Blog: Text, Traffic und Tests für Seiten, die mit KI gebaut wurden
Praktisches für alle, die eine Seite mit einem KI-Coding-Tool veröffentlicht haben und jetzt wollen, dass sie funktioniert. Jeder Beitrag ist auch ohne IntentGrid nützlich, zeigt den Rechenweg, wo es um Zahlen geht, und sagt, wo seine Ratschläge an Grenzen stoßen.
Zuletzt aktualisiert am 2. Oktober 2026.
Deine Landingpage hat keine Fehlermeldung
Ein kaputtes Deployment meldet sich von selbst. Text, den niemand versteht, sieht genauso aus wie Text, der funktioniert. So findest du heraus, welchen du hast, und mit welcher Reihenfolge du das Problem gar nicht erst bekommst.
Beitrag lesenTraffic oder erster Bildschirm: Wo liegt dein Problem?
Bevor du nach mehr Besuchern suchst, finde heraus, was die machen, die du schon hast. Teil deine Zahlen danach auf, woher die Leute kamen, und oft zeigt sich: Das Problem ist der erste Bildschirm, nicht der Traffic.
Beitrag lesenStangenware-Phrasen, die eine KI-gebaute Seite verraten
Besucher lesen nicht deinen Quellcode, um zu entscheiden, ob ein Modell deine Seite geschrieben hat. Sie lesen den ersten Bildschirm und erkennen die Voreinstellungen. Hier sind die häufigsten, und was du an ihre Stelle setzt.
Beitrag lesenZu wenig Traffic für einen A/B-Test? Was du stattdessen tust
Ein A/B-Test sagt dir, welche Seite besser abschneidet, mit einer bekannten Wahrscheinlichkeit, falsch zu liegen. Diese Garantie bezahlst du mit Besuchern. Hier ist die Rechnung, Schritt für Schritt, und was du tun kannst, wenn du die Besucher nicht hast.
Beitrag lesenllms.txt schreiben: was die Datei kann und was nicht
Eine llms.txt ist eine kurze Markdown-Datei, die einem Sprachmodell sagt, was deine Seite ist und wo die wichtigen Unterseiten liegen. Sie ist schnell geschrieben. Ob KI-Crawler sie nutzen, ist eine andere und viel unsicherere Frage.
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