So misst Flowproof: Methode, Scores und Grenzen des Scans

#Was der Scan untersucht

Ein Scan untersucht eine Seite: die URL, die du eingibst, meist deine Startseite. Flowproof ruft diese Seite so ab, wie es ein Crawler tut, ohne JavaScript auszuführen, und bewertet das HTML, das der Server zurückgibt.

Außerdem prüft der Scan einige Punkte auf Domainebene:

• robots.txt, mit den Regeln für 12 KI- und Suchbots.
• Einen Firewalltest: eine Anfrage mit dem User-Agent von OAI-SearchBot, dem Bot, mit dem ChatGPT Suchergebnisse abruft, verglichen mit einer normalen Browseranfrage.
• llms.txt und llms-full.txt im Stammverzeichnis der Domain.
• Die Sitemap.

Der Scan klickt sich nicht durch den Rest deiner Website. Willst du eine andere Seite bewerten, gibst du diese URL separat ein.

#Was wir direkt prüfen

Ein großer Teil der Prüfungen ist eine direkte, technische Feststellung. Die kannst du selbst nachprüfen:

• Der Statuscode, HTTPS, die Antwortzeit des Servers und die Größe des HTML.
• Ob der Hauptinhalt in der Serverantwort steht oder erst nach JavaScript erscheint.
• Das lang-Attribut, die Canonical, die Meta-Robots-Angabe und ein eventuelles noindex.
• Ob robots.txt einen Bot zulässt, teilweise zulässt oder blockiert, nach den Regeln von RFC 9309.
• Ob der Server eine Anfrage als OAI-SearchBot ablehnt, während ein Browser durchkommt.
• Welches Schema-Markup (JSON-LD oder Microdata) vorhanden ist, ob es gültig ist und ob es sameAs-Links gibt.
• Ob llms.txt existiert und dem Aufbau von llmstxt.org folgt.
• Barrierefreiheit (in Pro und Business): automatische Prüfungen nach WCAG 2.2 Stufe A und AA mit axe-core.

#Was ein Hinweis oder eine Empfehlung ist

Andere Prüfungen sind Signale: Sie deuten auf etwas hin, das oft hilft, beweisen aber keine Wirkung. Dazu gehören die Prüfungen zu Inhalt und E-E-A-T (etwa ein sichtbarer Autor, ein Datum, Quellenangaben und fragebasierte Überschriften), SEO-Elemente wie die Länge von Titeln und Beschreibungen sowie die Prüfungen zu Conversion, UX und SEA-Chancen.

Bei diesen Signalen geben wir Ratschläge, kein Urteil über die Qualität deines Unternehmens oder deines Textes. Eine Seite kann aus guten Gründen von einer Empfehlung abweichen.

#Suchbots und Trainingsbots

KI-Unternehmen nutzen verschiedene Bots für verschiedene Zwecke. Such- und Abrufbots rufen Seiten ab, um sie in Antworten anzuzeigen oder zu zitieren. Trainingsbots sammeln Text, um Modelle zu trainieren.

OpenAI erklärt in seiner Dokumentation zu Crawlern, dass OAI-SearchBot Websites in den Suchfunktionen von ChatGPT anzeigt, dass GPTBot für das Training da ist und dass diese Einstellungen unabhängig voneinander sind. Du musst GPTBot also nicht zulassen, um in den Suchergebnissen von ChatGPT zu erscheinen.

Flowproof zählt deshalb nur die Such- und Abrufbots für den Score: OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Googlebot, Bingbot, PerplexityBot und Claude-SearchBot. Trainingsbots (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot, Applebot-Extended, meta-externalagent und CCBot) zeigen wir als Information an. Sie zu blockieren ist eine bewusste Entscheidung und kostet keine Punkte.

#llms.txt: optional, mit unsicherer Wirkung

llms.txt ist ein Vorschlag von llmstxt.org für einen kurzen Leseleitfaden in Markdown. Es ist kein offizieller Standard, und es ist nicht bestätigt, welche KI-Suchsysteme die Datei bei der Auswahl von Quellen nutzen.

Deshalb behandeln wir llms.txt anders als eine technische Blockade. Eine fehlende Datei ist ein Hinweis, kein Fehler, und der Bereich zählt mit einem geringen Gewicht zum Gesamtscore.

#Wie Scores entstehen

Jede Prüfung bekommt einen Status: in Ordnung, Hinweis, Problem oder Information. Innerhalb eines Bereichs zählt eine Prüfung, die in Ordnung ist, voll, ein Hinweis halb und ein Problem gar nicht. Informative Prüfungen zählen nicht. Manche Prüfungen wiegen schwerer als andere, zum Beispiel eine Firewall, die einen Suchbot ablehnt.

Der Score eines Bereichs ist der gewichtete Anteil der Punkte, die du erreichst, von 0 bis 100. Der Gesamtscore ist der gewichtete Durchschnitt der Bereiche, mit den Gewichten in der Tabelle unten. Barrierefreiheit hat einen eigenen Score und zählt nicht zum Gesamtscore.

#Wie Prioritäten entstehen

Ganz oben in jedem Bericht stehen die ersten Schritte. Diese Reihenfolge ergibt sich aus der Rechnung hinter dem Score: Ein Problem oder Hinweis steht umso weiter oben, je mehr Punkte seine Behebung im Gesamtscore bringt. Das hängt vom Gewicht der Prüfung innerhalb des Bereichs und vom Gewicht des Bereichs selbst ab.

Die Reihenfolge sagt also etwas über den Score aus, nicht über den Aufwand einer Verbesserung. Eine schnelle Anpassung kann weiter unten stehen als eine große, und umgekehrt.

#Was außerhalb des Scans liegt

• Erwähnungen in KI-Antworten. Der Scan misst nicht, ob ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews dich nennen oder zitieren.
• Rankings und Traffic. Der Scan hat keinen Zugriff auf Search Console, Analytics oder Suchvolumen.
• Der Rest deiner Website. Bewertet wird nur die eingegebene Seite, plus die Dateien auf Domainebene oben.
• Inhalte, die erst mit JavaScript erscheinen. Die sieht der Scan nicht, genau wie viele KI-Crawler.
• Farbkontrast. Dafür ist eine echte Darstellung im Browser nötig, deshalb melden wir ihn als manuell zu prüfen.
• Vollständige Barrierefreiheit. Automatische Prüfungen finden einen Teil der Probleme. Für die Konformität mit WCAG ist eine manuelle Prüfung nötig.
• Backlinks, Markenbekanntheit und Wettbewerb. Die messen wir nicht.

#Was ein höherer Score beweist und was nicht

Ein höherer Score bedeutet, dass die untersuchte Seite nach den Prüfungen auf dieser Seite technisch besser zugänglich und besser zu interpretieren ist. Das beseitigt Hürden, die der Sichtbarkeit in Suchmaschinen und KI-Antworten im Weg stehen können.

Ein höherer Score beweist nicht, dass KI-Systeme dich öfter nennen, dass du besser rankst oder dass deine Website vollständig barrierefrei ist. Ob das passiert, hängt auch von Faktoren außerhalb des Scans ab: Inhalt und Ruf deiner Website, Wettbewerb und wie jedes KI-System Quellen auswählt. Hintergründe findest du unter wie KI-Suchmaschinen Quellen auswählen.

#Änderungen an der Methode

Wenn wir die Art der Bewertung ändern, bekommt die Methode eine neue Versionsnummer. Scores aus verschiedenen Versionen zeigen wir nicht als direkten Fortschritt: In deinem Bericht steht dann, dass sich die Methode geändert hat.

Version 2 (18. Oktober 2026) brachte drei Änderungen:

• Der Firewalltest nutzt den User-Agent von OAI-SearchBot statt GPTBot, weil OAI-SearchBot bestimmt, ob du in den Suchergebnissen von ChatGPT erscheinen kannst.
• Blockierte Trainingsbots kosten keine Punkte mehr und werden als Information angezeigt.
• Eine fehlende llms.txt ist ein Hinweis statt eines Fehlers, und das Gewicht von llms.txt im Gesamtscore sank von 8 auf 4.

Durch diese Änderungen kann ein Score höher oder niedriger ausfallen als bei einem Scan mit Version 1, ohne dass sich an der Website etwas geändert hat.