Werum findet ChatGPT dini Firma nöd?

Ein Kunde fragt heute nicht mehr Google, sondern tippt «guter Sanitärbetrieb in Winterthur» in ChatGPT. Was dann als Antwort kommt, entscheidet sich an einem Ort, an den kaum jemand schaut: in der Datei robots.txt auf dem eigenen Server, und in der Frage, ob die eigene Website überhaupt Fakten enthält, die eine Maschine lesen kann.

Wie gross der Unterschied ist, zeigt eine Auswertung mit dem Titel «State of GEO Switzerland 2026», über die Inside IT am 7. Juli 2026 berichtet hat. Ein Vorbehalt gehört dazu: Sie stammt von Geoquality.ai, einem Anbieter, der genau diese Optimierung als Dienstleistung verkauft, und beruht auf einem hauseigenen Bewertungsraster. Wir konnten die Methodik nicht unabhängig einsehen. Untersucht wurden 300 Schweizer Domains aus zwölf Branchen, 229 davon erhielten eine Bewertung. Der Durchschnitt lag bei 52 von 100 Punkten. Zuoberst stand kein Grosskonzern, sondern das Zürcher Fintech Aktionariat mit 90 Punkten. Migros kam auf 26, Julius Bär auf 36, die EFG Bank auf 33. Sieben Domains sperren KI-Crawler gezielt aus, rund vierzig grosse Marken sind wegen ihres allgemeinen Bot-Schutzes nur eingeschränkt erreichbar.

Welche Bots lesen meine Website überhaupt?

Es sind nicht «die KI-Bots», sondern mehrere pro Anbieter, mit verschiedenen Aufgaben. Ein Bot holt Text für das Training, ein zweiter baut den Suchindex, ein dritter ruft eine Seite ab, weil ein Nutzer gerade danach gefragt hat. Wer alle gemeinsam sperrt, verschwindet aus den Antworten, ohne dass er es merkt.

Eintrag in robots.txt	Betreiber	Wofür	Was passiert bei einer Sperre
OAI-SearchBot	OpenAI	Suchfunktion in ChatGPT	Die Seite erscheint nicht in den ChatGPT-Suchergebnissen
GPTBot	OpenAI	Training generativer Modelle	Kein Training, die Suche bleibt unberührt
ChatGPT-User	OpenAI	Abruf auf Anweisung eines Nutzers	Wenig bis nichts: Weil ein Mensch den Abruf auslöst, gelten die robots.txt-Regeln laut OpenAI möglicherweise nicht
Claude-SearchBot	Anthropic	Suchqualität	Keine Aufnahme in die Claude-Suche
ClaudeBot	Anthropic	Training	Kein Training
PerplexityBot	Perplexity	Suchindex, kein Training	Kein Eintrag im Perplexity-Index
Google-Extended	Google	Kein eigener Bot, sondern ein Steuerungswort: es regelt Training künftiger Gemini-Modelle und das Beiziehen der Seite für Antworten in den Gemini-Apps	Kein Einfluss auf die Google-Suche und kein Ranking-Signal

Die entscheidende Unterscheidung: Wer nicht will, dass sein Text in ein Modell einfliesst, sperrt GPTBot, ClaudeBot und Google-Extended. Wer trotzdem in den Antworten vorkommen will, lässt OAI-SearchBot, Claude-SearchBot und PerplexityBot durch. Diese beiden Ziele schliessen sich nicht aus.

Zwei Einschränkungen gehören dazu. Google-Extended ist kein Crawler mit eigener Kennung, sondern nur ein Steuerungswort: Google ruft die Seite mit den bekannten Google-Bots ab und wertet den Eintrag anschliessend aus. Und robots.txt ist ein freiwilliger Standard ohne technische Durchsetzung. Wer eine Seite wirklich dichtmachen will, braucht ein Login oder eine Sperre im Server, keine Textdatei.

Was kann ich heute Nachmittag konkret tun?

Prüfen Sie zuerst, ob Ihre Website die Suchbots der KI-Anbieter überhaupt hereinlässt, in robots.txt und im Bot-Schutz des Hosters. Schreiben Sie danach Adresse, Öffnungszeiten und Leistungen als lesbaren Text auf die Seite, je eine Seite pro Kundenfrage, und ergänzen Sie strukturierte Daten. Alle sieben Schritte brauchen kein Budget.

1. robots.txt aufrufen. Hängen Sie /robots.txt an Ihre Domain und lesen Sie die Datei. Steht dort ein Disallow: / unter einem der Bots oben, ist die Frage beantwortet.
2. Bot-Schutz prüfen. Viele Sperren stehen nicht in robots.txt, sondern in der Firewall des Hosters oder in einem Dienst wie Cloudflare. Fragen Sie Ihren Hoster ausdrücklich nach den Regeln für KI-Crawler.
3. Den Test machen. Tippen Sie fünf Fragen, die ein Kunde stellen würde, in ChatGPT, Perplexity, Claude und die Google-Suche. Notieren Sie, wer genannt wird. Wiederholen Sie das in drei Monaten mit denselben Fragen.
4. Fakten als Text hinschreiben. Adresse, Öffnungszeiten, Einzugsgebiet, Preisrahmen, Sprachen, Zertifikate. Nicht als Bild, nicht als PDF, sondern als Fliesstext auf der Seite. Ein Modell kann nur zitieren, was es lesen kann.
5. Eine Seite pro Frage. Statt einer Sammelseite «Dienstleistungen» je eine Seite zu «Wasserschaden am Wochenende» oder «Heizungsersatz Förderbeiträge Kanton Zürich». Antwortmaschinen greifen den Abschnitt heraus, der eine Frage direkt beantwortet.
6. Strukturierte Daten ergänzen. Ein LocalBusiness-Eintrag nach schema.org macht Name, Adresse und Öffnungszeiten maschinell eindeutig. LocalBusiness ist ein Untertyp von Organization und erbt dessen Felder, ein zweiter Organization-Eintrag daneben bringt nichts. Jedes gängige Content-System hat dafür eine Erweiterung.
7. Erwähnungen ausserhalb der eigenen Seite. Branchenverzeichnis, Gewerbeverein, Fachartikel, Kundenreferenz mit Namen. Modelle gewichten, was mehrere unabhängige Quellen sagen, stärker als die Selbstbeschreibung.

Was hilft nicht, um von KI gefunden zu werden?

Eine organische Nennung ist nicht zu kaufen, und garantieren lässt sie sich nicht. Dieselbe Frage liefert bei zwei Personen unterschiedliche Antworten, weil Verlauf, Region und Modellversion mitspielen. Wer eine Agentur bezahlt, die eine «Position 1 in ChatGPT» verspricht, bezahlt für etwas, das technisch niemand zusichern kann. Zu trennen davon ist Werbung: OpenAI führt inzwischen einen eigenen Bot für Anzeigen in ChatGPT. Bezahlte Plätze gibt es also, sie sind nur nicht dasselbe wie eine Empfehlung.

Auch der umgekehrte Reflex geht daneben: Alles sperren schützt keine Geschäftsgeheimnisse. Was auf einer öffentlichen Website steht, ist öffentlich. Und die Sperre wirkt genau dort nicht, wo man sie sich erhofft. Sie hält Training und Suchindex zurück. Ruft ein Modell die Seite dagegen ab, weil ein Kunde in diesem Moment danach gefragt hat, greifen die nutzerinitiierten Abrufe von ChatGPT und Perplexity, und die halten sich nach eigener Dokumentation nicht zwingend an robots.txt. Eine Sperre kostet also die Sichtbarkeit und liefert den Schutz nicht mit.

Und ein dritter Punkt, der Geld kostet: Texte, die für Maschinen geschrieben sind, lesen sich für Menschen schlecht. Wer eine Seite mit Suchbegriffen füllt, verliert die Kundschaft, die tatsächlich vorbeikommt. Die Fakten gehören sauber und knapp auf die Seite, in ganzen Sätzen. Das ist gleichzeitig das, was ein Antwortsystem gut zitieren kann, und das, was ein Mensch gerne liest. Ein Widerspruch zwischen beidem entsteht erst, wenn jemand versucht, ein Ranking zu erzwingen.

Der realistische Anspruch lautet: gefunden werden, wenn jemand ein Problem beschreibt, das der Betrieb löst. Dafür reichen die sieben Schritte oben. Wer zusätzlich wissen will, welche Daten dabei niemals in ein Chatfenster gehören, findet die Regeln in Dörf d Chundeadress i ChatGPT?.

Quellen

• Inside IT, Schweizer Unternehmen für KI teils unsichtbar, zur Auswertung «State of GEO Switzerland 2026» von Geoquality.ai, inside-it.ch, 07.07.2026
• OpenAI, Overview of OpenAI Crawlers, developers.openai.com, abgerufen 21.08.2026
• Anthropic, Does Anthropic crawl data from the web, support.claude.com, abgerufen 21.08.2026
• Perplexity, Perplexity Crawlers, docs.perplexity.ai, abgerufen 21.08.2026
• Google, Google’s common crawlers, developers.google.com, abgerufen 21.08.2026
• schema.org, LocalBusiness, schema.org, abgerufen 21.08.2026