Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Was nach SEO kommt: Ein Nachruf auf eine Disziplin, die wir falsch verstanden haben im Mehrklicks-Wissensportal.
Die Inhalte beschreiben Methoden und Strukturen, mit denen wir Marken für KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar machen.
Eine thematische Einordnung und die operative Umsetzung findest du auf der Seite Agentur für KI-Sichtbarkeit.
Ich erinnere mich an das Rebranding-Projekt eines Kunden: Monatelange Arbeit, Tausende von Euros für eine preisgekrönte Design-Agentur. Das Ergebnis war atemberaubend – eine visuell beeindruckende Website mit einer User Experience (UX), die so intuitiv war, dass sie Applaus verdiente. Sechs Monate nach dem Launch kam die Ernüchterung: Der organische Traffic war am Boden, die Sichtbarkeit im Keller.
Das Problem? Die Seite war für Menschen gebaut, aber nicht für Maschinen. Jeder Crawler, jeder Bot, jede KI, die versuchte, den Inhalt zu verstehen, stieß auf eine wunderschön verpackte, aber semantisch leere Hülle. Man hatte den zweiten Schritt vor dem ersten gemacht. Denn bevor ein einziger Mensch deine Seite lieben kann, muss eine Maschine sie zuerst verstehen.
Willkommen im Zeitalter der Machine Experience (MX).
Wir alle kennen den Begriff User Experience (UX). Es geht darum, eine Website für einen menschlichen Besucher so einfach, angenehm und effizient wie möglich zu gestalten. Das ist und bleibt entscheidend. Doch die UX ist nur die Spitze des Eisbergs. Der weitaus größere, unsichtbare Teil darunter ist die Machine Experience.
Machine Experience (MX) ist die Optimierung deiner digitalen Inhalte und Strukturen, damit Maschinen – wie Google-Crawler, KI-Sprachmodelle oder andere Bots – sie mühelos lesen, verstehen und kontextualisieren können.
Es geht nicht darum, wie deine Seite für einen Bot aussieht, sondern darum, wie logisch, klar und vernetzt die Informationen für ihn sind. Ein Bot schätzt keine schönen Farbverläufe oder elegante Animationen. Er schätzt sauberen Code, eindeutige Hierarchien und strukturierte Daten, die ihm genau sagen, worum es geht.
Der Prozess sieht heute so aus: Erst kommt die Maschine, dann der Mensch. Wenn die Maschine deine Seite nicht versteht, wird sie dem Menschen gar nicht erst empfohlen. Eine schlechte MX sabotiert also jede noch so gute UX.
Jahrelang galt das Mantra: „Content is King, but context is God.“ Heute müssen wir ergänzen: „… and structure is the kingdom.“ Der Grund ist eine fundamentale Verschiebung in der Art, wie Informationen im Netz gefunden und verarbeitet werden.
Haben wir früher für Suchmaschinen optimiert, so geht es heute um Antwort- und Empfehlungssysteme. Ob Google, ChatGPT, Perplexity oder Gemini – sie alle versuchen nicht mehr nur, eine Liste von Links zu liefern. Sie wollen direkte Antworten geben, Zusammenfassungen erstellen oder Produkte empfehlen.
Dafür müssen sie Inhalte auf einer viel tieferen Ebene verstehen. Und das ist keine bloße Vermutung, sondern eine klare Ansage von Google selbst: Der Konzern gibt offen zu, strukturierte Daten zu nutzen, um „den Inhalt der Seite zu verstehen“. Wenn du willst, dass Google dich versteht, musst du es ihm so einfach wie möglich machen.
Auch die großen Sprachmodelle (LLMs), die KI-Systeme wie ChatGPT antreiben, sind auf strukturierte, qualitativ hochwertige Daten angewiesen. Ihre Fähigkeit, präzise und vertrauenswürdige Antworten zu geben, hängt direkt davon ab, wie gut sie die Datenquellen – also deine Website – interpretieren können. Ein Wust aus unstrukturiertem Text ist für eine KI wie ein unordentliches Zimmer: Man findet vielleicht, was man sucht, aber es kostet viel mehr Energie und die Gefahr von Missverständnissen ist hoch.
MX ist kein mystisches Konzept, sondern das Ergebnis solider, technischer Handwerkskunst. Es sind vor allem drei Bereiche, die den Unterschied machen.
Stell dir vor, du gibst einer Maschine ein Kochrezept. Ohne Struktur ist es nur ein langer Fließtext. Die Maschine muss raten, was eine Zutat, was ein Arbeitsschritt und was die Kochzeit ist.
Strukturierte Daten, meist in Form von Schema.org-Markup, sind wie ein perfekt formatiertes Rezept. Du markierst explizit: „Das hier ist die Zutat“, „Das ist die Kalorienangabe“, „Das ist die Bewertung eines Nutzers“. Du nimmst der Maschine das Raten ab und lieferst ihr stattdessen Fakten.
Strukturierte Daten sind das Fundament für die maschinelle Lesbarkeit und ein entscheidender Faktor für die KI-Sichtbarkeit.
Ein konkretes Beispiel:
Statt nur zu schreiben:
Mein Unternehmen, die mehrklicks GmbH, hat die Telefonnummer 0123-456789.
Sagst du der Maschine mit Schema-Code:
’name‘: ‚mehrklicks GmbH‘, ‚telephone‘: ‚0123-456789‘
Der Unterschied ist gewaltig. Im ersten Fall muss die Maschine interpretieren. Im zweiten Fall weiß sie es.
Eine Website ist für eine Maschine nur Code. Semantisches HTML gibt diesem Code eine Bedeutung. Anstatt alles in generische div-Container zu packen, verwendest du spezifische Tags, die die Funktion eines Elements beschreiben:
Für einen menschlichen Besucher ändert das optisch nichts. Für eine Maschine ist es ein Segen. Sie versteht sofort die Architektur deiner Seite, kann Wichtiges von Unwichtigem trennen und den Inhalt korrekt einordnen.
Moderne Systeme denken nicht mehr in Keywords, sondern in Entitäten. Eine Entität ist ein klar definiertes Konzept – eine Person, ein Ort, ein Unternehmen, ein Produkt.
Eine gute MX bedeutet, dass du nicht nur über ein Thema schreibst, sondern die Entitäten darin klar definierst und miteinander in Beziehung setzt. Wenn du über „Apple“ schreibst, muss die Maschine wissen, ob du das Obst oder das Technologieunternehmen meinst. Das erreichst du durch Kontext, interne Verlinkungen und die Verbindung zu externen Wissensdatenbanken (wie Wikidata).
Eine durchdachte Entitäten-Architektur macht aus losen Inhalten ein vernetztes Wissenssystem.
Wenn deine Marke selbst zu einer klar verstandenen Entität wird, hast du den Grundstein für echte Autorität in der KI-Ära gelegt.
Ist UX jetzt unwichtig geworden?
Ganz im Gegenteil. UX ist entscheidend, aber sie ist der zweite Schritt. Eine herausragende Machine Experience sorgt dafür, dass überhaupt relevante Nutzer auf deine Seite kommen, um dann die herausragende User Experience genießen zu können. MX und UX sind keine Konkurrenten, sondern Partner. MX öffnet die Tür, UX lädt den Gast zum Bleiben ein.
Muss ich dafür ein Programmierer sein?
Nein, aber du musst die Prinzipien verstehen. Viele moderne Content-Management-Systeme und SEO-Plugins helfen bei der Implementierung von strukturierten Daten und semantischem HTML. Wichtiger als das Coden ist das konzeptionelle Denken: Wie strukturiere ich mein Wissen so, dass eine Maschine es versteht?
Was ist der Unterschied zwischen MX und technischem SEO?
Technisches SEO ist im Grunde ein Teilbereich der MX. Während sich klassisches technisches SEO stark auf die Optimierung für den Googlebot konzentrierte (also auf Crawlbarkeit, Indexierbarkeit, Ladezeiten), ist MX ein breiteres Konzept. Es geht darum, eine universell verständliche und logische Datenstruktur für jede Maschine zu schaffen – sei es Google, ChatGPT, Perplexity oder zukünftige KI-Systeme. Es ist die Weiterentwicklung von technischem SEO für das Zeitalter der KI.
Wo fange ich am besten an?
Beginne mit den Grundlagen. Implementiere strukturierte Daten (Schema Markup) für die wichtigsten Elemente deiner Website: Deine Organisation, deine Artikel, deine Produkte oder Dienstleistungen. Analysiere deine HTML-Struktur und prüfe, ob du semantische Tags verwendest. Das sind die ersten, wirkungsvollsten Schritte zu einer besseren MX.
Jahrelang haben wir uns als Gärtner gesehen, die Inhalte pflanzen und hoffen, dass sie im Google-Garten wachsen. Diese Zeit ist vorbei. Heute müssen wir Architekten sein. Wir müssen das Fundament, die Struktur und die Verbindungen unseres Wissens so gestalten, dass Maschinen es nicht nur finden, sondern fundamental verstehen können.
Hör auf, deine Website nur zu designen. Fang an, sie zu architekturieren. Denn der erste Besucher, den du überzeugen musst, hat keinen Sinn für Ästhetik – nur für Logik. Und nur wenn du ihn überzeugst, bekommst du die Chance, es auch beim Menschen zu tun.