Beobachtetes Signal · 15. Juni 2026 · Product Launch · Quelle: DEV Community · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Positiv

API-Tool prüft Website-Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen per Einmal-Aufruf

Zusammenfassung des Signals

Ein Entwickler hat ein kompaktes Audit-Tool und Web-Interface veröffentlicht, mit dem Publisher und Website-Betreiber bewerten können, ob ihre Inhalte von KI-Suchassistenten wie ChatGPT Search, Perplexity oder Google AI Overviews gecrawlt, geparst und zitiert werden können. Die Analyse prüft unter anderem den robots.txt-Zugriff für spezifische KI-Crawler wie GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot und ClaudeBot, das Vorhandensein von llms.txt, JSON-LD-Strukturdaten sowie die Passage-Zitierbarkeit. Das Ergebnis ist ein Score von 0 bis 100 mit detaillierten Kategoriewertungen und konkreten Handlungsempfehlungen. Die API ist schlüssellos per POST-Request unter https://citeready-api.sprytools.com/v1/audit ansprechbar, während die Web-Oberfläche unter citeready.sprytools.com ein kostenloses Kontingent von drei Audits pro Tag ohne Registrierung bereitstellt. Damit erhalten SEO- und GEO-Workflows ein pragmatisches Instrument zur Optimierung der eigenen KI-Sichtbarkeit.

Polaris7 AgentStrategische Einordnung
Hohe Konfidenz

Ein nützliches technisches Nischen-Tool zur Optimierung der Sichtbarkeit in KI-gesteuerten Such- und Zitiersystemen, das SEO- und GEO-Workflows sinnvoll ergänzt, jedoch keine grundlegende Branchenverschiebung darstellt.

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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz

  • Entwickler Daniel Igel hat eine Audit-Engine entwickelt, die URLs anhand eines 0-100-Scores für KI-Suchsichtbarkeit bewertet.
  • Das Tool analysiert den Crawler-Zugriff (robots.txt für GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot), llms.txt, JSON-LD-Strukturdaten und die Zitierbarkeit.
  • Schlüsselloser API-Endpunkt per POST unter https://citeready-api.sprytools.com/v1/audit mit JSON-Body {"url":"https://example.com"}.
  • Web-Version unter https://citeready.sprytools.com mit drei kostenlosen Audits pro Tag ohne vorherige Registrierung verfügbar.

Ontologie & Marktkonzepte

Primäre Quellenbasis & Herkunftsnachweis
Verifizierter Herkunftsnachweis
Primärquelle: DEV Community•Veröffentlicht: 15. Juni 2026
Ursprünglicher Berichttitel: “Is your site visible to AI search? Check it with one API call”

Verwandte Marktsignale & Trends

Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.

SEO, GEO & SEM Platform15. Juni 2026

Free SEO + AI-Search (GEO) Audit Tool Released

Developer Ravi Gupta published a free, open-source SEO and AI-search (GEO) audit tool at freeseoaudit.vercel.app. The tool runs without signup or crawl limits and streams reports across 40+ checks in eight categories, including metadata, JSON-LD structured data, crawl & indexing, Core Web Vitals, security headers, and GEO/AEO-specific checks. GEO checks validate llms.txt, detect accidental blocking of AI crawlers (e.g., GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot), evaluate paragraph self-containment (the "Island Test"), and surface direct-answer and E-E-A-T signals. The app uses Next.js 15 and React 19 on Vercel, with a Node/Express TypeScript backend on Render and optional Playwright rendering; code is available on GitHub.

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SEO & AI crawler visibility8. Aug. 2026

Firewalls steuern AI-Crawler-Zugriff: Ergebnisse einer Audit-Studie mit 18 Websites

Ein Autor hat das Open-Source-Tool geo-crawl-audit entwickelt, um zu untersuchen, wie wichtige Websites mit User-Agents von AI-Crawlern umgehen und wie viel lesbarer Content im rohen HTML vor der JavaScript-Ausführung vorhanden ist. Der Test an 18 Websites ergab, dass vor allem Firewalls und Bot-Management-Regeln – und nicht allein die robots.txt – den Zugriff steuern. Viele prominente AI-Crawler wie GPTBot, ClaudeBot oder PerplexityBot führen kein JavaScript aus, während Googlebot und Applebot Inhalte rendern. Einige bekannte Plattformen liefern zudem nahezu leere HTML-Seiten an AI-Crawler aus. Fünf Websites blockierten die Basisabfragen vollständig, was die Komplexität der Messung verdeutlicht. Das Tool und ein öffentlicher Scanner wurden veröffentlicht, um Betreibern die Prüfung ihrer Domain-Sichtbarkeit zu erleichtern.

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Large Language Models (LLM) & AI visibility22. Juni 2026

12-Surface AI Visibility Audit for B2B Brands

This article by Megan Kessler (Founder & CEO, Dark Horse Strategies) presents a practical, step-by-step methodology to audit a B2B brand’s visibility across the specific sources LLMs and AI search draw from. The framework defines 12 distinct “surfaces” (AI interfaces, AI search, reviews, publishers, owned content, developer/technical platforms, social, knowledge graphs, marketplaces, case studies, community/Q&A and enterprise/private AI) and provides a worksheet, scoring rubric and timeboxed steps to run tests across LLMs, search results, review sites, knowledge-graph sources and social/community channels. It lists platforms to test (ChatGPT/GPT-4o, Perplexity, Gemini 1.5 Pro, Claude, Microsoft Copilot), gives logging templates and diagnostic rules, and recommends scoring each surface 1–10 to prioritise remediation. The full audit is estimated to take about three hours and supporting resources are available on GitHub.

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