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Agent-Ready-Score erklärt: 0–100 für KI-Crawler — Glossar

Direkte Antwort

Agent-Ready-Score: Der Agent-Ready-Score ist ein Wert von 0 bis 100, der zeigt, wie gut KI-Crawler und Assistenten eine Webseite finden, lesen und weiterverwenden können. Er bündelt Auffindbarkeit, maschinenlesbare Inhalte und Bot-Regeln. Unter 40 Punkten brauchst du in der Regel Modernisierung, über 70 bist du gut aufgestellt.

Wichtigste Punkte

  • Der Score misst Voraussetzungen für KI-Zitation, nicht Google-Positionen — über klassisches SEO hinaus.
  • Eingang finden Crawlability, llms.txt, JSON-LD und Extrahierbarkeit.
  • Fit = 100 − Agent-Ready: Je niedriger der Score, desto größer der Modernisierungshebel.
  • Gemessen wird über mehrere Seiten; eine saubere Startseite reicht nicht.

— Steve Baka

Aktualisiert: · Autor: Steve Baka

Was ist der Agent-Ready-Score?

Der Agent-Ready-Score verdichtet ein Audit zu einer einzigen Zahl. Er beantwortet die Frage: Wie leicht kann ein KI-Crawler oder ein Assistent mit Browsing-Fähigkeit deine Webseite entdecken, verstehen und korrekt wiedergeben? Hoch ist der Wert, wenn die Basics stimmen und die Seite zusätzlich eine eigene Maschinenoberfläche anbietet.

Im Kern fließen drei Bereiche ein. Erstens Auffindbarkeit: Gibt es eine erreichbare robots.txt, eine Sitemap, eine llms.txt? Zweitens Inhalt für Agenten: Liegt der Text im ausgelieferten HTML, gibt es strukturierte Daten, bietet die Seite bei Accept: text/markdown eine schlanke Fassung (Markdown-Negotiation)? Drittens Bot-Zugangsregeln: Sind KI-Bots bewusst erlaubt oder ausgesperrt, und sind Content-Signale gesetzt?

Nicht bewertet wird, ob du Zahlungsprotokolle oder einen MCP-Server betreibst. Für eine Marketing-Webseite eines Dienstleisters wären solche Checks Rauschen. Wir stützen uns deshalb auf die Kategorien, die für eine öffentliche Unternehmensseite relevant sind.

Wie wird der Score gemessen?

Ein Audit ruft mehrere Seiten ab — Startseite, Leistungsseite, Kontakt, bei Bedarf Unterseiten — und prüft jeweils dieselben Kriterien. Die Ergebnisse werden zusammengeführt, damit ein einzelner sauberer Einstieg keine schwache Tiefe verdeckt. Ein leerer Body zählt nur dann als JavaScript-Shell, wenn wirklich kein lesbarer Text im HTML steht; Cookie-Banner oder Feeds lösen keinen Fehlalarm aus.

Zusätzlich zum Gesamtwert betrachten wir Teilwerte wie Crawl-Score und llms-Score. In der Modern-Stack-Studie mit 6.675 Live-Audits (Stand Oktober 2026) liegt der Crawl-Score im Mittel bei 86, der llms-Score nur bei 28. Das zeigt das typische Muster: Klassisches SEO-Handwerk ist da, die Maschinenoberfläche fehlt. Details: AI-Readiness-Studie.

Wie liest du einen Wert richtig?

Richtwerte helfen, ersetzen aber nicht den Blick auf die einzelnen Befunde:

  • 0–39: Modernisierungsbedarf. Häufig fehlen llms.txt, JSON-LD und Markdown-Ausgabe. In der Studie liegen 75,7 % der Audits in diesem Bereich.
  • 40–69: Grundlagen vorhanden, aber lückenhaft. Oft sind Struktur oder Maschinenkarte nur teilweise gepflegt.
  • 70–100: Gut nutzbar für Agenten; die Stichprobe der stärker AI-ready Seiten liegt im Mittel bei 77.

Wichtig: Der Score ist Diagnose, kein Ziel an sich. Eine Seite mit 90 Punkten, aber dünnen Inhalten, wird nicht zitiert. Umgekehrt kann eine Seite mit 55 Punkten und starken, klar beantworteten Fragen bereits gut in Antworten auftauchen.

Welche Hebel heben den Score?

Die größten Sprünge zeigen sich in der Studie bei der llms.txt (+77,8 Prozentpunkte Verbreitung zwischen schwachen und stärkeren Seiten) und bei JSON-LD. Markdown-Negotiation bleibt in beiden Gruppen nahe null — hier liegt ungenutzter Vorsprung. Ein CMS-Wechsel allein hilft nicht: Legacy-Systeme sind in der stärkeren Gruppe sogar häufiger vertreten. Entscheidend ist, ob jemand die Maschinenoberfläche bewusst baut.

Praxis bei Modern Stack

Wir messen den Score vor und nach jeder Modernisierung. Ein typischer Ablauf: Audit der wichtigsten Seiten, Priorisierung nach Aufwand und Wirkung, Umsetzung auf Next.js mit fertigem HTML, /llms.txt, JSON-LD und sichtbaren Direct Answers, danach Re-Audit. Für Branchen mit hohem Alltags-Suchvolumen — Physiotherapie, Steuerberatung, Handwerk — liefern wir die Auswertung als verständlichen Kurzreport mit den wichtigsten Schwachstellen.

Verwandte Themen

Mehr dazu: GEO & AI-Sichtbarkeit

Quellen

Häufige Fragen

Was ist ein guter Agent-Ready-Score?

Unter 40 Punkten besteht typischerweise Modernisierungsbedarf: es fehlen Maschinenkarte, Struktur oder Freigaben. Werte über 70 sind bei unveränderten WordPress-Seiten mit Pagebuilder selten. In der Modern-Stack-Studie mit 6.675 Audits liegt der Mittelwert bei 25 von 100.

Wie hängen Score und Fit zusammen?

Fit beschreibt den Modernisierungsbedarf und ist als 100 minus Agent-Ready-Score definiert. Ein Score von 22 ergibt einen Fit von 78 — viel Potenzial, aber auch viel Hebel.

Ist der Score ein Google-Rankingfaktor?

Nein. Er misst Voraussetzungen für KI-Zitation und Agentennutzung, kein Google-Ranking. Überschneidungen gibt es bei robots.txt, Sitemap, strukturierten Daten und Seitengeschwindigkeit.

Weiterlesen

  • llms.txt

    llms.txt ist ein 2024 vorgeschlagenes Format: eine Markdown-Datei unter /llms.txt, die Sprachmodellen Titel, Kurzbeschreibung und priorisierte Links einer Webseite liefert. Sie ergänzt HTML, ersetzt aber keine guten Seiten.

  • Markdown-Negotiation

    Bei Markdown-Negotiation liefert ein Server unter derselben URL HTML oder Markdown, je nachdem, was der Client im Accept-Header anfordert. KI-Agenten erhalten so reinen Text mit Struktur, Menschen weiterhin die normale Seite.

  • Crawlability

    Crawlability beschreibt, ob Suchmaschinen-Crawler und KI-Assistenten deine Inhalte erreichen und lesen dürfen und können. Gesperrte Bots, fehlerhafte Statuscodes, Soft-404 und leere JavaScript-Hüllen verhindern sie.

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    Empirische Branchenauswertung: 1262 Live-Audits zu Fotografie, Agent-Ready Ø 25/100, Fit Ø 75/100 — mit Vergleich zum DE-Querschnitt (9345 Audits, AR Ø 21) und Handlungsableitungen für GEO/AIO.

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    Empirische Branchenauswertung: 1622 Live-Audits zu Dienstleistung, Agent-Ready Ø 22/100, Fit Ø 78/100 — mit Vergleich zum DE-Querschnitt (9345 Audits, AR Ø 21) und Handlungsableitungen für GEO/AIO.

  • AI-Readiness von Gesundheitspraxis-Webseiten — Richtungsstudie

    Empirische Branchenauswertung: 74 Live-Audits zu Gesundheitspraxis, Agent-Ready Ø 20/100, Fit Ø 80/100 — mit Vergleich zum DE-Querschnitt (9345 Audits, AR Ø 21) und Handlungsableitungen für GEO/AIO.

  • AI-Readiness von Handwerks-Webseiten — Richtungsstudie

    Empirische Branchenauswertung: 35 Live-Audits zu Handwerk, Agent-Ready Ø 19/100, Fit Ø 81/100 — mit Vergleich zum DE-Querschnitt (9345 Audits, AR Ø 21) und Handlungsableitungen für GEO/AIO.

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    Empirische Auswertung von 6.675 Live-Audits: Agent-Ready-Scores, llms.txt, Markdown-Negotiation und Crawl-Signale bei Physiotherapie, Steuerberatung, Coaching, Psychologie, Fotografie und weiteren Dienstleistern in Deutschland — mit Interpretation für GEO, AIO und Webseite-Modernisierung.

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