IntentGrid FAQ

IntentGrid ist KI-Website-Personalisierung für alle, die ihre Seite mit einem KI-Coding-Tool gebaut haben. Es liest den beim Seitenaufruf verfügbaren Kontext (Traffic-Quelle, Kampagne, ungefähre Stadt, Gerät, Browser, Sprache, Ortszeit) und schreibt Überschriften, Fließtext und Handlungsaufforderungen dieser Seite für die einzelne Person neu, die sie liest. Design, Preise und Produktaussagen bleiben genau so, wie der Eigentümer sie geschrieben hat. IntentGrid ist im Early Access: Heute läuft es als Live-Demo, bei der du auf intentgrid.ai eine öffentliche URL einfügst und die Startseite für dich neu geschrieben in einer Sandbox auf intentgrid.ai gerendert wird. Die Anpassung auf deiner eigenen Domain wird vom IntentGrid-Team pro Seite freigeschaltet und ist noch nicht Self-Service.

Eine vibe-gecodete Website ist eine Seite, die entsteht, indem man einem KI-Coding-Tool wie Cursor, Claude Code, Lovable, v0, Bolt oder Replit beschreibt, was man will, und den generierten Code größtenteils übernimmt, statt ihn selbst zu schreiben. Vibe-gecodete Websites sehen gleich aus, weil dieselben wenigen Modelle sie erzeugen, und ein Modell hat keine starke Designmeinung, also liefert es den statistischen Durchschnitt der Landingpages, auf denen es trainiert wurde: ein zentrierter Gradient-Hero (sehr oft Violett bis Indigo, der Standard in den gängigsten Starter-Templates), drei abgerundete Feature-Karten, eine Preistabelle und Text im Register von „Schneller bauen. Klüger ausliefern.“ Die Gleichheit hat zwei Hälften. Die Layout-Hälfte ist ein Designproblem, und du löst sie in dem Tool, mit dem du gebaut hast, indem du dem Modell eine echte Referenz und ein Set an Einschränkungen gibst statt „mach es schön“. Die Text-Hälfte ist die Standardstimme des Modells, und das ist die Hälfte, die ein Besucher tatsächlich liest.

Eine vibe-gecodete Website abzuheben braucht zwei getrennte Durchgänge, und es hilft zu wissen, in welchem man gerade ist. Der Design-Durchgang gehört in das Tool, mit dem du gebaut hast: den Standard-Gradient ersetzen, eine Schrift wählen, die nicht die Framework-Voreinstellung ist, das Drei-Karten-Raster aufbrechen und echte Screenshots statt abstrakter Illustrationen zeigen. IntentGrid macht diesen Durchgang nicht und fasst dein Design, dein Layout, deine Farben und deine Komponenten nicht an. Der Text-Durchgang sind die Worte, und die Überschrift einmal neu zu schreiben bringt dich nur auf eine andere generische Seite. Der dauerhafte Unterschied ist, dass die Seite nicht für alle derselbe Satz ist: Ein Besucher von Hacker News liest das technische Argument, ein Besucher von Product Hunt liest die Launch-Geschichte, und wer ein geteiltes Video angetippt hat, bekommt die Dreißig-Sekunden-Version. Genau das ändert IntentGrid, pro Besucher, ausgehend von der Seite, die du ohnehin schon hast.

Es gibt keinen verlässlichen Detektor für vibe-gecodete Websites, und IntentGrid ist keiner und verbirgt auch nicht, dass eine Seite mit KI gebaut wurde. Was Menschen tatsächlich erkennen, ist nicht der Code, sondern das Muster: ein Gradient-Hero, eine Reihe aus drei Feature-Karten, dasselbe Icon-Set, dieselbe Abschnittsreihenfolge und Texte, die sie diese Woche schon auf zehn anderen Seiten gelesen haben. Die sogenannten KI-Website-Detektoren erkennen im Wesentlichen genau diese Merkmale. IntentGrid ändert den Text, für jeden Besucher anders, damit die Worte auf deiner Seite aufhören, die Worte auf allen anderen Seiten zu sein. Das Layout zu ändern bleibt deine Aufgabe.

IntentGrid zeigt drei Versionen einer Landingpage, geschrieben für drei verschiedene Ankünfte: einen Hacker-News-Leser, einen Product-Hunt-Besucher und jemanden, der ein geteiltes Video angetippt hat. Gleiche URL, gleiches Design, andere Überschrift, anderer Text, andere Handlungsaufforderung. Das vierte Beispiel ist deine eigene Seite: Füge eine öffentliche URL in die Demo ein, und sie rendert deine Startseite für dich neu geschrieben, in einer Sandbox auf intentgrid.ai, ohne Konto. Es gibt noch keine Live-Kundenseiten zum Vorzeigen, weil IntentGrid vor der Installation steht und im Early Access ist. Wenn es sie gibt, werden sie mit Erlaubnis der Eigentümer veröffentlicht und nicht aus zweiter Hand beschrieben.

IntentGrid funktioniert mit Seiten aus Lovable, v0, Bolt, Replit, Cursor und Claude Code und mit allem anderen, was HTML rendert, weil es die Seite anpasst, die der Browser eines Besuchers bekommt, und nicht das Tool, das sie erzeugt hat. Das deckt Next.js, React, Vite, Astro, Svelte, reines HTML, Framer, Webflow und WordPress ab. Die Anpassung auf deiner Domain ist so entworfen, dass sie keinen Rebuild, kein SDK, keine Framework-Integration und kein Redeploy braucht, mit deiner aktuellen Seite als Standard, von dem der Text abgeleitet wird. Es ist Early Access, pro Seite von Hand freigeschaltet, deshalb wird die Installationsweise veröffentlicht, wenn sie fertig ist, statt sie jetzt zu versprechen. In der Demo kannst du es heute ohne Konto auf deiner eigenen URL sehen. Eine Grenze ist wichtig: Eine vollständig client-gerenderte App kann dem Fetch der Demo eine fast leere Hülle zurückgeben, dann gibt es kaum Text zum Neuschreiben.

IntentGrid fügt deiner Seite heute nichts hinzu. Die Demo holt das öffentliche HTML der URL, die du einfügst, entfernt die Scripts, schreibt den Text mit einem Sprachmodell neu und rendert das Ergebnis in einem gesandboxten iframe auf intentgrid.ai. Es erreicht nie dein Backend, deine Datenbank, deine Umgebungsvariablen oder deine Nutzer, und in deinem Repository wird nichts installiert. Die Anpassung auf deiner Domain wird im Early Access pro Seite von Hand mit dem IntentGrid-Team freigeschaltet; wie sie installiert wird, wird veröffentlicht, wenn sie fertig ist, statt es jetzt zu versprechen.

IntentGrid nutzt den Sitzungskontext, der beim Seitenaufruf verfügbar ist: ungefährer Standort (Land, Region, Stadt), Traffic-Quelle und Referrer, Kampagnen- und UTM-Parameter, Gerät und Browser, Sprache, Bildschirmgröße, bevorzugtes Farbschema, Zeitzone und Ortszeit. Das Neuschreiben selbst identifiziert nie einen Besucher, liest keine E-Mail-Adresse und schlägt kein Unternehmen nach. Drei Dinge gehören extra gesagt, weil man sie leicht übersieht. Steht die Stadt nicht bereits im Request, wird sie über einen Drittanbieter-Geolokalisierungsdienst aus der IP-Adresse aufgelöst. Und intentgrid.ai behält eine zufällige ID in deinem Browser und meldet Demo-Läufe und Anmeldungen zur Attribution an Google Analytics und Reddit Ads, einschließlich eines Einweg-Hashes jeder E-Mail-Adresse, die du einträgst, was normale Werbemessung für diese Marketingseite ist und nicht Teil der Anpassung. Und eine in die Demo eingefügte URL wird mit der IP des Anfragenden und demselben Kontext, den das Neuschreiben genutzt hat, in einen privaten Team-Kanal weitergeleitet, damit wir sehen, was Leute ausprobieren. Der sichtbare Text der Seite wird außerdem zum Neuschreiben an eine Inferenz-API eines Drittanbieters geschickt.

Ein Sprachmodell schreibt die Worte, also ist die ehrliche Antwort: Das kann passieren, und du bist die Kontrolle. IntentGrid passt den Text an, den du schon geschrieben hast, statt eine Seite von Grund auf zu erzeugen, und das hält dein Vokabular, deine Aussagen und deine Struktur an Ort und Stelle und gibt dem Modell viel weniger Raum, ins Register von „Transformiere deinen Workflow“ abzudriften. Markennamen, Preise, Daten und Zahlen stehen auf einer Nicht-anfassen-Liste. Zwei Dinge schreibt die Demo tatsächlich neu über deine Seite: eine Willkommenszeile und ein personalisiertes Overlay, beides gestützt auf die Produkte, Artikel und Angebote, die sie auf dieser Seite gefunden hat. Tonalitätsregler, eine Sperrwortliste und das Prüfen von Änderungen vor dem Livegang sind das, wofür Early Access da ist, und sie sind noch nicht gebaut.

Die häufigste Ursache ist ein Bruch zwischen dem, was den Besucher gebracht hat, und dem, was die Seite zuerst sagt: Ein Hacker-News-Leser landet auf Marketingtext, ein bezahlter Klick landet auf einer Überschrift, die das Versprechen der Anzeige nicht wiederholt, und ein mobiler Besucher aus einem kurzen Video trifft auf ein Argument in Desktop-Länge. Eine Seite, die für den Durchschnitt aller geschrieben ist, trifft bei keinem. Die Lösungen reichen davon, die Überschrift für deinen Hauptkanal neu zu schreiben, über eine Seite pro Kanal, bis zu einer Seite, die pro Besucher neu geschrieben wird, und das ist der Ansatz von IntentGrid. Zwei ehrliche Einschränkungen: Wenn überhaupt niemand ankommt, ist das nicht dein Problem und Text löst es nicht; und IntentGrid misst nichts und verspricht keine Conversion-Rate, weil das Produkt im Early Access ist und die Demo dir eine neu geschriebene Seite zeigt, keine Zahl. Wenn du den Traffic für einen A/B-Test hast, mach den Test zusätzlich.

IntentGrid ist keine Traffic-Quelle und bringt niemanden auf deine Seite. Es ändert, was die Besucher lesen, die du ohnehin bekommst, also ist Distribution das Erste, was du lösen musst, wenn dein Problem ist, dass niemand ankommt, und das hier ersetzt sie nicht. Es braucht allerdings keine statistische Menge, um zu funktionieren, und das ist der eine Punkt, in dem es einfacher ist als A/B-Testing: Es gibt keinen Test, der Signifikanz erreichen muss, nur eine Seite, die einem Besucher von Reddit etwas anderes sagt als einem aus einer bezahlten Kampagne. Wenn du Klicks bekommst und keine Anmeldungen, lohnt sich ein Blick. Wenn du weder noch bekommst, nicht.

KI-Website-Personalisierung ist Software, die ändert, was eine Seite für jeden Besucher sagt, anhand von Signalen beim Seitenaufruf und mit einem Sprachmodell, das den Text neu schreibt. Sie unterscheidet sich von A/B-Testing, das einen Gewinner für den Durchschnittsbesucher ermittelt und dafür Traffic-Menge und wochenlange Laufzeit braucht, und von regelbasierten Personalisierungs-Tools wie Mutiny, Optimizely oder VWO, bei denen ein Team im Voraus Zielgruppensegmente definiert und für jedes eine Variante schreibt. A/B-Testing gibt dir Evidenz; das Neuschreiben pro Besucher gibt dir vom ersten Tag an eine Seite, die zum Kanal passt, aus dem jemand kam, und verzichtet auf die Evidenz. IntentGrid geht den dritten Weg, ohne Segmentmatrix und ohne von Hand geschriebene Varianten, und richtet sich an Einzelbauende und kleine Teams. Es ist im Early Access und hat keine Preise veröffentlicht.

Website-Personalisierung schadet dem SEO nicht, wenn Suchmaschinen-Crawler die kanonische Standardseite bekommen und nur echte Besucher angepassten Text sehen. Crawlern etwas wesentlich anderes auszuliefern als Menschen ist Cloaking; Inhalte für Menschen zu variieren ist es nicht, und genau das tut jede eingeloggte Erfahrung im Web längst. Die Anpassung auf deiner Domain ist so gebaut, dass Crawler die Standardseite bekommen und pro Seite eine kanonische URL bestehen bleibt, sodass keine doppelten Segment-URLs im Index gegeneinander konkurrieren. Dieser Teil ist noch nicht fertig, und es gibt nichts, worüber ein Crawler mit einem Menschen uneins sein könnte. Personalisierung ist außerdem keine SEO-Taktik: Sie bewegt kein Ranking, und sie sollte nicht gekauft werden, als würde sie das tun.

SEO sorgt dafür, dass eine Seite in einer Liste von Links rankt; GEO sorgt dafür, dass eine Seite für KI-Antwortmaschinen wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI Overviews leicht zu lesen, zu zitieren und zu belegen ist. In der Praxis begünstigt GEO klare Tatsachenaussagen, die es überstehen, aus dem Zusammenhang gerissen zu werden, eine Seite pro Frage statt einer Seite für alles, echte Daten, strukturierte Daten und maschinenlesbare Zusammenfassungen wie llms.txt. Die beiden stehen nicht im Widerspruch und belohnen weitgehend dieselbe Arbeit. Personalisierung steht außerhalb von beidem: So gemacht, bekommen Crawler und Assistenten die stabile kanonische Seite, und nur menschliche Besucher sehen die angepasste Version.

llms.txt ist eine einfache Markdown-Textdatei im Wurzelverzeichnis einer Seite, die KI-Assistenten und ihren Crawlern eine kurze, strukturierte Zusammenfassung davon gibt, was die Seite ist, damit sie sie korrekt zitieren und belegen können. IntentGrid veröffentlicht eine unter intentgrid.ai/llms.txt, und sie ist ein funktionierendes llms.txt-Beispiel, dessen Form du für deine eigene Seite übernehmen kannst. Zwei ehrliche Anmerkungen: Kein großer KI-Anbieter hat zugesagt, llms.txt zu lesen, und Google sagt, dass für das Erscheinen in seinen KI-Funktionen keine KI-Textdatei nötig ist, also bleiben echte indexierbare Seiten der Hebel. Mit Personalisierung pro Besucher hat sie auch nichts zu tun; Crawler bekommen dieselbe kanonische Seite und dieselbe Datei, wer auch immer gerade besucht.

IntentGrid ist während des Early Access kostenlos. Preise für die allgemeine Verfügbarkeit sind nicht veröffentlicht, und es wird kein dauerhaft kostenloser Plan versprochen. Die Demo ist ohne Konto und ohne E-Mail kostenlos nutzbar: Füge auf intentgrid.ai eine öffentliche URL ein, und die Seite wird für dich neu geschrieben gerendert.