Andreas Schnurrer

Messmodelle

Drei Kennzahlen für den Zustand einer Website in KI-Systemen

Kurz gesagt

AI-Crawl-Coverage misst, ob KI-Crawler die wichtigen Seiten erreichen. Render-Parität misst, wie viel Inhalt sie ohne JavaScript sehen. Chunk-Citability misst, wie viele Abschnitte für sich zitierfähig sind. Andreas Schnurrer nutzt die drei Werte als Ausgangs- und Erfolgsmessung in GEO-Projekten.

  1. ACC

    AI-Crawl-Coverage

    ACC = URLs mit KI-Crawler-Abruf (Status 200) ÷ indexierbare Kern-URLs

    Welcher Anteil Ihrer wichtigen Seiten wurde in den letzten 30 Tagen von mindestens einem KI-Crawler erfolgreich abgerufen? Ein niedriger Wert zeigt fast immer ein Zugangsproblem, kein Inhaltsproblem.

    Datenquelle
    Server-Logfiles, gefiltert auf verifizierte User-Agents und IP-Bereiche der Anbieter.
    Typische Ursachen für Lücken
    Bot-Schutz, CDN-Regeln, robots.txt, Weiterleitungsketten, Timeouts.
  2. RP

    Render-Parität

    RP = Kerninhalt im Roh-HTML ÷ Kerninhalt nach dem Rendering

    Wie viel von Text, interner Verlinkung und strukturierten Daten sieht ein Crawler, der kein JavaScript ausführt? Ziel ist ein Wert nahe 100 % für alle Kernvorlagen.

    Datenquelle
    Vergleich von Roh-HTML und gerenderter Seite je Template, gemessen an Textmenge, Links und JSON-LD.
    Hebel
    Server-Side-Rendering, statische Auslieferung, Pre-Rendering.
  3. CC

    Chunk-Citability

    CC = eigenständig zitierfähige Abschnitte ÷ alle Abschnitte

    Ein Abschnitt zählt, wenn er Entität, Aussage und Beleg enthält und ohne den Rest der Seite verständlich ist – so, wie ein RAG-System ihn herauslöst.

    Datenquelle
    Abschnittsweise Bewertung der Kernseiten anhand einer festen Checkliste.
    Hebel
    BLUF-Vorlagen, klare Zwischenüberschriften, Entität in jedem Abschnitt.

Die drei Kennzahlen sind Arbeitsdefinitionen von Andreas Schnurrer, kein Branchenstandard. Sie dienen dem Vorher-nachher-Vergleich innerhalb eines Projekts.