oder Referenzseite durch.
Sollte ich jeden Crawler in robots.txt zulassen?
Nein. Die Sperre eines bestimmten Crawlers kann beabsichtigt sein. Gleichen Sie den Hinweis mit Ihrer Zugriffspolitik ab und ändern Sie Regeln nur für Clients, denen Sie Zugriff gewähren möchten.
Reicht das Hinzufügen von llms.txt?
Nein. Ein Linkverzeichnis behebt weder unzugängliche Texte noch Abruffehler oder unvollständige Beispiele. Stellen Sie zuerst die benötigten Inhalte bereit und entscheiden Sie dann, ob llms.txt zu Ihren Agenten-Workflows passt.
Starten Sie ein AEO-Website-Audit für eine Anleitung oder API-Seite. Leiten Sie Änderungen aus den Hinweisen ab und prüfen Sie das Ergebnis mit derselben Aufgabe.
