Ist Ihre TYPO3-Website bereit für ChatGPT?

Die klassische Suchmaschinenoptimierung verändert sich. Während es bislang vor allem darum ging, bei Google möglichst weit oben zu erscheinen, entsteht mit ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und anderen KI-Systemen ein zusätzlicher Zugang zu Informationen im Web.

Dabei stellt sich für Unternehmen eine neue Frage:

Genau hier beginnt die technische Optimierung für KI-Systeme. Viele Maßnahmen überschneiden sich mit klassischem technischem SEO. Andere gewinnen durch KI-Suche deutlich an Bedeutung.

Für TYPO3-Websites lassen sich drei Stufen unterscheiden.

1. Kann die KI die TYPO3-Website lesen?

Die erste Voraussetzung klingt selbstverständlich: Die Inhalte einer Website müssen für Maschinen überhaupt zugänglich sein.

Moderne KI-Systeme greifen auf unterschiedliche Weise auf Webinhalte zu. Einige Informationen stammen aus Suchmaschinenindizes, andere Systeme verwenden eigene Crawler oder greifen über Suchdienste auf aktuelle Webseiten zu.

Technisch problematisch können deshalb Websites sein, bei denen wesentliche Inhalte erst durch JavaScript erzeugt werden oder deren HTML-Struktur unnötig kompliziert ist.

TYPO3 bringt hier grundsätzlich gute Voraussetzungen mit. Inhalte können serverseitig als vollständiges HTML ausgeliefert werden.

Entscheidend sind unter anderem:

Gerade der letzte Punkt wird zunehmend interessant.

robots.txt: Welche KI darf auf meine Website?

Neben klassischen Suchmaschinen-Crawlern wie Googlebot existiert inzwischen eine Vielzahl spezieller KI-Crawler.

Unternehmen sollten deshalb bewusst entscheiden, wie sie beispielsweise mit Crawlern von OpenAI, Anthropic und anderen KI-Anbietern umgehen.

Dabei muss unterschieden werden, wofür ein Zugriff erfolgt. Das Abrufen einer Website für eine aktuelle KI-Antwort ist beispielsweise nicht zwangsläufig dasselbe wie die Verwendung von Inhalten zum Training eines KI-Modells.

Eine robots.txt sollte deshalb heute nicht mehr einfach irgendwann eingerichtet und anschließend vergessen werden.

Die Steuerung von KI-Crawlern wird Bestandteil einer modernen technischen Website-Strategie.

2. Kann die KI verstehen, worum es auf der Seite geht?

Eine Website kann technisch perfekt erreichbar sein und trotzdem für eine KI schwer zu interpretieren sein.

Nehmen wir eine typische TYPO3-Unternehmenswebsite.

Dort stehen vielleicht:

Ein Mensch versteht die Zusammenhänge schnell. Für eine Maschine müssen diese Beziehungen jedoch möglichst eindeutig erkennbar sein.

Ist WACON ein Unternehmen? Ist TYPO3 ein Produkt oder eine Dienstleistung? Ist Frankfurt der Firmensitz? Ist die genannte Person Autor eines Artikels, Ansprechpartner oder Geschäftsführer?

Genau hier kommen strukturierte Daten und Schema.org ins Spiel.

Schema.org wird für KI-Sichtbarkeit wichtiger

Über strukturierte Daten können Informationen einer Website eindeutig ausgezeichnet werden.

In TYPO3 kann beispielsweise hinterlegt beziehungsweise automatisch ausgegeben werden:

Organization

• Firmenname
• Logo
• Adresse
• Website
• Kontaktdaten
• Social-Media-Profile

Person

• Name
• Position
• Unternehmen
• Profil

Article

• Überschrift
• Autor
• Veröffentlichungsdatum
• Änderungsdatum
• Themengebiet

Service

• angebotene Dienstleistung
• Anbieter
• Einsatzgebiet

BreadcrumbList

• Position einer Seite innerhalb der Website-Struktur

Je nach Website kommen weitere Typen wie Product, Event, JobPosting oder LocalBusiness hinzu.

Technisch werden diese Informationen häufig über JSON-LD in den Quellcode integriert.

Der Vorteil:

Die Maschine muss nicht mehr ausschließlich aus einem Fließtext ableiten, was eine Information bedeutet. Die Website liefert die Bedeutung direkt mit.

Das ist für klassische Suchmaschinen hilfreich – und gewinnt im Umfeld generativer KI zusätzlich an Bedeutung.

Von SEO zu „Meaning“

Bei klassischer SEO wurde lange darüber gesprochen, ob Google eine Seite crawlen und indexieren kann.

Bei KI-Systemen kommt eine weitere Ebene hinzu:

Für Unternehmen kann das beispielsweise entscheidend sein, wenn Nutzer Fragen stellen wie:

Eine KI muss dafür Unternehmen, Leistungen, Standorte, Referenzen und Fachgebiete miteinander verbinden können.

Je eindeutiger eine Website diese Zusammenhänge kommuniziert, desto geringer ist die Notwendigkeit für ein KI-System, sie selbst aus verschiedenen Textstellen abzuleiten.

3. Kann eine KI mit der Website interagieren?

Die dritte Stufe geht noch wesentlich weiter.

Heute reden wir überwiegend darüber, ob ChatGPT oder eine andere KI Informationen einer Website findet und in einer Antwort verwendet.

In Zukunft werden KI-Agenten jedoch zunehmend Aktionen durchführen.

Ein Nutzer könnte beispielsweise sagen:

Damit reicht es nicht mehr, Informationen lediglich auf einer HTML-Seite darzustellen.

Websites und Anwendungen benötigen zunehmend strukturierte Schnittstellen, über die Maschinen Informationen abrufen und Aktionen auslösen können.

APIs werden für Websites wichtiger

Viele TYPO3-Projekte verfügen bereits heute über Schnittstellen.

TYPO3 kann beispielsweise Inhalte über APIs für andere Anwendungen bereitstellen. In Headless-Architekturen ist das bereits üblich.

Im Zusammenhang mit KI-Agenten bekommt diese Architektur eine zusätzliche Bedeutung.

Statt dass ein KI-System eine Webseite wie ein Mensch interpretiert, könnte es strukturierte Informationen direkt abrufen:

Eine besondere Rolle könnten dabei standardisierte Protokolle für die Kommunikation zwischen KI-Systemen und Anwendungen spielen.

Ein Beispiel dafür ist das Model Context Protocol (MCP).

Solche Standards könnten es KI-Agenten künftig erleichtern, externe Systeme strukturiert anzusprechen.

Damit entwickelt sich die Website langfristig von einer reinen Informationsoberfläche für Menschen zu einer Informations- und Serviceplattform für Menschen und Maschinen.

Und was ist mit llms.txt?

Im Zusammenhang mit KI-Optimierung wird häufig die Datei llms.txt diskutiert.

Die Idee erinnert zunächst an die robots.txt: Websitebetreiber stellen eine speziell für Sprachmodelle gedachte Datei bereit, über die wichtige Inhalte und Ressourcen einer Website leichter auffindbar werden sollen.

Das Konzept ist interessant.

Allerdings sollte man seine Bedeutung derzeit nicht überschätzen.

Eine llms.txt ersetzt weder:

Wer seine Website für KI-Systeme optimieren möchte, sollte deshalb zunächst die technischen Grundlagen verbessern.

Eine llms.txt kann anschließend eine sinnvolle Ergänzung sein.

TYPO3 hat gute Voraussetzungen für KI-optimierte Websites

Gerade ein strukturiertes Content-Management-System wie TYPO3 besitzt einen entscheidenden Vorteil.

Viele Informationen liegen bereits strukturiert vor.

TYPO3 kennt beispielsweise:

Die entscheidende Aufgabe besteht darin, diese vorhandene Struktur auch nach außen maschinenlesbar zu machen.

Eine Information sollte deshalb nicht nur optisch auf einer Webseite erscheinen.

Sie sollte möglichst auch technisch eindeutig beschrieben werden.

Der TYPO3 AI-Readiness-Check

Unternehmen mit einer bestehenden TYPO3-Website können bereits heute überprüfen, wie gut ihre Website auf KI-Suche vorbereitet ist.

Dabei sollten insbesondere folgende Bereiche untersucht werden:

Fazit: KI-Optimierung beginnt im technischen Fundament

Die Optimierung für KI-Suchsysteme ist keine vollkommen neue Disziplin.

Viele Grundlagen kennen wir bereits aus technischem SEO, Barrierefreiheit und sauberer Webentwicklung.

Der Unterschied liegt zunehmend darin, für wen eine Website technisch aufgebaut wird.